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自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
表观遗传时钟的不确定性定量通过共形分位数回归
表观遗传年龄预测因子是Horvath的表观遗传钟1，这是一个统计预测模型，在353 CpG位点使用DNAM至1个预测年龄。2种训练表观遗传时钟的标准方法涉及几个关键步骤：（i）从具有不同背景的个体3个个体的生物样本中收集生物样本； （ii）提取DNA并进行DNA甲基化分析； （iii）进行数据预处理4个程序，例如缺少数据插补，离群值删除和数据归一化； （iv）采用特征筛选方法5来识别相关的CPG站点，这些位点可预测年龄或与衰老过程相关； （v）将高维6回归模型与弹性净罚款拟合； （vi）在独立的测试数据集上评估模型性能，以验证其7个准确性和鲁棒性。8尽管有完善的构造表观遗传时钟的管道，但其中大多数仅提供点平均预测1,2,5。9
结合DNA支架和声力光谱以表征单个蛋白键
铅卤化物钙钛矿纳米晶体是经典和量子光发射的有前途的材料。要了解这些出色的特性，需要对带边的激子发射进行彻底的分析，这是由于扩大效果而在整体和室温研究中无法达到的。在这里，我们报告了中间量子限制方案中单个CSPBBR 3 NC的光致发光的低温温度研究。我们揭示了观察到的光谱特征的尺寸依赖性：亮点激子能量分裂，TRION和BIEXCITON结合能以及光学声子复制频谱。此外，我们表明明亮的三重能量分离与纯交换模型一致，并且可以简单地考虑发射偶极子和发射状态的种群的方向来合理化所记录的极性特性和光谱。
初级教授职位（每磅的W1，具有W2的任期，与民用服务状态相交）
在研究中，预计将重点关注与社会科学有关的数据分析。 在计算机科学和社会科学方面的跨学科研究经验。 此外，需要从以下列表中获得两个或多个主题的经验：社交系统的网络分析；基于代理的社会现象模拟；使用计算方法来映射和研究文化模式和动态；可产生性能；数据分析的道德方面；社会科学中的定量，定性和算法的综合； So-Cio技术系统的设计和评估；数字通信分析。在研究中，预计将重点关注与社会科学有关的数据分析。在计算机科学和社会科学方面的跨学科研究经验。此外，需要从以下列表中获得两个或多个主题的经验：社交系统的网络分析；基于代理的社会现象模拟；使用计算方法来映射和研究文化模式和动态；可产生性能；数据分析的道德方面；社会科学中的定量，定性和算法的综合； So-Cio技术系统的设计和评估；数字通信分析。
阳性和确认学习的偏见的计算根
摘要人类不会客观地整合新信息：具有积极的情感价值和证据证明自己先前信念的结果被过度高估了。直到最近，对积极性和确认偏见的理论和经验说法都认为它们特定于“高级”信念更新。我们向此提供了证据。增强学习任务中的学习率，跨越上下文和物种估计，通常呈现出相同的特征不对称性，表明信念和价值更新过程具有关键的计算原理和扭曲。这种偏见对做出正确选择的可能性产生了过分的期望，因此产生了过度可靠的奖励期望。我们讨论了这些强化学习偏见的规范性和神经生物学根源及其在行为决策理论的更大情况中的地位。
GTAW过程中的焊接配置分类的机器学习方法
在本研究中，已经尝试使用机器学习（ML）方法将实验数据（ML）进行分类，以对几种焊接进行分类。在气钨电弧焊接过程（GTAW）过程中，已经开发了ML模型并将其馈送到几个传感器捕获的实验数据中。一方面，焊接参数（电压，电流，电线速度，焊接速度等）用于监视焊接过程中传递的控制能。另一方面，使用与图像处理算法结合的摄像机被用来捕获原位焊接池轮廓。还构建了一个数据库来存储，标签和订购所获得的信息。然后将此数据库用于ML模型的各种培训，验证和预测步骤。然后使用KNN分类算法对焊接配置进行分类，然后分析其效率（准确性，处理时间等）。表明，与ML结合使用的图像处理可以通过提取的特征来训练以预测焊接配置的分类。当前研究的最终观点是实现实时识别和修改焊接操作条件。
声学动态范围内的时间变化是基于脑电图的听觉关注
摘要 - 许多研究表明，可以从脑电图数据中解码听觉对自然语音的关注。但是，大多数研究都集中在选择性的听觉注意力解码（SAAD）上，而竞争扬声器则是对单个目标的绝对听觉注意解码（AAAD）的动态。AAAD的目标是衡量对单个演讲者的关注程度，在心理和教育环境中的客观衡量注意力。为了调查这种AAAD范式，我们设计了一个实验，主题在不同的细心条件下听到视频讲座。我们训练了神经解码器，以在基线的细节状态重建脑电图中的语音信封，并使用解码和真实语音信封之间的相关系数作为注意语音的指标。我们的分析表明，1-4 Hz频段中语音包膜的包络标准偏差（SD）与该指标在语音刺激的不同段之间密切相关。然而，这种相关性在0.1-4 Hz频段中削弱，其中专注状态和注意力不集中的状态之间的分离程度变得更加明显。这突出了0.1-1 Hz范围的独特贡献，从而增强了注意状态的区别，并且仍然受到混杂因素的影响，例如语音信封的时变动态范围。
数字旅游会议 - 事实 - 诱导...
CLLR David Gray是格洛斯特郡县议会的内阁成员，经济和计划成员说：“共同努力 - 我们的目的是将旅游业各个领域的人们聚集在一起，以展示通过拥抱无线连接性和数字流程可以实现的目标，无论是通过接受票房和预订的促销范围的企业来促进 这两项活动都有望提供信息，也将是一个绝佳的机会，可以探索市场并与目的地同事建立网络，包括帮助促进该活动的当地游客经济伙伴关系成员。”这两项活动都有望提供信息，也将是一个绝佳的机会，可以探索市场并与目的地同事建立网络，包括帮助促进该活动的当地游客经济伙伴关系成员。”
具有最优云资源分配的可配置业务流程形式化模型
摘要：在当今竞争激烈的商业环境中，组织越来越需要对灵活且经济高效的业务流程进行建模和部署。在这种情况下，可配置流程模型用于通过以通用方式表示流程变体来提供灵活性。因此，类似变体的行为被分组到包含可配置元素的单个模型中。然后根据特定需求定制和配置这些元素。但是，配置元素的决策可能不正确，从而导致严重的行为错误。最近，流程配置已扩展到包括云资源分配，以通过允许访问按需 IT 资源来满足业务可扩展性的需求。在这项工作中，我们提出了一个基于命题可满足性公式的形式化模型，允许找到正确的元素配置，包括资源分配配置。此外，我们建议根据云资源成本选择最佳配置。这种方法可以为设计人员提供正确且经济高效的配置决策。