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小型E：小语言模型具有线性注意的高效语音综合
由语言模型提供支持的文本到语音（TTS）的最新进步已在实现自然性和零发音克隆方面表现出了显着的功能。值得注意的是，仅解码器的变压器是该域中的突出体系结构。然而，变形金刚面临着依赖于二次复杂性的挑战，在冗长的序列和资源约束的硬件上阻碍了训练。此外，对于TTS比对的单调性质，它们缺乏特定的感应偏见。作为回应，我们建议用重复的架构替换变压器，并引入专门的交叉注意机制，以减少重复和跳过问题。因此，我们的体系结构可以在长样本上有效训练，并实现最先进的零镜头语音克隆，以相对于可比大小的基线。我们的实现和演示可在https：// github.com/theodorblackbird/lina-speech上找到。索引术语：语音综合，零射击自适应文本到语音，语言建模，线性注意1。简介
使用网络药理学系统地推断出选择性核酸隔室抑制剂ML246
研究人员通过分析一组访谈数据探索了混合方法研究设计。Saldana的模型用于完成开放编码数据和主题编码数据。三个主题被认为支持合作学习模型。其中包括：a）通过经过事件和环境的了解，b）实施和行动，以及c）由合作学习模型（CLM）组成的观点和看法。术语和短语的频率由证据变量组成。广义线性模型（GELM）用于检查三个主题与合作学习模型之间的关系。GELM分析报告了CLM与三个主题之间的关系。这是一种将Saldana的定性数据分析和凝胶整合到一种混合方法设计中的新实践。
用于 LiDAR 应用的盖革和线性模式的微芯片激光器和雪崩光电二极管面包板
1 里斯本大学理学院天体物理和引力中心 (CENTRA)，坎普大区，里斯本 1749-016，葡萄牙； ana.sousa@synopsisplanet.com （广告）; pintografael@gmail.com （RP）; bac@sim.ul.pt （BC）; bnarribas@gmail.com（印度）； hugo.onderwater@synopsisplanet.com （HO）; prgordo@fc.ul.pt (PG) 2 Synopsis Planet，Advance Engineering Unipessoal LDA，2810-174 Almada，葡萄牙 3 里斯本大学科学学院天体物理和空间科学研究所，Campo Grande，1749-016 Lisbon，葡萄牙； maabreu@fc.ul.pt 4 里斯本大学高等技术学院（IDMEC），Av. Rovisco Pais 1, 1049-001 里斯本，葡萄牙 5 蔚蓝海岸大学，蔚蓝海岸天文台，法国国家科研中心，拉格朗日实验室，06304 尼斯，法国； patrick.michel@oca.eu * 通信地址：ruimelicio@gmail.com;电话：+351-218-417-351
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
金硅结构非线性白光发光编码，用于物理不可克隆的安全标签
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此，由于标签元件的窄带光致发光特性，这种安全技术的寿命有限。在本文中，我们提出了一个新概念，用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明，应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签，具有高度的设备唯一性（高达 99%）和位均匀性（接近 0.5）。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
使用 K. lactis 蛋白质表达试剂盒进行蛋白质表达 - pKLAC2 的线性化用于 K. lactis 的整合转化。| NEB
剩余的 pKLAC2 载体 DNA。克隆的基因必须不含 SacII 位点（或 BstXI 位点，如果用 BstXI 消化）才能产生正确的表达片段。无需从剩余的 pKLAC2 载体 DNA 中纯化表达片段
带LED GRP 6002/4148-0110-的照明线性照明器 -
带有6002/4 LED的线性照明器非常适合在高达10 m的安装高度下进行照明表面。它也可以用来照亮内部和外部的设备和物体。杆安装套筒配件可用于轻松将照明器安装在电线杆上。可选，可以配备可寻址设备。它可用于控制和监视通用电池系统的照明器。
BQ25186 1 节、1A I2C 线性电池充电器，带电源...
