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基于嵌合 mRNA 的 COVID-19 疫苗可诱导针对 Omicron 和 Delta 的保护性免疫
Qidong Hu 1 *, Ying Zhao 1 *, Namir Shaabani 1 *, Xiaoxuan Lyu 1 *, Haotian Sun 1 , Vincent Cruz 1 , Yi Kao 1 , Jia Xu 1 , Amber Fossier 1 , Karen Stegman 1 , Zhihao Wang 1 , Zhenping Wang 1 , Yue Hu 1 , Yi Zheng 1 , Lilian Kyaw 1 , Cipriano Zuluaga 1 , Hua Wang 1 , Hong Pei 1 , Colin Powers 1 , Robert Allen 1 , Hui Xie 1 , Henry Ji 1 , Runqiang Chen 1#
议程
Fang Wei, Chenming Zhang, Honglin Meng, Zhihao Chu, Chao Huang, Lin Wu, Han Chen, Daquan He, Lulu Chen, Donghan Jin Robbin Zhu, Pei Wang, Hong Wei Zhang, Xuechen Zhu, Shane Su, Andy Zhang, Elly Shi, Selena Chen, Leon Liang (Shanghai Huali, ASML) Patterning hot spot verification using high speed e-beam metrospection with D2DB at foundry high volume manufacturing environment
Megascale：将大型语言模型培训扩展到10,000多个GPU
Qi Huang 1 Yangrui Chen 1 Zhi Zhang 1 Yanghua Peng 1 Xiang Li 1 Cong Xie 1 Shibiao Nong 1 Yulu Jia 1 Sun He 1 Hongmin Chen 1 Zhihao Bai 1 Qi Hou 1 Shipeng Yan 1 Ding Zhou 1 Yiyao Sheng 1 Zhuo Jiang 1 Haohan Xu 1 Haoran Wei 1 Zhang Zhang 1 Pengfei Nie 1 Leqi Zou 1 Sida Zhao 1 Liang Xiang 1 Zherui Liu 1 Zhe Li 1 Xiaoying Jia 1 Jianxi Ye 1 Xin Jin 2 , Xin Liu 1
拓扑大面积伪...
Liu He , a Zhihao Lan , b, * Bin Yang, c Jianquan Yao, a Qun Ren, d,e Jian Wei You, e Wei E. I. Sha , f Yuting Yang, c, * and Liang Wu a, * a Tianjin University, Ministry of Education, School of Precision Instruments and Opto-Electronics Engineering, Key Laboratory of Opto-Electronics Information Technology Tianjin, China b University College London, Department of Electronic and Electrical Engineering, London, United Kingdom c University of Mining and Technology, School of Materials Science and Physics, Xuzhou, China d Tianjin University, School of Electrical and Information Engineering, Tianjin, China e Southeast University, School of Information Science and Engineering, State Key Laboratory of Millimeter Waves, Nanjing, China f Zhejiang University, College of Information Science and Electronic工程，中国杭州省微型电子设备和智能系统的主要实验室
利用人工智能实现多任务的机器人
2. 文献综述 1. 根据陈志豪等人[1]的论述，它为智能移动应用（例如道路交通和铁路气候）实现了对象识别、定位和监控框架。首先在两种深度学习方法中进行对象检测和跟踪方法：You Only Look Once (YOLO) V3 和单次检测器 (SSD)。 2. Zhong-Qiu Zhao 等人[2]的论述，本文介绍了一种专注于对象检测框架的深度学习分析。在卷积神经网络（CNN）的背景下解决了通用对象检测架构，并进行了一些修改和有用的技巧以提高检测效率。 3. Licheng Jiao 等人[3]的论述，本文重点介绍了用于检测任务的深度学习网络的快速发展，以及对象检测器的效率得到了大大提高。 4. Yakup Demir2 等人[4]的论述，涉及在真实驾驶环境中对周围物体进行可靠和准确的检测和识别的自动驾驶。虽然已经提出了许多用于物体检测的算法，但并非所有算法都足够稳健，可以检测和识别被遮挡或截断的物体。本文提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 和支持向量机 (SVM) 的混合局部多系统 (LM-CNNSVM)，因为它具有强大的提取能力和稳健的分类特性。5. Mukesh Tiwari 编辑 [5] 讨论了由于物体运动的日常变化和场景大小的变化、遮挡、外观变化以及自我运动和照明的变化，物体的识别和跟踪是重要的研究领域。具体而言，特征选择是跟踪物体的重要组成部分。
CECS ENEWS
