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可扩展的高斯流程变量自动编码器
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作，可以追溯到Snelson和Ghahramani（2006），Qui〜nonero-Candela和Rasmussen（2005）等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组，称为诱导点，主要是选择这些点的确切方式。在Titsias（2009）中首先考虑了诱导点的变异学习，并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性，而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。（2013），作者提出了一个稀疏模型，除了降低GP复杂性外，还可以在小型批次中训练，从而使（极其）大型数据集使用GP模型。
3R电池：基于液体镀耐电极
每年将在不久的将来生产数十亿个一次性薄膜电子产品，用于智能包装，物联网和可穿戴生物监测贴片。在这些情况下，传统的刚性电池在形式和人体工程学方面也不是最佳的，也不是生态方面的。迫切需要使用薄，可拉伸，弹性且可回收的新型储能设备。在此，提出了一种新型的材料和制造技术结构，允许完全3D打印的软性薄膜电池对机械应变有弹性，如果可修复，可充电，可回收，并且可以在其寿命结束时回收。通过利用数字可打印的超易碎液态金属电流收集器和新型的镀具有镀碳碳阳极电极，AG 2 O-Gallium电池可快速打印并根据应用程序定制。通过优化镀具有耐碳碳复合材料的性能，获得了26.37 mAh cm-2的创纪录的面积容量，在100％应变时10个周期后改善了10.32 mAh cm-2，而前所未有的最大应变耐受性为≈200％。部分损坏的电池可以治愈自己。通过创新的冷蒸气刺激来治愈严重损坏的电池。一个用印刷传感器来监控心脏的数字印刷，泰勒制造的电池健康监控贴片的示例，并证明了呼吸。
CHIME：CMOS 体内微电极，用于大规模可扩展的神经元记录
哺乳动物的大脑由数千万到数千亿个神经元组成，这些神经元以毫秒级的时间尺度运行，而目前的记录技术只能捕捉到其中的一小部分。能够以高时空分辨率对神经活动进行采样的记录技术一直难以扩展。研究最深入的哺乳动物神经元网络（例如大脑皮层）呈现出分层结构，其中最佳记录技术可在大面积上进行密集采样。然而，对特定应用设计的需求以及大脑的三维结构与二维微加工技术之间的不匹配严重限制了神经生理学研究和神经假体。在这里，我们讨论了一种可扩展神经元记录的新策略，即将玻璃包覆微线束与来自高密度 CMOS 体外 MEA 系统或高速红外摄像机的大规模放大器阵列相结合。由于玻璃包覆微线中芯金属的高导电性，允许使用超薄金属芯（低至 < 1 µ m）和可忽略不计的杂散电容，因此实现了高信噪比（< 25 µ V RMS 本底噪声，SNR 高达 25）。尖端的多步电化学改性可实现超低接入阻抗和最小几何面积，这与芯直径基本无关。我们表明，可以减小微线尺寸，以几乎消除插入时对血脑屏障的损伤，并且我们证明微线阵列可以稳定地记录单个单元活动。将微线束和 CMOS 阵列相结合可以实现高度可扩展的神经元记录方法，将电神经元记录的进展与硅微加工的快速进展联系起来。系统的模块化设计允许自定义记录位置的排列。我们采用微创、高度绝缘和功能化的微线束将二维 CMOS 架构扩展到第三维，这种方法可以转化为其他 CMOS 阵列，例如电刺激设备。
申请人将使用 FTSMCS 网站（CAC Enabled）...
申请说明：以下列出的文件将“至少”提交。如果您没有合理地提供任何必需的文件，则将在文件中提交一封简短的信，其中以缺少的文件为简短的简短说明，并以证明该数据包为合格的简短说明。FTSMCS系统将不允许您在不将文档上传到每个类别中的情况下进一步发展。如果您的ERB反映出反射的ASVAB得分，则必须在您的应用程序中提交最新的ASVAB得分表。任何不包括新分数并且不符合最低分数要求的申请人将被取消资格。！！！！所有申请人都将利用FTSMCS网站（启用CAC）申请并提交申请。链接和说明位于密西西比州的职业生涯页面底部，标题为FTSMCS申请人说明。除非系统不起作用，否则将没有其他提交申请的途径（即向下维护）。您的应用程序的任何问题都可以通过601-313-6363 Christopher.b.gurley.burley.mil@army.mil或SSG Melanie Sampson致电MSG Christopher Gurley，请致电601-313-6345 Melanie.l.sampson@army.mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..mil..l.sampson.l..l.sampson.lar..l.sampson.larnie.l.sampson.larsy.mil。
”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
免责声明：竞争DG使公众在orde orde
（2）Sonaca是一家成立于1978年在比利时的公司。Sonaca是通过其子公司和北美地区的子公司和生产地点，在全球范围内活跃于民用，国防和空间应用的综合金属航空结构的开发，制造和组装。Sonaca提供了从航空结构概念设计到飞机组件中必需的组件工程和制造（Aerostructures）的完全集成的解决方案，Sonaca的核心业务专注于机翼航空机构，尤其是SLAT系统。Sonaca在比利时成立，最终由Walloon地区主权投资基金Wallonie Entreprendre控制。
显微镜的掩盖自动编码器是细胞生物学的可扩展学习者
为生物搜索中使用的显微镜图像仍然是一个重要的挑战，尤其是对于跨越数百万图像的大规模实验。这项工作探讨了经过越来越较大的模型骨架和显微镜数据集训练时，弱监督的clasifirers和自我监管的蒙版自动编码器（MAE）的缩放属性。我们的结果表明，基于VIT的MAE在一系列任务上的表现优于弱监督的分类器，在召回从公共数据库中策划的已知生物学关系时，相对实现的相对效果高达11.5％。此外，我们开发了一种新的通道敏捷的MAE架构（CA-MAE），该体系结构允许在推理时输入不同数字和通道的图像。我们证明，在不同的实验条件下，在不同的实验条件下，CA-MAE通过推断和评估在显微镜图像数据集（Jump-CP）上有效地概括了，与我们的训练数据（RPI-93M）相比，通道结构不同。我们的发现促使人们继续研究对显微镜数据进行自我监督学习，以创建强大的细胞生物学基础模型，这些模型有可能促进药物发现及其他方面的进步。与此工作发布的相关代码和选择模型可以在以下网址找到：https：//github.com/ recursionpharma/maes_microscopy。
可扩展的单粒子混合III-V/SI激光器，用于新兴的狭窄线宽应用
摘要：与大规模硅制造兼容的硅光子学是一个破坏性的光子平台，表明对行业和研究领域（例如量子，神经形态计算，LIDAR）具有重要意义。尖端应用，例如高容量相干的光学通信和杂差激元，已升级对集成窄线宽激光源的需求。为此，这项工作旨在通过开发高性能混合III-V/硅激光来满足这一要求。开发的集成激光器利用单个微孔谐振器（MRR），演示了超过45 dB的侧模式抑制比（SMSR）的单模操作，激光输出功率高达16.4 mW。远离需要多个复杂控制的当前混合/异质激光体系结构，开发的激光体系结构仅需要两个控制参数。重要的是，这是通过降低表征这些激光器的复杂性来简化工业采用的。通过简洁的结构和控制框架，实现了2.79 kHz的狭窄激光线宽，低相对强度噪声（RIN）达到-135 dB/hz。此外，在测量10 dB的信噪比（SNR）的情况下，证明了12.5 GB/s的光学数据传输。
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。