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适用于地热的高压额定传感器和工具...
高温地热应用迫切需要耐温耐压设备。例如，最新的美国能源部拨款申请确实侧重于其中一些主题，以改善地热资源的特性 [IJ。在深处实现良好的温度测量是一项具有挑战性的任务，因为它需要能够在恶劣环境中存活数小时（预计 5000 小时，[1]）的传感器和材料，即使在超临界条件下（水临界点：376°C - 221 巴）。正如美国能源部 \2[ 指出的那样，还迫切需要在深处进行其他测量，例如压力、pH 值、电导率等。最后，在深处正确收集流体而不通过施加强烈的压力变化或突然的热冷却来干扰它们也是主要关注点。所有这些方面都是美国能源部确定的技术差距的一部分。
租金的概念在后增长政治上有多么有用...
4 Rival definitions of economic rent: historical origins and normative implications ........................................................................................................................ 138
伊拉斯mus+学者AY 2024/2025鸟...
N.B. 所有与Erasmus+移动性有关的沟通2024/2025仅将发送到您的大学电子邮件帐户（@edu.unito.it）。 1。 在两个方向会议期间（2024年5月28日在网上和2024年6月12日的个人）中，解释了所有行政程序之前，期间和之后的所有行政程序。 此外，提供了更好地组织您的Erasmus+移动性的有用信息。 您可以在每个Studenti unito（即将出身）的页面上找到录制和信息幻灯片。 2。 Erasmus+用于研究流动性协议，如果您在Erasmus+ Call for Lesitage 2024/2025的框架中获得了Erasmus+流动性，（并且您打算开始），则必须使用在线程序填写2024/2025研究的Erasmus+用于研究流动性协议。 伊拉斯mus+用于研究流动性协议可以调节伊拉斯mus+赠款的支付，它使您可以向都灵大学提供IBAN，以获得您的伊拉斯mus+奖学金。 该付款将以您的名字（或联合名称），单付款和根据《移动协议》截止日期为单一的银行帐户（包括“ Bancoposta”）。 您的Iban必须指意大利/欧洲银行。 该程序的开放通过电子邮件于2024年8月27日通知。 3。 您可以在以下路径上这样做：myunito> iscrizioni> bandi dimobilitàInternazionale> Erasmus+ Studio 2024/2025。 该程序的开放通过电子邮件于2024年8月27日通知。 N.B. 5.7。N.B.所有与Erasmus+移动性有关的沟通2024/2025仅将发送到您的大学电子邮件帐户（@edu.unito.it）。1。在两个方向会议期间（2024年5月28日在网上和2024年6月12日的个人）中，解释了所有行政程序之前，期间和之后的所有行政程序。此外，提供了更好地组织您的Erasmus+移动性的有用信息。您可以在每个Studenti unito（即将出身）的页面上找到录制和信息幻灯片。2。Erasmus+用于研究流动性协议，如果您在Erasmus+ Call for Lesitage 2024/2025的框架中获得了Erasmus+流动性，（并且您打算开始），则必须使用在线程序填写2024/2025研究的Erasmus+用于研究流动性协议。伊拉斯mus+用于研究流动性协议可以调节伊拉斯mus+赠款的支付，它使您可以向都灵大学提供IBAN，以获得您的伊拉斯mus+奖学金。该付款将以您的名字（或联合名称），单付款和根据《移动协议》截止日期为单一的银行帐户（包括“ Bancoposta”）。您的Iban必须指意大利/欧洲银行。该程序的开放通过电子邮件于2024年8月27日通知。3。您可以在以下路径上这样做：myunito> iscrizioni> bandi dimobilitàInternazionale> Erasmus+ Studio 2024/2025。该程序的开放通过电子邮件于2024年8月27日通知。N.B. 5.7。N.B.5.7。在国际交通办公室提供的截止日期内，如果您在Erasmus+ Call for 2024/2025授予2024/2025的Erasmus+ Mobility的沟通中，则必须交流所计划的开始和结束日期在托管大学的出行日期。：沟通计划的时期是在国外度过的一部分，是赠款协议不可或缺的一部分，旨在根据艺术规定来计算适当的伊拉斯mus+移动奖学金。付款时间在赠款协议中描述。
关键问题回顾：有用的自主量子机器
摘要 受控量子机已经成熟。下一步自然是赋予它们越来越多的自主权，使它们摆脱时间相关的外部控制。例如，自主性可以减少加热和退相干量子电路的经典控制线；自主量子制冷机最近将超导量子比特重置到接近其基态，这是计算前的必要条件。实现有用的自主量子机需要哪些基本条件？受最近量子热力学和化学的启发，我们提出了类似于 DiVincenzo 量子计算标准的条件。此外，我们用多个自主量子机（制冷机、电路、时钟等）和多个候选平台（中性原子、分子、超导量子比特等）来说明该标准。我们的标准旨在促进和指导有用的自主量子机的发展。
