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斐济电动汽车网络研讨会笔记 - 高级摘要
电动汽车具有诸多优势，包括更高的能源效率、更低的燃料和维护成本、减少排放以及增强在自然灾害中的恢复能力。为了克服采用方面的挑战，制定以降低总拥有成本和扩大充电基础设施为重点的政策是有帮助的。“Feebate”计划旨在通过对高排放车辆收取更高的登记费用，同时为低排放车辆提供回扣来鼓励购买更高效的车辆，而一些岛屿经济体已经实施了这些政策。演讲者指出，充电站（包括家庭、车队和公共选择）至关重要，车队往往在采用方面处于领先地位。优化基础设施和为小型车辆引入电池更换可以帮助解决其中一些挑战。
关于在线国家级网络研讨会发言人 M 博士的报告......
1. 简介 2024 年 3 月 30 日，吉隆坡大学 VLSI 与微电子研究小组组织了“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会。网络研讨会旨在探讨分布式算术架构在实现自适应滤波器中的应用，并深入了解其应用和进步。 2. 目标：“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”全国网络研讨会的目标是探索和阐明分布式算术架构在自适应滤波器实现中的应用。网络研讨会旨在让参与者全面了解在 VLSI 和微电子领域使用分布式算术架构的自适应滤波器的原理、技术和应用 3. 演讲者和主题 主旨演讲由 NIT Calicut 电子与计算机工程系助理教授 M Surya Prakash 博士发表。他的演讲重点是“使用分布式算术架构实现自适应滤波器”，深入了解了微电子和 VLSI 领域的复杂性和策略。重点是自适应滤波器。重点领域：了解自适应滤波器、探索分布式算术架构、实现技术、应用和优势、未来方向。 4. 描述：网络研讨会由 KL 大学 VLSI 和微电子研究小组组织，于 2024 年 3 月 30 日举行。NIT Calicut 的 ECE 系助理教授 M Surya Prakash 博士担任此次活动的特邀演讲嘉宾。Prakash 博士凭借其在该领域的专业知识，发表了一次富有启发性的演讲，涵盖了与自适应滤波器和分布式算术架构相关的各个方面。 5. 组织者 网络研讨会由 ECE 的 VLSI 和微电子研究小组组织，Fazal Noorbasha 博士和 K. Har Kishore 博士担任召集人。 K. Srinivasa Rao 博士和 Venkata Ratnam D 博士分别担任主席和联合主席，而 Suman Maloji 博士担任总主席。6. 主要亮点
BOSS 级别发布新闻稿最终版.docx
工业界和学术界正联合起来组成一个联盟来提供 BOSS LEVEL，其中包括：物联网传感器专家 B4T；大型电池存储和移动专家 Swanbarton；自主船舶动力传动系统的建造者和设计者 HydroSurv；电池系统研究和开发专家 WMG；朴茨茅斯大学电力系统工程系、领先的海洋和近海设计和工程咨询公司 Houlder 以及商业化规划和传播的海事领域专家 MSE International。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
导航，机器人技术和抓斗
On-On-On-On-Orbit服务（OO）包括一系列服务类型，以增加卫星的寿命及其性能，并确保它不会助长太空碎片的日益增长的问题。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。 在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。 这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。鉴于“巨型构成”的兴起，避免卫星被遗弃的人尤其重要。在1970年代的第一个案件中，使用从地面或宇航员控制的机器人和机器人（例如在维修和升级到哈勃太空望远镜（HST）和国际空间站（ISS））中，使用了从地面或宇航员控制的机器人多次实现了OOS。这使各种太空机构和其他组织可以为多种OOS任务类型的成熟流程和工具。
第11年 / NCEA级别1科学< / div>
2。目标和假设。3。独立和因变量。4。错误来源。5。受控变量。6。方法。。7。实验技术。8。制作结果表。9。图1：图形约定。10。图2：最佳拟合线。。11。图3：计算梯度。。12。图4：数学表达线性关系。。13。使用Excel绘制图形。14。写结论。。15。讨论（物理思想）。。16。讨论（评估）。。
低级激光-AccessData.fda.gov
我们已经审查了您的第510（k）节上述设备的意图上的第510（k）节，并确定该设备在1976年5月28日，在跨国商业的法律销售的谓语中，在1976年5月28日，与医疗设备的纳入日期相关的是，该设备在法律上销售的谓词在法律上销售的谓词，该设备在法律上销售的谓词是相等的，该谓语是在医疗设备上或已纳入了医疗设备的范围。不需要批准前市场批准申请（PMA）的化妆品法案（法案）。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。位于https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm上的510（k）上市通知数据库。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
零外部磁场量子量子在10 -9级别的电阻标准
量子异常霍尔效应在凝结物理和计量学中具有颠覆性创新，因为它可以根据von-klitzing常数r k = h/e 2在零外部磁场上访问霍尔电阻量化。在这项工作中，我们研究了基于磁性拓扑绝缘体材料（V，BI，SB）2 TE 3的设备中霍尔电阻量化的准确性。We show that the relative deviation of the Hall resistance from R K at zero external magnetic field is (4.4 ± 8.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero measurement current, and (8.6 ± 6.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero longitudinal resistivity (each with combined standard uncertainty, k = 1), which sets a new benchmark for the quantization accuracy in topological matter.在NΩ/ω水平（或相对不确定性的10 -9）处的这种精度和准确性达到了相关的计量应用的阈值，并建立了零外部磁场量子量子标准电阻标准 - 朝着将量子基于量子的电压和电阻整合到单个通用电气电气电气中的重要步骤。
通过CRISPR-CAS9-介导的Hibit标记
许多蛋白质家族由多种高度同源蛋白组成，无论它们是由不同基因编码还是来自相同基因组位置的编码。某些同工型的优势与各种病理状况（例如癌症）有关。研究中蛋白质同工型的检测和相对定量通常是通过免疫印迹，免疫组织化学或免疫荧光来完成的，其中使用针对特定家族成员的同工型特异性表位的抗体。但是，同工型特异性抗体并非总是可用的，因此无法破译同工型特异性蛋白表达模式。在这里，我们描述了多功能11氨基酸标签的插入到感兴趣蛋白质的基因组位置中。此标签是开发的，由Promega（美国威斯康星州Fitchburg）发行。本协议描述了高度同源蛋白的精确蛋白质表达分析，通过hibit标签的表达，当缺失特定抗体时，可以实现蛋白质表达定量。可以通过传统方法（例如蛋白质印迹或免疫荧光）以及在荧光素酶二元报道器系统中分析蛋白质表达，从而可以使用板读取器进行可靠且快速的相对表达定量。