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降低硝化原理及其机制的进步：教程评论
硝化化合物，在许多工业应用中被广泛用作必需的化学中间体，由于其致癌性，诱变性和致病性特性而构成了明显的环境和健康风险。这些化合物是最持久的污染物之一，为环境修复提供了主要的挑战。传统的去除方法，例如吸附，臭氧化，生物修复和电化学过程，是有效的，特别是对于大规模应用。室温催化减少的最新进展是一种有希望的替代方案，这主要是由于其有效性和所得产物的相对较低的氨基苯酚（AP）的毒性相对较低，这是一种有价值的化学物质。近期对工业废水的全面利用引起了极大的兴趣。因此，探索相关的还原技术，包括在水性生态系统中含有有害物质的废物的回收，不仅是最基本的环境问题，而且对经济绩效至关重要。氮气减少的传统方法o c涉及使用有毒试剂和高能消耗的过程，这会带来显着的环境危害。审查确定了当前理解中的重要差距，例如氢源在还原过程中的确切作用，并强调了该领域进一步探索的必要性。这些进步有可能改善工业过程的经济生存能力和环境可持续性，特别是在废水回收和减少污染的背景下。发展高度有效的可持续催化剂对于选择室温催化减少技术至关重要，这不仅解决了与危险的硝化化合物有关的环境问题，而且对工业废水管理的更广泛挑战有助于。
依赖类型 Proto-Quipper 中的量子电路编程教程介绍
原则上，量子计算机可以在现代计算基础设施所依赖的某些关键任务上胜过传统计算机。实验性量子计算尚处于早期阶段，现有设备尚不适合实际计算。不过，学术界和工业界的一些研究人员正在构建量子计算机（例如，参见 [2,11,16]）。量子计算也向编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题 [17]：应如何设计用于量子计算的编程语言？应如何编译和优化量子程序？应如何测试和验证量子程序？应如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们重点研究使用线性依赖类型函数式语言 Proto-Quipper-D 进行量子电路编程。量子力学的不可克隆特性表明，通常无法复制量子比特的状态。许多现有的量子编程语言，如 Quipper[9,10]、QISKit [21]、Q# [26]、Cirq [5] 或 ProjectQ [25]，都没有强制执行此属性。因此，程序员必须确保程序中对量子位的引用不会重复或丢弃。线性类型已用于资源感知编程 [7,27]，现在众所周知
量子电路编程的教程简介在依赖类型的原始Quipper
量子计算机原则上可以在基于现代计算基础架构的某些关键任务上优于常规计算机。实验量子计算处于早期阶段，现有设备尚不适合实用计算。然而，在学术界和工业中，几个研究人员现在都在构建量子计算机（例如，参见[2，12，17]）。量子计算还为编程语言社区提出了许多具有挑战性的问题[18]：我们应该如何设计用于量子计算的编程语言？我们应该如何编译和优化量子程序？我们应该如何测试和验证量子程序？我们应该如何理解量子编程语言的语义？在本文中，我们专注于使用依赖线性的功能语言原始Quipper-D进行量子电路编程。量子力学的无键属性指出，通常不能复制量子的状态。许多现有的量子编程语言，例如Quipper [10，11]，Qiskit [22]，Q＃[28]，CIRQ [5]或ProjectQ
MWBE 100利用计划教程 - 通用服务办公室
说明：此利用计划必须包含根据合同所提供的每个NYS认证的少数民族和妇女拥有的商业企业（MWBE）提供的供应和/或服务的详细说明。通过提交该计划，投标人/承包商承诺根据MWBE分包商，供应商和经销商的使用，按照招标/合同中包含的MBE/WBE目标的要求进行真诚努力。做出虚假陈述或包含信息，证明缺乏真诚或与之结合的信息，法律禁止使用利用计划的一部分或结合使用，并可能导致罚款，包括但不限于终止合同的损失，有资格的损失，有资格提交未来的竞标和/或与支付的持有。不执行商业有用功能的公司可能不计入MWBE利用率。必要时附加额外的床单。投标人/承包商信息MWBE目标在合同投标人/承包商名称中：NYS供应商ID：MBE％
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
使用循环神经网络对人类事件相关电位进行建模的指导教程
