XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System五层
基于虚拟网络架构的天空地一体化多域网络资源编排：一种DRL方法
摘要 传统地面无线通信网络由于部署、覆盖和容量问题无法为智能交通系统（ITS）等人工智能（AI）应用提供高质量服务，天空地一体化网络（SAGIN）成为业界的研究热点。与传统无线通信网络相比，SAGIN更加灵活可靠，覆盖范围更广，无缝连接质量更高。但由于其固有的异构、时变和自组织特性，SAGIN的部署和使用仍然面临巨大挑战，其中异构资源的编排是关键问题。基于虚拟网络架构和深度强化学习（DRL），将SAGIN的异构资源编排建模为多域虚拟网络嵌入（VNE）问题，提出一种SAGIN跨域VNE算法。对SAGIN的不同网络段进行建模，并根据SAGIN的实际情况和用户需求设置网络属性。在深度强化学习中，代理由一个五层策略网络充当。我们根据从SAGIN中提取的网络属性构建特征矩阵，并将其作为代理的训练环境。通过训练可以得出每个底层节点被嵌入的概率。在测试阶段，我们根据此概率依次完成虚拟节点和链接的嵌入过程。最后，我们从训练和测试两个方面验证了算法的有效性。
http://jaet.journals.ekb.eg 使用迁移从 MRI 图像中自动检测脑肿瘤
早期成功检测脑肿瘤对改善患者治疗和生存起着重要作用。由于临床上通常会生成大量图像，因此手动评估磁共振成像 (MRI) 图像是一项非常困难的任务。因此，需要使用计算机辅助诊断 (CAD) 系统进行早期检测并将脑肿瘤分类为正常和异常。本文旨在设计和评估近年来为图像分类提出的卷积神经网络 (CNN) 迁移学习的最新性能。对五种不同的著名 CNN 进行了五种不同的修改，以了解最有效的修改。对每个架构应用了五层修改和参数调整，为脑肿瘤检测提供了一种新的 CNN 架构。大多数脑肿瘤数据集只有少量图像来训练深度学习结构。因此，在评估中使用两个数据集来确保所提结构的有效性。首先，来自 RIDER Neuro MRI 数据库的标准数据集，包括 349 张脑部 MRI 图像，其中 109 张正常图像和 240 张异常图像。其次，收集了 120 张脑部 MRI 图像，其中包括 60 张异常图像和 60 张正常图像。结果表明，提出的 CNN 迁移学习与 MRI 可以学习脑肿瘤的重要生物标志物，然而，获得的最佳准确度、特异性和灵敏度均为 100%。
皮姆利科社区规划 2021-2040 报告
1. 简介和背景 皮姆利科街区规划 2021-2040 1.1 皮姆利科位于伦敦市中心威斯敏斯特市内。街区规划区大致呈三角形，西边以维多利亚车站和铁路线为界，东北边以沃克斯豪尔桥路为界，南边以泰晤士河北岸为界。西南边卢普斯街和格罗夫纳路之间的区域，即丘吉尔花园所占的区域，不属于街区区域，如地图 1 所示。 皮姆利科的特色始于 19 世纪，当时建筑大师和企业家托马斯·库比特在现有的沃里克路、卢普斯街和塔克布鲁克街周围的沼泽地上修建了网格状街道。该开发项目为后乔治亚风格，主要由联排住宅组成，其建筑特色不断重复，尤其是门框和窗户。屋顶大多隐藏在护墙后面，护墙线沿着露台连续。1.2 住房的建造规模反映了十九世纪的社会结构。在埃克莱斯顿广场、沃里克广场和圣乔治广场周围，为较富裕的居民建造了大量带地下室的五层住宅。街道上住着较为简朴的住所，大多是 2 或 3 层的三居室住宅
背景
关于中央图书馆改造项目 中央图书馆将进行大规模改造，以满足客户日益增长的需求和不断变化的业务重点。此次改造将推动图书馆成为激发读写能力、创造力和终身学习的城市社区的重要组成部分。所有五层的公共和员工空间，包括玻璃馆、通风廊和 Noel Ryan 礼堂都将参与改造。这是中央图书馆自 1991 年开放以来首次大规模改造。中央图书馆将于 2021 年 3 月 20 日对公众关闭。施工计划于 2021 年 4 月开始。图书馆将于 2023 年重新开放。为纪念前市长 Hazel McCallion 诞辰 100 周年以及她数十年来为密西沙加服务的贡献，密西沙加市将把中央图书馆更名为 Hazel McCallion 中央图书馆。新名称将于 2021 年 2 月 10 日在市议会会议上正式公布。 改造亮点 在改造期间，现有建筑内将增加约 28,000 平方英尺的公共空间，并计划在俯瞰庆典广场的四楼增加 6,000 平方英尺的辅助空间。客户将能够浏览和借阅数千本新书、DVD、视频游戏等。新设施将满足 AODA 要求，提供无障碍通道。更新的供暖、通风和空调系统将提供增强的空气流通和舒适度。
