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在视觉场景显示中突出显示项目的策略，以支持身体有障碍的人进行增强和替代的交流访问
视觉场景显示 (VSD) 是一项较新的创新，它为辅助交流显示提供了一种新范例 [1,2]。传统上，AAC 选择的项目孤立地呈现在纯色背景上，没有上下文，通常按分类类别排列在网格内（例如，不同动物的网格）[6]。与传统的基于网格的显示相比，VSD 在任何时候提供的交流选项数量可能更有限。这种限制是因为 VSD 仅限于场景中自然出现的项目选择。然而，VSD 会在自然发生的环境中（例如，在照片中）呈现符号，并根据物体在场景中的自然位置使用直观的导航系统 [2,7]。此外，即时 (JIT) 编程旨在支持个人的即时交流访问和语言学习，以增强交流成功率 [8]。积极的一面是，VSD 可以即时生成，这意味着它们可以通过嵌入式数码相机轻松捕捉，然后将场景元素指定为交流热点 [9]。简单的过程有助于减少程序员为使用 VSD 的个人构建显示器的需求，从而可能带来更大的参与度 [10]。因此，这些优势意味着 VSD 为处于早期符号发展阶段的儿童 [11] 或患有失语症等疾病的成年人 [12] 提供了许多优于传统网格显示器的优势。因此，重要的是要考虑如何设计 VSD 以支持那些有严重身体障碍的人的通信访问。
“2012 年注册的公司名单”
DESHPANDE CATERING AND TOURISM SERVICES PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 21 U74900TN2012PTC083847 JEMI PROMOTERS PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 22 U10101TG2012PTC078343 KAKATIYA LONGWALL PROJECT PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 23 U74120MH2012PTC225647 HYBRID ENERGY INDIA PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 24 U74900DL2012PTC229555 SOLIDARIDAD NETWORK INDIA PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 25 U51909WB2012PTC171554 SAGORIKA COMMERCIAL PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 26 U74120UP2012PTC048169 KALPTARU MULTISERVICES PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 27 U72300UP2012PTC048170 RECOM INFOTECH PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 28 U74140WB2012PTC171556 HARSH MANAGEMENT ADVISORY PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 29 U51909WB2012PTC171557 BARBRIK VINIMAY PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 30 U74999WB2012PTC171558 SOLID APARTMENT ADVISORY PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 31 U74999WB2012PTC171559 PRIME DATA SOLUTION PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 32 U70109WB2012PTC171561 HAZRA REAL ESTATE PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 33 U74999WB2012PTC171562 SUAIN LOGISTICS PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 34 U74999WB2012PTC171563 CROSSROADS FILMS PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 35 U70109WB2012PTC171564 FORBES INFRACON PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 36 U70109WB2012PLC171565 FUNIDEA REALTORS LIMITED 2012 年 1 月 2 日 37 U72200TG2012PTC078333 3PM SOFTWARE TECHNOLOGIES PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 38 U70109WB2012PLC171567 WATERLINK SUPPLIERS LIMITED 2012 年 1 月 2 日 39 U51909WB2012PLC171568 MOONLOVE VYAPAAR LIMITED 2012 年 1 月 2 日 40 U55100UR2012PTC000070 DOON GRANDEMERALD HOTELS PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 41 U22300DL2012PTC229541 SS GRAPHIKS PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 42 U74140DL2012PTC229542 ISON ENGINEERING PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 43 U51909WB2012PLC171570 FABERT MERCHANDISE LIMITED 2012 年 1 月 2 日 44 U35990DL2012PTC229543 EMBRACE MULTIPRODUCTS PRIVATE LIMITED 2012 年 1 月 2 日
