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主动流控制的基于伴随的机器学习
我们使用深度学习PDE增强方法（DPM）开发神经网络活动流量控制器。使用管理方程的伴随计算优化的端到端敏感性，而无需限制目标函数中可能出现的术语。在具有分析性（制造）控制功能的一维汉堡的示例中，基于DPM的控制功能与样本外溶液的标准监督学习相当有效，并且对不同的分析控制功能更有效。分析了优化时间间隔和中性网络宽度的影响，其结果影响算法设计和超参数选择，平衡控制功效与计算成本。随后，我们为两个流动方案开发了基于伴随的控制器。首先，我们比较了基于伴随的控制器的拖放性能和优化成本和基于深入的强化学习（DRL）的控制器，用于在RE = 100处二维，不可压缩的，不可压缩的，可压缩的，限制性的流动，并通过沿圆柱体边界的合成体力来控制。基于DRL的控制器所需的模型复杂性是基于DPM的控制器所需的4,229倍。在这些测试中，基于DPM的控制器的效率高4.85倍，而训练的计算量则比基于DRL的控制器少63.2倍。第二，我们测试了基于DPM的控制，以在圆柱体上进行可压缩的，无约束的流量，并将控制器推断为样本外雷诺数。我们还根据DPM控制法训练简化，稳定的离线控制器。在线（DPM）和离线（稳定）控制器都以减少99％的阻力稳定涡旋脱落，证明了学习方法的鲁棒性。对于样本外流（RE = {50，200，300，400}），在线和离线控制器都成功地减少了阻力和稳定涡流脱落，这表明基于DPM的方法会导致稳定的模型。一个关键的吸引人特征是基于伴随的优化的灵活性，该功能允许对任意定义的控制定律进行优化，而无需匹配先验已知的功能。
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目的：PIK3CA和TP53是乳腺癌（BC）中最普遍的突变基因。先前的研究表明，伴随的PIK3CA/TP53突变与较短的无病生存率之间存在关联。由于其临床实用性仍然未知，因此我们旨在分析该共同享受的预后和预测作用。方法：我们回顾性地分析了在广东省人民医院（GDPH）被诊断出患有BC的患者，他们接受了下一代测序。分析了伴随PIK3CA/TP53突变与临床病理和突变特征以及新辅助系统治疗（NST）反应的相关性。使用乳腺癌国际财团（Apabric）数据集的分子分类学来验证并发突变与生存结果之间的关联。结果：在GDPH队列中，伴随PIK3CA/TP53突变与更具侵略性的表型相关，包括人表皮生长因子受体2阳性状态，激素受体负面状态，高KI-67表达，高组织学等级，高组织学等级，高级TNM阶段和其他遗传偏移。共突变还对NST（尤其是含紫杉烷的方案）的反应更差（优势比，3.767; 95％置信区间，1.205-13.087; p = 0.028）。在代理队列中伴随的PIK3CA/TP53突变和存活率差之间观察到了显着的关联。结论：伴随的PIK3CA/TP53突变不仅提出了不利的特征和卑诗省的预后不良，而且比单独使用TP53突变所赋予的NST益处更少。
用于节能数据流的空间架构......
卷积在 CNN 操作中占主导地位，占运行时间的 90% 以上。尽管这些操作可以利用高度并行的计算范例，但由于伴随的带宽要求，吞吐量可能无法相应扩展，并且由于数据移动可能比计算更昂贵，因此能耗仍然很高。
母乳喂养指南 - 我的IBD Life
•妊娠会导致肠道中的某些细菌和其他生物发生变化，这可能会增加炎症并在第三个（最后）孕期导致胃肠道（GI）区域肿胀。2，重要的是在您生下以管理耀斑的风险后继续与您的医疗保健团队合作，这将有助于减轻母乳喂养伴随的身体和情感压力。
我们评估并支持基础设施项目
我们在您的建筑项目的整个实施过程中采用久经考验的标准和方法，并为您提供建筑信息模型 (BIM) 和精益管理方面的建议。在伴随的建筑竞赛或颁奖程序中，我们会确定最合适的合作伙伴。我们与您一起为您的项目确定目标，并在整个过程中始终专注于这些目标。
CMOS系列单极单孔发射/接收开关和基于物联网的射频标识 div>的低噪声放大器设计
摘要：当前射频标识（RFID）标准之间的不相容性导致需要通用和无线保真度（Wi-Fi）兼容物联网应用程序（IoT）应用程序的RFID。这样的通用RFID需要单极双掷开关（SPDT）开关和低噪声放大器（LNA）才能通过天线指导和扩增接收到的原始信号。SPDT患有低隔离，高插入损失和低功率处理能力，而LNA遭受较小的增益，笨重的模具面积，质量较小（Q）因子，有限的调整灵活性等。由于当前一代设备中的被动电感器使用情况。在这项研究中，提出了基于互补的金属氧化物半导体（CMOS）的无电感SPDT和LNA设计。SPDT采用了一系列拓扑以及平行的共振电路和电阻体漂浮，以实现改进的插入损失和隔离性能，而LNA设计则以Gyrator概念实现，其中频率选择性储罐电路与伴随的活跃电感器形成了伴随的频率，并由伴随的激活电感器形成。使用90 nm CMOS的cmos cmos过程的表明，我们的SPDT设计完成了0.83 dB的插入损失，45.3 dB的隔离和11.3 dBM的动力处理能力，而LNA则达到33 dB的频率为33 db，bandf of 30 mhz和30 mhzz和db nf的频率。 SPDT和LNA的布局非常紧凑，分别为0.003 mm 2和127.7μm2。 这样的SPDT和LNA设计将增强与Wi-Fi兼容的IoT RFID技术的广泛改编。表明，我们的SPDT设计完成了0.83 dB的插入损失，45.3 dB的隔离和11.3 dBM的动力处理能力，而LNA则达到33 dB的频率为33 db，bandf of 30 mhz和30 mhzz和db nf的频率。SPDT和LNA的布局非常紧凑，分别为0.003 mm 2和127.7μm2。这样的SPDT和LNA设计将增强与Wi-Fi兼容的IoT RFID技术的广泛改编。
广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673