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制造1D TE/2D RES2混合
摘要：二维（2D）rhenium disulfer（RES 2）的优质光学和电子特性使其适用于纳米电子和光电子应用。然而，内部缺陷以及Res 2的低迁移率和吸收能力阻碍了其在高性能光电探测器中的利用。制造混合型杂界是设计高性能混合光电探测器的替代方法。本研究提出了一个混合维范德华（VDW）杂音杂音光电探测器，其中包含高性能的一维（1D）P-Type Thilurium（TE）和2D N-Type Res 2，使用Dry Cression使用Dry Cransel Mage在Res 2 Nano-lope上沉积在Res 2 nano inanowires上而开发的。由于在RES 2和TE界面形成的II型P -n异质结，它可以改善光激发电子 - 孔对的注入和分离效率。提出的异质结构设备对可见光灵敏度（632 nm）敏感，具有超快的光响应（5 ms）（5 ms），高响应性（180 a/w）和特定的检测率（10 9），其优于Pristine te和Res 2 PhotododeTectors。与RES 2设备相比，响应速度和响应速度通过数量级更好。这些结果证明了TE/RES 2混合差异的制造和应用潜力，用于高性能光电设备和传感器。关键字：光电探测器，可见光，光响应率，Res 2纳米环，TE纳米线，范德华瓦尔斯异质结
多...
多环境试验（MET）数据的分析是植物育种和农业研究的关键组成部分，为基因型逐型环境（GXE）相互作用提供了基本见解。然而，随着MET实验的复杂性的增长，基于方差的转化分析（基于ANOVA）的方法可以在准确捕获遗传和非遗传效应的潜在方差 - 稳定性结构方面表现出局限性。本研究使用埃塞俄比亚进行的十项常见的豆类品种试验的谷物产量数据集提出了对MET数据分析的因素分析混合模型（FAMM）。这项研究研究了多环境基因型效果（GXE）效应的方差相关结构的建模和在多环境现场试验中的残留误差。与具有异质遗传方差和恒定误差方差的基本GXE模型相比，包含具有异质误差差异的模型可显着改善模型拟合。然后拟合了增加顺序的因子分析模型（FA）模型，并且前三个顺序（FA1，FA2和FA3）在解释的方差百分比和统计意义上显示出显着的改善。FA3模型解释了总方差的78.12％，确定为模型复杂性和解释力之间提供最佳拟合。在十个试验环境中，遗传差异，误差差异和遗传力的估计值分别从0.008到0.984、0.053至0.695和65.40至89.86。这强调了影响感兴趣特征的基本遗传和环境因素的实质性变化。环境之间的遗传相关性也从负值到正值不等，表明跨实验条件的遗传因素的一致性不同。这些结果表明，在分析多环境试验数据时，正确建模方差 - 稳定性结构并考虑复杂的基因型相互作用的重要性。强烈建议扩大这种有效分析方法的利用，以增强各种环境之间的品种评估，并促进鉴定出色品种。关键词：因子分析混合模型，多环境试验，遗传
评估混合方法研究的哲学基础
混合方法研究作为一种方法论运动，出现在1980年代后期。1它主要是为解决定量研究与定性研究之间著名的范式战争的解决方案，并具有基本的哲学假设。但是，对于任何接受混合方法研究的人来说，有一个直接且紧迫的问题：如何将两种方法与矛盾的哲学假设相结合？广泛接受的，定量研究和定性研究在其本体论，认识论和公理学假设上有根本不同（例如Guba，1990）。 任何尝试整合定量和定性方法或数据的尝试都需要以某种方式调和这些不相容的哲学假设。 因此，自出生以来，已经对混合方法研究的哲学基础进行了广泛的研究。 混合方法研究的哲学基础有三个核心问题。Guba，1990）。任何尝试整合定量和定性方法或数据的尝试都需要以某种方式调和这些不相容的哲学假设。因此，自出生以来，已经对混合方法研究的哲学基础进行了广泛的研究。混合方法研究的哲学基础有三个核心问题。
混合收入住房：经济适用房建筑计划要求
所有将经济适用房纳入 MIHB 和/或 /MIN 的开发项目在颁发建筑许可证之前都必须拥有经 PCPC 批准的经济适用房建筑计划。合规性规范标准可在费城规范第 14-702(7)(b)(.4) 节中找到。规范要求在整个项目中按大小、类型和位置均匀、公平地分配经济适用房单元。为了评估是否符合规范规定，经济适用房建筑计划提交包必须包含本文件“项目计划和单元”部分中确定的所有内容。
XR 和 AI：支持 AI 的虚拟、增强和混合现实
