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深度
杰西卡·韦姆彭（Jessica Wempen）教授因“矿山和环境监测的遥控感”而获得了庆祝U研究奖。 Wempen博士被Dean Butt提名，并被选为2019年整体研究工作的获奖者。迈克·尼尔森（Mike Nelson）教授被公认为是矿业，冶金和勘探（SME）研究员和杰出成员的社会。认可为中小企业研究员，授予了15年或以上的成员，他们为矿物行业和中小型企业做出了巨大持续的贡献。他还是2020年帕特里克·E·康纳奖的获得者，该奖项每年由犹他州矿业协会（UMA）授予，该奖项授予对犹他州矿业行业做出重大贡献的个人。Michael Free教授是2020 TMS（矿物，金属和材料协会）杰出服务奖的获得者。该奖项认可了一个对TMS服务的个人，“明确促进了该协会为其成员及其支持组织提供服务的能力。”
HA-2102 阿伯丁试验场，393 号楼
混凝土基础支撑着这座砖石饰面建筑。该建筑尺寸为 13 8 x 81 英尺，建于 1968 年，最初用作辐射应用实验室。该建筑朝向西侧。该建筑的大部分都是单层高，但北立面后方有一个两层高的机械部分。外墙使用混凝土作为装饰，包括左侧覆盖面板的部分，以及右侧三扇窗户周围的细节。窗户也有一个连续的混凝土窗台。双扇铝框门也饰有混凝土细节。三扇采光窗环绕右侧立面，双扇门位于这面墙的中央。左立面包含一个开口；一扇通往建筑物两层机械部分的高架门。该建筑有一个平屋顶，带有混凝土护墙。后立面以带有托架盖的瓦片烟囱为主。烟囱是
深层网络加速器对医疗保健和生物医学应用的硬件实施
电气调节深脑的设备已使神经和精神疾病的管理中的重要突破。此类设备通常是厘米尺度，需要手术插入和有线供电，从而增加了每日活动期间出血，感染和损害的风险。使用较小的远程材料可能导致侵入性神经调节较少。在这里，我们提出了能够无线传输电信号的磁电纳米电极，以响应于外部磁场。这种调节机制不需要对神经组织的遗传修饰，允许动物在刺激过程中自由移动，并使用非共振载体频率。使用这些纳米电极，我们在体内表现出神经元调节的体外和深脑靶标。我们还表明，局部亚乳头调制促进了通过基底神经节电路连接的其他区域的调制，从而导致小鼠行为变化。磁电材料提出了一种多功能平台技术，可用于侵入性较小的深脑神经调节。
基于拓扑的深层生成模型在城市形式生成中的应用：评论
摘要将深层生成模型纳入城市形式的生成是支持城市设计过程的一种创新且有前途的方法。但是，大多数深层生成的城市形式模型基于图像表示，这些图像表示并未明确考虑城市形式元素之间的拓扑关系。旨在开发深层生成模型并考虑拓扑信息的帮助下，本文回顾了城市形式的生成，深层生成的模型/深度图生成以及建筑和城市形式的深层生成模型的最新艺术状态。基于文献综述，提出了一个基于深层生成模型的基于拓扑的城市形式生成框架。深层生成模型的街道网络生成的假设forgraphgergrotandplot/building configurationGenerationByDeepgenerativeModels/Space语法以及所提出的框架的可行性需要在未来的研究中进行验证。
策略更新2024：B2B深水潜水 - 用于下载
资料来源：截至2024年2月的欧洲人市场规模2023年，国际预测，基于实际和估计值的价值；固定汇率。时尚数据包括服装和鞋类，行李和行李，珠宝和手表。欧洲的数据（不包括俄罗斯）包括营业税
BITDER响应信2.10.20223.pdf
ERCOT中的传输服务提供商从未修改过为网站提供高容量负载的计划。因此，我们的电网互连从未要求传输提供商将额外的电力重新连接到我们的采矿数据中心。因此，我们从不要求Ercot计划为我们的负载提供额外的发电能力，以证明Bitdeer，据其知识，既不增加网格的额外压力，也不是从任何来源，化石燃料或可再生能源的必要生成中添加了额外的压力，可以将其带入生产中。此外，重新利用空缺设施的机会通过创造新的就业机会并增加了对当地政府的税收收入来重新指导一个社区与经济停滞的财务轨迹。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
具有深层生成模型的扩散加权磁共振大脑图像的现实产生
深度学习方法有可能减轻放射科医生处理繁琐的，耗时的任务，例如检测和细分病理病变[1]，但是在医学成像的背景下对神经网络的培训面临着主要的挑战：它们需要训练大量图像，因为这是很难获得的，因为在许多方面都可以限制医疗信息，并且由于许多方面的范围限制了其他方面的范围。此外，虽然在世界各地的医院数据库中可以提供相对较大的医学图像，但这些图像是未标记的，并且不同的机构以派遣和不均匀的方式保存医疗图像，这使得它们在较大的数据库中收集它们。在这种情况下，从头开始生成医学图像的方法可能引起人们的极大兴趣。生成建模是机器学习的一个子字段，它在产生新的高质量自然图像（例如面部照片[2]）方面具有令人印象深刻的精力[2]，并应用于语音综合[3]和磁共振图像重建等任务[4]。如果可以教导生成模型来产生现实且多样化的新医学图像，那么它们将具有很有吸引力的潜力，可以显着增加可用于深神经网络培训的图像数量，因此可以帮助提高这些网络的准确性[5-7]。
想象力 - 提出深入的代理 - ...
想象力，基于模型的推理和决策的神经基础对神经科学产生了很大的兴趣[5-7]；在认知水平上，在动物和人类学习中已经假设并证明了模型学习和心理模拟[8-11]。其在基于人工模型的代理中的成功部署迄今已仅限于可用的确切过渡模型[12]或模型易于学习的域中的设置，例如符号环境或低维系统[13 - 16]。在代理无法使用模拟器的复杂域中，最近的成功由无模型方法主导[2，17]。在此类域中，采用标准计划方法的基于模型的代理的性能通常会遭受功能近似作用的模型错误[18，19]。这些错误在计划过程中复合了，导致过度优势和剂性能差。当前没有计划