摘要 - 高光谱成像技术的最新演变和新的新兴应用程序的扩散按下了多个时间高光谱图像的处理。在这项工作中,我们提出了一种新型的频谱拆解(SU)策略,使用出色动机的参数末端记录来说明时间频谱变异性。通过使用状态空间公式来表示多个时空混合过程,我们能够利用贝叶斯过滤机制来估计末端的变异性系数。假设丰度的时间变化在短时间间隔很小,则采用了预期最大化(EM)算法的有效实施来估计丰度和其他模型pa-Rameters。仿真结果表明,所提出的策略优于最先进的多阶段算法。
人性化因素和以患者为中心在 PiccoJect 的开发中发挥了关键作用,患者需求牢牢地放在了设计的核心位置。PiccoJect 的设计也因其卓越性而得到了业界的认可,赢得了 2022 年优良设计奖和 2023 年红点奖。为了最大限度地提高可用性,该设备采用扁平、紧凑的设计,改善了设备对广大患者群体的人体工程学,同时保持了小巧便携的特点。PiccoJect 还具有一个大型环绕式观察窗,方便患者观察注射进度,以及一个彩色状态指示器,以提供有关其使用状态的清晰信息(图 2)。此外,PiccoJect 的形状和内部布局允许使用更大直径的弹簧,从而使 Haselmeier 能够更好地优化弹簧力,以使注射时间与药物特性相匹配。
本文提出了一种用于插电式电动汽车电池充电的集成双向多端口 DC-DC 转换器,它可以集成光伏 (PV) 系统、牵引电池和交流电网。所提出的转换器比传统拓扑更可靠,因为 PV 板和电网都可以同时或单独向高压电池供电。此外,该拓扑是双向的,可以通过采用开关较少的半桥 CLLC 转换器将电池中的电力传输到交流电网。此外,还使用统一控制器以及最佳最大功率点跟踪 (MPPT) 算法来控制转换器。使用状态空间建模分析了转换器拓扑、控制系统和操作场景。通过使用 MATLAB/Simulink 软件在不同条件下测试转换器的运行,评估了整个系统的性能。仿真结果表明,所提出的转换器不仅可以根据充电状态控制电池的充电和放电,还可以保持电网侧的直流链路电压处于恒定水平。
课程内容/教学大纲简介:范围;历史、趋势和未来方向。通过搜索解决问题:生产系统和人工智能;图搜索策略:无信息搜索、启发式搜索技术;约束满足问题;随机搜索方法;搜索博弈树:极小极大、Alpha-Beta 剪枝。知识表示和推理:人工智能中的谓词演算:语法和语义、表达力、统一性、解析度;解析度反驳系统;情境演算。不确定性下的推理:不确定性概念;不确定知识和推理、概率;贝叶斯网络。规划:使用状态空间搜索进行规划;规划图;偏序规划。决策:顺序决策问题、最优策略算法。机器学习:从观察中学习:不同形式学习的概述、学习决策树、计算学习理论、统计学习方法、神经网络和联结主义学习。
本文所列出的信息是免费提供的,是基于杜邦认为是可靠的技术数据,代表属于正常属性范围内的典型值。此信息仅与指定的特定材料有关,并且可能与其他材料或其他过程中使用的材料无效。它旨在由具有自行决定和风险的技术技能的人使用。此信息不应用于建立规范限制,也不应单独用作设计的基础。处理预防措施的信息是在理解的那样,那些使用它的人会满足自己的使用状态,没有健康或安全危害并遵守应用有线法律。由于产品使用和处置条件不在我们的控制范围之内,因此我们没有明示或暗示的担保,并且对与此信息的任何使用无关。与任何产品一样,在最终使用条件下进行评估PRI或规格至关重要。本文没有什么可以作为操作许可或建议侵犯专利的许可。
本文所列出的信息是免费提供的,是基于杜邦认为是可靠的技术数据,代表属于正常属性范围内的典型值。此信息仅与指定的特定材料有关,并且可能与其他材料或其他过程中使用的材料无效。它旨在由具有自行决定和风险的技术技能的人使用。此信息不应用于建立规范限制,也不应单独用作设计的基础。处理预防措施的信息是在理解的那样,那些使用它的人会满足自己的使用状态,没有健康或安全危害并遵守应用有线法律。由于产品使用和处置条件不在我们的控制范围之内,因此我们没有明示或暗示的担保,并且对与此信息的任何使用无关。与任何产品一样,在最终使用条件下进行评估PRI或规格至关重要。本文没有什么可以作为操作许可或建议侵犯专利的许可。
当今材料科学研究的一个主要挑战是,即使是数字形式,人为体现主要是文本的。研究人员通过实验进行了材料,并在文本文献中记录了其发现,例如学术文献和专利。从这些文物中提取知识的最常见方法是读取所有相关文档,并逐步提取知识。但是,阅读是耗时的,并且在读取和综合所有相关知识[26,28]通常是不可行的。因此,有效提取知识和数据成为一个问题。解决这一挑战的一种方法是使用特定领域的本体学知识提取[18]。不幸的是,目前在该领域的材料科学工作受到相关本体学的访问和使用有限和使用的阻碍。这种情况不需要改善材料科学研究的本体访问和使用状态,这是此处介绍的工作的关键目标。
视觉提问(VQA)是用户体验的关键,尤其是在改善视觉语言模型(VLMS)的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集,该数据集用任务类型,应用程序域和知识类型注释,以进行全面评估。我们还引入了Goeval,这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量,与Human判断相关系数为56.71%。我们使用状态VLMS的实验表明,没有任何单个模型都普遍擅长,因此,将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型(例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini)通常优于其他模型,但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势,同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
活动功率、待机功率和深度掉电模式当芯片选择 (CS#) 为低时,设备启用并处于活动功率模式。当芯片选择 (CS#) 为高时,设备禁用,但可以保持活动功率模式,直到所有内部周期(编程、擦除和写入状态寄存器)完成。然后设备进入待机功率模式。设备功耗降至 I CC1 。执行特定指令(进入深度掉电模式 (DP) 指令)时进入深度掉电模式。设备功耗进一步降至 I CC2 。设备保持此模式,直到执行另一条特定指令(从深度掉电模式释放、读取设备 ID (RDI) 和软件复位指令)。当设备处于深度掉电模式时,所有其他指令都将被忽略。当设备未处于活动使用状态时,这可以用作额外的软件保护机制,以保护设备免受意外写入、编程或擦除指令的影响。
在这项工作的第一部分中,首次使用超冷钙原子 (12 µ K) 实现了 657 nm 的光学钙频率标准,并使用目前不确定性最低的频率梳发生器创建了过渡频率在 1 , 2 · 10 − 14 的世界中确定。以前对频率标准不确定性的重要贡献已降低。通过使用超低原子,多普勒效应的影响可以降低至1 Hz。通过改善激光系统并优化淬火冷却,达到了高达4·10 10 cm -3的集合密度。结合使用状态选择性检测方案对频移进行更灵敏的检测,可以将冲击对不确定性的影响降低到 0 . 3 · 10 − 16 。 。使用光缔合光谱对碰撞进行进一步研究,将基态散射长度的可能值限制在 50 a 0 到 300 a 0 的区间。首次对用于查询时钟转换的激光脉冲中激光相位随时间变化而产生的频移进行了定量检查和校正。