。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未通过PEER REVIVE的认证)Preprint preprint the本版本持有人于2025年2月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.25322921 doi:medrxiv preprint
对农作物的供应和需求的气候变化,但是没有足够的研究来分析对萝卜的影响。我们研究的目的是分析气候变化政策的实施如何影响农作物类型的萝卜供应。我们建立了一个模型
另一个污染问题是地表水和地下水中的持久性,移动和有毒物质。分析技术的最新进展揭示了在水生环境中忽略了高度移动有机化合物的存在,其中许多化合物是持久性且可能有毒的,或可以转化为具有潜在危险性质的代谢物和 /或副产品。这些化合物在饮用水生产过程中可能不会完全去除,因此,甚至不应进入饮用水,例如地表水或地下水。策略是对地表水和地下水观察表的及时和灵活调整以及优先物质清单所必需的 - 但观察者担心在当前运行的三轨道污染欧洲淡水的优先物质列表中,这些标准的标准甚至可能会被削弱。
抽象物理储层计算(RC)代表一个计算框架,可利用可编程物质的信息处理能力,从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层,能够从时空输入信号中提取相关特征,但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中,我们报告了Materia RC的实施策略,并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外,我们还通过模拟显示,新兴的集体动力学允许RC非常规实现,其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略,模拟表明,非常规实现允许降低硬件复杂性,而无需限制计算能力,从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
抽象物理储层计算(RC)代表一个计算框架,可利用可编程物质的信息处理能力,从而实现具有快速学习和低训练成本的能源有效神经形态硬件。尽管自组织的回忆网络已被证明是物理储层,能够从时空输入信号中提取相关特征,但多发纳米网络为计算实施的新型策略开辟了可能性。在这项工作中,我们报告了Materia RC的实施策略,并具有自组装的回忆网络。除了显示自组织纳米线网络的时空信息处理能力外,我们还通过模拟显示,新兴的集体动力学允许RC非常规实现,其中相同的电极可以用作储层输入和输出。通过在数字识别任务上比较不同的实施策略,模拟表明,非常规实现允许降低硬件复杂性,而无需限制计算能力,从而为在Materia计算中充分利用的新见解提供了对神经形态系统合理定义的全面优势。
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执行摘要:根据我们的战略“改善生活”,论文规定了根据我们的共享交付计划(SDP)一致的ICT核心提供的响应。这是我们希望在ICT将在所有16个社区中提供的一致的护理和成果模型。在社区中提供新的护理模式,同时开发提供商的合作措施是具有挑战性的,需要时间。作为一个系统,我们开始使用新的社区心理保健模型动员化(2024年10月),该模型为进一步开发综合社区团队方法提供了正确的基础。我们还开始了几项在邻里层面上进行的变化测试,为有最高需求的人提供积极的护理,使用当前委托服务,社区资产的不同工作以及今年冬天的工作。与地方当局和相关系统合作伙伴合作,将通过我们的主要和社区提供者的合作伙伴关系。我们将要求整个系统中的提供商对付现有资产,以服务这项共同的努力。
摘要。检测重力介导的纠缠可以提供证据表明重力场服从量子力学。我们使用光子平台报告了现象模拟的结果。模拟测试通过使用该变量介导纠缠并产生理论和实验性见解的量子性质的想法,从而阐明了将来的重力实验所需的操作工具。我们采用三种方法来测试纠缠的存在:贝尔测试,纠缠证人和量子状态层析成像。我们还模拟了通过重力崩溃模型预测的替代方案,或者是由于实验设置中的不完美,并使用量子状态断层扫描来证明缺乏纠缠。模拟加强了两个主要的课程:(1)必须先对哪些路径信息进行编码,然后从重力场中连贯擦除,并且(2)执行铃铛测试导致更强的结论,以证明重力介导的非局部性的存在。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态,用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施,即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池,该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中,我们专注于FPGA进行快速计算的机会,该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件,并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统(例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态)的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法,可以准确估计锂离子电池的电荷状态,以用于各种应用中的E FFI能源管理。