XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中间层
2024 年第四季度和全年财务业绩
(1) 有关 2023 年非核心和不寻常项目的描述，请参阅 2023 年 10-K 表年度报告中的“管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”。 (2) 2024 年 12 个月包括 500 万美元的资产减值费用、400 万美元的遣散费和 900 万美元的工厂关闭费用，这些费用与计划关闭北美一家先进中间层工厂的溶剂型树脂生产线有关。此外，2024 年 12 个月还包括与此计划关闭相关的先进材料（“AM”）和添加剂和功能产品（“AFP”）部门的库存调整费用分别为 400 万美元和 300 万美元。 (3) 2024 年第四季度和 12 个月分别包括 600 万美元和 1200 万美元的增长和盈利能力改善计划。此外，2024 年第四季度和 2024 年 12 个月分别包括 400 万美元和 2100 万美元的遣散费，这是“其他”中报告的公司成本削减计划的一部分。 (4) 2024 年 12 个月包括先前剥离或非运营站点和产品线的环境和其他成本。
超流二极管效应、自旋扭矩和稳健零点
我们考虑三层 F 1 F 2 F 3 约瑟夫森结，它们在二维上是有限的，并且每个铁磁体 F i (i=1,2,3) 具有任意磁化强度。三层夹在两个 s 波超导体之间，它们具有宏观相位差∆ φ。我们的结果表明，当磁化具有三个正交分量时，超电流可以在∆ φ = 0 处流动。利用我们的广义理论和数值技术，我们研究了电荷超电流、自旋超电流、自旋扭矩和态密度的平面空间分布和∆ φ 依赖性。值得注意的是，当将中心铁磁层的磁化强度增加到半金属极限时，自偏置电流和感应二次谐波分量显著增强，而临界超电流达到其最大值。此外，对于很宽范围的交换场强度和方向，系统的基态可以调整为任意相位差 ϕ 0 。对于中间层 F 2 中的中等交换场强度，可以出现 ϕ 0 状态，从而产生超导二极管效应，从而可以调整 ∆ ϕ 以产生单向无耗散电流。自旋电流和有效磁矩揭示了半金属相中的长距离自旋扭矩。此外，态密度揭示了相互正交磁化配置的零能量峰的出现。我们的结果表明，这种简单的三层约瑟夫森结可以成为产生实验上可获得的长距离自偏置超电流和超流二极管效应特征的绝佳候选者。
使用...
a b s t r a c t被称为p-亚硝基苯酚（PNP）具有有毒特性，并在引入环境时具有相当大的自然降解性。因此，必须设计高效且安全的方法来删除PNP。当前的研究通过电化学沉积方法合成了具有SN-SB中间层的Mn-PBO 2电极。然后将制造的电极用于PNP的电催化氧化。高性能液相色谱（HPLC）测量了处理样品中PNP的残留物。从回归分析获得的结果确定，实验数据表现出与二阶多项式模型的最高水平。确定系数（R 2）确定为0.9960。此外，调整后的R 2（adj。r 2）发现值为0.9941，最后是预测的r 2（pred。r 2）值计算为0.9866。通过使用最佳条件，PNP的最大去除效率达到98.4％，其中包括初始PNP浓度2.0 mg l -1，强度为25 mA，氧化时间为40分钟。该过程的动力学遵循R 2 = 0.9892的伪一阶模型。这项研究证实，在阳极氧化过程中利用MN-PBO 2电极是去除PNP的有效且高效的方法。
cospar 2020 奖项
天体物理学的一大新领域是系外行星的研究。截至 2020 年 4 月底，已知有 4000 多个这样的天体。其中 2000 多个是由开普勒任务发现的，另有 2000 个候选天体尚待确认。开普勒任务对于了解我们在宇宙中的位置至关重要，如果没有威廉·博鲁茨基的聪明才智和奉献精神，开普勒任务就不会实现。在职业生涯早期，威廉就因建造光谱仪器来确定超高速冲击波的等离子体特性而出名。他开发了地球平流层和中间层的光化学模型，以研究一氧化氮和氟碳排放对臭氧的影响。他还研究了闪电的光学效率，并结合航天器观测结果，利用这些测量结果推断出行星大气中前生物分子的产生率。但探测恒星 80 ppm 的暗化是一项艰巨的任务，威廉和他的团队花了数年时间才让科学界相信这是一种寻找系外行星的可行方法。由此产生的开普勒任务的巨大成功充分证明了他的努力是值得的。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。
FY21-01 – 2020 年 10 月 30 日 本指南可供下载...
图 0-1. DoD AAF ...................................................................................................................................... 1 图 1-1. JCIDS 流程与 DAS 之间交互的说明 ........................................................................................ 3 图 1-2. 采购路径 ...................................................................................................................................... 6 图 3-1. ACAT 确定 ......................................................................................................................................... 18 图 3-2. MARCORSYSCOM 项目启动流程 ............................................................................................. 20 图 7-1 IGS 开发流程和职责 ............................................................................................................. 36 图 7-2. IMP 和 IMS 关系 ............................................................................................................................. 37 图 10-1 紧急能力采购 ............................................................................................................................. 45 图 10-2. JUON 和 JEON 的流程 ............................................................................................................. 46 图 11-1.中间层采购 ................................................................................................................................ 50 图 12-1：主要能力采购途径 .............................................................................................................. 51 图 12-2 硬件主导计划（DoDI 5000.02 图 7 模型 5） ........................................................ 53 图 12-3. DoN 要求/采购两步/七门流程 ............................................................................................. 59 图 13-1. 软件采购 ............................................................................................................................. 63 图 13-2. 软件采购阶段 ............................................................................................................................. 63 图 14-1. 国防业务系统 ............................................................................................................................. 65 图 14-2. BCAC 阶段 ............................................................................................................................. 66 图 15-1. 服务采购 ............................................................................................................................. 67 图 18-1.在 CI 或 NDI 之间做出选择 ...................................................................................................... 77 图 20-1. USMC 规划和计划流程 ...................................................................................................... 81 图 25-1. 潜在风险、问题和机会来源概述 ...................................................................................... 99 图 25-2. 风险报告矩阵和标准 ...................................................................................................... 100
FY21-01 – 2020 年 10 月 30 日 本指南可从以下网址获取...
