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Onyx | Terahertz技术用于薄膜和2D材料的非接触电气表征 Thales Eric Belhaire 高精度放置 - 被动与主动对准... 发光光子学：«哇»效果 通过施加薄玻璃的光子系统包装（PSIP） 缩放光子集成和混合多... 的包装 Sara Pourjamal，VTT 使用光子连接和包装多核纤维... 镜头（FAML）到光子线键合（PWB） Micro-Optics Datacom的促成技术 Martin Hermatschweiler，首席执行官兼联合创始人9月... Katharina Jag-Lauber系统工程师08。2024年10月8日，Quantum Effectes 机器学习驱动激光束表征
在半导体和高级材料行业中需要使用非接触式和非毁灭性工具，以表征散装，薄膜和2D材料的电气性能。
高山草原的术语主动恢复策略
结果：土壤有机碳（SOC）的增加程度增加，而在所有综合恢复措施下，可用的营养素均降低。单独播种，与受精，SOC大大增加，草地植被状况的改善和增强的草地生产率。在将牲畜从牧场中转移出来45天的综合恢复度量下，谷氨科的地上生物量和地上生物量增加了（T4）。冗余分析表明，草地植被特征，SOC和可用钾之间存在很强的相关性。考虑到土壤和植被因素，短期结果表明，T4HAD的组合措施对草地恢复是最明显的积极影响。
5。使用可再生能源的被动和主动系统
5.1。被动系统被动系统是用于建筑物中太阳能和风能的最古老系统。在这些系统中，重要的是优化太阳辐射的影响（Özdemir，2005年）。通过被动太阳系提供加热，冷却，通风和照明；通过被动风系统冷却和通风。被动太阳系应用可以用作冬季，自然通风和夏季冷却的热量增加。被动系统是通过计划阶段的计划决策和材料实现的。在这些系统中，通过使用一个或多个变速箱，运输和辐射路径收集，存储并分布到建筑物的墙壁，窗户和屋顶组件的太阳光线（Gültekin和Demircan，2017年）。
主动释放-Aukus
6。澳大利亚官员已安排在这些宣布之前向新西兰简要介绍。公告可能涵盖澳大利亚将要获得哪种类型的潜艇，在哪里以及如何构建这些潜艇，可能的总体成本以及实现这一目标的时间表。澳大利亚还可能会解决有关其现有柯林斯级潜艇退休与新核电潜艇舰队服务之间的能力差距的问题。虽然Pillar预计Aukus之一将成为三边公告的主要重点，但也可能有更多有关支柱第二的细节，以及如何提出这一点。
生物囊膜的主动和被动矿化...
1口腔生物学系，维也纳医科大学大学牙科诊所，奥地利1090年； caroline7_k@hotmail.com（k.a.a.a.）; layla.panahipour@meduniwien.ac.at（L.P.）2 Karl Donath硬组织和生物材料研究实验室，维也纳医科大学牙科诊所，奥地利1090，奥地利维也纳； patrick.heimel@trauma.lbg.ac.at（P.H.）; stefan.tangl@meduniwien.ac.at（S.T。）; stefan.lettner@meduniwien.ac.at（S.L.）; carina.kampleitner@meduniwien.ac.at（C.K。）3奥地利维也纳1090号组织再生的奥地利集群4路德维希·鲍尔茨曼创伤学院，与AUVA合作研究中心，奥地利维也纳维也纳1200号，奥地利维也纳大学诊所，奥地利1090 Vienna，奥地利1090 Vienna，奥地利，奥地利，奥地利1090; ulrike.kuchler@meduniwien.ac.at 6牙科医学院牙科医学学院，伯尔尼大学3010，瑞士伯尔尼 *通信：Reinhard.gruber.gruber@meduniwien.ac.at3奥地利维也纳1090号组织再生的奥地利集群4路德维希·鲍尔茨曼创伤学院，与AUVA合作研究中心，奥地利维也纳维也纳1200号，奥地利维也纳大学诊所，奥地利1090 Vienna，奥地利1090 Vienna，奥地利，奥地利，奥地利1090; ulrike.kuchler@meduniwien.ac.at 6牙科医学院牙科医学学院，伯尔尼大学3010，瑞士伯尔尼 *通信：Reinhard.gruber.gruber@meduniwien.ac.at
贪婪主动学习策略分析
标准模型（比如 PAC 框架）并未捕捉到标记数据和未标记数据之间的区别，而这种区别催生了主动学习领域，在主动学习中，学习者可以要求特定点的标签，但每个标签都需要付费。这些查询点通常从未标记的数据集中选择，这种做法称为基于池的学习 [10]。目前也有一些关于人工创建查询点的研究，包括大量理论成果 [1, 2]，但这种方法存在两个问题：首先，从实用角度来看，这样产生的查询可能非常不自然，因此人类很难进行分类 [3]；其次，由于这些查询不是从底层数据分布中挑选出来的，因此它们在泛化方面的价值可能有限。在本文中，我们重点关注基于池的学习。
明智的帮助：在家庭中积极主动和自适应机器人帮助的战略对手建模
尽管在日常任务中对弱势群体（例如，老年人，儿童和残疾人）的辅助技术有很大的需求，但对高级AID辅助解决方案的研究确实满足了他们的各种需求，这仍然很少。传统的人机互动任务通常需要机器来简单地帮助您对人类能力和感觉的细微差别，例如他们进行实践和学习的机会，自我改善感和自尊心。解决这一差距时，我们定义了一个关键而新颖的挑战智能帮助，旨在为各种残疾人的人提供积极主动而自适应的支持，并在各种任务和环境中提供动态目标。为了确定这一挑战，我们利用AI2- [32]来构建一个新的互动3D实体家庭环境，以完成智能帮助任务。我们采用了一个创新的对手建模模块，该模块对主要代理的能力和目标有细微的理解，以优化辅助代理人的帮助政策。严格的实验验证了我们的模型组件的功效，并显示了我们整体方法与已建立基线的优越性。我们的发现说明了AI所辅助机器人在改善弱势群体的福祉方面的潜力。
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
