尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展,但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说,学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中,我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架,该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例;其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容,可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明,我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能,而消融研究验证了我们的权重调节。
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力,由Sarada Ota博士,Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成,他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档,并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员,他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家,他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议,以取得富有成果的结果,尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士; Baldev Dhiman教授,V.C。kurukshetra ayush大学;教授kar,ims,bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授;帕万教授Godatwar,尼亚,斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS(Prakriti评估软件)方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士,Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入,Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
肥料动物饲料农药,除草剂洗涤剂阻燃剂润滑剂添加剂电池电解质塑料添加剂催化剂……等等!
[2] M. Narayanan等。,“通过钒掺杂:生长,光学和terahertz表征的半绝缘β-GA2O3单晶”,J。Cryst。增长,第1卷。637–638,p。 127719,7月2024。
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智能电网是融合了节能和可再生能源技术的电网,其实施可能需要对现有电网进行大规模重组和重新设计 [1]。然而,考虑到智能电网的推出将带来众多环境和经济效益,这些转变是重要且必要的。智能电网最大的优势之一是它为能源供应商和消费者带来了灵活性 [2]。例如,需求响应资源可以监控能源需求并支持发电机和负载之间的相互作用,以优化对能源需求的满足,而不会使电网过载 [3]。通常,这些操作会融合可再生能源,例如光伏 (PV) 板和电池储能系统 (BESS)。电动汽车 (EV) 的出现是智能电网中的另一个因素,这带来了一个有趣的挑战 [4]。
最初批准的情况。注册当局有义务提交中间报告,因此被称为定期安全更新报告(以下简称:PSUR)。这些包含被告以标准化格式和当局指定的数据收集的数据的统计和流行病学准备。专家和使用信息是根据各自的PSUR知识状态进行调整的。欧盟委员会于2022年10月10日批准了疫苗,在这种情况下也是尤其是。2022年12月18日,最年轻的Psur#4,由被告于2023年2月在EMA提交。EMA反复测试了疫苗作为入院程序的一部分的福利风险比率。从2022年6月21日起,全球范围内的剂量超过35亿剂,并承诺了超过26亿剂的疫苗。
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。
Map Choice................................................................................................................................................17 River Gauge............................................................................................................................................... 17 Hazards...................................................................................................................................................... 20 Precipitation Estimate (water.noaa.gov/precip).........................................................................................20 National Water Model................................................................................................................................22 Flood Inundation (water.noaa.gov/fim)..................................................................................................... 27 National Snow Analysis.............................................................................................................................30 Administrative Boundaries........................................................................................................................ 32 2.3.NWPS Menu Pulldowns........................................................................................................................... 32 3.The NWPS API................................................................................................................................................ 34 4.Precipitation Data............................................................................................................................................ 35 5.Appendix A: About the Precipitation Analysis............................................................................................40 6.Appendix B: QPE Data Formats....................................................................................................................44 7.Appendix C: Use of New Precipitation File Formats in Common GIS Software...................................... 49 8.Appendix D: National Forecast and Observed Shapefile Downloads.........................................................51 9.Appendix E: Data and Web Services Catalog...............................................................................................52 10.Appendix F: Legacy Static Hydrographs.................................................................................................... 59 11.附录G:NWPS河的观测和预测图标.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
我们认为,2022 年市场表现一边倒,股市普遍大幅回调,直接原因是货币政策过于强硬,导致主要股指在年内进入熊市。此外,对于个股而言,回调幅度更大,而且在一定程度上被大盘平均水平所掩盖。具体来说,今年早些时候,熊市股票比例(例如“股价较 12 个月高点下跌至少 20%)包括 81% 的纳斯达克股票和 56% 的标准普尔 500 指数股票。此外,近一半的纳斯达克股票价格较 2021 年高点下跌至少 50%,罗素 2000 指数股票的平均价格下跌幅度为 47%。我们认为,对于高增长股票而言,这种回调不仅代表衰退,还代表萧条。然而,我们确实认为这种回调是技术性的,因为我们认为此类高增长股票的基本面总体上仍然稳固。与其他类似或较小幅度的调整不同,例如 1990 年代后期的互联网泡沫和技术、媒体和电信领域的抛售,以及 2007-2008 年全球金融危机,我们认为,在本年度的抛售期间,基本面总体上依然强劲,自 2021 年高增长股票达到峰值以来,盈利修正呈正值。