机器学习在电动机驱动优化中的替代作用
抽象电动机驱动器构成了电动飞机（MEA）中电动压缩机，泵，制动和驱动系统的重要组成部分。在本文中，研究了机器学习（ML）在电机驱动设计和优化过程中的应用。使用ML的一般思想是训练替代模型进行优化。此训练过程基于从详细的模拟或电动机驱动器实验收集的样本数据。但是，对于不同应用，ML的替代角色（SR）可能会有所不同。本文首先介绍了ML的原理，然后在电动机驱动优化过程中提出了ML的两个SR（直接映射方法和校正方法）。为ML SRS的方法比较和验证提供了两种不同的情况。第一种情况是使用实验中的示例数据来训练ML替代模型。对于第二种情况，联合模拟数据用于多目标运动驱动优化问题。发现，ML的两个替代作用均可为情况提供良好的映射模型，在第二种情况下，对两个SR进行了三个可行的设计方案，并验证了两个SRS。关于Optimizaiton的时间消耗，配置的ML模型可以给出一个最高0.044 s的电动机设计点，而基于使用的基于模拟的模型则需要超过1.5分钟。2022中国航空和宇航学会。Elsevier Ltd的生产和托管。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
使用与爱丽丝的观众中子在LHC
高于150 MeV的温度，核物质过渡到夸克 - 胶状等离子体（QGP）：未绑定的夸克和胶子的阶段。在重合离子碰撞中以每核核子对（√𝑠NN）的质量量表中的重型离子碰撞达到TEV量表，该量表可以产生大于10 GEV / FM 3的能量密度。该工程的空间分布源自原子核在初始状态的重叠的波动形状。在约10 fm / c的时间尺度上，QGP（一种接近完美的流体）将空间各向异性转化为发射颗粒的动量各向异性，称为各向异性流动。这种观察结果与流体动力模型计算的比较允许提取QGP粘度。观众核子 - 碰撞核的残留物，在出现各向异性之前，该核的近距离核（≪1 fm / c）对初始状态波动很敏感。本论文列出了各向异性流的新颖测量及其相对于观众偏转的铅铅和Xenon-Xenon碰撞的波动，分别为2.76 TEV和5.44 TEV，而爱丽丝在大型Hadron Collider上。这些观察结果显示出具有初始能量密度的形状的近似通用缩放。使用观众和仅使用产生颗粒的流程测量之间的差异限制了初始状态的波动。与当前没有观众动力学的当前初始状态模型进行比较表明，需要这些动力学来提高QGP粘度提取的精度。
垂直网格间距对图标 - 苏普郡全球风暴分辨模型中的气候的影响
摘要。与耦合模型对立面项目（CMIP）中通常使用的气候模型相比，全球风暴解析模型（GSRMS）使用强烈的水平网格，但采用了可比的垂直网格间距。在这里，我们研究了垂直网格间距的变化以及对整合时间步骤的调整如何影响图标 - 苏普郡大气GSRM模拟的基本气候数量。在45 d期间对五个不同的垂直网格进行进行模拟，分别为55至540个垂直层和最大对流层垂直网格间距，分别为800至50 m。 将垂直网格间距变化的影响与将水平网格间距从5公里降低到2.5 km的效果。 对于所考虑的大多数数量，将垂直网格间距减半比将水平网格间距减半的效果较小，但不可忽略。 垂直网格间距的每个截止时间，以及时间步长的必要减少，将云液体水增加约7％，而将水平网格间距减半约为16％。 效果既是由于垂直网格的修复和时间步长还原引起的。 在这里测试的网格间距范围内没有收敛的趋势。 云冰的数量也很折磨，并在垂直网格中进行了重新编写，但几乎不受时间步长的影响，并且确实显示出趋势进行模拟，分别为55至540个垂直层和最大对流层垂直网格间距，分别为800至50 m。将垂直网格间距变化的影响与将水平网格间距从5公里降低到2.5 km的效果。对于所考虑的大多数数量，将垂直网格间距减半比将水平网格间距减半的效果较小，但不可忽略。垂直网格间距的每个截止时间，以及时间步长的必要减少，将云液体水增加约7％，而将水平网格间距减半约为16％。效果既是由于垂直网格的修复和时间步长还原引起的。在这里测试的网格间距范围内没有收敛的趋势。云冰的数量也很折磨，并在垂直网格中进行了重新编写，但几乎不受时间步长的影响，并且确实显示出趋势
高分辨率模型对比项目（Highresmip）气候模型的北极海冰的过去和未来
摘要。我们检查了六个气候模型的北极海冰性能的过去和预计变化，该模型在耦合模型对比的耦合模型对比ISON项目阶段6（CMIP6）中的高分辨率模型对比项目（HighResmip）中进行了调查。在大雷值中，每个实验都使用参考分辨率结构（与典型的CMIP6运行一致）和更高分辨率的配置进行运行。分析了水平网格分辨率在大气模型组件和海洋模型组件中的作用，在北极海冰覆盖的过去和繁殖变化中。模型输出来自耦合的历史（Hist-1950）和Future（HighreRes-Future）运行，用于描述北极海冰的多模型，多分辨率表示，并评估该分辨率增强原因的系统差异（如果有）。我们的结果表明，海冰覆盖的表示与海洋/大气网格之间没有密切的关系。 Horizontal分辨率的影响取决于所检查的海冰特征和所使用的模型。然而，与大气的重新构造相比，海格的重新构成具有更大的作用，涡流的海洋结构通常可以提供更现实的海冰区和海冰边缘的代表。所有型号都大量的海冰缩小：北极从1950年到2050年损失了近95％的海冰量。基于历史表现的模型选择可能会提高模型预测的准确性，并预测北极最早在2047年将无冰。随着整个海冰的损失，注意到总海冰的空间结构的变化及其在冰层中的划分：边际冰区（MIZ）将在2050年到2050年主导冰盖，这表明向新的海冰制度转移到了更接近Cur-
Narclim2 ...
