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[1]所有电池寿命索赔都是近似的，并且基于最佳实验室和网络条件下的内部测试。实际电池性能会因许多因素而异，包括产品配置和使用，软件，操作条件，无线功能，电源管理设置，屏幕亮度和其他因素。电池的最大容量自然会随时间和使用而降低。[2]收取数据声明是近似值，并基于最佳实验室下的内部测试。实际结果可能由于产品配置，使用，软件，操作条件和其他因素的差异而有所不同。
瑜伽7 2 in -1 14ill10-概述-Lenovo
[1]所有电池寿命索赔都是近似的，并且基于最佳实验室和网络条件下的内部测试。实际电池性能会因许多因素而异，包括产品配置和使用，软件，操作条件，无线功能，电源管理设置，屏幕亮度和其他因素。电池的最大容量自然会随时间和使用而降低。[2]收取数据声明是近似值，并基于最佳实验室下的内部测试。实际结果可能由于产品配置，使用，软件，操作条件和其他因素的差异而有所不同。
![arxiv：2410.07760v1 [Quant-ph] 2024年10月10日](/simg/f\f8731ec621e23c17ba58088cc548c988705ddb18.webp)
arxiv：2410.07760v1 [Quant-ph] 2024年10月10日
微腔中的半导体量子点是无法区分的单光子有效产生的绝佳平台。然而，它们在各种量子技术中的使用需要在紧凑的闭合循环冷冻机中进行控制的制造和集成，其中一个关键的挑战是将单个光子的效率和稳定提取到单式词中。在这里，我们报告了一种新的方法，用于确定性捏造的单光子来源。我们的技术允许源和纤维，对齐方式之间的纳米尺度对齐精度，从室温到2一直持续到2。4 K。 我们证明了该设备在近谐振光激发下使用G（2）（0）= 1的高性能。 3％，一个光子不可分割性为97。 5％，亮度为20。 8％。 我们表明，在单个冷却期间连续运行十个小时以上的连续运行时间稳定。 我们进一步确认设备性能不会被连续9个冷却温度周期降解。4 K。我们证明了该设备在近谐振光激发下使用G（2）（0）= 1的高性能。3％，一个光子不可分割性为97。5％，亮度为20。8％。我们表明，在单个冷却期间连续运行十个小时以上的连续运行时间稳定。我们进一步确认设备性能不会被连续9个冷却温度周期降解。
黑暗天空/光影响评估
表 5b：各地方当局属于各亮度类别的百分比 43 表 5c：各地方当局的最大和平均亮度值比较（纳瓦/厘米2/sr） 44 表 6a：环境分区系统（转载自 ILP GN01/21） 46 表 6b：使用 2022 年暗夜天空地图在南牛津郡和白马谷分配环境区域 49 表 C.1：零点校准点坐标（英国国家电网） 68
UJALA 改革小册子 small_size
国家需要一种耗电量更少、亮度更高、成本更低的照明设备。这种需求催生了 UJALA 计划。政府采取了必要措施来促进 LED 制造。政策也发生了变化。这降低了灯泡的价格，一旦人们体验到它的好处，需求也会增加。UJALA 计划昨天已经完成 5 年。全国已分发了超过 36 千万个 LED 灯泡，这让我们所有人都感到非常满意。
CO3 2025 计划摘要
人类很自然地会将来自不同感官的信息联系起来——这种现象称为跨模态对应。例如，我们会将高音调的声音与小而亮的物体联系起来，而不是与大而暗的物体联系起来。哺乳动物的类似关联表明了一种进化优势，可能有助于动物解读不完整的环境线索（例如，根据动物的叫声判断其大小、发出资源位置的信号）。然而，在非哺乳动物中的证据很少，限制了我们对这种现象进化起源的理解。为了填补这一空白，我们收集了两种非哺乳动物物种中不同跨模态关联的证据：陆龟（Testudo hermanni）和家鸡（Gallus gallus）。在陆龟中，我们报道了音调与大小的关联，最近又增加了自发音调与亮度关联的新证据。在小鸡身上，我们提供了空间亮度关联以及声音符号关联的证据，类似于人类将任意声音（例如“Bouba”或“Kiki”）与特定形状（圆形或尖形）配对的倾向。这些发现表明，跨模态关联并非哺乳动物所独有，可能反映了脊椎动物大脑中共同的组织原则。这项研究揭示了远亲物种之间的感知相似性，并支持跨模态关联在进化过程中得到保留的观点。此类机制可能会增强多感官整合，提高在不同环境中的适应性。