• 1A 线性电池充电器 – 3.0V 至 18V 输入电压工作范围，适用于电池到电池充电、USB 适配器和高阻抗源。 – 可配置电池调节电压，精度为 0.5%，范围为 3.5V 至 4.65V，步长为 10mV – 兼容锂离子、锂聚合物和磷酸铁锂化学成分 – 5mA 至 1A 可配置快速充电电流 – 115mΩ 电池 FET 导通电阻 – 55mΩ 电池 FET 导通电阻 – 高达 3A 的放电电流以支持高系统负载 – 可配置 NTC 充电配置文件阈值，包括 JEITA 支持 • 电源路径管理，用于为系统供电和为电池充电 – 除电池电压跟踪外，调节系统电压 (SYS) 的范围为 4.4V 至 5.5V。 – 适用于高阻抗输入源的电池跟踪输入电压动态电源管理 (VINDPM) • 超低静态电流 – 15nA 关断模式 – 3.2μA 带按钮唤醒的运输模式 – 仅电池模式下为 4μA – 睡眠模式下为 30μA 输入适配器 Iq • 一个按钮唤醒和复位输入 • 集成故障保护 – 输入过压保护 (VIN_OVP) – 电池短路保护 (BATSC) – 电池过流保护 (BATOCP) – 输入电流限制保护 (ILIM) – 热调节 (TREG) 和热关断 (TSHUT) – 电池热故障保护 (TS) – 看门狗和安全定时器故障
利用线性光学和时频编码实现任意单量子比特门的并行合成
我们提出了新方法，用于精确合成具有高成功概率和门保真度的单量子比特幺正，同时考虑了时间箱和频率箱编码。所提出的方案可通过光谱线性光学量子计算 (S-LOQC) 平台进行实验，该平台由电光相位调制器和相位可编程滤波器（脉冲整形器）组成。我们评估了两种编码中任意门生成的两种最简单的 3 组分配置的保真度和概率性能，并使用单音射频 (RF) 驱动 EOM，为时间箱编码中任意单量子比特幺正的合成提供了精确的解析解。我们进一步研究了使用紧凑实验装置在多个量子比特上并行化任意单量子比特门，包括光谱和时间编码。我们系统地评估和讨论了 RF 带宽（决定驱动调制器的音调数量）以及不同目标门的编码选择的影响。此外，我们还量化了在实际系统中驱动 RF 音调时，可以并行合成的高保真 Hadamard 门的数量，且所需资源最少且不断增加。我们的分析将光谱 S-LOQC 定位为一个有前途的平台，可进行大规模并行单量子位操作，并可能应用于量子计量和量子断层扫描。
用于计算机视觉，机器人技术和机器学习的线性代数
近年来，计算机视觉，机器人技术，机器学习和数据科学一直是一些为技术取得重大进展做出贡献的关键领域。任何在上述领域看论文或书籍的人都将被一个奇怪的术语所付诸实践，其中涉及异国情调的术语，例如内核PCA，脊回归，套索回归，支持向量机（SVM），Lagrange乘数，KKT条件等。支持向量机可以追赶牛以某种超级套索抓住他们吗？不！，但是人们会很快发现，在术语后面，总是带有新的场（也许是为了使局外人远离俱乐部），这是许多“经典”线性代数和优化理论中的技术。是主要的挑战：为了了解和使用机器学习，计算机视觉等的工具，需要在线性代数和优化理论中具有企业背景。老实说，还应包括一些概率理论和统计数据，但我们已经有足够的能力与之抗衡。许多有关机器学习的书籍与上述问题。如果一个人不了解拉格朗日二元框架，那么一个人如何忍受脊回归问题的双重变量是什么？同样，如何在不了解拉格朗日框架的情况下讨论SVM的双重公式？简单的出路是将这些困难范围扫到地毯下。如果只是我们上面提到的技术的消费者，那么食谱食谱方法可能就足够了。这些包括：但是，这种方法对真正想进行认真研究并做出重要贡献的人不起作用。要这样做，我们认为一个人必须具有线性代数和优化理论的坚实背景。这是一个问题，因为这意味着要投入大量时间和精力研究这些领域，但我们认为毅力将得到充分的回报。我们的主要目标是介绍线性代数和优化理论的基础，请注意机器学习，机器人技术和计算机视觉的应用。这项工作由两卷组成，第一卷是线性代数，第二个是一种优化理论和应用，尤其是用于机器学习。这首卷涵盖了“经典”线性代数，直至主要构成和约旦形式。除了涵盖标准主题外，我们还讨论了一些对应用程序重要的主题。