摘要。NARCliM2.0 (New South Wales and Australian Regional Climate Modelling) comprises two Weather Re- search and Forecasting (WRF) regional climate models (RCMs) which downscale five Coupled Model Intercompar- ison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models con- tributing to the Coordinated Regional Downscaling Exper- iment (CORDEX) over Australasia at 20 km resolution and澳大利亚东南部以4公里的对流渗透分辨率。我们首先描述了Narclim2.0的设计，包括通过使用不同的参数为行星边界层，微物理学，Cumulus，辐射和陆地表面模型（LSM）测试78个RCMS选择两个定义RCM。然后，我们评估Narclim2.0模拟历史气候与CMIP3型Narclim1.0和CMIP5-强制Narclim1.5 RCMS的技能，并比较富度气候预测的差异。RCM使用WRF中新的Noah多参数化（NOAH-MP）LSM的 rcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。 Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。 激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。 narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多上，绝对偏差为约0.5 krcms，默认设置允许使用Noah Unifered进行默认设置，以模拟温度变量与RCMS进行实质性改进。Noah- MP在模拟沉淀方面的改善较小，除了对澳大利亚东南海岸的大大改善。激活Noah MP的动态植被覆盖率和/或径流选项主要改善了最低温度的模拟。narclim2.0在最高温度偏差中与Narclim1.0和1.5（1.x）赋予了很大的降低，在许多
o r i g i n a l r e s a r c h不一致的定量和视觉CT评估在诊断肺气肿
目的：肺的计算机断层扫描（CT）的视觉评估通常用于诊断肺气肿。定量CT（QCT）可以补充视觉CT，但必须得到充分验证。QCT肺气肿定义为低衰减区域≤-950 Hounsfield单位（LAA-950）占据的肺体积≥5％。不一致的视觉和QCT评估并不少见。我们检查了大量受试者中的视觉和定量胸部CT评估之间的关联，以识别可能解释不一致的视觉和QCT发现的变量。材料和方法：对在爱荷华大学进行的COPDGENE研究1阶段入学的1221名受试者进行的1221名受试者的体积CT扫描进行了审查。参与者包括从不吸烟者，具有正常肺活量测量的吸烟者，肺活量测量值障碍和全球阻塞性肺病（金）阶段I – IV的倡议。ct扫描是由科德吉尼成像中心和爱荷华大学放射科医生定量评分和视觉解释的。个人级视觉评估与QCT测量值进行了比较。使用KAPPA统计量计算两组放射科医生之间的一致性。我们使用回归方法评估了与不一致结果相关的变量。结果：我们中心放射科医生和QCT之间存在肺气肿（61％的一致性，kappa，0.22 [0.17-0.28]）是公平的一致性。当前的吸烟和女性性别与QCT阴性但视觉上可检测到的肺气肿显着相关。临床试验注册：临床Trials.gov标识符NCT000608764。类似的比较ISON显示了COPDGENE成像中心与QCT之间的略有一致性（56％的一致性，Kappa 0.16 [0.11-0.21]），两组视觉评估之间的中等一致（80％一致性，Kappa 0.60 [0.60 [0.54-0.65]）。结论：肺气肿的视觉和定量CT评估之间的一面一致的一致性强调，需要利用这两种方式进行全面的放射学评估。不一致的结果可能归因于一个或多个在较大研究中需要进一步探索的因素。关键词：胸部成像，慢性阻塞性肺部疾病，观察者一致，Akaike信息标准
