XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtemporal
解决额外性、地理和时间相关性的可行方法
• 欧盟委员会应考虑在 2025 年之前免除非生物来源的可再生燃料 (RFNBO) 生产商的额外性证明。2025 年，委员会和相关利益相关者应评估实现 H2 战略 2024 年 6GW 和 2030 年 40GW 目标的进展情况。 • 成员国 (MS) 应承担提供额外可再生电力 (RE) 容量的责任，设定专门的 RE 目标用于 RFNBO 生产。 • 应允许 RFNBO 生产商从削减的可再生电力中生产可再生氢。 • 接受原产地保证和电力购买协议 (PPA)，以证明用于生产氢气的电力的可再生特性。 • 承认可再生氢创造的需求完全是可再生能源，而不是化石能源。所有可再生氢生产商都需要证明可再生能源的来源。
具有生物拟合的SNN模型的时间学习
这项工作旨在比较这三种SNN模型的模型保真度和学习绩效。用于体外生活神经网络的实验数据用于首先拟合这三个模型的参数。一种自动拟合工具用于匹配体外神经元和建模神经元的精确尖峰时序。alif和Adex可以比LIF更好地与生物神经元的尖峰时间匹配。然后将拟合模型在延迟任务上进行比较，在延迟任务中，网络需要输出最近输入网络中的值。为了计算延迟任务，使用神经工程框架（NEF）来实现Legendre内存单元。使用ALIF在延迟任务上证明了良好的性能，这表明在体外生活神经网络上实施算法的可能性。这项工作提出了一个新的神经元参数拟合
时间相干性降低的数字全息实验
摘要。为了模拟多纵向模式和中心频率快速波动的影响，我们分别使用了正弦相位调制和线宽加宽。这些效应使我们能够降低主振荡器激光器的时间相干性，然后我们将其用于进行数字全息实验。反过来，我们的结果表明，相干效率随条纹可见度二次下降，并且我们的测量结果与我们的模型一致，正弦相位调制的误差在 1.8% 以内，线宽加宽的误差在 6.9% 以内。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.59.10.102406]
量子光学中的时间模式：过去和现在 - NSF-PAR
摘要 我们回顾了量子光学中时间模式 (TM) 的概念，强调了 Roy Glauber 对其发展做出的关键性和历史性贡献，以及它们在量子信息科学中日益增长的重要性。TM 是正交的波包集，可用于表示多模光场。它们是光的横向空间模式的时间对应物，并发挥类似的作用——将多模光分解为分离统计独立自由度的最自然基础。我们讨论了如何开发 TM 来紧凑地描述各种过程：超荧光、受激拉曼散射、自发参量下转换和自发四波混频。可以使用非线性光学过程（例如三波混频和量子光学存储器）来操纵、转换、解复用和检测 TM。因此，它们在构建量子信息网络中发挥着越来越重要的作用。
神经网络是学习时间段的模型...
本文提出了一种新颖的学习方法，用于复发神经网络（RNN）专家模型的混合，该模型可以通过在专家之间动态切换来获取生成所需序列的能力。我们的方法基于使用梯度下降算法的最大似然估计。此方法类似于常规方法中使用的方法。但是，我们通过添加一种机制来改变每个专家的差异来修改似然函数。所提出的方法被证明是成功地学习了一组9个Lissajous曲线之间的Markov链切换，而常规方法会失败。根据所提出的方法的概括能力分析的学习绩效也被证明优于常规方法。随着添加门控网络，该提出的方法成功地应用于小型类人机器人的感觉 - 运动流，作为时间序列预测和生成的现实问题。©2008 Elsevier Ltd.保留所有权利。
分析Rajshahi的温度和降雨的时间变化
在全球范围内，全球变暖带来的气候变化正在引起严重的变形。Rajshahi坐落在孟加拉国的心脏地带，经历了自己独特的天气模式和环境动态。为了对Rajshahi的气候模式进行趋势分析，从孟加拉国气象部（BMD）获得了从1970年到2018年的广泛数据。这个全面的数据集涵盖温度和降雨量的每月平均值。MS Word，MS Excel，SPSS和地理信息系统（GIS）等工具用于探索统计分析并确定研究地点的趋势。调查结果表明，与降水水平持续下降，温度的升高可明显升高。最低温度的升级超过了最高温度。在1970年至2018年间，拉杰沙希的年平均温度表现出明显的向上轨迹，其特征是每年迅速升级为0.013°C。年度温度波动的速率分别为0.017°C和0.009°C，分别为最大和最小范围。在整个1970 - 2018年中，季风前，季风和季风季节的最高温度分别为0.019°C，0.036°C和0.006°C/年/年。从1990年到2018年，季节性的最高温度在整个冬季也显示出略有积极的趋势。在拉杰沙希（Rajshahi），年平均降雨量从1970年至2018年下降，速度为-1.0593毫米/年。Rajshahi的气候波动在年度和十年范围内都存在。冬季，季风前和季风季节的速率分别为0.008°C，0.018°C和0.016°C/年，季节性的最低温度显示出越来越高的趋势。冬季，季风前，季风和季风后季节显示，季节平均降雨量的趋势下降，季风季节显示年度最大的年减少（-2.509毫米）。在过去的十年（2000-2009）中，平均温度升高了0.0422°C，而平均降雨量降低了26.01毫米。
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
时间认知工作中的人机联合控制
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
运动皮层中精确时间模式的神经实现
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2022 年 4 月 27 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.04.27.489682 doi：bioRxiv 预印本