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威尼斯令牌（vvv）气流条款和条件
1.2。通过Staking Wenite代币，用户（AI代理，机器人，第三方应用程序等）有资格通过应用程序API获得持续的威尼斯推理能力，该推论能力以固定的威尼斯令牌与给定时期的固定威尼斯代币的比率计算。一个时期是二十四（24）小时的时间，从00:00 UTC开始，并于23:59 UTC结束。stakers可以利用这种推理能力以零边缘成本，并获得积分产量，从而有效地使推理成本为负。资格2.1。AI代理人只有符合术语，就有资格。如果人类，您必须在管辖区中至少18岁或合法年龄，在该管辖区收到令牌，以根据适用法律形成具有约束力的合同。2.2。您必须以前没有被暂停或使用我们的平台删除。2.3。您必须根据参与空调的要求提供准确而完整的信息。2.4。威尼斯保留验证您的资格的权利。2.5。威尼斯自行决定将确定参与空调的资格标准，包括将要分配给满足指定标准的合格参与者的代币数量。不同的合格参与者可能会根据威尼斯对此类空投的标准获得不同数量的令牌。威尼斯将没有
联邦：联合学习客户端选择Edge IoT网络的寿命扩展
摘要 - 填充学习（FL）是一个分布式和隐私的学习框架，用于通过物联网（IoT）设备在边缘生成的大量数据进行预测建模。一个主要的挑战，阻止物联网中广泛采用FL的一项挑战是物联网设备的普遍电源限制，因为电池供电的客户用于本地培训和模型更新的大量能源消耗。电池电量水平较低，最终导致他们从边缘网络的早期辍学，失去培训数据危害了FL的性能，以及他们执行其他指定任务的可用性。在本文中，我们提出了Fedle，Fedle是一种能量良好的客户选择框架，可实现Edge IoT网络的寿命扩展。在Fedle中，客户首先运行最低时代以生成其本地模型更新。这些模型被部分上传到服务器，以计算每对客户端之间的相似性。群集是针对这些客户对进行的，以识别具有相似模型分布的人。在每个回合中，低功率的客户被选中的可能性较低，从而延迟了电池的排水。实证研究表明，联邦企业在基准数据集上的表现优于基准，并且持续的训练回合比使用电池电量限制的FedAvg多。索引术语 - 填充学习，客户选择，边缘计算，物联网（IoT），能量效率
使用机器学习方法对小鼠创伤性脑损伤模型中的脑电图进行分类*
摘要 — 创伤性脑损伤 (TBI) 发病率极高，影响到美国约 1% 的人口，其一生的经济损失估计超过 750 亿美元。在美国，每年约有 50,000 人死于 TBI，许多人因此永久残疾。然而，目前尚不清楚哪些人会在 TBI 后出现持续性残疾，以及这些不同人群背后的大脑机制是什么。这些人群的病理生理原因很可能是多因素的。脑电图 (EEG) 已被用作 TBI 诊断和预后的有希望的定量测量。机器学习和深度学习等先进数据科学方法的兴起有望进一步分析 EEG 数据，寻找包括 TBI 在内的神经系统疾病的 EEG 生物标志物。在这项工作中，我们在小鼠 TBI 模型的独特 24 小时记录数据集上研究了各种机器学习方法，以寻找对 TBI 和对照受试者进行分类的最佳方案。纪元长度分别为 1 分钟和 2 分钟。当使用适当的特征和参数对少数受试者（5 名假性脑损伤患者和 4 名 TBI 患者）进行检测时，结果令人满意，准确率约为 80-90%。因此，我们相信，有了更多的数据和研究，我们将能够准确检测 TBI，不仅通过长期记录，而且在实际场景中，使用从日常生活中的简单可穿戴设备获取的 EEG 数据。
闭环供应链的环境和经济效益：材料和部件回收和再制造案例研究
摘要。在人们日益担心资源枯竭和环境破坏的时代，闭环供应链 (CLSC) 的概念已获得认可，被视为一种可行且可持续的解决方案。本研究通过分析闭环供应链中的回收和再制造程序，考察了环境保护与经济发展之间的相互依存关系。本文利用广泛的案例研究来调查闭环供应链在材料和部件回收和再制造过程中的关键意义。通过全面研究环境效益和经济效益之间的复杂关系，本研究揭示了在当代供应链管理中实施闭环系统所产生的各种微妙影响。该研究采用混合方法，结合定量和定性研究。该研究使用定量数据来衡量回收和再制造过程对减少原材料使用、能源消耗和温室气体排放的贡献程度。该研究强调了闭环供应链在促进循环经济理念、减少废物排放和减轻公司对环境影响方面的能力。这项研究提供了宝贵的见解，从业者、政客和公司可以利用这些见解做出明智的决策，在供应链战略中优先考虑环境保护和经济增长。
美国政府作品不受美国版权保护。 640
简介 NIST 测量服务 65200S[I]（NIST 服务标识号）。“快速重复脉冲转换参数”提供波形幅度、A、、转换持续时间、1、、前转换和后转换过冲、OS 和下冲、US 和稳定参数等波形参数的可追溯测量。这些术语由 IEEE 标准《转换、脉冲和相关波形》定义，并给出了计算方法。IEEE Std-181-2003 [2]。这些参数的范围和典型扩展不确定度 (lI) 为 [I]：-400 mY sAps 400 mY，lI.4 = 1.5mY + 1.4 ilA 7 ps s I.,s 100 OS。其中 LlA 是幅度离散化间隔，使用采样器上的全量程幅度范围设置（例如，对于 10 mV/div 的幅度灵敏度设置和 10 个垂直分区的全量程显示，全量程幅度范围为 100 mV）和采样器输入端的模数转换器的有效位 [3] 计算得出。 ill 是采样间隔，即采集 DUT 波形期间使用的采样时刻之间的间隔。例如，波形包含 1000 个元素的 I ns 的波形时期具有 1 ps 的采样间隔。稳定参数的不确定性取决于 50% 参考电平时刻 [I] 的持续时间。
