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营销、其他无形资产和美国 61 个行业的产出增长
3 (NAICS) 行业 5418（广告、公共关系和相关服务）。4 其次，我们通过每个行业从 NAICS 行业 5182、5415、5416 和 5419 的选定部分购买量来衡量其对其他营销服务的购买量，这些数据同样来自 IO 表。第三，我们根据美国劳工统计局 (BLS) 职业就业和工资统计 (OEWS) 收集的职业数据开发自营营销存量。我们遵循 Corrado 和 Hao (2014) 以及 Heys 和 Fotopoulou (2022) 将职业指标转换为自营存量。通过结合这三个来源的数据，我们为美国私营经济和每个行业制定了营销资产指标。本文的其余部分将购买广告、其他购买营销服务和自营营销的这些联合指标称为营销。
LIS302DL：3 轴 - ±2g/±8g 数字输出超紧凑线性加速度计
表 1. 绝对最大额定值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................39
Master Logic 200 输入输出模块规格和技术数据
2.1 I/O 模块描述................................................................................................................7 2.2 I/O 模块规格................................................................................................................10 数字输入模块................................................................................................................10 数字输出模块................................................................................................................20 模拟输入模块......................................................................................................................30 模拟输出模块......................................................................................................................37 热电偶输入模块....................................................................................................................42 RTD 输入模块......................................................................................................................44 高速计数器模块....................................................................................................................46
高输出量心力衰竭，一种致命且被遗忘的心力衰竭原因
简介心力衰竭患者的心输出量 (CO) 通常较低或正常。然而，一些患者的 CO 较高，被视为高输出量心力衰竭 (HOHF)。HOHF 的特征尚不清楚，在临床上仍未得到充分认识。在底特律 VA，我们开展了一项质量改进项目，以确定这一独特患者群体的特征，确定预测因素并提高对这一实体的认识。方法将 HOHF 患者与射血分数保留 (HFpEF) 且 CO 正常的心力衰竭患者进行比较。HOHF 定义为 2008 年至 2021 年期间进行右心导管插入术时 CO >8 L/分钟。收集并使用描述性和单变量分析比较了有关血流动力学、合并症和死亡率的回顾性数据。结果除吸烟和 CKD 在 HOHF 组中较高外，各组之间的年龄或种族或分析的合并症发生率没有显着差异。HOHF 组中的大多数患者的 EF 保留 (91%)。患者的平均楔压相似，但 HOHF 组的肺血管阻力和全身血管阻力明显较低。HOHF 患者的死亡率为 48.6%，而对照组的死亡率为 18.9%（p<0.05）。只有 13% 的患者被诊断为 HOHF。
低功率的可调和多功能28nm的FD-SOI横杆输出电路
关键字; UTBB 28NM FD-SOI，Analog SNN，Analog Envm，Envm Integration。2。简介基于新兴的非易失性记忆（ENKM）横杆的尖峰神经网络（SNN）是有希望的内存计算组件，这些组件具有出色的能力，可在边缘低功率人工智能。然而，Envms突触阵列与28nm超薄体和掩埋的氧化物完全耗尽的硅在绝缘子中（UTBB-FDSOI）技术节点的结合是一个挑战。在模拟尖峰神经网络（SNN）中，输入神经元通过单位驱动器透射器（1T1R）突触与输出神经元互连，并通过突触量通过突触转换为电流的电压尖峰来完成计算[1]。神经元会积聚尖峰到预定义的阈值，然后产生输出尖峰。神经元能力区分和容纳大量突触和输入尖峰的能力直接与直至神经元的射击阈值的电压摆动直接相关。这主要取决于膜电容，突触电荷的净数和低功率神经元的阈值[2]。
2.2 苏塞克斯数据战略进展更新成果和后续步骤
“梦想家、编辑、创造者”阶段鼓励每个人想象可能发生的事情，并通过创造来实现，进入“流动”状态（Csikszentmihalyi，1991）并以不同的方式思考。这种形式的基础是它鼓励人们有空间和时间重新发挥他们的想象力。创造性活动使想象力成为个人重要且有价值的部分，有空间和时间进行反思、联系和验证。当我们富有想象力时，我们就会解决问题，允许在非评判性空间内实施替代解决方案。在实现和制作潜在解决方案或结果的模型时，我们为参与者创造了空间，让他们参与彼此想象世界的对话。
基于AI的HEFC系统输出控制方法和
太阳能是一种广泛使用的可再生能源资源，但其间歇性的性质会影响电源质量，因为它导致频率畸变和电压变化等问题。电池储能系统（BES）用于平滑并解决波动问题。但是，BESS充电水平调节需要一种控制方法，以防止对更大的存储系统的需求，并通过受控的充电/放电来延长其运行寿命。
DNA/2S/80-高输出Dali自我测试转换范围
一个3小时的Dali自我测试紧急照明转换套件，可使用长寿命LifePo4电池运行。该装置旨在适合极为广泛的LED类型和电路。DNA/2S/80会自动调整输出LED电流，以提供电池和负载之间的最佳匹配，从而提供最大的照明，同时确保完整的电池持续时间。
研究文章转移具有输出权重对准的极限学习机
极限学习机（ELM）是模式识别和机器学习中的快速且有效的神经网络模型，当标记的训练样本不足以使其下降。转移学习通过使用不同但相关域中的大量标记样本来帮助目标任务学习可靠的模型。在本文中，我们提出了一台具有知识传递性的监督极限学习机器，称为“转移极限学习机器”，具有输出权重对齐（telm-Owa）。首先，它通过对齐由来自源和目标域标记的样品训练的ELM的输出权重矩阵来减少域之间的分布差异。其次，将域间ELM输出权重矩阵之间的近似值添加到目标函数中，以进一步实现知识的跨域转移。tirdly，我们将目标函数视为最小平方问题，并将其转换为标准的ELM模型，以便有效地解决。最后，通过对16组图像数据集和6组文本数据集进行了分类实验对所提出算法的效果进行了验证，结果证明了我们方法相对于其他ELM模型和转移学习方法的竞争性能。