2016 年 5 月 16 日
2009 年 8 月 1 日，一场灾难降临到 Krsek 家头上，一阵狂风将阿尔伯塔省卡尔加里市一栋 18 层在建建筑的金属屋顶材料吹落。狂风吹落致 3 岁的 Michelle Kresk 死亡，当时她正与家人在人行道上行走。卡尔加里市规划和发展部问题管理协调员 Cliff de Jong 说，这次事件“给建筑业敲响了警钟”，该市决定采取行动加强建筑工地附近的公共安全。第二年，卡尔加里与 RWDI 咨询工程师和科学家公司（以超级摩天大楼和大跨度桥梁风力工程师而闻名）签订了合同，由他们创建、维护和管理一个提前 48 小时发出的阵风预警系统。自 2012 年起，五层或以上建筑的承包商需要支付额外费用才能使用预报系统，这是他们获得许可证的条件。包括市政府在内的用户会收到电子邮件提醒，并可以通过互联网全天候查看预报。承包商有时间确保场地安全并推迟高风险的吊装作业。RWDI 每年由市政府支付报酬，它击败了气象预报员，赢得了这份合同，因为它的系统提供针对场地、高度甚至设备的阵风预报。RWDI 称该系统为尖端系统
采用玻璃微加工技术研制的 W 波段共馈空心波导缝隙阵列天线
吴亚祥 1,2 ，余田 3 ，张淼 1,2 ，余大全 3 ，广川二郎 4 ，刘庆火 5 1 厦门大学深圳研究院，深圳 518057，中国，miao@xmu.edu.cn* 2 厦门大学电磁学与声学研究所，厦门 361005，中国，miao@xmu.edu.cn* 3 微电子与集成电路系，厦门，中国。 4 东京工业大学电气电子工程系，日本东京。 5 杜克大学电气与计算机工程系，美国达勒姆。 摘要 - 本文提出了一种采用玻璃微加工技术设计的 W 波段 16×16 单元共馈空气填充波导缝隙阵列天线。该天线由五层玻璃晶片层压而成。创新性地采用玻璃通孔（TGV）技术制作各层，该技术通过激光诱导深刻蚀工艺实现，并已初步应用于先进封装领域。根据湿法刻蚀工艺，在玻璃晶圆设计时考虑了10°的锥角。除了对天线进行电磁分析外，还对其力学和热学特性进行了仿真分析，以确保玻璃晶圆键合成功。实验结果表明，在中心频率94 GHz处天线增益为30.3 dBi，在W波段，当天线增益高于30 dBi时，带宽为13.3%。
CITE-- 塞内卡学院
位于圣力嘉学院纽纳姆校区的五层创新、科技与创业中心 (CITE) 不仅改变了多伦多芬奇大道东的面貌，也清晰地体现了学院对创新、科技和创业的一贯承诺。这座先进的设施由 Perkins and Will 建筑事务所设计，将应用研究、专业培训和创业活动融为一体。该建筑采用最新技术以减少碳足迹，是圣力嘉学院校内孵化器 HELIX（向公众开放）的所在地，并拥有最先进的设施来提升学生的学习体验。建立 CITE 的想法早在 2015 年就有了，当时联邦和省级资金开始用于发展教育机构。圣力嘉学院校园非常拥挤，需要一座朝南面向芬奇大道的门户建筑。幸运的是，我们有一个团队将此视为一个机会，可以扩大我们的企业孵化能力，并增加我们在学院的应用研究、创新和创业活动，”塞内卡主要资本项目总监 Angelo Miranda 解释道。新建筑的选址——塞内卡能够收回的以前破旧的停车场——给团队带来了一些挑战，包括总承包商 EllisDon Corporation，正如 Miranda 所解释的那样：“停车场位于 Finch Avenue 以下约 20 到 30 英尺处，这意味着土壤受到了污染，因为它暴露在无数年倾倒在那里的径流和盐中
基于客观监督机器学习的生物神经元网络分类和推理