图 0-1。DoD AAF ................................................................................................................................. 1 图 1-1。JCIDS 流程与 DAS 之间交互的说明 ............................................................................. 3 图 1-2。采购途径 ............................................................................................................................. 6 图 3-1。ACAT 确定 ............................................................................................................................. 18 图 3-2。MARCORSYSCOM 计划启动流程 ............................................................................. 20 图 7-1 IGS 开发流程和职责 ............................................................................................. 36 图 7-2。IMP 和 IMS 关系 ............................................................................................................. 37 图 10-1 紧急能力采购 ............................................................................................................. 45 图 10-2。JUON 和 JEON 的流程 ............................................................................................................. 46 图 11-1。采购的中间层 ............................................................................................................. 50 图 12-1：主要能力采购途径 ...................................................................................................... 51 图 12-2 硬件主导计划（DoDI 5000.02 图 7 模型 5） ............................................................. 53 图 12-3。DoN 要求/采购两步/七门流程 ............................................................................. 59 图 13-1。软件采购 ............................................................................................................. 63 图 13-2。软件采购阶段 ............................................................................................................. 63 图 14-1。国防业务系统 .................................................................................................... 65 图 14-2。BCAC 阶段 ................................................................................................................ 66 图 15-1。服务采购 ................................................................................................................ 67 图 18-1。在 CI 或 NDI 之间做出决定 ............................................................................................. 77 图 20-1。美国海军陆战队规划和计划流程 ...................................................................................... 81 图 25-1。潜在风险、问题和机遇来源概述 .............................................................................. 99 图 25-2。风险报告矩阵和标准 .............................................................................................. 100
2024 年财务业绩发布
(1) 有关 2023 年第三季度和前九个月非核心和异常项目的描述，请参阅 2023 年第三季度 10-Q 表季度报告中的“管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”。 (2) 2024 年第三季度和前九个月包括 500 万美元的资产减值费用、400 万美元的遣散费和 900 万美元的场地关闭费用，这些费用与计划关闭北美一家先进中间层工厂的溶剂型树脂生产线有关。此外，2024 年第三季度和前九个月包括与此计划关闭相关的先进材料（“AM”）部门和添加剂和功能产品（“AFP”）部门的库存调整费用分别为 400 万美元和 300 万美元。 (3) 2023 年前九个月包括与关闭欧洲一家醋酸纤维纱制造工厂有关的 2300 万美元加速折旧。 (4) 2024 年第三季度和前九个月包括与增长和盈利能力改善计划相关的 600 万美元费用。此外，2024 年第三季度和前九个月分别包括 600 万美元和 1700 万美元的遣散费，作为企业成本削减计划的一部分。 (5) 先前剥离或非运营站点和产品线的环境和其他成本。
2020 年秋季简讯.pub
通常，大气中的氧气含量较高，而氮气更靠近地球表面。“多年来，大气科学家一直在研究氧气含量低于应有水平的情况，但我们发现了可能的原因，并揭示了比以往任何时候都更详细的信息，”科学学院物理与天文系博士生梅斯基塔说。这一突破性的发现由美国宇航局资助。它刊登在美国宇航局太阳物理学主页上，并于 2020 年 7 月 23 日发表在《地球物理研究杂志-空间物理学》上。该论文的标题为“在平静地磁条件下对静态稳定的高纬度中间层和低热层的中性剪切不稳定性进行现场观测”。克莱姆森研究小组发射了火箭，释放出一种无害气体作为造影剂，以照亮大气风型，从而对其进行拍摄。这项研究名为“超级水枪”活动，于 2018 年 1 月 26 日在阿拉斯加的 Poker Flat 研究区进行。“我们的测量是在距地球表面 65 英里的地方进行的，显示风速约为每小时 100 英里，”梅斯基塔说。“冲浪波”是风流相互卷入并在天空中形成波浪的戏剧性效果，这是开尔文-亥姆霍兹不稳定性 (KHI) 的结果。第 3 页继续
HUT：用于脑病变和肿瘤分割的混合 UNet 变换器
像 UNet 这样的监督式深度学习网络在分割脑部异常（如病变和肿瘤）方面表现良好。然而，这类方法被提出用于单模态或多模态图像。我们使用混合 UNet Transformer (HUT) 来提高单模态病变分割和多模态脑肿瘤分割的性能。HUT 由两个并行运行的管道组成，其中一个基于 UNet，另一个基于 Transformer。基于 Transformer 的管道在训练期间依赖于 UNet 解码器中间层中的特征图。HUT 网络采用 3D 脑容量的可用模态，并将脑容量嵌入体素斑块中。系统中的变压器提高了全局注意力和体素斑块之间的长程相关性。此外，我们在 HUT 框架中引入了一种自监督训练方法，以提高整体分割性能。我们证明，在中风后病变解剖追踪 (ATLAS) 数据集的单模态分割中，HUT 的表现优于最先进的网络 SPiN，Dice 得分高出 4.84%，Hausdorffi 距离得分高出 41%。HUT 在脑肿瘤分割 (BraTS20) 数据集的脑部扫描中也表现良好，并且比最先进的网络 nnUnet 的 Dice 得分高出 0.96%，Hausdorffi 距离得分高出 4.1%。