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电力系统规划与运营结构化工程硕士
通常，全日制或非全日制学习两年，但全日制学习也可以在一年内完成。课程由八个为期一周的模块组成，每个模块有 40 小时的接触时间，另外还有 110 小时的远程教育工作。成功完成所有模块后，将进行论文项目，论文项目也可以与模块同时进行，具体取决于时间安排。每个模块有 15 个学分，项目有 60 个学分（说明见附录 A）。
MGL 结构性票据计划基本招股说明书
根据本结构性票据计划（“计划”），麦格理集团有限公司（“MGL”）或可能加入计划并在适用的最终条款中指定的其他发行人（各称为“发行人”）可不时发行直接、无担保、非从属和无条件票据（“票据”）。可发行任何类型的票据，包括但不限于与特定指数或一篮子指数相关的票据（“指数挂钩票据”）、特定股票证券或一篮子股票证券（“股票挂钩票据”）、特定货币或一篮子货币（“外汇挂钩票据”）、特定商品或一篮子商品（“商品挂钩票据”）、特定基金或一篮子基金（“基金挂钩票据”）或参考实体或一篮子参考实体的信贷相关的票据（“信贷挂钩票据”）。票据也可能计息。每期票据均将按照本文件所载的条款发行，这些条款与第 131 至 194 页（含）“票据条款和条件”（“票据条件”或“条件”）和第 257 至 446 页（含）任何适用的附加条款和条件（与票据条件合称为“基本条件”）中与该等票据相关的条款以及适用的最终条款（含）中载列的附加条款发行。
krylov-levenberg-marquardt算法用于结构化塔克张量分解
其中x是一个固定的高矩阵，而ϑ是新的向量参数。例如，我们可以促进对称或部分对称分解，例如a = b = c或a = b。在前一种情况下，我们可以定义ϑ = [vec（k）; vec（a）]。另一个示例是对某些或所有因素矩阵或核心张量k强制执行toeplitz结构。以这种方式，例如，有可能构建低级张量反卷积[31]，平行因子，具有线性脱位（Paralind）[33] [33]或具有线性约束（Candelinc）的典型分解[34]。在[10]和Tensorlab中使用了类似的技术。有很多可能性，并且它们在矩阵X上都不同。请注意，以某些核心张量元件固定至零的模型是本小节中考虑的线性转换的一种特殊情况。
网络合同 DES 结构化药物审查
NICE 药物优化 - NG5 20151 将 SMR 定义为：“对个人药物进行严格审查，目的是：1. 与个人就治疗达成一致 2. 优化药物影响 3. 尽量减少药物相关问题 4. 减少浪费。”（以及环境影响 - NHS 长期计划）。以下内容不算作完整的临床药物审查，但可作为药物审查过程的一部分使用： 对药物清单进行技术检查或整理药物记录，例如从重复或剂量优化中删除未请求的项目 切换到处方项目 将药物“关联”到“问题” 重新授权重复清单或审查个别药物/疾病，而不审查上述所有药物 询问患者“其他一切还好吗？”咨询结束时 MUR，即社区药剂师进行的药物使用审查 请参阅我们的 BLMK 药物优化网站，获取有关 SMR 流程的进一步指导，包括 Arden 的 SMR 模板指南和养老院药房技术人员对养老院 SMR 流程的支持/意见：https://medicines.blmkccg.nhs.uk/categories/care-homes/care-homes-structured-medication- reviews/
电池电极毛刺检查数字显微镜
并非每个国家都可以使用所有产品。将产品用于医学诊断，治疗或治疗目的可能受到地方法规的限制。请联系您当地的蔡司代表以获取更多信息。en_41_012_255 | CZ 10-2021 |设计，交付范围和技术进度如有更改，恕不另行通知。| ©Carl Zeiss显微镜GmbH
NeuroMorse：用于神经形态计算的时间结构化数据集
神经形态工程旨在通过模仿大脑的有效处理来推动计算，其中数据被编码为异步时间事件。这消除了对同步时钟的需求，并在不存在数据时最小化功耗。但是，神经形态算法的许多基准主要集中在空间特征上，忽略了大多数基于序列任务的时间动力学。此差距可能导致评估无法完全捕获神经形态系统的独特优势和特征。在本文中，我们提出了一种旨在基准神经形态学习系统的时间结构化数据集。Neuromorse将英语的前50个单词转换为暂时的摩尔斯密码峰序列。尽管仅使用两个输入尖峰通道来用于摩尔斯点和破折号，但通过数据中的时间模式对复杂的信息进行了编码。所提出的基准在多个时间尺度上包含特征层次结构，这些时间尺度测试了神经形态算法将输入模式分解为空间和时间层次结构的能力。我们证明，使用线性分类器对我们的训练集进行挑战，并且使用常规方法很难识别测试集中的关键字。NeuroMorse数据集可在10.5281/Zenodo.12702379上获得，我们的随附代码在https://github.com/jc427648/neuromorse上获得。
量子密码学
固态等离子体Wakefield加速度最近引起了人们的关注，作为在1台电视/m或以下[1，2]下达到前所未有的超高加速度梯度的可行替代方案。在这种情况下，纳米制造技术的最新进展[3]开辟了具有具有不均匀性能的结构化等离子体的可能性。例如，碳纳米管（CNT）束和多层石墨烯的利用[4]具有产生稳定的等离子体的巨大潜力，其电子密度达到10^24 cm^-3，即比常规气体血浆高的数量级。作为新的合作努力的一部分，称为NanoACC（纳米结构在加速器物理学中的应用），我们进行了粒子中的粒子（PIC）模拟，以研究利用CNT阵列的激光驱动和光束驱动的预电目标激发。我们的结果证实了在电视/m量表上获得韦克菲尔德的成就。此外，我们已经观察到现象，例如自注射，次秒束形成以及微米尺度靶标内电子的加速，导致动力学能量约为10 meV。这些发现为操纵带电的粒子梁的有希望的可能性开辟了可能性，从而塑造了紧凑的加速器设计和辐射源的未来。此外，通过有效控制目标结构，固态等离子体在提取相关的束参数方面具有高度的可调性。在本文中，我们介绍了纳米ACC合作进行的研究概述，并讨论未来的实验计划以及潜在的应用。
真实的共聚焦恢复结构的照明显微镜...
摘要。结构化照明显微镜（SIM）是一种已建立的光学超级分辨率成像技术。但是，基于广场图像采集的常规SIM通常仅限于可视化薄细胞样品。我们提出，将一维图像恢复和结构化照明组合在正交方向上，以实现超分辨率，而无需旋转照明模式。因此，图像采集速度提高了三倍，这也有益于最大程度地减少光漂白和光毒性。通过在系统中包括共聚焦缝隙来显着抑制聚焦背景和相关噪声，从而增强了厚厚的生物组织中的光学切片。随着所有技术改进，我们的方法捕获了小鼠脑组织样品中神经元结构的三维叠加图像堆栈的深度范围超过200μm。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123