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World File Search System伪数
伪映射和离子插入材料
随着17和18世纪的蒸汽发动机的进化，人类能源消耗的首次变化以及1700年代中期的托马斯·纽康（Thomas Newcomen）和詹姆斯·瓦特（James Watt）的突破引起了现代蒸汽机的突破。在不到一个世纪的时间里，煤炭用于供暖，为蒸汽机供电和发电。随着低成本汽车和电力传播，我们社会的能量需要增殖，每10年增加一倍。第二次世界大战后，直到1973年的大石油危机，阿拉伯产生石油的国家建立了石油禁运的巨大石油危机，就雇用了不可持续的能源失控[1，2]。这一事件首次强调了世界继续对化石燃料的依赖。此外，对化石燃料的不受控制的剥削大大增加了温室气体排放和气候变化问题。实际上，化石燃料的消费使大量二氧化碳和其他温室气体暴露于全球变暖，即全球平均温度的升高。人类活动的后果已被引起全球变暖，该变暖在2017年高于工业前水平高约1°C，每十年增加0.2°C [3，4]。出于这个原因，《巴黎协定》（于2016年11月4日生效）旨在使全球平均温度升高低于工业前水平低于2°C，并追求将其限制为1.5°C [5，6]。尽管如此，迫切需要从化石燃料的全球能源过渡。1）。但是，由于其间歇性的性质与大规模储能配对，因此无法完全利用可再生能源。在这种情况下，储能系统（ESS）对于克服一代和对电能的需求之间的不匹配至关重要[6]（图在2018年，欧洲的主要能源消耗为6.35亿吨石油当量（MTOE），分布在一系列不同的能源上，可再生能源贡献了超过三分之一（34.2％）的
生理伪影及其对脑的影响......
摘要 — 通过脑机接口 (BMI) 和闭环深部脑刺激器 (DBS) 精确测量脑活动是脑与后续处理模块之间通信的最重要步骤之一。在 DBS 中经常使用的传统胸装系统中，传感接口中会产生大量伪影，通常是施加在外壳和传感电极之间的共模信号。由于接口的共模抑制比 (CMRR) 能力有限，因此衰减这种共模信号在这些系统中可能是一个严峻的挑战。正在开发的新兴 BMI 和 DBS 设备可以安装在头骨上。将系统安装在颅骨区域可以通过限制伪影幅度来抑制这些感应生理信号。在本研究中，我们使用躯干形体积导体中的电流源偶极子模型，通过关注心脏活动来模拟伪影的影响。使用不同的 DBS 架构执行有限元仿真，我们估计了几种设备架构的 ECG 共模伪影。使用该模型有助于定义整个系统 CMRR 的总体要求，以保持大脑活动的分辨率。模拟结果估计，颅骨安装系统的心脏伪影影响将明显低于包括胸部区域的非颅骨系统。预计对于胸部安装的设备，至少需要 60-80 dB CMRR 来抑制 ECG 伪影，而对于颅骨安装的设备，在最坏情况下 20 dB CMRR 就足够了。用于估计心脏伪影的方法可以扩展到其他来源，例如运动/肌肉源。设备对伪影的敏感性对于闭环 DBS 和 BMI 的实际转化具有重要意义，包括生物标志物的选择以及绝缘体和导线系统的设计要求。
伪andom代码的新结构
此外，请注意，如果0因此，如果许多P I远离一个P，则水印LLM的输出相对接近CodeWord x 1。。。x n。水印llm采用代码字X 1。。。x n作为其输入之一，输出z 1。。。z n，这样它充当损坏的渠道。对于足够高的熵输出，许多P I足够接近1 /2，因此z 1。。。z n相对接近x 1。。。x n，任何具有秘密钥匙的人都可以解码z 1。。。z n，从而确认输出已被水标记。此外，LLM输出Z = Z 1。。。z n也通过试图逃避检测的对手对腐败也是强大的，因为假设Δ（z，〜z）很小，那些Z仍将被秘密钥匙的人解码（如果对手没有对z进行重大更改，那将是这就是这是这样。因此，水印和编辑的文本对应于损坏的PRC代码字。
增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。
C5ISR CENTER STEM@Home - 脑筋急转弯：数谜
功能连接是对大脑时时刻刻如何连接的动态描述。我们不要将其想象为网络中使用的物理线路，而是想象一下这些线路在一天中是如何使用的。当你在电脑上做作业时，你的笔记本电脑会将文档发送到你的打印机。当天晚些时候，你可能会使用笔记本电脑将电影传输到电视上。这些“线路”的使用方式取决于你是在工作还是在休息，对人类来说也是如此。功能连接会根据当前任务而变化。你的大脑一直在动态地重新连接。想象一下，你站在离墙上挂着的菜单板仅几步之遥的地方，阅读一份餐厅特色菜清单。无论何时你看着什么东西，视觉皮层都在工作，但由于你在阅读，所以视觉皮层与用于阅读的听觉皮层相连。你指着板上的某样东西，不小心把它从墙上碰掉了。当你伸手去接它时，你的大脑连接就会发生变化。你不再阅读，而是试图接住下落的物体，你的视觉皮层现在与运动前皮层协同工作来引导你的手。
碳学数：达到净零
在过去几年中，净碳碳的道路上出现了许多挑战。其中三个是（1）直接的碳氢化合物补贴在2022年达到1万亿美元，4倍六年平均水平； （2）煤炭消费恢复向上趋势； （3）全国确定的贡献（NDC）仍需要额外减少估计的2030 CO 2等效排放，以保持1.5°C的步伐。但是，技术创新的影响留出了乐观的余地。通过分析全球所有关键发射领域的100多种脱碳技术的应用多种应用，我们得出了五个关键结论。（1）我们确定了某些关键技术（例如太阳能电池板和电池）的成本通缩和改善的负担能力的重新出现。（2）随着电池恢复其通缩趋势，运输的脱碳变为30％。（3）较高利率对整体成本曲线的影响实际上是有限的，尽管这对于可再生能源部门的碳减排成本是有限的。（4）政策仍然支持，我们确定了5000亿美元的项目公告，这是根据《通货膨胀降低法》驱动的，根据我们的估计，美国的脱碳成本曲线降低了75％。（5）生物能源继续发展其作用，可再生天然气和可持续的航空燃料在重型运输，工业和建筑物中获得动力。
超导转变中的光子数不确定性...
作为将基本单光子测量扩展到宏观领域的努力的一部分，我们探索了如何最好地将光子数不确定性分配给超导过渡边缘传感器的输出波形，以及这些分配如何在扩展的动态范围内变化。使用了三种方法。在最低光子数（最多 20 个光子）下，使用各个波形的直方图峰值宽度来确定不确定性。从 100 到 1000 个光子，使用平均波形来创建光子数尺度。探测器在此范围内的光子数不确定性由从此尺度上的各个波形获得的光子数总方差超过源引起的散粒噪声的部分给出。在中间范围（从 10 到 100 个光子），包括其他两种方法无法产生明确结果的范围，我们将波形拟合到几个相邻的平均波形以估计光子数不确定性。对于高达 100 个光子的脉冲，发现光子数的一个标准差不确定性不超过�1。
四元数代数和基于同源性的密码学 - LIX
2 Deuring 对应 32 2.1 三幕范畴等价 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ... 50 2.4.3 非最大阶的情况 . ...