核物理研究所是我国最大的科学中心之一,成立于 1956 年,以物理技术科学研究所的指导和实验室为基础。著名科学家 IV Kurchatov、AP Aleksandrov、Yu.B. Khariton、UA Arifov 和 SA Azimov 是该研究所的创始人 [1]。1959 年 9 月,中亚第一座 2,000 千瓦研究核反应堆投入使用。尽管这个科学中心与我国铀矿和后来的金矿开采业的创建密切相关,但该研究所的科学家也开始认真研究固体物理问题。从那时起,核物理和辐射物理、高能和基本粒子物理以及理论物理领域就形成了主要方向,并随着时间的推移取得了巨大的成就。
简介:使用实验室模拟或陆地模拟环境中产生的支持数据来解释行星表面的远程光谱。域翻译弥合了这些数据集之间的差距以解释航天器仪器限制,但是对于这种比较,很少有专用的自动化机制存在 - 单独使用广义模型。生成模型已用于重建稀疏的观察结果,并补偿了探测器特异性的噪声和信号转移。生成域翻译提供了一个独特的机会,可以比较具有相关多种属性但不同观察条件的数据集[1-3]。空间,时间,成分,嗜热物,环境和其他观察性特征可能会在仍然具有至少一个基础特性的数据集中有所不同。两个具有巨大不同频谱分辨率的数据集可能具有相同的特征吸收功能,但是在每个功能中识别每个功能都是完全不同的任务。例如,与未知仪器遮盖的8-32频段光谱中的特征很容易与在实验室中没有手动差异的150个或更多频段的类似光谱进行比较。在这里,我们证明了生成对抗网络(GAN)在观察域之间翻译光谱数据的同时,同时保留了歧管组成和热物理特征,但以最小的重建损失转换了特定的特定环境。此域翻译模型可以将低分辨率的远程光谱转换为更高的分辨率,并有效地补偿了仪器响应功能,大气干扰,目标温度或反照率以及其他特定于观察的效应。
知识蒸馏(KD)旨在将知识从大型教师模型转移到较小的学生模型。虽然对比学习通过创建歧视性表示表现出了在自我监督学习中的希望,但其在知识蒸馏中的信息仍然有限,并且主要涉及歧视,忽略了教师模型捕获的结构关系。为了解决这一限制,我们提出了d Iscriminative and C On Consistent d Istillation(DCD),它采用了对比损失以及一致性正规化,以最大程度地减少教师和学生代表分布之间的差异。我们的方法引入了在训练过程中适应这些互补目标的可学习温度和偏置参数,以取代对比度学习方法中常用的固定超平衡器。通过CIFAR-100和Imagenet ILSVRC-2012的广泛实验,我们证明DCD实现了状态的表现,学生模型有时会超过教师的准确性。此外,我们表明DCD的所学表示形式将转移到小型成像网和STL-10 1时表现出较高的跨数据集泛化。
无人DNA的不包括人DNA(检测极限:小于2 pg DNA)。如果产品被单个人类细胞(例如皮肤中的细颗粒)污染,则可能导致假阳性结果。 这在诊断和法医医学领域尤其重要。不包括无DNase DNase。 DNase是一种分解DNA的酶。用DNase污染会影响DNA分析。不包括无RNase RNase。 RNase是一种分解RNA的酶,对高压灭菌和辐射具有极大的抗性。 PCR抑制剂(PCR抑制剂)不含它不包含显着损害PCR反应(抑制剂)的物质。重要的是,PCR反应中使用的消耗品不会包含不利影响反应的杂质。 这对于痕量遗传物质的扩增和定量PCR尤为重要。
在本演讲中提到的有关我们未来增长前景的某些陈述是关于我们未来的业务期望的前瞻性陈述,旨在根据1995年的《私人证券诉讼改革法案》获得“安全港”的资格,涉及许多风险和不确定性,这些风险和不确定性可能会导致实际结果与这些前瞻性陈述中的实际结果差异。The risks and uncertainties relating to these statements include, but are not limited to, risks and uncertainties regarding fluctuations in earnings, fluctuations in foreign exchange rates, our ability to manage growth, intense competition in IT services including those factors which may affect our cost advantage, wage increases in India, our ability to attract and retain highly skilled professionals, time and cost overruns on fixed-price, fixed-time frame contracts, client concentration, restrictions on移民,行业细分集中,管理国际运营的能力,减少关键重点领域的技术需求,电信网络中的破坏或系统失败的破坏,我们成功完成并整合潜在收购的能力,对我们服务合同的损害责任,Infosys的成功,策略性投资,撤离或政治稳定的公司的成功,政治稳定,政治稳定,行为稳定,行为稳定,行为稳定,行为稳定,行为稳定,行为稳定,行为稳定。