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基于功能的注意力加权并重新...
视觉注意力作为一种自适应机制而演变，使我们能够应对迅速变化的环境。它可以促进相关信息的促进处理，通常会自动自动并受隐性动机的控制。然而，尽管了解意识和视觉注意力之间的关系最近取得了进步，但无意识的注意力控制的功能范围仍在争论中。在这里，我们提出了一种新颖的掩盖范式，其中志愿者将区分呈现的布里型呈现的变化方向，并呈现掩盖的光栅刺激。结合了信号检测理论和意识的主观度量，我们表明，在不自觉试验中的表现与视觉选择的反复选择是一致的，朝着重复的Gabor斑块方向加权，并响应新颖的无意识地处理方向而重新分配。这在试验中尤其存在，在该试验中，前面特征的加权强度很大，并且只有新颖的功能是看不见的。因此，我们的结果提供了证据表明，看不见的方向刺激可以触发历史引导的视觉选择权重的重新分配。
Dreamplace 4.0：基于动量的净重和基于拉格朗日的精炼的时序驱动的位置
I. i ntroduction c ircuit放置是一个重要的VLSI设计阶段。放置的目的是在给定的芯片布局上找到电路组件的最佳位置[2]。的放置通常被放置为数学优化问题，其功能可将电路组件之间互连成本的成本降至最低。在大多数以前的位置框架中，互连成本是由所有网的总线索建模的，所有网的总线长度是由半渗透线（HPWL）估算的或其他近似值。除了仅是一个大约涉及的情况外，总的线长对所有网络都同样关注，而不是专注于关键的临界网和路径。这与定时驱动的放置相反，该位置特定针对电线关键路径，通常会产生立即的电路性能受益。的放置可以分为全局位置阶段和详细的位置阶段，并且可以将正时优化应用于两个阶段。按时驱动的全球位置的目标是实现大致不错的负面懈怠
基于AHP-熵权法的配电网综合评价方法研究
首先，根据未来配电网的特点，构建一套评价指标体系并对其进行量化；然后，建立综合评价模型，采用AHP-熵权法相结合的主客观赋权法对指标进行赋权；最后，结合配电网实际数据进行评价并打分。
光遗传学白噪声刺激揭示的 V1 脉冲感知权重
在视觉引导的行为过程中，感觉输入和其相关的行为反应之间可能只相隔数百毫秒。不同时间发生的脉冲如何整合以驱动感知和行动仍不清楚。我们提供了随机的光遗传刺激序列（白噪声）来激发雌雄小鼠 V1 中的抑制性中间神经元，同时让它们执行视觉检测任务。然后，我们对光遗传刺激进行了反向相关分析，以生成神经元行为内核，这是一个无偏、时间精确的估计，用于估计在视觉刺激开始前后不同时刻抑制 V1 脉冲如何影响对该刺激的检测。电生理记录使我们能够捕捉到光遗传刺激对 V1 响应性的影响，并揭示了最早的刺激诱发的脉冲在引导行为方面具有优先权重。这些数据证明，白噪声光遗传学刺激是理解如何解码神经元群体中的脉冲模式以产生感知和动作的有力工具。
对具有设定点加权和过滤衍生作用的PID生物控制器的设计
摘要 - 生物材料过程的有效和强大的调节对于设计可靠的合成生物设备在不确定且不断变化的生物学环境中起作用至关重要。比例综合衍生（PID）控制器无疑是在现代技术应用中实施反馈控制的最常见方法。在这里，我们引入了一个高度可调的PID生物控制器，其设定点加权和过滤衍生作用作为具有质量作用动力学的化学反应网络。为了证明其有效性，我们将PID方案应用于两个大量激活物种的简单生物学过程，其中一种被认为是感兴趣的输出。为了突出显示其性能优势，我们将其与确定性和随机设置中的数值模拟进行比较。
通过监督的视图贡献加权
最近基于深度学习的多视图人检测（MVD）方法在现有数据集上显示出令人鼓舞的结果。但是，当前方法主要在具有数量有限的多视图框架和固定相机视图的小型单个场景上进行培训和评估。结果，这些方法可能不可行，可以在更大，更复杂的场景中检测出严重的阻塞和摄像机误差错误。本文着重于通过开发有监督的观点加权方法来改善多视图人的检测，该方法可以更好地融合大型场景下的多相机信息。此外，还采用了大型合成数据集来增强模型的概括性，并实现了更实际的评估和比较。通过简单的域适应技术进一步证明了模型在新测试场景上的性能。实验结果证明了我们方法在实现有希望的跨场所多视角人检测表现方面的有效性。
补充表S1。在接受倾向分数之前的免疫调节药物分布重叠的患者
羟基氯喹3460（33）1970（33）1490（33）0.0051羟基氯喹单药治疗2278（22）1297（22）1297（22）981（22）981（22）0.0022 0.0022氯喹11（0）10（0）10（0）1（0）1（0）1（0）1（0）1（0）011 212122126262626（37）3726（37） （36）0.0035霉菌酸酯487（5）299（5）188（4）0.0413麦酚酸48（0）37（0）37（1）11（1）11（0）0.0616 leflunomide 566（5）（5）294（5）294（5）294（5）272（5）272（6）0.0568 AZATATAIPRINE 265（3）0.00（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）磺胺嗪499（5）291（5）208（5）0.0173 Apremilast 212（2）122（2）122（2）90（2）0.0026环磷酰胺64（1）41（1）41（1）23（1）23（1）23（1）0.0199环孢素29（0）20（0）20（0）20（0）20（0）9（0）9（0）9（0）9（0）111 1） 0.0914口服糖皮质激素1125（11）692（12）433（10）0.0621
人脑预测加工的能量代谢足迹
4 GENERAL DISCUSSION ................................................................................. 70 4.1 E FFICIENCY AND INFORMATION THEORY ..................................................................................... 71 4.2 B AYESIAN INFERENCE AND IMAGING MARKERS OF PREDICTIVE PROCESSING ....................................... 72 4.3 P RECISION ‐ WEIGHTING AND ATTENTION .................................................................................... 73 4.4 T HE EFFICIENCY OF PERCEPTION BASED ON INTERNAL MODELS ........................................................ 74 4.5 F ROM BIOLOGICAL TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE ........................................................................... 77 4.6 L IMITATIONS ............................................................................................................................................................................................................................................................. 78
有关 V-ZUG 集团薪酬策略的信息
可衡量性（权重） 个人的技能、经验以及业绩和行为 财务目标 - 收入目标（1/3） - 利润率/息税前利润率（1/3） - 营运现金流（1/3）（权重 60 %），其中 KPI 1) )