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小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
用硫化物固体电池的全稳态电池阳性电极性能暴露于低色空气
使用硫固体电解质（SES）的全稳态电池（ASSB）是有吸引力的候选物，因为与使用有机溶剂相比，使用液体型锂离子电池（LIBS）比液体型锂离子电池（LIBS）更长。sulfer ses，即使在干燥室等环境中，也会在暴露于水分时会降低其离子电导率并产生有毒的氢硫。然而，到目前为止，尚未完全阐明水分暴露在ASSB细胞性能上的影响。旨在填补这一知识的差距，本文描述了水分对ASSB阳性电极的耐用性的影响，并在这项研究中以露室模拟的空气暴露或暴露于干室模拟的空气中，在这项研究中为-20°C。在细胞耐用性评估后，在阳性电极上进行了二级离子质谱（TOF-SIMS）测量时间，并使用裸露的SE在细胞中观察到了特征降解模式。
环境设计空间：建模和性能更新
环境设计空间（EDS）是为亚音速飞机设计和评估而设计的建模和仿真环境。将其与其他类似框架区分开来的主要功能之一是其执行飞机性能和尺寸，排气排放和噪音预测的能力。由于多个行业标准工具的集成，这三个要素被无缝执行。自2008年的构想以来，EDS已被用来支持多个研究实体和项目，以评估当前和未来的飞机概念和技术。与该领域的专家小组结合，在多年来对其结果和假设进行了校准和修订。因此，它经历了持续的发展，增强了其能力，不仅可以对传统的管子和翼飞机进行建模，还可以对非常规的配置进行建模。在撰写本文的撰写中，其功能范围超出了标准的单线轴和双线轴发动机，包括齿轮风扇，超高旁路涡轮扇形，开放式转子和部分涡轮推进架构。本文概述了如何使用EDS来支持主要的研究。然后，提出了一种开发和校准发动机和飞机模型以匹配现有开源数据的方法。最后，显示了可用的高级发动机和飞机架构的摘要。结果表明，EDS可以创建与现有系统性能紧密相匹配的模型，以及它具有支持未来飞机设计和技术开发研究的功能。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
性能的物理知情的机器学习方法
重型燃气轮机由于发电率较低，灵活性和热效率而在发电中发挥了越来越重要的作用。在严格的环境条件下，燃气轮机的主要子系统（如压缩机，燃烧器和涡轮机）在运行时间内降低，这在很大程度上影响了系统的效率和生产力。因此，开发有效方法以监测重型燃气轮机的性能降解以进行系统预测性维护，从而提高机器的效率和生产率至关重要。本文提出了一种新的物理知情的机器学习方法，以通过无缝整合热力学热平衡机制，组件特征，多源数据和人工神经网络模型来预测燃气轮机的降解。考虑到流量，质量和能量平衡，建立了基于机制的热力学模型，然后将其集成到系统水平，以在不同条件下对燃气轮机进行性能模拟。系统模型能够有效地模拟那些无法测量的参数的值（例如gt排气流）或不准确测量（例如燃油流）。基于机器学习的数据清洁方法用于预处理燃气轮机的多元原始数据。使用ISO条件下的物理信息模型获得的设计性能数据和校正值之间的差异用于评估性能降解。从
高海拔的大脑：从分子信号传导到认知性能
高海拔（HA）（将其定义为海拔2500 m以上的海拔高度），由多种恶劣的环境条件进行了特征。大多数生理适应发生在响应大气压力下的响应，导致氧气压力降低并导致血液氧化饱和度降低（SPO 2），低氧血症。大脑容易受到氧气供应改变的影响。因此，HA暴露会导致情绪状态的不良变化，例如抑郁症[1]和焦虑[2]，以及神经认知的改变，例如记忆障碍[3]以及短期和长期HA暴露后的注意力障碍[4，5]。尽管许多报道涉及在上升到HA后发生的生理和神经系统改变，但对HA的长期和永久居民的认知和脑改变的研究较少。大脑功能不仅受到上升后的缺氧影响[6] [6]，而且在HA [7]和天然高地的长期暴露后也受到了影响[8]。在暴露于HA的未批准的个体中，睡眠方式可能已经在1600 m以上的海拔高度上受到影响，在某些人的2500 m ON和3000 m以上的受试者中，情绪状态的变化会在某些个体中观察到欣快感或抑郁症的变化。情绪状态改变，包括欣快，争吵，烦躁和冷漠，在快速急性暴露于HA并在48至52 h后返回基线状态后暂时发生[9-11]。In contrast, short- and long-term exposure to HA causes biological, inflam- matory, and structural brain changes that increase the risk of experiencing anxiety and depression symptoms [ 12 ] and neurocognitive dysfunctions such as slower reaction times, reduced attention (>3500 m), impaired learning, spatial and working memory (>4000 m), and impaired retrieval (>5500 m) (Figure 1 ) [ 7 , 8、13、14]。
表演探索生成预训练的变压器-2歌词生成
摘要。近年来，自然语言处理领域（NLP）发生了一场革命，文字一代在这一转变中起着关键作用。这种转变不仅限于技术领域，而且还无缝渗透了创意领域，一个很好的例子是歌曲歌词的一代。真正有效的生成模型，例如生成训练的预训练变压器（GPT）-2，需要进行微调作为关键步骤。本文利用了广泛参考的Kaggle数据集的鲁棒性，标题为“歌曲歌词”，仔细探讨了调节三个关键参数的影响：学习率，批处理大小和序列长度。数据集提出了一个引人入胜的叙述，该叙述将学习率视为最有影响力的决定因素，直接影响了产生的歌词的质量和连贯性。在增加批处理大小和扩展序列长度有望增强模型性能的同时，很明显，还有一个饱和点，超出该点的效果受到限制。通过此探索，本文旨在揭开模型校准的复杂世界，并强调战略参数选择在追求抒情卓越方面的重要性。
过渡经济中的绩效测量
目的 - 本文的目的旨在为“实践中的绩效衡量”进行辩论，重点关注组织参与者如何应对关键绩效指标（KPIS）的“新制度”（KPI）以及KPIS是否按照过渡经济的意图实现。设计/方法论/方法 - 受Schatzki实践理论的认识论教学的启发，本文借鉴了通过面对面访谈，观察和单个组织的文献分析收集的定性数据。发现-KPI是在PK（捷克共和国的制造业问题）中引入的，但被广泛认为是矛盾，无关紧要，自上而下和不现实的。这些导致组织参与者采用务实的方法来拥抱KPI的主观评估和操纵，常识或做出的工作以及肤浅的合规性（象征意义）。研究局限性/含义 - 本文对研究人员很有趣，因为它在独特的经验环境中对绩效测量实践的解释，用于应用于Schatzki启发的实践理论的应用，并激发过渡经济中的新研究议程。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
聚丙烯化合物高性能-Eilenburg
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