深度学习(DL)为实现航天器的自治,板载分析和智能应用程序提供了新的机会。然而,DL应用在计算密集型上,并且在辐射硬化(RAD-HARD)的处理器上通常不可行,传统上可以利用其商业商业现成的计算能力的一部分。商业FPGA和系统 - 芯片具有许多建筑优势,并提供了计算功能,以实现板载DL应用程序;但是,这些设备非常容易受到辐射诱导的单事件效率(SEE)的影响,可降低DL应用的可靠性。在本文中,我们提出了可重新配置的Convnet(Recon),这是可靠,高性能的语义分割的可重新配置加速框架。在侦察中,我们提出了选择性和自适应方法,以实现有效的方法,请参见缓解。在我们的选择性方法中,控制流部分受到三型冗余的有选择性保护,以最大程度地减少倾斜诱导的悬挂,并且在我们的自适应方法中,使用部分重新配置来调整数据流零件的缓解,以响应动态辐射环境。组合,这两种方法都使侦察能够最大程度地提高系统可行性,但要受到任务可用性约束。我们执行断层注射和中子照射,以观察侦察和使用可靠性建模的敏感性,以评估各种轨道案例研究中的侦察,以证明与静态方法相比,性能和能量效率的性能提高了1.5-3.0倍。
通过使用高级技术和数据分析,智能城市可以建立包容性且易于使用的条件,从而满足残疾人的独特需求。这项研究旨在研究智能城市技术的好处,并制定为满足沙特阿拉伯残疾人需求的发展环境的策略。使用顺序混合方法,研究使用社会残疾模型。初始阶段涉及从沙特阿拉伯的427名残疾人中收集定量数据。此外,通过半结构化访谈获得了定性数据,该访谈的样本是沙特智慧城市倡议中雇用的四名专业人员。使用部分最小二平方结构方程建模(PLS-SEM)分析定量数据,而使用主题分析分析定性数据。定量发现揭示了测量模型的鲁棒性,并确定了智能城市计划对可及性增强,包容性信息以及健康和健康改善的显着影响。受访者表示,他们对倡议及其有效性感到满足,从而在没有歧视的情况下为他们提供平等的服务和机会。定性分析进一步揭示了主题,即可访问性,包容性设计,包容性健康计划等的技术集成。参与者指出了实施设计和方法的特殊考虑,以确保对残疾人的服务以及服务的可用性。最后,讨论了研究的含义和局限性。此外,实施基础设施和政策以确保残疾人的健康和福祉也很普遍。因此,得出结论,智慧城市倡议打破了障碍并改善了残疾人的福祉。改善医疗服务和包容性的城市规划突出了这些举措对健康和福祉的变革效应,从而促进了公平且可持续的服务环境。
通过增强学习(RL)进行拖曳减少的主动流控制(RL)是在带有涡旋脱落的层流方向的二维方形悬崖体后进行的。由神经网络参数参数的控制器经过训练,以驱动操纵不稳定流量的两次吹和吸气喷气机。具有完全可观察性的RL(传感器在尾流中)成功地发现了一种控制策略,该策略通过抑制涡流脱落而降低阻力。但是,当控制器接受部分测量(体内传感器)训练时,观察到不可忽略的性能降解(减少50%)。为了减轻这种效果,我们提出了一种能量,动态的,最大的熵RL控制方案。首先,提出了基于能量的奖励功能,以优化控制器的能量消耗,同时最大程度地减少阻力。第二,控制器的培训是通过由当前和过去的测量和动作组成的增强状态训练的,可以将其作为非线性自回归外源模型进行配制,以减轻部分可观察性问题。使用第三,最大熵RL算法(软演员评论家和截短的分位数评论家),以样本效果的方式促进探索和剥削,并在挑战性的部分测量案例中发现近乎最佳的策略。稳定涡流脱落是在人体后部仅使用表面压力测量的近唤醒中实现的,从而导致与唤醒传感器相似的阻力减小。提出的方法使用部分测量对现实配置开辟了新的动态流量控制途径。
本研究检查了内部驱动因素,外部压力,绿色企业家取向(GEO)之间的相关性。在Lumajang的木材加工公司的背景下,本研究研究了绿色供应链管理(GSCM)实践和绩效如何相互作用。该研究依赖于基于制度理论和基于自然资源的观点(NRBV)理论的理论基础来彻底探索和理解这些复杂的互连。数据是从98个木材加工公司的样本中收集的,该公司在2020年1月至2022年3月三个月内使用饱和的采样技术,直到2020年,在Lumajang地区林业办公室注册为原始木材森林产品行业(IPHHK)。该研究的数据分析是使用结构方程建模(SEM)进行的,后者使用部分最小二乘(PLS)方法。分析结果表明,内部驱动因素不会对绿色供应链管理(GSCM)性能产生重大影响。相反,外部压力和绿色企业家取向(GEO)对GSCM性能具有显着且统计学上的显着影响。此外,GSCM实践起着至关重要的中介作用,完全介导了内部驱动因素与GSCM性能之间的相关性,并部分介导了外部压力,GEO和GSCM性能之间的相关性。这项研究对管理人员,供应链专家和Lumajang木材加工业决策者具有实际影响。它阐明了特定驱动因素在将GSCM实践付诸实践并达到提高的性能水平方面的重要性。未来的研究应考虑扩大样本量,扩大调查范围,探索其他研究途径以及实施纵向设计,以调查绿色供应链的整合和企业行为。
