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ERC合并赠款面板2024 ...
下面的列表包括ERC合并授予同行评审过程中的面板椅和面板成员，该过程由ERC科学委员会确定和邀请。总共有28个面板，分别在3个领域之间进行，如下所示：11个物理科学和工程（PE）的面板（PE），9个生命科学（LS）的面板（LS）和8个社会科学与人文科学的面板（SH）。在当前同行评审过程结束后，欧盟委员会将发布ERC同行评审员（小组成员和远程裁判）的完整列表。注明申请人：此信息的出于透明的原因。在任何情况下都不得与申请人，潜在申请人或潜在的房东机构联系同行审查员。另外，请注意，ERC同行审稿人在评估期间和之后都受到机密性。因此，即使在评估过程完成后，他们也不允许与主要调查员或潜在的团队成员或潜在的团队成员或潜在的团队成员或人员进行交流。问题可以解决：-ERC HelpDesk -ERC国家联系点
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。
ai增强的预测系统，用于僵局僵局：云应用中的早期检测和预防
在云应用程序的领域中，线程僵局构成了重大挑战，影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架，该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析，提出的系统可以预测潜在的死锁情景，然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起，以监视线程交互，确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究，我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案，从而有助于开发更具弹性的云系统。
训练小波域损失的训练生成图像超分辨率模型可以更好地控制伪影
抽象的超分辨率（SR）是一个不当的反问题，其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法，以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案，这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是，所有已知方法都会生成伪影和幻觉，同时试图重建高频（HF）图像细节。一个有趣的问题是：模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗？尽管有些重点侧重于细节和影响的分化，但这是一个非常具有挑战性的问题，并且尚待找到满意的解决方案。本文表明，与RGB域或傅立叶空间损耗相比，使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失，但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说，我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器，并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练，以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明，我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
用Li4Ti5O12电极来提高基于Li-Garnet的全稳态电池的电化学性能：通往便宜和大型Cerami的路线
基于快速LI +传导固体电解质（例如Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO））的抽象全稳态电池（LLZO）提供了对安全，不易燃率和温度耐受能量存储的透视。尽管有希望，但整个电池组件的陶瓷处理即将达到理论能力，并找到处理大规模和低成本电池电池的最佳策略仍然是一个挑战。在这里，我们解决了这些问题，并报告了由Li 4 Ti 5 O 12 / C- Li 6.25 Al 0.25 la 3 Zr 2 O 12 / Metallic Li提供的能力约70 - 75 AH / kg的固态电池电池，且可逆自行车以2.5 a / kg的速率（用于2.5 –1.0 –1.0 v，95 c，95°C）。发现，在固体电解质电极界面处能力增加和LI +转移是谷物及其连通性的紧密嵌入，可以通过细胞制备过程中的等速压力来实现。我们建议，通过确保在电解质电极界面上确保良好的谷物接触，可以在加工过程中进行简单的陶瓷处理，例如加工过程中的施加压力。在野外的石榴石型全稳态电池组件中，证明了
轻巧的溶解 - sartomotive-market.pdf
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纳米晶体中单分子的高分辨率低分辨率
摘要：我们在液态氦气温度（T = 2 K）上进行激光光谱，以研究用氢化动力学滴注制造的纳米镜高度的蒽晶体中的掺杂的单二苯甲烷（DBT）分子。使用高分辨率的荧光激发光谱法，我们表明，印刷纳米晶体中单分子的零子线几乎与对散装中同一来宾 - 宿主系统观察到的傅立叶限制过渡一样狭窄。此外，光谱不稳定性可与或小于一个线宽度相当。通过记录DBT分子的超分辨率图像并改变激发梁的极化，我们确定印刷晶体的尺寸和晶体轴的方向。对于一系列应用，有机纳米和微晶的电水动力印刷是感兴趣的，其中希望对具有狭窄光学转变的量子发射器进行对照定位。关键字：纳米折线，纳米晶，量子发射极，单分子，单光子源，光谱M
阿托伐他汀的溶出度曲线比较评估...
阿托伐他汀是一种用于治疗高脂血症的一线药物，该专利于2011年用完。目前，在印尼流通的阿托伐他汀片剂有原创药、多个品牌药和仿制药。本研究通过性能测试、重量均匀度、硬度、易碎性、崩解时间、使用紫外可见分光光度计测定含量和溶出度试验等物理质量测试来确定印尼流通的阿托伐他汀制剂的质量。溶出度试验使用 pH 值为 1.2、4.5 和 6.8 的 aquades 介质和缓冲溶液，体积为 900 ml，搅拌速度为 100 rpm，温度为 37°C ± 0.5，测试时间为 45 分钟。对三个样品进行了测试，即原创药、品牌药和仿制药阿托伐他汀片剂样品。三个药片样品均符合所有物理标准，包括重量均匀性、硬度、易碎性和崩解时间。原研药、品牌药和仿制药的阿托伐他汀含量测定结果均符合含量要求，即不低于标签标示量的 90.0%，不超过标签标示量的 110.0%。品牌药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药相似，而仿制药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药不同。关键词：阿托伐他汀，物理质量测试，溶出曲线
Repsol 在美国完成了 Frye Solar 的建设，其最大的太阳能发电厂 - 位于德克萨斯州克雷斯的 Frye Solar 是世界上最大的
Repsol 是一家全球性多能源公司，致力于到 2050 年实现净零排放。该公司业务遍及整个能源价值链，拥有 25,000 名员工，产品销往 90 多个国家，服务客户达 2400 万。Repsol 是西班牙能源零售市场的主要参与者，客户超过 200 万，全球可再生能源组合已超过 2,800 兆瓦，在西班牙、美国、智利、意大利和葡萄牙拥有 60 吉瓦的风能和光伏设施项目。