用于数据高效图像分类的量子神经网络
在我们这个不断发展的世界里，海量的数据无时无刻不在涌入——无论是每天、每小时，甚至是每分每秒。我们交流、分享链接、图像和观点，留下一串串的痕迹，不仅代表着我们广阔的自然环境，也反映了我们的想法、喜好和情绪。认识到这些数据的重要性，数据科学领域应运而生，致力于揭示其中隐藏的洞见。机器学习 (ML) 已成为一个令人着迷的研究领域[8]，因其从大量数据集中提取知识的能力而备受瞩目[20]。机器学习在弥合我们对自然的理解与其复杂性之间的差距方面发挥了关键作用。深度学习 (DL)，尤其是神经网络 (NN)，彻底改变了经典的机器学习，成为建模统计数据的非线性结构[23]。 NN，尤其是卷积神经网络 (CNN)，可以模拟输入和输出之间的复杂关系[8]，在图像模式识别等任务上表现出色，而这些任务的灵感来自视觉皮层的结构。虽然 NN，尤其是多层 NN，已经展现出非凡的能力，但它们的可训练性却带来了挑战。反向传播的出现缓解了这个问题，但训练困难仍然存在，需要整流神经元激活函数和分层训练等解决方案。量子机器学习 (QML) 开辟了新途径，利用嘈杂的中型量子计算机来解决涉及量子数据的计算问题。变分量子算法 (VQA) 和量子神经网络 (QNN) 提供了有前景的应用，利用经典优化器来训练量子电路中的参数。QNN 通过分析具有多项式复杂度的系统[2][6]（在经典机器学习中，该系统的复杂度将呈指数级增长），与经典模型相比具有独特的优势，从而提供了计算优势。值得注意的是，与传统神经网络相比，QNN 表现出更快的学习能力，这归因于第 1 章和 A 章中讨论的纠缠。先前的研究强调了 QNN 在从有限数据中学习方面的有效性，从而减少了训练过程中的时间和精力。这篇硕士论文深入研究了使用用最少图像训练的各种量子模型进行有效图像分类的可能性，最后直接与经典 CNN 性能进行了比较。使用两个不同的数据集进行训练，随后缩小规模以探索 QNN 模型比 CNN 预测更多图像的潜力。
游戏规则改变者 网络空间的结构转型
Game Changer - 文章集的文本涉及国际网络空间结构管理方向的变化 1。在我们的研究中，我们研究了这一变化对未来网络空间的影响，并声称这些影响可能非常重大。我们以跨学科的方式来应对这种方向的转变，从俄罗斯文化和社会研究到计算和信息科学以及数学再到军事科学。文章集正文按写作顺序排列，从2016年秋季开始，到2017年秋季结束。时间顺序的目的是描述研究者在研究当前甚至每天变化的研究对象时所面临的具有挑战性的研究过程。将新信息与已有信息进行比例并评估其综合效果，使得研究过程成为一个大拼图，而最终的目标图像是未知的。在撰写上一篇文章的过程中，可用的信息明显多于第一篇，但需要每一篇文章才能理解下一篇文章。这个芬兰语摘要总结了文章集中文章的内容。我们尝试将所使用的网络概念翻译成芬兰语，并为我们在脚注中选择的概念的使用提供澄清和解释。“RuNet 2020”应该被认真对待吗？2016年夏天，俄罗斯交通部宣布了到2020年创建国家独立互联网的目标——RuNet（源自俄罗斯互联网）。据俄罗斯交通部称，为了保护俄罗斯的“关键基础设施”，俄罗斯部分互联网正在与全球网络断开。这项工作非常 1 将英语网络空间以多种不同的方式翻译成芬兰语：网络空间、网络世界、网络操作环境、网络环境、网络空间等。芬兰语使用者的概念不精确、模棱两可且不稳定。网络概念研究和定义目前正在国防军内部以及权威和专家层面进行。在这份芬兰语摘要中，我们使用“网络空间”一词，因为我们认为它可以更好地为芬兰语读者揭示我们正在研究的现象的本质。当涉及到一个定义的空间时，世界、空间和环境太抽象了，其中的各个部分和事件彼此之间具有相对位置，并且其结构可以进行物理修改和界定。