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极低地球轨道（VLeo）：新兴的...
简介近年来，人们对外层空间领域的兴趣日益浓厚。这得益于技术进步和创新，以及民用、国防和商业等领域日益增多的太空应用。最重要的发展是对遥感数据和低地球轨道 (LEO) 通信的需求不断增长。这引起了更大的参与，导致这一空间带过于拥挤。在这一不断发展的格局中，极低地球轨道 (VLEO) 正在成为一种值得关注的替代轨道带。该空间带首次由美国的 Corona 侦察卫星在 1960 年代和 1970 年代初期使用，它们在 150 公里的高度运行，有趣的是，它们将相机胶片抛回地球，然后被飞机在半空中捕获，供情报分析员处理。
弹性的独立表征和水凝胶渗透压的混合部分
摘要 - 在其突出的场景理解和发挥功能的情况下，预先训练的视觉语言模型（VLM）（例如GPT-4V）引起了机器人任务计划中越来越多的关注。与传统的任务计划策略相比，VLM在多模式信息解析和代码生成中很强，并表现出显着的效率。尽管VLM在机器人任务计划中具有巨大的潜力，但它们遭受了幻觉，语义复杂性和有限的背景等挑战。要处理此类问题，本文提出了一个多代理框架，即GameVLM，以增强机器人任务计划中的决策过程。在这项研究中，提出了基于VLM的决策和专家代理人来进行任务计划。具体来说，决策代理人用于计划任务，并采用专家代理来评估这些任务计划。零和游戏理论，以解决不同代理之间的不一致并确定最佳解决方案。对真实机器人的实验结果证明了该框架的功效，平均成功率为83.3％。我们的实验视频可在https://youtu.be/sam-mkcpp7y上找到。索引术语 - 任务计划，多机构，视觉语言模型，零和游戏理论，决策。
微电子技术与超大规模集成电路设计
处理 FPGA 板 资格： 应聘者应至少具有 ECE/IEE/电气/CSE/IT/电子科学硕士或同等专业的 BE/B.Tech 2 年级及以上学历。 录取： 申请表将由加尔各答 Jadavpur 大学电子与电信工程系 IC 中心发放，也可从我们的网站 [www.jaduniv.edu.in 或 https://jadavpuruniversity.in] 下载。 填写好的申请表应于周一至周五上午 11 点至下午 5 点送达 IC 中心。 课程费用： 7,000 卢比（JU 学生可享受 20% 优惠）+ 18% 的 GST 以即期汇票的形式开具给“REGISTRAR, JADAVPUR UNIVERSITY”，可在加尔各答的任何国有分支机构支付。 一旦缴纳，课程费用将不予退还。 不提供宿舍住宿。附件：一张 PP 尺寸照片、一份 Madhyamik 准考证/出生证明的复印件、高中成绩单、学期成绩单 [需附上成绩单/证书的认证/自认证副本]
2023 -BVL -Trends
▪没有接受调查的物流和SCM管理人员表示，他们已经在三重转换的所有三个支柱（数字化，可持续性，可持续发展和弹性）中实现了很高的实施（> 80％）。▪三重转换项目是由主要关注透明度（包括供应链中的数据交换，实时数据和报告系统中的数据交换）的公司以及所有供应链功能的预测（包括集成计划系统和方案分析）。▪人类/财务资源有限的可用性与对三重转型的越来越多的需求之间的权衡强调了基于战略优先级的明确定义的需求，同时敏捷转型路径的需求。
VLM通过图像子缘综合探索
机器人技术中的自主导航传统上依赖于预定的航路点和结构化图，从而限制了动态，真实世界环境中的可扩展性。缺乏通知的语言操作数据集进一步使语言驱动的导航模型的发展变得复杂。受到大规模视觉语言模型（VLM），图像生成模型和基于视觉的机器人控制的最新进展的启发，我们提出了使用VLM引导的图像子缘合成（ELVISS）探索探索的框架，以增强使用用户指示的机器人导航任务的勘探。此框架利用VLMS的语义推理将复杂的任务分解为更简单的任务，并通过生成由低级策略执行的与任务相关的图像子搜索来执行它们。我们还结合了一个基于VLM的子量验证循环，以最大程度地减少执行未生成的子观念。实验结果表明，我们的验证循环显着改善了执行操作与我们的指令的对齐，并且我们的结果系统能够执行基于广义的基于搜索的说明。
协议代码Bravlhrhai肿瘤组乳房...