有用的提示 - 您的网络声明表格 - ICARE
◦然后，该机构必须对支持网络安全控制或风险管理实践的实施的政策和流程的成熟度进行评估。◦代理商可以从“部分对齐”，“主要对齐”或“完全对齐”中选择。•每个机构都应审查“成熟度级别的定义”（附录1），以了解如何评估每个问题中所述的每种缓解策略的成熟度。每个成熟度都有不同的含义。•到期描述符是对网络安全控制或风险管理实践与网络安全标准一致的确认。•对于“不”响应，成熟描述符会自动默认为“不对齐”并跳到下一个问题。•本帮助指南的末尾有一个词汇表（附录2），其中包括网络声明中使用的一些单词和解释。
锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
人工智能系统在乳腺癌筛查计划中有用吗？
可变形医学图像配准的学习框架。IEEE TMI：Trans Med Imaging。2019；38：1788---800。37.Trister AD、Buist DS、Lee CI。机器学习会在乳腺癌筛查中发挥重要作用吗？JAMA Oncol。2017；3：1463---4。38.Cole EB、Zhang Z、Marques HS、Nishikawa RM、Hendrick RE、Yaffe MJ 等。评估计算机辅助的独立敏感性
高质量规划：寻找实用的最佳规划集
各种规划应用都要求找到一组计划而不是一个计划。该问题在多样化规划和 top-k 规划的背景下进行研究：多样化规划关注计划对之间的差异，而 top-k 规划的重点是每个单独计划的质量。多样化规划的最新研究对解决方案质量提出了额外的限制。当然，在有些应用领域中多样性起着主要作用，而在有些领域中质量是主要特征。然而，在这两种情况下，产生的计划的数量往往是人为的限制，因此实际数量意义不大。受多样化规划最新研究的启发，我们提出了一类新的计算问题，称为顶级质量规划，其中解决方案的有效性通过计划质量界限而不是任意数量的计划来定义。切换到有界限的计划质量使我们能够隐式地表示计划集。具体来说，它使得用单个计划来表示与有效计划重新排序相对应的计划集成为可能。我们正式定义了无序的顶级质量规划计算问题，并提出了该问题的第一个规划器。我们通过经验证明了我们的方法与基于 top-k 规划器的基线相比具有优越的性能，从找到所有最优计划的覆盖率提高 41% 到找到所有质量高达最优计划成本 120% 的计划的覆盖率提高 69%。最后，通过一个完整的生成给定计划的所有有效重新排序的程序来补充新方法，我们推导出一个顶级质量规划器。我们表明该规划器可与基于 top-k 规划器的基线相媲美。
基因组编辑项目设计的一般准则和实用技巧.docx
方法。第一种方法是将含有 loxP 位点的 ssODN 引入目标外显子两侧的 5' 和 3' 位点。这是通过使用 2 个 sgRNA 完成的。第二种方法使用含有 2 个 loxP 位点的 lssDNA 模板，这 2 个 loxP 位点位于目标 DNA 序列两侧。这种方法使用了 2 个 sgRNA。B. UTSW 转基因核心提供给您的试剂：您向核心支付的 CRISPR 服务费用包括我们用于完成您的项目的 IDT Sp. Cas9 蛋白的费用。如果您的项目涉及使用不同的编辑酶（如 Cas12 或 Cpf），请联系核心工作人员更详细地讨论该项目。C. 了解您的基因的重要细节：使用基因组浏览器（如 NCBI、UCSC 或 ENSEMBl）收集有关您的目标基因的相关信息。这包括任何替代转录本、外显子的数量和重要性、位于特定内含子中的调控基序以及编码序列等细节，以便成功设计 sgRNA 和供体 DNA 模板。使用 MGI- 小鼠基因组信息学来确定是否存在与靶基因敲除相关的已知表型非常重要。了解基因的 KO 是否可能导致致命表型（无论是胚胎还是出生后早期）尤为重要。了解并将此信息传达给核心人员将使我们能够修改用于生成小鼠突变株的条件，以便我们主要创建 KO 等位基因杂合的小鼠。D. sgRNA 的设计：注射受精卵中发生的基因组编辑的效率在很大程度上取决于针对靶标的 sgRNA 的正确设计。此设计的关键组成部分包括：
在生成无监督的域适应中，持续预训练的有用是如何有用的？
最新的规模突破使强大的生成语言模型的出现以及通过将这些模型调整为各种任务的能力，可以通过将它们投入到提示或指令中。在这种景观中，无监督的域适应性（UDA）或利用从标记的源域到未标记的目标域的知识的问题已被遗留下来，最近仍在解决犯罪性犯罪分类的最新UDA方法。特别是，在生成环境中探索了两种流行的UDA方法，涉及持续的预训练（CPT）和学习域的不变表示形式。在这项工作中，我们评估了CPT对生成UDA的实用性。我们首先进行经验评估，以衡量CPT和强大方法之间促进域的权衡。我们进一步评估了CPT的质量扩展到不同体系结构，调整方法和数据制度的程度。然后，我们通过研究其在目标域上的分类性能在多大程度上使CPT的使用。最后，我们试图了解CPT改善未标记目标域上的分类性能的机制。我们的发现表明，该模型暗中学习了下游任务，同时预测掩盖的单词可以为该任务提供信息。我们的工作将UDA研究的主体与教学调整联系起来，从而朝着更广泛的现代语言模型迈出了第一步。我们的代码可在https://github.com/uppaal/ cpt-generative-uda上找到。