C25en-电子程序 - 共同地面研究网络
一个生物的有意识和无意识的行动 - 同性恋 - 智人 - 不仅在当地的生态系统中，而且在行星规模上都深刻地影响了地球自然历史的过程。自从人类开始大约一十万年前将整个地球人居住的过程开始。生态系统通过猎人和收集者的持续收获技术进行了革命，然后是自给自足的农民的农业和畜牧技术。尽管如此，最近的时代以工业革命为特征，并以市场为导向的农业，广泛的清理和收获森林以及化石燃料的使用无可否认会改变对地球气候的影响。温室气体正在加热地球。直到最近才迅速熔化的冰。海平面正在上升。极端天气事件发生较高的频率。效果的感觉有所不同，区域会以不同的方式受这些变化的影响。证据不可避免地包裹在生态，社会和经济体系中。在当前的基于证据的方法的持续挑战中，这场斗争通常是关于那些受益于这种时代定义的经济模型的人的既得力量的更广泛对话。如果我们要阻止变革的潮流（证据中无可争议地揭示出来），并希望从与新开发模型相关的机会中受益，我们必须对证据进行更长的观点，以建立有弹性的社会和经济。
一种新型的深度学习方法，使用Alexnet在阿尔茨海默氏病和轻度认知障碍中对脑电图分类
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症的最常见形式。轻度认知障碍（MCI）是描述前驱AD的阶段的术语，代表了早期AD诊断中的“危险因素”，这是由于老龄化引起的正常认知能力下降。脑电图（EEG）已被广泛研究以进行AD表征，但可靠的早期诊断继续提出挑战。这项研究的目的是使用EEG衍生的功能图像和深度学习技术引入AD患者，MCI受试者和年龄匹配的健康对照组（HC）受试者之间进行分类的新型方法。将141名年龄匹配受试者（52 AD，37 MCI，52 HC）的EEG记录转换为2D灰度图像，代表21 EEG通道之间的Pearson相关系数和距离LEMPEL-ZIV复杂性（DLZC）。每种特征类型都是从原始记录中分割的1s，2s，5s和10s的EEG时期计算的。CNN体系结构ALEXNET已修改并用于这项三向分类任务，并使用70/30拆分进行训练和验证，并使用每个不同的时期长度和EEG衍生的图像进行验证。使用来自10S时期的DLZC衍生图像作为模型的输入获得了73.49％的最大分类精度，但使用从Pearson相关系数和5S时期获得的图像达到了98.13％的分类精度达到98.13％。
通过月球电磁发射器行驶的ICE有效载荷的发射参数到达Lunar Gateway
本文研究了一种可能的解决方案，以采购未来太空探索任务所需的推进剂。这项研究检查了使用电磁发射器（EML）将用于推进剂生产的原材料从月球南极到NASA的Lunar Gateway的可行性。这个提议的空间站位于近汇度光环轨道（NRHO）的月球中，是NASA ARTEMIS计划的关键部分。便宜有效地从表面冰上采购月球氢将使该计划的成功和未来对太阳系的探索有益。本研究调查了月球EML有效载荷的发射要求。Agi Inc.的系统工具套件（STK）用于计算拦截网关所需的启动方位角，高度，幅度，时期和行程持续时间。该模型评估了有效载荷以及网关的径向，交叉轨道和轨道位置和速率，以确定它们在集合处的相对位置和速度。这项研究的结论表明，从Lunar South Pole进行一次发射是可行的，并以可变的发射条件为目标。提出了支持我们假设的证据，这表明可能无法与Rendezvous的空间站的状态向量相匹配。有效载荷将需要额外的推力能力，本文还探讨了这些建议。
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
MCAR-15 航空情报服务
1.2.1 水平参考系统 1.2.1.1 世界大地坐标系统 - 1984 (WGS-84) 应作为国际航空导航的水平 (大地) 参考系统。因此，已发布的航空地理坐标 (标明纬度和经度) 应以 WGS-84 大地参考基准表示。 1.2.1.2 在精密大地测量应用和某些航空导航应用中，应模拟和估计板块运动和潮汐对地壳的影响随时间的变化。为了反映时间效应，任何一组绝对站坐标都应包括一个纪元。 1.2.1.3 已转换成WGS-84坐标但原实地工作精度不符合MCAR 139和MCAR 11要求的地理坐标 1.2.1.4 地理坐标的公布分辨率顺序应按照本MCAR附录1和附录4表A7-1规定的顺序，地理坐标的航图分辨率顺序应按照附件4、附录6表1规定的顺序。 1.2.2 垂直参考系统 1.2.2.1 平均海平面（MSL）基准应作为国际空中导航的垂直参考系统，该基准给出了重力相关高度（高程）与大地水准面的关系。大地水准面在全球范围内最接近于MSL。它被定义为地球重力场中的等位面，与地球引力场重合。