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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。
使用实体上下文的白皮书可见到设备，应用程序和用户
此软件包提供了相关的摘要，该信息通常由分析师和安全团队手工制作的信息进行狩猎和事件响应。Corelight将实体定义为企业网络元素，例如系统，服务器，用户，域或证书。这些属性可在一组相互关联的日志中获得，这些日志从完整的Corelight日志流进行了汇总以进行快速搜索。此日志集包括有关网络上所有内容的实体信息，从IT设备（笔记本电脑，服务器，电话，打印机）到工业控制系统（ICS）和操作技术（OT）设备（构建自动化，相机和工业控制系统）。
国家水预测服务产品和用户指南
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.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
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。
Starship 用户指南
公司简介 SpaceX 成立于 2002 年，其宗旨是彻底改变太空出行方式并实现多星球社会。今天，SpaceX 使用其猎鹰 9 号和猎鹰重型运载火箭为各种各样的客户执行常规太空任务，这些客户包括美国国家航空航天局 (NASA)、国防部、国际政府和领先的商业公司。SpaceX 通过 Dragon 飞船执行往返国际空间站 (ISS) 的货物补给和返回任务，为 NASA 提供进一步支持。SpaceX 很快也将开始向国际空间站运送机组人员。为了提供有竞争力的发射和补给服务，SpaceX 在猎鹰和 Dragon 系统中加入了可重复使用性，这在降低成本的同时提高了火箭的可靠性。星际飞船计划现在利用 SpaceX 的经验来推出能够快速可靠地重复使用的下一代超重型太空运输系统。
与免费电子激光器和高功率IR-THZ的科学...
[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。
Wasserstein 分布稳健卡尔曼滤波
H ∞ 滤波器针对的是噪声过程统计数据不确定的情况，此时我们的目标是最小化最坏情况而不是估计误差的方差 [ 3 , 26 ]。该滤波器限制了将扰动映射到估计误差的传递函数的 H ∞ 范数。然而，在瞬态操作中，会失去所需的 H ∞ 性能，并且滤波器可能会发散，除非每次迭代中都有一些（通常是限制性的）正性条件成立。在集值估计中，扰动向量通过有界集（如椭球）建模 [ 4 , 22 ]。在该框架中，我们试图围绕与观测值和外生扰动椭球一致的状态估计构建最小椭球。然而，由此产生的稳健滤波器会忽略任何分布信息，因此倾向于过于保守。 [19] 首次研究了一种对更一般形式的（基于集合的）模型不确定性具有鲁棒性的滤波器。该滤波器以迭代方式最小化标准状态空间模型附近所有模型的最坏情况均方误差。虽然该滤波器在面对较大不确定性时表现良好，但在较小不确定性下可能过于保守。[25] 提出了一种广义卡尔曼滤波器，它可以解决这个缺点，在标准性能和最坏情况性能之间取得平衡。通过最小化矩生成函数而不是估计误差平方的均值，可以得到风险敏感的卡尔曼滤波器 [24]。这种风险敏感的卡尔曼滤波器等同于 [12] 中提出的分布鲁棒滤波器，它最小化标准分布周围的 Kullback-Leibler (KL) 球中所有联合状态-输出分布的最坏情况均方误差。 [27] 研究了更一般的 τ -散度球的扩展。
Advantage Advisers Xanthus Fund, LLC 表格 N-CSR 已提交 2023-03-07
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。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
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。