物联网(IoT)系统在各个行业中都采用了许多行业,因为它有助于完成人们的工作,包括审计。物联网使其用户能够收集和处理大量数据,同时还可以实时监视和跟踪基于物联网的设备之间的数据。因此,IoT系统已应用于远程支持审计师。本研究旨在评估用户对基于物联网的技术的接受,重点是在印度尼西亚的公共会计师事务所远程进行的审计领域。本研究使用技术接受模型(TAM),该模型以可感知的使用和感知的有用性来测量新技术的采用,以研究用户采用技术的意图,同时还可以添加享受,以衡量用户感知到某种系统的使用程度,以享受某种系统的使用。这项研究将这些因素纳入了调查审计师使用基于IoT的远程审计过程的意图的独立变量。最后,审计公司的规模被用作调节变量,以查看是否有任何更改的变化,对易用性,可感知的有用性以及感知到的享受对采用基于IoT的远程审核的影响,这是由适度造成的。随后,位于印度尼西亚的公共会计师事务所中的100名审核员收集的数据随后用于使用部分最小二乘平方结构方程建模进行假设测试。该研究的结论表明,采用基于IoT的远程审计会受到感知的享受,而不是感知的有用性或易用性的易用性。此外,审计公司的规模没有对实施基于IoT的远程审核的影响表现出调节能力。
2010 年引入了与量子力学的相似之处,其中就包括量子计算 (QC),这消除了这两个领域之间的许多实际区别 (van Rijsbergen, 2004) (Widdows, 2004)。因此,使用量子方法大量利用信息的想法非常有吸引力,但仍然受到物理实现的实际情况的影响。数学、科学、计算和信息理论交叉处的至少一个二元性也使其变得复杂。这涉及抽象、原始定义和公理的概念,可以直接用向量本身来解释。向量作为在某个抽象空间内具有量级和方向的结构化数学对象,可以表示一组足以描述纯态系统的特征。在这方面,它表现为原始,不需要进一步的证明或分解,只需通过有助于限定和量化的维度 (基) 和标量即可。然而,向量是由沿其投影的一组潜在无限的离散点构成的,因此它们同样是非原始的。因此,根据定义,它们也(可能)由至少一种混合状态描述(Widdows,D. 和 Kitto K. 和 Cohen T.,2020)——外部向量积的概率加权和,在量子力学中称为密度矩阵。因此,要全面理解使用向量描述的任何系统,需要了解原始和非原始解释。为了使这种理解具体化,任何真正原始部分的定义都必须可以从第一原理推导出来:也就是说,它们应该是可证明的公理,以便任何进一步的分解都会使它们的合理性变得毫无意义。反过来,这需要精确定义任何基和区间,在这些基和区间上可以定义单个原始元素,以及闭合它们的极限。因此,本文提出了一种使用部分三元组构造(称为 Corolla)在基于向量的信息系统中实现公理表示和组合的新方法。该方法根据基元所涵盖的指称语义以及它们提供的直接相关有向关系来正式定义基元。
本研究的目的是分析反向物流和绿色供应链管理的性能之间的关系,以分析绿色采购方面与绿色供应链管理的性能之间的关系。这种研究方法是定量的,研究数据的分析使用统计数据处理工具(即SmartPls 4.0软件)使用部分最小二平方的结构方程模型(SEM-PLS)。研究数据是通过通过使用李克特量表为7的社交媒体分发在线问卷来获得的。这项研究的受访者是印度尼西亚爪哇岛的670个中小型企业所有者。数据分析的阶段是有效性测试,可靠性测试和显着性检验或假设检验。这项研究的结果表明,反向物流对绿色供应链管理的性能有积极而显着的影响,绿色采购方面对绿色供应链管理的性能具有积极而显着的影响。这项研究的新颖性是反向物流变量,绿色供应链管理的性能和中小企业中绿色采购之间的关系模型,这在先前的研究中未发现。烹饪中小企业有望能够参与支持环境合理的发展。这是因为绿色供应链管理(GSCM)的概念是一个概念,旨在最大程度地减少组织及其供应链对与气候变化,污染和资源相关的环境的负面影响。为了支持GSCM,有必要评估烹饪中小企业执行此概念的程度。通过进行此评估,希望可以确定中小企业在执行GSCM时面临的约束和障碍。因此,有必要得到相关方的支持,在这种情况下,政府必须在实施GSCM方面进行社会化,咨询和援助。
