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5.0游客经济更新.pdf-报告参考：
由于数字连通性和新的新兴技术的进步，我们的旅行方式正在迅速变化。重点是步行和骑自行车进行较短的旅程，这可以减少交通，改善旅行选择并支持更健康的生活方式。公共交通在改善出入和旅行选择方面起着至关重要的作用，尤其是在农村地区和没有私家车的人。为国家净零碳排放目标做出贡献，需要投资步行和骑自行车基础设施和低碳公共交通，支持使用电动和低排放车以及相关的基础设施。流动性的未来是不确定的，并且受到行为改变，电气化，共享，自动化和新业务模型等因素的影响。但是，变化的步伐尚不确定，因此很难预测某些技术何时出现以及何时采用它们的合适时间。
Samford-Economic-Impact-Report-2021-2022.pdf
本报告介绍了山福德大学（本文也称为山福德）在 2021-2022 学年对阿拉巴马州和七县伯明翰-胡佛大都会区的经济和财政影响。报告介绍了支出和就业影响以及山福德教育的私人投资回报率 (ROI) 分析，因为学费和其他上学费用可以视为学生的投资。结果表明，山福德教育是一项明智的投资，而且该大学对州和大都会区的经济产生了重大影响。此外，对入学数据以及居住在该州的校友比例的分析表明，山福德是人才的净进口国，这在当前劳动力短缺的时代尤其有价值。
采用 Versal™ AI Core 系列的 5G 波束成形
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迈向单天线相位相干 INS 波束成形，利用低端天线实现 RTK
Thomas Pany 教授就职于慕尼黑联邦国防军大学 (UniBw M) 空间系统研究中心 (FZ-Space)，负责领导空间技术与空间应用研究所 (ISTA) 的卫星导航单元 LRT 9.2。他教授的导航课程侧重于 GNSS、传感器融合和航空航天应用。在 LRT 9.2 中，有十几名全职研究人员研究 GNSS 系统和信号设计、GNSS 收发器和高完整性多传感器导航（惯性、激光雷达），并且还在开发基于 UAV 的模块化 GNSS 测试平台。ISTA 还开发了 MuSNAT GNSS 软件接收器，最近专注于智能手机定位和 GNSS/5G 集成。他拥有格拉茨技术大学 (sub auspiciis) 的博士学位，并在 GNSS 行业工作了七年。他撰写了大约 200 篇出版物，其中包括一本专著，并获得了美国导航研究所颁发的五项最佳演讲奖。托马斯·帕尼 (Thomas Pany) 还组织了慕尼黑卫星导航峰会。
健康和福利待遇 - 蒸汽管道工
本手册旨在向您提供蒸汽管道工行业福利基金的规定和福利。本手册中总结的福利自 2022 年 1 月 1 日起生效。本手册将取代并取代任何之前描述您从基金中获得的福利的手册。管理基金的计划文件的规定以及与福利提供者或受保人证书或保险合同的各种合同管理所有福利的支付，如果您对福利有任何疑问，应查阅计划文件以及与福利提供者或受保人证书或保险合同的完整合同。计划文件的副本以及与计划有关的所有与福利提供者或受保人证书或保险合同的合同均可供您在基金办公室查阅和复印。如果本手册与计划文件或与福利提供者签订的合同、受保人证明或保险合同有任何差异，则以计划文件、合同和证明的规定为准。
使用规则化时空 LCMV 波束形成对事件相关电位进行分类
摘要：基于事件相关电位 (ERP) 的 EEG 视觉脑机接口 (BCI) 的可用性得益于减少 BCI 操作前的校准时间。线性解码模型（例如时空波束形成器模型）可实现最先进的精度。尽管该模型的训练时间通常很短，但它可能需要大量的训练数据才能达到功能性能。因此，BCI 校准会话应该足够长以提供足够的训练数据。这项工作为波束形成器权重引入了两个正则化估计器。第一个估计器使用交叉验证的 L2 正则化。第二个估计器通过假设 Kronecker-Toeplitz 结构协方差来利用有关 EEG 结构的先验信息。使用包含 21 名受试者的 P300 范式记录的 BCI 数据集验证了这些估计器的性能，并将其与原始时空波束形成器和基于黎曼几何的解码器进行了比较。我们的结果表明，引入的估计器在训练数据有限的情况下条件良好，并提高了对未见数据的 ERP 分类准确性。此外，我们表明结构化正则化可以减少训练时间和内存使用量，并提高分类模型的可解释性。
SIR20235139.PDF-西弗吉尼亚州俄亥俄河冲积含水层的水质指标
目的和范围 ������农业研磨研究区域的描述的描述描述描述的描述人为效果 - �������农业研磨 �������农业研耗 气候投影 �������农业研耗先前关于气候变化对里奥格兰德流量的影响的研究。概述 - ������农业研磨方法，方法 ���������������������������������������������������������������������������������7
AI 引擎上的波束成形实现
Xilinx AI 引擎专为各种应用（包括但不限于 5G 无线）中的密集计算而设计。一个 AI 引擎块由一个 AI 引擎、32KB 数据内存和两个用于自动数据传输的 DMA 引擎组成。每个 AI 引擎都配备了一个矢量处理器，该处理器能够在一个时钟周期内执行 32 个实数乘以实数 16 位乘法累加 (MAC) 运算。AI 引擎内的内存访问单元每个时钟周期读取 512 位操作数并写入 256 位计算结果，以匹配矢量处理器的功能。在单个 Versal™ AI Core 设备中，有数百个 AI 引擎块根据用户在编译时定义的数据流通过级联总线、AXI 流和共享本地内存互连。有关 AI 引擎的更多详细信息，请参阅 Xilinx AI 引擎及其应用 (WP506)。