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营销、其他无形资产和美国 61 个行业的产出增长
3 (NAICS) 行业 5418（广告、公共关系和相关服务）。4 其次，我们通过每个行业从 NAICS 行业 5182、5415、5416 和 5419 的选定部分购买量来衡量其对其他营销服务的购买量，这些数据同样来自 IO 表。第三，我们根据美国劳工统计局 (BLS) 职业就业和工资统计 (OEWS) 收集的职业数据开发自营营销存量。我们遵循 Corrado 和 Hao (2014) 以及 Heys 和 Fotopoulou (2022) 将职业指标转换为自营存量。通过结合这三个来源的数据，我们为美国私营经济和每个行业制定了营销资产指标。本文的其余部分将购买广告、其他购买营销服务和自营营销的这些联合指标称为营销。
#17 人工智能和研究成果
当作者使用 ChatGPT 之类的工具时，应在输出注释中披露这一点。还应讨论改进人工智能工作所采取的步骤。如果后来发现使用了智能工具，则不这样做可能会损害输出的可信度。
在两个输入和两个输出方案中的一个以上量子随机性的实验认证
抽象的量子力学的引人注目的特性之一是钟形非本地性的出现。它们是该理论的基本特征，该理论允许两个共享纠缠量子系统的当事方观察到的相关性比古典物理学更强。除了其理论意义外，非本地相关性还具有实际应用，例如独立于设备的随机性生成，即使使用不受信任的供应商提供的设备获得了私人的不可预测数字。因此，确定可以使用一组特定的非本地相关性产生的可认证随机性的数量具有重大意义。在本文中，我们介绍了最近的贝尔型操作员的实验实现，旨在提供私人随机数，这些私人随机数与具有量子资源的对手相抵触。我们使用半明确编程在不依赖设备的场景中，就最小内侧面和von Neumann熵而言，在生成的随机性方面提供了较低的界限。我们比较了实验设置，这些设置提供了与Tsirelson接近事件发生率接近的贝尔违规行为，其设置的违规程度稍差，但事件速率较高。我们的结果证明了第一个实验，该实验从两方的二进制测量中证明了接近两个随机性。除了单轮认证外，我们还提供了使用熵积累定理的有限键协议来扩展量子随机性，并与现有解决方案相比显示了其优势。
基于级联多输出多级转换器和载波调制方案的混合储能系统的运行
人们要求储能系统在电网现代化过程中发挥主导作用 [1-4]。可再生能源 (RES) 的广泛应用以及工业过程的深度电气化对电网提出了重大挑战 [5-11]，而大量使用储能系统 (ESS) 可以缓解这一转变。然而，发电和配电中心等电力设施通常并未设计为包含储能，这会导致一些缺点。此外，由于电力电子主导的电网惯性减小，匹配发电和消费的复杂性日益增加 [2、12、13]。为了提高可控性、平稳需求响应、减少能源浪费和电网增强的需要，储能系统是现代电网中必不可少的资产 [13-17]。另一方面，储能系统在微电网概念中也至关重要，微电网概念经过几十年的发展，已经能够适应电网中快速变化的负载和发电机 [18-20]。利用电力电子技术将电力系统聚集成可控、可拆卸的块，可以实现可再生能源、储能系统和负载的分布式集成，并且独立于电网。因此，开发新型集成电力转换器和储能单元仍然是未来电力系统的关键方面之一。为了进一步提高储能系统的能力，可以将不同的储能技术组合成混合储能系统。通过混合超级电容器、电容器和电池，甚至非基于电力的储能机制，可以根据场景利用不同的特性，例如高能量和高功率密度 [21，22]。
可扩展的电池备份子系统，可调节输出
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可解释的输入输出隐藏的马尔可夫基于模型的深钢筋学习，用于预测涡轮扇击发动机
可以将预测性维护归类为（i）预后：预测失败并提前通知替换或修复（剩余使用寿命或简短的RUL通常用作预后方法，这是对设备或系统剩余寿命的估计，直到它变得无功能性[20]）; （ii）诊断：通过因果分析或（iii）主动维护来预测未来失败的实际原因：预测并减轻故障模式和条件发展之前[6]。虽然主动维护捕获了潜在失败的根本原因，但预测维护执行了整体数据分析，以确保安排的维护。在本文中，将在预测性维护涡轮增压引擎的背景下进行研究[4,18]。
DOC207139 - 混合 TCXO 高可靠性标准，LVDS 输出
4.1.6 可追溯性和同质性。除选项 D 外，所有设计谱系均有同质且可追溯至制造商单个晶圆的有源器件批次。扫描石英晶体可追溯至石英棒和高压釜批次的加工细节；但是，多个批次的未镀层晶体、底座和盖子可以组合成单个密封晶体制造批次。仅对于设计谱系 E 和 R，无源元件、晶体和材料可追溯至其制造批次。制造批次和日期代码信息应通过 TCXO 序列号记录每个组件和制造这些 TCXO 所用的所有材料。Microchip 定义的生产批次是所有已组装和制造为单个组的振荡器。具有单个批次日期代码的最大可交付数量为 100 个单位。超过 100 个单位的订单数量将以多个批次日期代码交付，交付间隔为 4 周。如果适用，每个生产批次将配备同质材料，然后将其分配到多个批次日期代码构建中以满足可交付订单数量。订购时，除非采购订单另有说明，否则将在生产批次中的第一个构建批次上执行 C 组检查、批次资格和/或 DPA。
AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。微控制器使用其校正算法计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），然后将其写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I2C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)；对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
对感知，所有权和输出的影响alicia guo
基于AI的虚拟助手越来越多地用于支持日常构想任务。这些代理中存在的值或偏差可以以隐藏的方式影响输出。它们也可能影响人们如何感知具有不同价值一致性的AI代理产生的想法，并导致对基于AI的工具的设计产生影响。我们探索了具有不同值对想法过程的AI代理的影响，以及用户对想法质量，所有权，代理能力和输出中存在的值的看法。我们的研究任务为180名参与者，针对具有不同价值的AI代理的一组问题进行了集思广益的解决方案。结果表明，基于价值对齐的自我评估没有显着差异；但是，脑stormig过程中产生的想法反映了AI的价值观。本论文强调了AI值和人类意识之间的复杂相互作用，为将来的AI支持的头脑风暴工具提出了仔细的设计考虑。
产出缺口估计的内在不确定性
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