- 该协议加强了这些公司在西班牙流动性中的相关参与者的作用,并建立了一般的合作框架,以促进该国运输部门的脱碳。- REPSOL的B2B销售部队总监SusanaBaños和西班牙Omoda和Jaecoo的国家经理Darren Tu在马德里多元能源公司的公司总部校园Repsol签署了协议。Repsol和属于Chery International Group的汽车品牌Omoda&Jaecoo已达成一项框架协作协议,以促进西班牙汽车行业的脱碳。在这个联盟下,Repsol将为Omoda&Jaecoo提供其广泛的多能量优惠,汽车制造商将根据其需求采用这些优惠。这些举措包括Repsol的全面电力充电解决方案,包括针对品牌的客户和员工,使经销商或公司总部电气化的可能性,100%可更新的燃料,太阳能发电,自我消费,自我消费,能源效率项目,能源效率项目,能源储蓄证书,储蓄证书,排放抵消和供应100%renewable Electionity。此外,框架协议还考虑了拥有超过800万注册用户的行程,Repsol的付款和忠诚度应用程序将成为汽车制造商的经销商网络中的一种付款方式。同时,Solred,Repsol为专业部门的付款方式可用于在Repsol广泛的全国服务站广泛的服务站网络中支付电力或燃料。此外,这家西班牙公司还将在Omoda&Jaecoo车辆上为应用程序用户提供特别优惠。这项合作中包括的另一点是探索使用Repsol润滑剂,在Repsol的公司舰队中使用Omoda&Jaecoo车辆的可能性,以及为多元能源公司的工人提供独家优惠。
我们对射击噪声损坏的图像和删除噪声的镜头提出了新的视角。通过将图像形成视为光子在检测器网格上的顺序积累,我们表明,经过训练的网络可以预测下一个光子可能到达的位置,实际上可以解决最小均方形误差(MMSE)denoising任务。这种新观点使我们能够做出三个贡献:i。我们提出了一种新的策略,用于自我监督的denoisis,ii。我们提出了一种通过迭代采样并将少量光子添加到图像中的溶液后部采样的新方法。iii。我们通过从空画布启动此过程来得出一个完整的生成模型。我们称这种方法的生成积累(GAP)。我们在4个新的荧光显微镜数据集上进行定量和定性评估我们的方法,该数据将可供社区提供。我们发现它的表现优于其基准或在PAR上执行。
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法,用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性,我的方法提出了最佳的政策和培训方案,资源有限,并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心,以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP,并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案,该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
如今,为了满足人类的能源需求,对一次能源和二次能源的需求一直在增加。近年来,太阳能电池已被用作生产可再生、可持续和无污染能源的替代品。各种材料已被用作电池中的传输层。TIO2 是这些材料之一,已被广泛用作电子传输层,但目前,ZnO 是另一种重要材料。比 TIO2 的使用更晚。此外,钙钛矿太阳能电池是属于纳米家族的新一代太阳能电池。目前,钙钛矿太阳能电池 (PSC) 是电子工业中一种很有前途的电池,因为它具有高功率转换效率,以及制造硅太阳能电池的相对较低的成本,以及导致钙钛矿在不同类型的基板上使用的灵活性。此外,石墨烯作为光伏能量转换最重要的基本光伏材料已经出现并得到使用。石墨烯在太阳能电池的构造中用作透明电极、层间活性层、电子和空穴传输层或电子和空穴分离层。在本文中,目标是找到太阳能电池中功率转换效率最高的最佳结构,我们将进一步看到,通过使用钙钛矿、ZnO 和石墨烯,我们将以较低的制造成本实现 16% 的功率转换效率。
严重的急性呼吸道综合征冠状病毒2(SARS-COV-2)大流行已经大大加快了病毒感染和疫苗接种研究的进展。直到2021年11月,有四种SARS-COV-2疫苗已在欧盟获得营销授权,其中两种是基于mRNA的,两个基于病毒矢量技术。多项研究表明,关于预防SARS-COV-2有症状感染和严重的冠状病毒病2019(COVID-19)疾病疗法的mRNA和病毒载体疫苗的良好效率(1-7)。免疫分析提供了针对SARS-COV-2的体液和T细胞反应的证据(8-18)。然而,进一步的研究表明,在某些亚群中,尤其是在因自身免疫性疾病或癌症引起的免疫抑制疗法的患者中,对SARS-COV-2疫苗接种的免疫反应减少甚至缺乏免疫学反应。不幸的是,由于免疫疗法,同一患者有严重的Covid-19疾病病程的风险。免疫抑制治疗用于多发性硬化症(PWMS)的人进行疾病改良。已显示两类MS药物会损害对mRNA和病毒载体疫苗接种的免疫反应。首先,已显示出可预防淋巴结淋巴结淋巴细胞的链球菌1-磷酸受体(S1PR)调节剂,已被证明会损害对SARS-COV-2疫苗接种的体液和T细胞反应(19-21)。第二,单克隆抗CD20抗体的治疗有限的患者能够对SARS-COV-2疫苗进行足够的体液反应能力(22-27)。2021年12月,基于蛋白质的SARS-COV-2疫苗NVX-COV2373在欧盟获得了有条件的营销授权。我们旨在澄清NVX-COV2373是否可以诱导SARS-COV-2特定t-和
摘要。在本文中,我们提出了一种通过将传统 CFD 求解器与我们的 AI 模块集成来加速 CFD(计算流体动力学)模拟的方法。所研究的现象负责化学混合。所考虑的 CFD 模拟属于一组稳态模拟,并使用基于 OpenFOAM 工具箱的 MixIT 工具。所提出的模块被实现为 CNN(卷积神经网络)监督学习算法。我们的方法通过为模拟现象的每个数量创建单独的 AI 子模型来分发数据。然后可以在推理阶段对这些子模型进行流水线处理以减少执行时间,或者逐个调用以减少内存需求。我们根据 CPU 或 GPU 平台的使用情况检查所提出方法的性能。对于具有不同数量条件的测试实验,我们将解决时间缩短了约 10 倍。比较基于直方图比较法的模拟结果显示所有数量的平均准确率约为 92%。
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方法:回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法,包括自组织映射和 K 均值算法,并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore,并将其用作性能指标。
本文介绍了GenH2R,这是一个学习基于远见的人类到机器人(H2R)han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交,包括程序模拟资产创建,自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库,敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境,并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法,该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后,我们提出了一种4D模仿的学习方法,该方法通过将来的预测目标增强,以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下,模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高(至少 +10%的成功率)。
○ITHACA,实时高级计算应用程序,是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户(培训)的教育计划(FEM)。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