摘要：在认知神经科学研究中，事件相关电位 (ERP) 的计算模型可以提供一种为观察到的波形开发解释性假设的方法。然而，接受过认知神经科学培训的研究人员在实施这些模型时可能会面临技术挑战。本文提供了有关开发 ERP 波形的循环神经网络 (RNN) 模型的教程，以促进计算模型在 ERP 研究中更广泛地使用。为了举例说明 RNN 模型的使用，检查了在通道 Pz 处测量的目标和非目标视觉事件引起的 P3 成分。实验事件的输入表示和相应的 ERP 标签用于在监督学习范式中优化 RNN。将一个输入表示与多个 ERP 波形标签链接起来，然后优化 RNN 以最小化均方误差损失，会导致 RNN 输出近似于总平均 ERP 波形。然后可以将 RNN 的行为评估为 ERP 生成背后的计算原理的模型。除了拟合这样的模型之外，本教程还将演示如何根据 RNN 的隐藏单元的时间响应对其进行分类，并使用主成分分析对其进行表征。统计假设检验也可以应用于这些数据。本文重点介绍建模方法以及随后使用公开数据和共享代码以操作指南的形式对模型输出进行分析。虽然对 P3 响应生成的具体解释的关注相对较少，但结果引发了一些有趣的讨论点。
Mil Std 教程 - EEE 零件 101 培训 - 2024 年 4 月
• 它代表了封装技术的进步，提高了功能密度并提高了工作频率。这些是基于陶瓷的单芯片系统级芯片 (SoC)，采用非密封倒装芯片结构，采用高引脚数陶瓷柱栅阵列 (CGA) 封装。这些产品使用微型基极金属 (BME) 电容器来实现信号完整性，并使用通风封装来实现热管理。（例如 Xilinx Virtex-4 FPGA）
AP® 生物学 - CSS/财务援助简介教程 - 大学理事会
您为帮助学生在大学取得成功所做的一切值得称赞。您帮助学生掌握大学水平课程的培养环境——比许多大学一年级课程通常采用的大班授课更有利于学生首次接触大学水平的期望——似乎在学生上大学时直接转化为持久的益处。一系列研究表明，当学生进入高中时，他们的学术能力和社会经济地位相当，那些掌握了大学水平 AP 考试知识（成绩为 3 或更高）的学生完成大学课程的比例要高得多，大学成绩也更高。2005 年国家教育问责中心 (NCEA) 的研究表明，参加 AP 课程的学生的大学毕业率比学术能力相同但在高中没有宝贵 AP 经验的学生高得多。此外，国际数学和科学趋势研究 (TIMSS，原名第三次国际数学和科学研究) 发现，即使在 AP 考试中取得 1 分的 AP 微积分学生也远远优于美国其他高级数学学生，并且在国际数学成就评估中与来自表现最好的国家的学生相比毫不逊色。（请访问 AP Central®，网址为 apcentral.collegeboard.com，了解有关这些研究和其他 AP 相关研究的详细信息。）
关于元启发式算法设计，实验和应用到现实世界优化问题
在过去的几年中，通过元启发式算法提出了现实世界优化问题及其有效的解决方案，这是无数研究的催化剂。尽管在设计和使用元启发式方面有数十年的历史进步，但就可怜性，算法设计的正直和新技术成就的性能验证性而言，仍然存在很大的困难。一个明显的例子是源于用于优化的元启发式学作品的稀缺可复制性，这通常是由于歧义和缺乏细节而不可避免的，这是在提出要复制的方法中。此外，在许多情况下，其报告的结果具有可疑的统计意义。这项工作旨在为观众提供一项良好实践的提议，这些建议在进行有关用于优化的元启发式方法的研究时应接受，以提供科学的严格，价值和透明度。为此，我们介绍了一种逐步的方法论，涵盖了解决这个科学领域时应遵循的每个研究阶段。具体来说，将讨论有关问题，解决方案编码，搜索操作员的实施，评估指标，实验设计以及对现实世界绩效的考虑的问题，解决方案编码，实施解决方案，实施解决方案，将讨论经常被忽视但至关重要的方面和有用的建议。最后，我们将概述重要的考虑因素，挑战和研究方向，以实现新开发的优化元启发式学在其在现实世界应用环境上的部署和运营中的成功。
空间结构的主动阻尼、隔振和形状控制：教程
摘要：本教程回顾了作者在过去 35 年中对精密空间结构主动控制的贡献。它基于 2022 年 9 月在巴黎举行的 IAC-2022 宇航大会上的 Santini 演讲。第一部分致力于空间桁架的主动阻尼，重点是稳健性。通过使用分散的同位执行器-传感器对来实现保证的稳定性。所谓的积分力反馈 (IFF) 简单、稳健且有效，并且可以使用基于模态分析的简单公式轻松预测性能。这些预测已通过大量实验证实。桁架的阻尼策略已扩展到电缆结构，并已通过实验证实。第二部分解决了隔振问题：将敏感有效载荷与航天器引起的振动隔离开来（即姿态控制反作用轮和陀螺仪的不平衡质量）。讨论了基于 Gough-Stewart 平台的六轴隔离器；再次强调，该方法强调了稳健性。提出了两种不同的解决方案：第一种（主动隔离）使用分散控制器，该控制器具有并置的执行器和力传感器对，并具有 IFF 控制。结果表明，这种特殊的天棚实现方式与传统天棚不同，即使它连接的两个子结构是柔性的（大型空间结构的典型特征），也能保证稳定性。第二种方法（被动）讨论了松弛隔离器的电磁实现方式，其中线性阻尼器的经典阻尼器被麦克斯韦单元取代，导致渐近衰减率为 -40 dB/十倍，类似于天棚（尽管在电子方面要简单得多）。讲座的第三部分总结了最近在柔性镜控制方面所做的研究：（i）由压电陶瓷（PZT）致动器阵列控制的自适应光学（AO）平面镜和（ii）由压电聚合物致动器（PVDF-TrFE）阵列控制的球形薄壳聚合物反射镜，旨在部署在太空中。