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功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
位于喜马偕尔邦的 Dhaulasidh 水力发电项目 (2x33 = 66 MW) 考察报告，该项目由 SJVN Ltd. 负责实施。Shri Vontela Aravind Reddy，助理
由 SJVN 有限公司执行的喜马偕尔邦 Dhaulasidh 水电项目 (2x33 = 66 MW) 的参观报告。CEA HPA 部门 II 助理主任 Shri Vontela Aravind Reddy 于 2022 年 3 月 4 日至 5 日参观了由 SJVN 有限公司执行的喜马偕尔邦 Dhaulasidh 水电项目 (2x33=66 MW)，以审查项目各项工作的实际进展情况。与官员/工程师讨论了正在进行的工作的各个方面、问题区域以及为加快工作进度而采取的措施，目的是按计划及时投入使用项目。访问期间观察到的工作状态和关键区域/活动如下： 1.0 项目详情 拟建的 Dhaulasidh 水电项目 (DSHEP) 位于喜马偕尔邦的 Hamirpur 和 Kangra 区，由 SJVN 有限公司执行。该项目设计为比亚斯河上的径流式项目，设有小型实时蓄水设施，可在淡水季节提供峰值电力。该项目利用 46.37 米的总水头（45.33 米的净水头），在 90% 的可靠年份发电 304 MU，装机容量为 66MW。GoHP 通过 2008 年 6 月 28 日的信函将 Dhaulasidh HEP 分配给 SJVN 进行调查和后续开发。Dhaulasidh HEP 的 DPR 已从能源局、GoHP 通过 2011 年 6 月 25 日的信函（附于附录 I）获得技术经济同意 (TEC)，费用为 497.67 千万卢比（包括 IDC 和 FC），2010 年 9 月 PL 以 SJVN 有限公司为受益人。政府批准了 Dhaulasidh HE 项目。印度政府于 2020 年 10 月 1 日批准了该项目（见附录 II），金额为 687.97 亿卢比，其中包括项目成本 666.32 亿卢比（2020 年 5 月 PL）和印度政府为建设基础设施提供预算支持 21.65 亿卢比，建设期为 54 个月。成本详情如下：
双曲线与欧几里得的嵌入在几次学习中
最新的表示学习研究表明，层次数据将自己带入双曲线空间中的低维和高度信息的表示。但是，即使双曲线嵌入在图像识别方面也收集了，它们的优化也容易出现数值障碍。此外，与传统的Eu-Clidean特征相比，尚不清楚哪种应用将受益于双曲线的隐性偏见最大。在本文中，我们专注于原型双曲神经网络。尤其是，双曲线嵌入的趋势会在高维度收敛到庞加尔e球的边界，并且对这对几乎没有的分类具有影响。我们表明，在常见的双曲半径上获得双曲线嵌入的最佳射击效果。与先前的基准结果相反，我们证明了配备有欧几里德指标的固定radius编码器可以实现更好的性能，而与嵌入式维度无关。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Hosseini，S.，Mallipeddi，D.，Holmberg，J。等（2022）。加工性能的比较
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作，但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道，由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度（RA）值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时，已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本，在构建方向上测量了〜8 µm的RA，而对于PBF-EB，观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何，印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
Parvathareddy Babul Reddy Visvodaya ...
（自主）（隶属于J.N.T.U.A，由AICTE批准并由NAAC认可）Kavali - 524201，S.P.S.R Nellore Dist。，A.P。印度。 PH：08626-243930印度。PH：08626-243930
嵌入组织中的能量优化：瑞士分散可再生能源系统的案例研究
分散的可再生能源系统（DRES）将可再生能源与能源有效的建筑技术整合在一起，并代表了可持续建筑环境的重要工具。鉴于其技术复杂性，DRE还包括全面的监测系统，可提供重要的机会来优化能源流量并提高能量效率。由于这些原因，研究开发了一系列自动化优化模型和算法，例如关联规则挖掘或故障检测诊断。迄今为止，在这些高级和自动化技术的哪些条件下仍不清楚，最好将其集成以优化DRE。本文提出了一个互补的行业观点，借鉴了瑞士最先进的DRE之一的优化活动的深入案例研究。在五年中，某些优化措施有助于将能源消耗降低55-60％。然而，其他措施的优化能力尚不清楚。案例研究表明，尽管技术方面引起了优化的潜力，但组织方面已经阻止了科学算法的应用，或者至少延迟了科学算法的应用，因此阻碍了这种优化潜力的实现。这些发现呼吁研究人员更好地将技术和运营方面更好地整合到能源系统的优化中，并为决策者，投资者和能源计划者提供重要建议。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
马拉雷迪工程技术学院
Maisammaguda，Dhulapally，Kompally，塞康德拉巴德 - 500100，特伦甘纳邦，印度。联系电话：7207034237、9133555162，电子邮件 ID：mrcet2004@gmail.com，网站：www.mrcet.ac.in
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd/已出版版本的引用（APA）：Reghezza，A.，Seghezza，E.，＆Thornton，J.（2020）。开放环境中的期望
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