作家，标题，出版会议会议剧集Yuxin（Myles）Liu，Zhihao Yao，Mingyi Chen，Ardalan Amiri Sani，Sharad Agarwal，Gene Tsudik：ProvCAM：Provcam：一个带有用于生成可验证视频的自包的相机模块。Mobicom 2024：588-602，11月18日至22日，2024年，华盛顿特区，华盛顿特区，美国Yunpeng Xing，Chaoyi Lu，Baojun Liu，Haixin Duan，Haixin Duan，Junzhe Sun，Zhou Li：昨天再多一次：全球互联网流量阴影行为。IMC 2024：230-240，11月4-6日，2024年，马德里，西班牙Danyu Sun，Joann Qiongna Chen，Chen Gong，Tianhao Wang，Zhou li：NetDPSyn：NetDPSyn：合成网络痕迹在不同的私有私有处。IMC 2024：545-554，11月4日至6日，2024年，马德里，西班牙，莫哈纳德·奥德玛，卢克·陈，卢克·陈，福克翁·夸恩，穆罕默德·阿卜杜拉·法鲁克（Mohammad Abdullah al Faruque）：疤痕：安排多模式AI工作量的多型Modeen ai Modogene Modogene ai Modogenoge son On Meterogeens Multi-Chiplet-Chiplet Mochiplet Module apcelerersorsersersorsersersorsersersorsers。Micro 2024：565-579，11月2-6日，2024年，美国德克萨斯州奥斯汀市，美国Ajan Subramanian，Zhongqi Yang，Iman Azimi，Amir M. Rahmani：Amir M. Rahmani：图形授权的LLMS，用于个性化的健康洞察：睡眠分析中的案例研究。BSN 2024：1-4，10月15日至17日，2024年，芝加哥，伊利诺伊州Ziyu Wang，Anil Kanduri，Seyed Amir Hossein Aqajari，Salar Jafarlo，Salar Jafarlou，Sanaz R. Mousavi现实世界中的心电图数据集。BSN 2024：1-4，10月15日至17日，2024年，芝加哥，伊利诺明，Yuning Wang，Yunqi Yang，Zhongqi Yang，Iman Azimi，Amir M. Rahmani，Pasi Liljeberg：注意力集中的AI可解释的AI可解释的AI，可用于磨损的多变量数据：对影响状态的案例研究。SPAWC 2024：476-480，9月10日至13日，2024年，意大利卢卡bsn 2024：1-4，10月15日至17日，2024年，芝加哥，伊利诺伊州，美国迪伦·李，shaoyuan xie，Shagoto Rahman，Kenneth Pat，Qi Alfred Chen：“ Progpterities：“ Prompterities''：一种语言学的方法，可以理解和捕捉对大型模型的越狱攻击lamps@ccs 2024：77-87，10月14日至87日，2024年，盐湖城，盐湖城，犹他州，美国哈米德雷扎·阿里坎，阿尼尔·坎杜里，帕西·莉耶伯格，阿米尔·M·拉赫曼尼，尼基尔·杜特：代码+ISS 2024：6，9月29日 - 2024年10月4日，北卡罗来纳州罗利市，美国林林，Esmeerald Aliaj，Sang-woo Jun：Morbius：Morbius：平台自动适应性硬件硬件硬件用于发现scabalerator的发现e-Science 2024：1-10，9月16-20日，2024年，大阪，日本Yuxiang Liu，Osama Amin，Noha Alharthi，Jafar M.SM 2024：73-80，9月16日至80日，2024年，尼亚加拉瀑布（Niagara Falls），cana-da Chakshu Moar，Faraz Tahmasebi，Michael Pellauer，Hyoukjun Kwon：表征了语言模型中低级分解的准确性效率 - 效率 - 效率交易。ISWC 2024：194-209，9月15日至17日，2024年，卑诗省温哥华，加拿大，艾哈迈德·埃尔比尔，库玛·维杰·米什拉，阿卜杜勒卡迪尔·塞利克，艾哈迈德·埃尔塔维尔：无细胞的综合感应和与混合光束的综合感应和社区伴侣ISWC 2024：194-209，9月15日至17日，2024年，卑诗省温哥华，加拿大，艾哈迈德·埃尔比尔，库玛·维杰·米什拉，阿卜杜勒卡迪尔·塞利克，艾哈迈德·埃尔塔维尔：无细胞的综合感应和与混合光束的综合感应和社区伴侣
基于海洋温差能转换的多能源系统
基于海洋温差能转换的多能源系统 李志浩，苏嘉鹏，余晖，金安军*，王静 宁波大学航海学院，浙江省宁波市 315000 *: 通讯作者：(+86) 18600699878; ajjin at nbu.edu.cn 摘要：海洋温差能资源十分丰富，是清洁能源输出的良好条件。首先，全球海洋温差能总量约为400亿kW，而海洋温差能转换（OTEC）清洁可再生，发电稳定，储能能力强，积极开发利用海洋温差能资源对实现海洋强国战略具有重要意义。其次，针对传统OTEC的效率限制，作者提出了一种基于OTEC的多能互补系统来提高系统效率。该方法将太阳能、风能和储能集成到一个互补的OTEC系统中，该互补系统在系统级设置参数。例如，设计了一个1MW的集成发电系统，并通过计算理论模型，利用计算机辅助设计与仿真对该系统进行了研究。太阳能互补供热的OTEC系统的效率可达12.8%，综合效率可达18.6%。此外，OTEC还有许多有益的副产品，被认为对生态系统有益。最后，本文分析了该方法的基本原理和工作过程，并计算了系统效率。结果表明，与传统OTEC相比，互补系统可以提高发电输出效率、稳定性和海洋能利用率。关键词：海洋温差能转换，多能互补，太阳能互补供热，开式循环OTEC1.引言当今世界，能源消耗迅速增加，化石能源日益减少，环境污染和温室效应越来越严重地影响着我们的日常生活。因此，可再生能源对改变能源基础设施，维持人类能源利用的长远发展发挥着重要作用。据统计，赤道以南24°以南1000m处水温约为4℃，海面水温约为30℃，深海与海面温差蕴藏的能量约为10 13 W（Song，2019），海洋温差年发电潜力约为87600TWh，而全球每年的用电量约为16000TWh（Khan et al，2017）。而且海洋能可再生、稳定、清洁、无污染，具有很高的开发利用价值，浩瀚的海洋能资源对全球而言是一笔巨大的资源。海洋热能转换（OTEC）系统通过驱动暖海水和冷深海水之间的热力学卡诺热机来发电。OTEC系统的概念是一种具有百年历史的先进绿色能源技术。历史上众所周知，海洋资源具有巨大的经济价值（Torgeir 2019；Cheng 2019）。在某些情况下，大气沉降