关于筹集印度境外的资本或收购公司,以及未经授权使用我们的知识产权和影响我们行业的一般经济状况。在我们的美国证券交易委员会文件中更全面地描述了可能影响我们未来经营业绩的其他风险,包括我们截至2020年3月31日的财政年度表格20-F的年度报告。这些文件可在www.sec.gov Infosys上获得,可能会不时发表额外的书面和口头前瞻性陈述,包括公司向美国证券交易委员会提交的文件中包含的陈述以及我们向股东的报告。公司不承担更新任何可能不时或代表公司的前瞻性陈述,除非法律要求。
抽象的目标是检查和总结队列研究的荟萃分析的证据,这些证据评估了基线心肺适应性(CRF)与成年人之间的健康结果之间的预测关联。系统评论的设计概述。数据源从2002年1月至2024年3月搜索了五个书目数据库。所确定的9062篇论文的结果,我们包括了26个系统评价。我们发现了八个荟萃分析,描述了一般人群中五个独特的死亡率。CRF的全因死亡率降低最大(HR = 0.47; 95%CI 0.39至0.56)。每1替代谢的任务(MET)的剂量 - 反应关系较高的CRF水平与全因死亡率降低了11%–17%(HR = 0.89; 95%CI 0.86至0.92,HR = 0.83; 95%CI 0.78至0.78至0.88)。对于事件结果,有9个荟萃分析描述了12种独特的结果。CRF比较高CRF与低CRF(HR = 0.31; 95%CI 0.19至0.49)时,入射心力衰竭的风险降低最大。每1米的CRF水平的剂量反应关系与心力衰竭降低18%有关(HR = 0.82; 95%CI 0.79至0.84)。在患有慢性疾病的人中,有9个荟萃分析描述了九个患者组的四个独特结果。CRF在比较高CRF与低CRF(HR = 0.27; 95%CI 0.16至0.48)时,患有心血管疾病的人的心血管死亡率最大有关。根据建议,评估,开发和评估的评分,所有研究的证据的确定性从非常低至中等。结论我们发现一致的证据表明,高CRF与一般和临床人群中各种死亡率和各种死亡率的慢性状况的风险密切相关。
在实践中,各国使用包括年度普查、定期调查和遥感在内的方法来获取面积数据。从这个角度出发,第 2 章提供了三种表示土地面积的方法的良好实践指导。这些方法旨在提供第 3 章和第 4 章中规定的面积数据,用于估算和报告不同类别土地的温室气体清单。这些方法还旨在充分利用现有数据和模型,并尽可能减少报告土地面积时可能出现的重叠和遗漏。这里描述的方法应尽量减少某些土地区域出现在多种活动之下而其他区域被忽视的可能性。这里介绍的方法和指导使编制温室气体清单的人能够就这些问题做出明智的决定,但并非旨在成为明确或详尽的。表示面积的良好实践方法应具有以下一般特征:
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近年来,随着各种局部特征归因方法的提出,后续工作提出了几种评估策略。为了评估不同归因技术的归因质量,图像域中最受欢迎的评估策略是使用像素扰动。然而,最近的进展发现,不同的评估策略会产生相互冲突的归因方法排名,并且计算成本可能过高。在这项工作中,我们对基于像素扰动的评估策略进行了信息论分析。我们的研究结果表明,结果受到通过移除像素的形状而不是实际值泄露的信息的强烈影响。利用我们的理论见解,我们提出了一种称为 Remove and Debias (ROAD) 的新型评估框架,它提供了两个贡献:首先,它减轻了混杂因素的影响,这需要评估策略之间的更高一致性。其次,ROAD 不需要计算成本高昂的再训练步骤,与最先进的技术相比,可节省高达 99% 的计算成本。我们在 https://github.com/tleemann/road_evaluation 发布了我们的源代码。
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