参考：1。Klijn JG，Beex LV，Mauriac L等。在绝经前转移性乳腺癌中与甲状腺杆状蛋白酶和他莫昔芬共同治疗：一项随机研究。J NATL癌症Inst 2000; 92（11）：903-11。2。Klijn JGM，Blacky RW，Boccardo F等。将激素释放激素（LHRH）激动剂与LHRH激动剂组合结合在一起：四个随机试验的荟萃分析。J Clin Oncol 2001; 19（2）：343-53。3。Gnant M，Mlineritsch B，Schippinger W等。内分泌疗法加上唑来膦酸在绝经前乳腺癌中。n Engl J Med 2009; 360：679-91。4。Masuda N等。每月与3个月的乙酸酯乙酸盐蛋白酶乙酸盐蛋白酶的雌激素受体阳性早期乳腺癌阳性。乳腺癌治疗。2011; 126（2）：443-51。
2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会
2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会将展示微电子领域的突破，主题为：“以高效和智能连接数字世界和物理世界” 夏威夷檀香山（2024 年 4 月 20 日）——在过去的 44 年里，IEEE VLSI 技术与电路研讨会为微电子行业带来了独特的技术与电路融合，最大限度地发挥了两个领域之间的协同作用。2024 年 IEEE VLSI 技术与电路研讨会的主题是：“以高效和智能连接数字世界和物理世界”。为期五天的活动将于 2024 年 6 月 16 日至 20 日在夏威夷檀香山希尔顿夏威夷村举行，现场会议将完全以现场形式举行，并从下一周开始按需访问技术会议。研讨会将展示最新的 VLSI 技术发展、创新电路设计及其所支持的应用，例如人工智能、机器学习、物联网、可穿戴/可植入生物医学应用、大数据、云/边缘计算、虚拟现实 (VR)/增强现实 (AR)、机器人和自动驾驶汽车。研讨会继续成为微电子行业首屈一指的国际会议，其范围和范围是其他会议所无法比拟的，它将技术、电路和系统融为一体。除了技术演讲之外，研讨会还将包括演示会、晚间小组讨论、联合焦点会议、短期课程和研讨会，提供与研讨会主题相关的技术内容。全体会议“让边缘变得有意义”，由德州仪器高级副总裁兼首席技术官 Ahmad Bahai 博士发表 – 半导体技术提供先进的嵌入式传感和驱动技术，可实现数据驱动的智能系统。纳米技术、模拟和数字信号处理、嵌入式/边缘机器学习算法、连接性和电池技术的进步使高性能传感和驱动成为可能，而这在十年前是无法实现的。然而，在许多传感和驱动方式中，大自然提供了一种效率更高的边缘计算传感解决方案，利用分层的物理、模拟和数字信号处理来优化性能和能耗。“移动性演进：电气化与自动化”，作者：DENSO Corporation 研发中心高级总监 Kazuoki Matsugatani 博士——汽车行业面临两大挑战：减少环境影响和提高安全性。实现零二氧化碳排放和零交通死亡人数是未来十年的紧迫问题。电气化极大地改变了车辆机械，而自动化将软件和信息技术集成到车辆系统中。无论是电气化还是自动化，半导体器件的演进都是关键。对于电气化，功率器件和管理电池和电机之间电流的模拟传感设备对于车辆运行都至关重要。在自动化领域，传感器（包括
数字 VLSI 实验室的增值课程
VLSI Guru 研讨会为参与者提供了深入探索 VLSI 设计的绝佳机会，强调使用 Synopsys 工具，如 Synplify Pro、VCS 和 Verdi。Synplify Pro 是综合的基础，使参与者能够深入研究将 RTL 描述转换为适合在硅片上实现的优化门级表示的过程。通过实践练习和指导教程，参与者可以熟练地利用 Synplify Pro 的高级功能来实现设计收敛并最大限度地提高性能。作为综合的补充，VCS 通过强大的模拟功能促进了严格的功能验证。研讨会参与者学习如何使用 VCS 创建全面的测试平台、模拟复杂的设计并分析结果，确保其 VLSI 实现的可靠性和正确性。此外，Verdi 已成为调试和可视化的必备工具，使参与者能够浏览复杂的设计层次结构、跟踪信号路径，并有效地识别和纠正潜在问题。除了工具熟练程度之外，研讨会
VLA15 候选疫苗：它是什么并且如何起作用？
7. ClinicalTrials.gov。针对 18 至 65 岁健康成人的莱姆疏螺旋体病疫苗的免疫原性和安全性研究。2018 年 12 月。随机、对照、观察者盲法 2 期研究 (VLA15-201)。网址：https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03769194。访问日期：2024 年 3 月。
VLSI设计中的机器学习：全面评论
监督的学习算法从标记的数据集中学习，重点是调整模型的参数并创建一个推断功能，该功能将输入映射到具有最小化预测错误的输出。监督模型从一对输入向量和相应的目标值中学习。存在两种主要类型的监督学习，分类和回归。分类算法将输入向量分配给预定义的类别或类。分类是二进制分类（两个目标类别）或多类分类（多个类别）。重新研究算法的重点是预测连续数值。存在各种回归算法，每个回归算法都满足了不同的需求。线性回归（LR）推测特征与目标之间的线性关联。多项式恢复（PR）通过多个数字函数捕获非线性关系。决策树（DT）基于最重要的属性将数据集递归将数据集分为子集中，从而创建了导致平均预测的树结构。随机森林（RF）是一种合奏方法，它可以组合多个决策树以提高预测准确性。超树或极为随机的树是另一种合奏方法，它构建了具有随机特征分裂的决策树。支持向量回归器（SVR）旨在找到一个超平面，该超平面使预测误差最小化，同时允许公差范围。k-nearest邻居（KNN）是一种非参数算法，通过平均其k-nearealt邻居的值来预测tar-获取值。幼稚的贝叶斯回归剂（NBR）依赖于概率原则。梯度提升（GB）通过组合多个弱决策树模型并通过将每个树拟合到先前树的残余误差来构建模型来构建模型。列表仍然很广泛，存在尚未包括在内的其他方法和神经网络算法。[7] [8] [9] [3] [10] [6]一个模型在为看不见的数据提供准确的预测时表现出良好的概括能力。如果Inferred模型过于简单，并且预测训练集的价值不准确，则可能会涉及培训数据的拟合。另一方面，当培训数据不足时，我们有可能在模型对训练集产生良好的预先指示的情况下，但在面对新数据时会失败，然后该模型具有较低的概括能力。作为一种态度，至关重要的是要达到模型复杂性的平衡，并在图3中所示的拟合和过度合适之间找到一个平衡的位置。