摘要：生物神经元类型和网络的分类对全面了解人类大脑的组织和功能提出了挑战。在本文中，我们使用监督机器学习解决方案，基于神经元通信的属性，开发了一种新的生物神经元形态和电类型及其网络的客观分类模型。与现有的神经信息学方法相比，这种方法具有优势，因为从脉冲序列中获得的与神经元之间的相互信息或延迟相关的数据比传统的形态数据更丰富。我们从蓝脑计划现实模型中构建了两个名为 Neurpy 和 Neurgen 的各种神经元回路的开放式计算平台。然后，我们研究了如何对皮质神经元回路进行网络断层扫描，以对神经元进行形态、拓扑和电分类。我们提取了 10,000 个网络拓扑组合的模拟数据，其中包含五层、25 个形态类型（m 型）细胞和 14 个电类型（e 型）细胞。我们将数据应用于几种不同的分类器（包括支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林和人工神经网络）。我们实现了高达 70% 的准确率，使用网络断层扫描推断生物网络结构的准确率高达 65%。使用神经元通信数据，可以通过级联机器学习方法实现生物网络的客观分类。在使用的技术中，SVM 方法似乎表现更好。我们的研究不仅有助于现有的分类工作，还为未来使用脑机接口设定了路线图，即在体内客观分类神经元作为大脑结构的传感机制。
NASA 戈达德热技术概述 2022
• 詹姆斯韦伯太空望远镜 (JWST) 是一款主要用于进行红外天文学研究的太空望远镜。它是有史以来发射到太空的最强大的望远镜，其红外分辨率和灵敏度大大提高，可以观测到哈勃望远镜无法观测到的古老、遥远和暗淡的物体。 • 美国国家航空航天局 (NASA) 与欧洲航天局 (ESA) 和加拿大航天局 (CSA) 合作领导了 JWST 的研发。美国宇航局戈达德太空飞行中心 (GSFC) 负责管理望远镜的研发，巴尔的摩的太空望远镜科学研究所运营 JWST，主承包商是诺斯罗普·格鲁曼公司。 • WST 的主镜由 18 个镀金铍制成的六角形镜面部分组成，组合起来形成一个 6.5 米（21 英尺）[23] 直径的镜子，而哈勃的镜子直径为 2.4 米（7.9 英尺）。这使韦伯望远镜的集光面积大约是哈勃望远镜的 6.25 倍（25.37 平方米 vs. 哈勃望远镜的 4.0 平方米）。与在近紫外、可见光和近红外（0.1-1.0 微米）光谱中进行观测的哈勃望远镜不同，詹姆斯·韦伯望远镜将在较低的频率范围内进行观测，从长波可见光（红色）到中红外（0.6-28.3 微米）。 • 望远镜必须保持极冷，低于 50 K（-223 °C；-370 °F），才能在不受其他热源干扰的情况下观察红外微弱信号。它部署在靠近日地 L2 拉格朗日点的太阳轨道上，距离地球约 150 万公里（930,000 英里），其五层风筝形遮阳板可保护它免受太阳、地球或月球的加热。 • 它于 2021 年 12 月搭乘欧空局的阿丽亚娜 5 号火箭从法属圭亚那库鲁发射升空。
“使用拓扑设计的3D介电纳米纳米式天线增强纳米级手性增强”的补充信息”
拓扑优化图1（a）描绘了TO的物理模型。拓扑设计空间由400×400×100 nm 3的矩形区域定义，这是测量1的较大电磁场模拟区域的一部分。1 µm×1。1 µm×600 nm。在设计空间下方放置了100 nm厚的SIO 2底物。使用具有高斯模式的R -CPL使用几乎薄的透镜（Na 0.25），以垂直角度将其定向到底物表面上。位于底物表面上的梁腰部在底物表面的直径为982 nm。波长为532 nm，距离基板的光源位于420 nm。tio 2被选为设计材料，其折射率为2。51185 + 0。01128 i在设计波长处，通过椭圆测量法对通过原子层沉积制备的118 nm厚的TIO 2膜进行了实验测量。有限差频域法被用作麦克斯韦求解器[17，40]。用4 nm cu-bic网格离散模拟区域，将最外面的五层分配为完美匹配的层，该层吸收了仿真空间内单个对象散射的电磁场。在TO框架内，配偶的介电函数桥接了设计材料E R和周围空气介质（E 0）的值，形成为E R = E 0 +ρ（E M-e 0）。在这里，设计变量ρ是连续的真实标量，范围为0至1。文献[16，40]中记录了TO的更多细节。我们的设计变量的初始值被设置为随机数字，均匀跨越0.5至0.7。我们采用了基于梯度的优化算法将设计值ρ向0或1驱动，其中ρ= 1的分布代表优化的结构。另外，为了鼓励设计变量的二线化，我们使用sigmoid函数实现了一种投影过滤方法。计算是在具有NVIDIA TESLA V100 SXM2（32 GB）的GPU节点上进行的。