XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不匹配
Oculus Rift 中的头部和显示器运动产生的矢量运动和晕屏现象
摘要 摘要 通过头戴式显示器 (HMD) 观看虚拟环境时，经常会出现晕动症。本研究检查了 vection（即虚幻的自我运动）和感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配是否会导致这种不良体验。观察者在通过 Oculus Rift HMD 观看立体光流时进行振荡偏航头部旋转。在 3 种对物理头部运动进行视觉补偿的条件下测量了 vection 和晕动症：“补偿”、“未补偿”和“反向补偿”。当 HMD 模拟较近的光圈时，发现 vection 在“补偿”条件下最强，在“反向补偿”条件下最弱。然而，在全视野曝光期间，这 3 种条件下的 vection 相似。晕动症在“反向补偿”条件下最严重，但在其他两种条件下并无不同。我们得出结论，感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配会严重导致晕动症。矢量和晕屏之间的关系较弱且显得复杂。
电力市场和电源弹性-NSF -PAR
对电源的破坏进一步加剧了差距。本文旨在阐明电力系统中的文献进步，重点是弹性与能源市场之间的相互作用。在本文的背景下，“弹性是能够承受并从故意攻击，事故或自然发生的威胁或事件中恢复的能力” [2]。这项检查的一个中间结果是揭示市场和电力系统弹性的交汇处的差距。由于温度意外的大量下降，得克萨斯州最近的停电持续了4天，因此激励了动机。具体来说，对供暖需求的电力需求突然增加和供应突然下降，尤其是在热资源中，由于需求大大超过了供应量。因此，许多发电厂关闭[3]。它是基于电力物理学的，它不允许供应和需求之间的不匹配，这是频率和电压在有限公差之内的先决条件。系统故障导致丧失了八十多人和数十亿美元的财产损失。尽管获得电力的途径是显着可靠的，但其交易的市场主要是精致的。市场操作与不断变化的网格之间的不匹配是时钟速度假设的一个经典示例，即系统必须
哺乳动物细胞中的耦合基因编辑
通过转染短单链寡脱氧核糖核苷酸（SSODN），可以将小基因组改变引入高精度的哺乳动物细胞中。ssodns在DNA复制过程中集成到基因组中，但是由DNA不匹配修复（MMR）易于检测所得的杂化，从而阻止了有效的基因修饰。我们以前已经证明，当Ssodn中的核苷酸不匹配是锁定的核酸（LNA）时，可以避免MMR的抑制作用。在这里，我们揭示了LNA修饰的SSODN（LMOS）并未作为哺乳动物细胞中的完整实体整合，而是在靶杂交之前和之后被严重截断。我们发现，LMO的5'-arm臂中的单个额外（非LNA修饰）突变影响靶向效率，并激活了MMR途径。相比之下，3'-ARM中的其他突变不会影响靶向效率，并且不受MMR的影响。甚至更引人注目的是，3'-arr中的同源性在很大程度上是有效靶向的，暗示了大量的3'末端修剪。我们提出了一个在包括LMO降解的哺乳动物细胞中LMO指导基因修饰的精制模型。
扎实的课程学习 - 乔治梅森大学计算机科学系
摘要 — 机器人强化学习 (RL) 的真实世界数据成本高昂，导致了模拟器的广泛使用。尽管人们为构建更好的模拟器动力学模型以匹配现实世界进行了大量工作，但模拟和现实世界之间还有另一个经常被忽视的不匹配，即可用训练任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配，这些技术会自动改变模拟任务分布，而不考虑其与现实世界的相关性。考虑到这些挑战，我们认为机器人 RL 的课程学习需要以现实世界的任务分布为基础。为此，我们提出了基于课程的学习 (GCL)，它将课程中的模拟任务分布与现实世界相结合，并明确考虑赋予机器人的任务以及机器人过去的表现。我们使用 BARN 数据集在复杂的导航任务上验证了 GCL，与最先进的 CL 方法和人类专家设计的课程相比，成功率分别提高了 6.8% 和 6.5%。这些结果表明，GCL 可以通过在自适应课程中将模拟任务分布与现实世界相结合，从而提高学习效率和导航性能。
Korlan USB2CAN 用户指南
120 Ω 特性阻抗双绞线电缆必须以相同值的阻抗端接，以尽量减少因阻抗不匹配而产生的反射波。不良端子可能导致信号反射，并且所连接 CAN 节点（CAN 接口、控制设备）的收发器可能无法工作。USB2CAN 没有内部端接。设备必须在端接的 CAN 总线上使用。
接地课程学习
摘要 - 机器人增强学习（RL）的实际数据的高成本导致模拟器的广泛使用。尽管在建立更好的动态模型方面为模拟器与现实世界匹配，但在模拟与现实世界之间存在另一个经常被忽视的不匹配，即可用培训任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配，从而在不考虑其与现实世界的相关性的情况下自动改变了模拟任务分布。考虑到这些挑战，我们认为机器人的课程学习需要基于现实世界的任务分布。为此，我们提出了扎根的课程学习（GCL），该课程将课程中的模拟任务分布与现实世界保持一致，并明确考虑了对机器人的任务以及机器人过去的执行方式。我们使用谷仓数据集在复杂的导航任务上验证GCL，与州专家设计的状态CL方法和一项课程相比，成功率高6.8％和6.5％。这些结果表明，GCL可以通过接地自适应课程中现实世界中的模拟任务分布来提高学习效率和导航性能。
伊利诺伊州杜佩奇县 - 经济概述
来源：截至2021q2起的JobSeq®数据，除非另有说明要注意：数字可能不会因舍入而汇总。1。基于四分之三移动平均线的数据，除非另有说明。2。工资数据截至2020数据表示在所选区域的最后三十天内在线广告中发现的广告；数据代表一个抽样而不是完整的帖子宇宙。广告缺乏邮政编码信息，但指定一个地方（城市，城镇等）可以在该分析中的查询中最大的就业机会分配给邮政编码。由于替代性县分配算法，此分析中的AD计数可能与RTI中所示的不匹配（在弹出窗口广告列表中也不匹配）。职业就业数据是通过行业就业数据和估计的行业/职业组合估算的。行业就业数据来自劳工统计局提供的就业和工资的季度人口普查，目前通过2021Q1进行更新，必要时估算到2021q2的初步估计。按职业工资截至2020年，由BLS提供，并在必要时估算。预测就业增长使用了适用于区域增长模式的劳工统计局的国家预测。
附录 J：付款人计划代码 Web 服务
验证 Auth 中是否存在 serviceGroup 和 serviceCode 以进行 LTC 匹配验证：调用 LTC Auth 服务并验证 serviceGroup 和 serviceCode 组合是否对返回的 auth 段有效。如果该客户端没有 auth，或者 auth 与 serviceGroup/serviceCode/Date 不匹配，则系统会抛出验证错误消息验证错误消息：此客户端无有效授权。
探索经济增长与...之间的关系
经济增长与结构性失业之间的关系复杂而多面。结构性失业是指工人的技能和资格与经济体内现有就业机会的要求长期不匹配。它的发生是由于技术进步、行业结构变化和消费者需求变化等因素。另一方面，经济增长是指经济体内商品和服务总产量随时间的增长。它通常通过国内生产总值 (GDP)、就业率和生产率等指标来衡量。