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主题：空军下一代空中优势计划技术评估
我们计划于 2022 年 9 月开始主题评估。我们的目标是确定空军在多大程度上证明了下一代空中优势 (NGAD) 战斗机中使用的关键技术足够成熟，可以支持进入 NGAD 计划采购时间表的工程和制造开发 (EMD) 阶段。我们可能会在评估过程中修改目标，我们也会考虑管理层对附加或修订目标的建议。
STP 资产管理公司招标.pdf
德里因陀罗普拉斯塔信息技术学院是根据德里政府的一项法案创建的州立大学。学院占地约 25 英亩，拥有 14 栋建筑。学院邀请知名机构以两种投标系统（即技术和财务以及 EMD）对“02X 65 KLD + 02 x 90 KLD STP 工厂的年度运行和维护合同”进行密封投标，详情如下：投标时间表工作名称位于新德里 Okhla Phase-III 的 02X 65 KLD + 02 x 90 KLD STP 工厂的年度运行和维护合同 - 110020 招标发布日期 2020 年 1 月 10 日保证金 (EMD) 卢比。 60,000/- 以“IIITD-托收账户”为收款人的即期汇票形式，在新德里支付（获得 NSIC 认证（附有证明）豁免的除外），否则将被视为无效并应被拒绝。投标截止日期和时间 2020 年 1 月 24 日 15:00 开标日期和时间 2020 年 1 月 24 日 15:30 开标联系和提交招标文件及开标技术投标的地址
新闻稿 - EDAA成就奖...
Subhasish Mitra拥有斯坦福大学电气工程和计算机科学系的William E. Ayer Endowed主席职位。他指挥Stanford Robust Systems Group，由美国芯片和科学法资助的微电子Commons Commons Commons Commons Commons的领导团队领导，领导Stanford Systemx Alliance的计算焦点领域，并且是斯坦福计算机科学的副主席（教职员工）。他的研究范围跨越了强大的计算，纳米系统，电子设计自动化（EDA）和神经科学。他的研究小组的结果影响了几乎每个当代电子系统，并激发了多个国家的重要政府和研究计划。他曾在法国的CEA-LETI举行了几个国际学术任命 - 瑞士CEA-LETI的纳米系统卓越主席，瑞士EPFL的教授以及日本东京大学的访客教授。Mitra教授还咨询了主要技术公司，包括思科，Google，Intel，Merck（EMD Electronics），Samsung和Xilinx（现为AMD）。Mitra教授还咨询了主要技术公司，包括思科，Google，Intel，Merck（EMD Electronics），Samsung和Xilinx（现为AMD）。
| 展后报告
• Advantest Corporation • Anupam Rasayan India Limited • Applied Materials • Aquatech • ARM Inc • AT KEARNEY • Ather Energy Pvt Ltd • Bajaj Energy Limited • Bechtel corporation • BESI • Bosch Limited • Cadence Design System • Daifuku • Deloitte • DHL • Dixon • EBARA CORPORATION • EMD/Merck • Foxconn • Fraunhofer • Frontier semiconductor • Fuji Electric India • Gujarat Fluorochemicals Limited • 古吉拉特邦电子使命 (GSEM)
PAK4 增强了 KRASG12C 抑制剂的抗癌功效
利益冲突声明：ASA 获得了 Karyopharm、EISAI、Jannsen 和 Rhizen 的资助。ASA 获得了 Karyopharm Therapeutics Inc. 的演讲费。ASA 是 GLG 和 Guidepoint 的理事会成员。MN 获得了 AstraZeneca、Caris Life Sciences、Daiichi Sankyo、Novartis、EMD Serono、Pfizer、Lilly 和 Genentech 的咨询费，获得了 AnHeart Therapeutics 的差旅支持，并且是 Takeda、Janssen、Mirati 和 Blueprint Medicines 的演讲者。
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左：当前版本，右：旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8：P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11：立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12：深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13：热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14：基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15：单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17：3D 积分成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。 ... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1：不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2：系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8：实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单人手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
水资源管理和洪水减轻：在气候变化下的混合分解EMD-ANN模型研究
摘要，近年来，人口不断增长和城市化的增加使管理水成为世界上的关键问题。在全球范围内，洪水是最具破坏性的自然灾害之一。洪水风险缓解措施在很大程度上依赖于准确，一致的水流预测。巴基斯坦上印度河流域（UIB）最容易受到洪水的影响。最近几十年来洪水变得越来越频繁。UIB可以分为子区域，其集体影响在Massam地区最突出。UIB水文和气象站观测值已用于研究季节性水电学变化。为了预测洪水，本研究提出了一种将人工神经网络作为多层感知器（MLP）的混合模型，以及经验模式分解（EMD）。从1960年至2012年，1969年至2012年和1972年至2012年的地表水水文学项目和巴基斯坦气象部收集的数据已从17个地点使用。统计参数和NASH -SUTCLIFFE效率以分析模型的能力。结果，基于分解的模型在预测准确性方面的性能优于基于AI的模型。MLPQTP-EMD的表现比竞争AI模型要好。通过在洪水季节（6月至9月）进行峰值分析，以实现91.3％的得分，进一步验证了结果，并增加了EMD增加5.6％的输入数据，获得了39.3-32.3％的统计指数得分。
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
提供6个NOS容量乘客升降机
考虑到以下条件，必须由投标人提交EMD金额：a）全部金额必须以一笔交易支付。b）将合同授予成功的投标人后，将退还不成功的投标人的认真款项。认真的款项存款可能被没收：a）如果投标人在招标有效期期间招标后撤回招标，则b）如果投标人在指定的时间限制限制内i）签署协议；或ii）提供所需的保证金2.22微型和小型企业（MSE）的规定：
纤维光度摄取
闭环光遗传学设置和参数：对于近距离循环光遗传学，运行盆景脚本的计算机捕获并记录了无线传感器运动数据和视频信息，如上所述，如上所述。在这里，数据还流到了Custommatlab代码，该代码分析了动作加强过程中的动作组成变化，我们使用EMD指标将单个300 ms运动直方图用ActionID标记。对于每个到达的300毫秒段，我们从灰色开放场行为记录中计算了地面真实群集库的每个集群示例（或代表）之间的EMD距离。运动特征直方图分配给与示例比较的动作，在失速比较中给出了最低的EMD评分（与目标最相似）。刺激决策的决策在动作表现之间的时间差距为35-55毫秒，并发送了刺激的决定。To trigger optogenetics, a Multi-Pulse WidthModulation (PWM) generator (Harp Multi-PWM Generator hardware v1.1, Assembly v1, Harp v1.4, Firmware v1.1; Harp Multi-PWMGenerator software v2.1.0; Champalimaud Scientific Platform) converts each decision to trigger laser into electrical signals for 15 light pulses of 10 ms pulse duration at 25 Hz，每列脉冲火车发生在600毫秒以上，占名为25％。然后将输出激光器通过双光纤维补丁并连接到植入物套管。从PatchCord的尖端中调节功率，因此从双视纤维套管的两端发出了〜5MW。多PWM信号通过12 V，7.2 W放大器（Champalimaud Scientific Platform）和固定频率驱动器（Opto-Electronic，ModA110-D4-30（2001.320220））控制473 nm，蓝色低噪声激光器（Shanghaidream Lasers Turn sover）的活动，以shanghaidream lasers There（shanghaidream lasers Technology，co co，co co，co s lt-and and and and and and and and and and and and and and。声学调制器（光电，MTS110-A3-V1（1001 /330433））。然后，调节的激光组件被镜子反射并漏斗到单光纤贴片上，然后将其耦合到通勤者。为了确保来自不同频道的通用时间戳记，在基座和多PWM设备之间执行了时钟同步设备（HarpClock Sync V1.0； Champalimaud Scientific Platform）。