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uniwersytetŚląski西里西亚大学
宏观系统的热力学是一种可追溯到19世纪的封闭理论。随着介观和纳米物理的发展，应制定基于量子力学的小型系统的热力学。 的确，在过去的几年中，这个热门话题不仅引起了人们的关注，这不仅是一种基本理论，而且还引起了其在构建小型热发动机，纳米机器[1]和分子电动机[2]中的应用。 由于小型系统（几乎）总是表现出quan tum特征，因此在开放量子系统中面临着过程的非平凡问题[3,4]。 作为统计力学是“原子世界与物体世界之间的桥梁” [3] [3]设计任何设备的“构建块”本质上是基于自然的量子性能，因此面临着高度非平凡的量子不可逆性的问题。 在本文中，我们将注意力限制在非常稳定的系统的特定特性上：基于非渗透材料的传播量子的热流[5]。 量子位在不同温度下耦合到两个无准热库。 很明显，任何使用热能流动的任何热发动机或任何其他用来运行的是热电导的阶段。随着介观和纳米物理的发展，应制定基于量子力学的小型系统的热力学。的确，在过去的几年中，这个热门话题不仅引起了人们的关注，这不仅是一种基本理论，而且还引起了其在构建小型热发动机，纳米机器[1]和分子电动机[2]中的应用。由于小型系统（几乎）总是表现出quan tum特征，因此在开放量子系统中面临着过程的非平凡问题[3,4]。作为统计力学是“原子世界与物体世界之间的桥梁” [3] [3]设计任何设备的“构建块”本质上是基于自然的量子性能，因此面临着高度非平凡的量子不可逆性的问题。在本文中，我们将注意力限制在非常稳定的系统的特定特性上：基于非渗透材料的传播量子的热流[5]。量子位在不同温度下耦合到两个无准热库。很明显，任何使用热能流动的任何热发动机或任何其他用来运行的是热电导的阶段。
curriculum vitae -zhiting hu
[ 10 ] Zhengzhong Liu, Guanxiong Ding, Avinash Bukkittu, Mansi Gupta, Pengzhi Gao, Atif Ahmed, Shikun Zhang, Xin Gao, Swapnil Singhavi, Linwei Li, Wei Wei, Zecong Hu, Haoran Shi, Xiaodan Liang, Teruko Mitamura, Eric P Xing，Zhiting Hu。一个以数据为中心的NLP工作框架，关于自然语言处理的经验方法会议（EMNLP 2020），演示。
deloitte-nvidia-nims-sparking-progress.pdf
AI被证明越来越有用，新的工具和服务可以帮助组织加速Genai的采用和时间的价值。例如，NVIDIA NIM代理蓝图介绍了一个预处理的，可自定义的AI工作的目录，使企业开发人员配备了用于构建和部署Genai应用程序的软件套件。蓝图可以帮助检索提示的一代（RAG），客户服务聊天机器人，药物发现筛查以及许多其他用例。
占用监控可使大学空间受益的 5 种方式......
占用率监测技术可以随时告知维护和规划专家各个空间中究竟有多少学生、教职员工。通过提供从整栋建筑到楼层的实时或一段时间的可视性，管理员可以使用占用率数据更有效地分配资源。规划人员还可以专注于设计更安全的空间，并在紧急情况下充分容纳交通流量。
我们的战略 2021-2025
我们的上一个战略计划于 2020 年 7 月结束，制定新战略的工作在新冠疫情之前就开始了，但由于疫情而进行了调整。根据战略咨询的结果，我们回顾了我们的愿景、价值观、宗旨和使命，并推出了“桥梁”战略，以帮助我们度过 2020/21 学年。桥梁战略的大部分内容仍然具有现实意义，因此融入了我们 2021-25 年的战略。值得注意的是，我们保留了愿景、价值观和宗旨声明。
大脑脑脊液流量
脑脊液流体在复杂的机制驱动着周围和大脑中，对人类健康产生了深远的影响。根据淋巴假说，在生理条件下，脑脊液流体流体主要在睡眠期间，并用于去除淀粉样蛋白和tau蛋白等代谢废物，它们的积累被认为会引起阿尔茨海默氏病。本文回顾了一个研究团队最近的体内实验和理论研究，以更好地了解脑脑脑脊液流动的流体动力学。驾驶机制被考虑，尤其是动脉搏动。流动与动脉运动紧密相关，当动脉运动被操纵时变化。尽管体内观察结果与模拟的预测与机制的理论研究之间存在差异，但现实的边界条件带来了更紧密的一致性。血管形状，并且具有伸长率，可以通过进化优化来最大程度地减少其液压抗性。考虑中风的病理状况。中风后的许多组织损伤是由肿胀引起的，现在有强有力的证据表明，早期肿胀不是由血液引起的，而是通常认为是由血液引起的，而是由脑脊液流体。最后，考虑了药物输送，示范表明，淋巴系统可以迅速在血脑屏障上输送药物。本文讨论了在大脑流体动力学快速变化领域的未来机会的讨论。
狭窄神经ODE的定量流近似特性
在本说明中，我们重新审视了形式的神经常见微分方程（节点）的流量近似特性问题κx = a（t）σ（w（t）x + b（t））。近似特性已被视为最近文献中流量的可控性概率。当参数的维度等于神经网络的输入时，神经极被视为狭窄，因此宽度有限。我们得出了狭窄节点在近似值的近似流中的关系。由于现有的浅神经网络近似特性的结果，这有助于使用狭窄的神经ODE近似地估算哪种动态系统的流量。虽然在文献中已经建立了狭窄节点的近似特性，但这些证明通常涉及广泛的构造或需要从控制理论中调用深层可控性定理。在本文中，我们提供了一种更简单的证明技术，它仅涉及ODES和Gr'onwall的引理。此外，我们提供了一个估计狭窄节点所需的开关数量，以模仿单层宽神经网络作为速度领域的节点的行为。
缅因州的清洁能源经济
•总体目标：中断病毒传播•2020年1月初确认的第一个病例•由世卫组织声明：3/11/2020•基因组•2020年1月下旬测序•疫苗工作立即开始工作。 300m剂量的疫苗，到2021年1月之前首次剂量