使用传统的深度学习技术和
随着脑组织中的细胞异常生长，肿瘤发生在大脑中。 由于大脑中的大量肿瘤是癌性的，因此可能会产生后果，直到病人死亡。 磁共振（MR）成像被广泛用作成像脑肿瘤的一种手段。 MR图像可以使用图像的纹理，对比度，亮度和边界信息来区分患病和健康区域。 以这种方式，可以通过找到脑肿瘤的形状，位置，大小和面积来制定疾病的治疗过程。 在这项研究中，使用深度学习和对K-均值进行分割的MR图像中脑肿瘤的检测。 由于研究的结果，检测到脑肿瘤的准确性为84.45％，灵敏度为95.04％。 研究提出了对脑肿瘤的检测和分割，并自动提取肿瘤区域。肿瘤发生在大脑中。由于大脑中的大量肿瘤是癌性的，因此可能会产生后果，直到病人死亡。磁共振（MR）成像被广泛用作成像脑肿瘤的一种手段。MR图像可以使用图像的纹理，对比度，亮度和边界信息来区分患病和健康区域。以这种方式，可以通过找到脑肿瘤的形状，位置，大小和面积来制定疾病的治疗过程。在这项研究中，使用深度学习和对K-均值进行分割的MR图像中脑肿瘤的检测。由于研究的结果，检测到脑肿瘤的准确性为84.45％，灵敏度为95.04％。研究提出了对脑肿瘤的检测和分割，并自动提取肿瘤区域。
空气冷却户外数字显示器的热建模
第 2 章背景和文献综述 7 2.1 背光单元配置 7 2.1.1 侧光式背光单元 8 2.1.1 直下式背光单元 8 2.2 户外数字显示器的热管理 10 2.2.1 主动和半主动冷却 11 2.2.2 开环和闭环冷却 12 第 3 章实验和模拟设置 16 3.1 模拟数据收集实验 16 3.1.1 55 英寸户外数字显示器的户外测试 16 3.1.2 防暴玻璃的真太阳测试 18 3.2 初始模拟设置和设置 18 第 4 章55 英寸户外数字显示器的模拟结果 26 4.1 3,500 尼特亮度结果 26 4.1.1危险户外环境 26 4.1.2 与户外测试的比较 29 4.2 6,000 尼特亮度结果 31 4.2.1 危险户外环境 32 4.2.2 与户外测试的比较 32 4.3 网格大小研究 35 4.4 网格技术效果 39 4.5 模拟包比较 40 第 5 章使用比尔定律和间隙调整效应对 LCD 进行模拟改进 44 5.1 防暴玻璃辐射特性测试 44 5.2 防暴玻璃中的热负荷重新分配 46 5.2 热负荷重新分配和改进的模拟结果 49
使用灰水平共同出现矩阵（GLCM）方法
摘要：目的：研究的目的是定量评估微针中疗法在减少皮肤变色方面的有效性。使用灰级共同出现矩阵（GLCM）方法分析结果。材料和方法：研究了12至68岁的12名女性前臂（7×7厘米）的皮肤。使用含有12％抗坏血酸的制剂的皮肤化剂进行微针中疗。每位志愿者都接受了一系列四个微针中疗治疗。使用图像分析和处理方法对治疗的有效性进行了量化。在一系列化妆程序之前和之后，以交叉极光拍摄了一系列临床图像。然后，通过确定灰级共发生矩阵（GLCM）算法的参数来分析处理的区域：对比度和同质性。结果：在图像预处理期间，将志愿者的临床图像分为红色（R），绿色（G）和蓝色（B）通道。与手术前拍摄的照片相比，手术后拍摄的照片显示出皮肤亮度的增加。治疗后皮肤亮度的平均增加为10.6％，GLCM对比度的平均下降为10.7％，平均同质性增加了14.5％。基于分析，在RGB量表的B通道中进行的测试中观察到GLCM对比度的最大差异。随着GLCM对比的减少，术后同质性的增加为0.1，为14.5％。