扩展现实 (XR)，我们可以实现更加物理、空间和情境感知的人机交互，超越当前基于 GUI 的界面的限制。然而，尽管潜力巨大，但 XR 和 AI 的集成几乎没有得到研究。我们认为这是 HCI 研究的一个重要未来方向，需要围绕这些共享领域建立、连接和发展一个社区，共同推动 AI-XR 研究的边界。本次 XR 和 AI 研讨会 (https://xr-and-ai.github.io) 的目标是将 XR 和 AI 研究人员聚集在一起，收集见解，促进合作，塑造面向现实世界的人机交互研究的未来。特别是，我们旨在为未来方向制定战略路线图，例如，定义关键研究问题，探索新的应用领域，并确定 AI-XR 研究中的挑战和机遇。但最重要的是，本次研讨会将汇集一个研究社区，未来将就这一重点展开合作。最后，我们计划为参考论文奠定基础，为未来的研究提供参考，并提出后续活动提案，如研讨会和研讨会，以继续增强这些研究工作的势头。
经济不明朗，美国消费者发出混杂信号
因此，随着美国经济继续发出混杂信号，消费者也在做同样的事情，这也就不足为奇了。根据我们最新的美国消费者脉搏调查结果，他们担心物价上涨和工作保障，但他们仍然保持乐观并继续消费。他们正在转向较便宜的品牌以节省资金，但他们也愿意在某些商品和服务上挥霍。自新冠疫情爆发三年以来，一些疫情前的购物习惯已强势回归，但其他由疫情引发的新消费变化似乎仍将持续下去。这种情况可能令人困惑。塞西莉亚·劳斯曾担任白宫经济顾问委员会主席，任期至 2023 年 3 月底，她最近告诉《纽约时报》，“过去几年里，我有时希望我的博士学位是心理学的”，而不是经济学的。1
通过组稀疏聚类对混合数据进行稀疏 k 均值分类
虽然通过正则化程序进行特征选择的问题在监督学习环境中引起了极大关注，并在过去二十年中产生了大量文献，但直到很晚且相对较新的时候，它才有效地出现在无监督框架中。第一种方法是基于模型的，这些方法自然适合包括套索（L 1）和相关惩罚，并且可以引用 [1] 来了解 L 1 惩罚的 EM 程序（混合由方差相等的高斯分布组成）或 [2] 来详细回顾基于模型的高维数据聚类。在更通用的框架中，没有对底层分布做出任何假设，在 [3] 中引入了具有 L 1 惩罚的稀疏 k 均值算法，后来扩展到每个聚类内的特征选择，并通过一致性结果得到加强，[4] [5] [6]。我们还要提到，最近在 [7] 中引入了稀疏 k 均值算法对重叠变量组的推广。话虽如此，上面引用的所有方法本质上都是为数值数据设计的，而真实数据通常由数值和分类特征组成。上面的一些作者触及了分类特征的问题，提到了使用虚拟变量进行转换使其数字化的可能性。但是，这个处理步骤并不是那么直接，因为零一向量上的欧几里得距离并不特别适合与数值变量上的欧几里得距离混合。其他作者
利用混合现实技术对超声波无损检测数据进行 3D 可视化
摘要 在本文中，我们提出了一种方法，将超声波检测数据 (UT) 与其空间坐标和方向向量链接到被检查的样本。这样，可以使用增强现实或虚拟现实实时在样品上直接可视化处理后的无损检测 (NDT) 结果。为了实现 NDT 数据和物理对象之间的链接，使用了 3D 跟踪系统。空间坐标和 NDT 传感器数据存储在一起。为了实现可视化，在 3D 模型上应用了纹理映射。测试过程包括数据记录、处理和可视化。所有三个步骤都是实时执行的。数据由 UT-USB 接口记录，在 PC 工作站上处理并使用混合现实系统 (MR) 显示。我们的系统允许实时 3D 可视化超声波 NDT 数据，这些数据直接绘制到虚拟表示中。因此，有可能在手动测试过程中协助操作员。这种新方法可以使测试过程更加直观，并且数据集可以最佳地准备保存在数字孪生环境中。样本的大小不仅限于实验室规模，还适用于更大的物体，例如直升机机身。我们的方法受到 NDE 4.0 概念的启发，旨在创建一种新型智能检测系统。
基于数字孪生的起重机混合现实界面
在此应用环境中，工作首先确定硬件和软件设置，然后实现和评估原型 - 一个由可视化、交互、通信和注册模块组成的 MR 应用程序。这些模块使应用程序能够充当起重机数字孪生平台（通过起重机 GraphQL 服务器）和用户（通过 HoloLens 界面）之间双向信息交换的桥梁。在一个方向上，起重机数据被处理并显示在用户视图前的虚拟仪表板中以供监控；在另一个方向上，用户可以通过固定或可移动目标控制方法与全息图交互来导航起重机，通过空间跟踪和注册确保了极大的灵活性和移动性。然后对原型进行定量评估，以评估两种控制方法的准确性，测试数据通过误差椭圆体很好地可视化，这表明固定目标控制方法优于可移动方法，方差更低。在工作结束时，提出并阐述了进一步开发 MR 应用程序的六个具体研究主题。
使用机器的混合塑料废物在线表征
图4。塑料网的建筑。塑料网络输入975矢量并输出预测的塑料类型。它包含4个1D卷积层（每个均匀的34滤波器3），2 1D最大层层（每个窗口大小为2），一个平坦的层和3个完全连接的层（每个均节点为64个节点，掉落比率为0.2）。层之间的激活函数是依赖的。最终输出激活函数是SoftMax。