1 德国图宾根大学赫蒂临床脑研究所神经动力学和脑磁图系 2 德国图宾根大学综合神经科学中心 3 德国图宾根大学 MEG 中心 4 德国图宾根德国精神健康中心 (DZPG) 5 德国图宾根大学慕尼黑亥姆霍兹中心 IDM/fMEG 中心 6 德国图宾根德国糖尿病研究中心 (DZD) 7 德国图宾根大学医院内科 IV 系 8 德国图宾根大学药学和生物化学系 9 美国明尼苏达大学共济会发育脑研究所 (MIDB) * 通讯作者:Markus Siegel (markus.siegel@uni-tuebingen.de) 和 Antonino Greco (antonino.greco@uni-tuebingen.de) 预测编码理论提出大脑不断更新其内部世界模型,以尽量减少预测误差并优化感官处理。然而,将预测误差编码与感官表征优化联系起来的神经机制仍不清楚。在这里,我们提供了预测学习如何塑造人类大脑表征几何的直接证据。我们在聆听不同规律性水平的声音序列的人类参与者中记录了脑磁图 (MEG)。表征相似性分析揭示了大脑如何通过学习,通过对时间连续和可预测刺激的表征进行聚类,使其表征几何与感官输入的统计结构相匹配。至关重要的是,我们发现在感官区域中,表征转变的幅度与预测误差的编码强度相关。此外,使用部分信息分解我们发现,预测误差由高级联想和感官区域的协同网络处理。重要的是,精度误差的协同编码强度可以预测学习过程中表征对齐的幅度。我们的研究结果证明,参与预测处理的大规模神经相互作用会调节感觉区域的表征内容,这可能会提高响应环境统计规律的感知处理的效率。
资助机会:美国能源部发布 5 亿美元公开招标,为物理科学基础研究提供种子投资 Lewis-Burke Associates LLC – 2024 年 10 月 11 日 美国能源部 (DOE) 科学办公室 (SC) 发布了年度公开招标,征集有助于解决美国能源部发现科学、能源、国家安全和环境任务的基础研究申请。与前几年类似,美国能源部已拨出 5 亿美元来资助本次公开招标下的活动,但这笔金额涵盖了多年的费用,并延长了现有奖项的资助。这意味着美国能源部在 2025 财年 (FY) 的新奖项招标中拥有约 1.5 亿美元。新奖项支持研究项目以及科学技术领域的研讨会和圆桌会议。此次资金征集,即科学办公室财政援助计划 2025 财年延续征集,开放时间为 2024 年 10 月 1 日至 2025 年 9 月 30 日。Lewis-Burke 鼓励申请人在财政年度早期申请,以充分利用资金。Lewis-Burke 还建议研究人员在提交完整申请之前向项目经理提交白皮书或预申请以获得反馈。这大大提高了奖项的成功率。能源部正在寻求那些未涵盖在整个财政年度发布的更具体的专题资助机会公告的研究领域的申请。根据社区的兴趣和需求,公开征集的奖项通常作为未来更大规模研究项目的种子资金。能源部计划为支持单个首席研究员 (PI) 或小团队的研究项目提供最多 350 个新奖项,平均每年 20 万美元至 100 万美元,并将使用部分资金来支持研讨会和圆桌会议。优先研究方向 所有八个主要科学办公室项目均参与公开招募。有关每个项目及其主要任务的更多信息,请参见下图。
摘要虽然氧化铁纳米颗粒(IONP)的发展和应用可能会带来暴露风险和不利的健康结果,但由于职业暴露而引起的生物学变化仍未探索。这项横断面研究招募了23名工厂的工人,该工厂生产IONP和23个年龄和性别匹配的对照,而没有金属丰富的职业危害暴露。使用相应的酶 - 连接的免疫吸收测定法和甲基化特异性聚合酶链反应(PCR)分别测量了在工作场所的暴露指标,并测量外周血中的铁状态,氧化标记和基因组DNA的甲基化谱。在制造/处理IONP的工作过程中,工作地点处的空气颗粒的质量浓度,数量计数和表面积浓度显着增加。Overall, com- pared to controls, workers exhibited increased 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) levels without changes in 5-methylcytosine (5mC), hepcidin methylation, iron, soluble transferrin receptor (sTfR), ferritin, hepcidin, 8-hydroxydeoxyguanosine, and glutathione.使用部分相关分析(r¼0.521,p <0.001),发现了5HMC和IONP确定的一年之间的正相关,并确保年龄,性别和可替宁调整。在对INOP暴露和5HMC水平分层后,对年龄,性别和可替宁的调整的单变量一般线性模型发现,对照组中低和高5HMC水平的受试者中5MC和STFR的估计平均水平为11%和14.4%和14.4%(P 0.01),以及80.9 nm和80.9 nm和70.3 nm(p <0.05)(p <0.05)。5HMC水平较低的工人和对照中的STFR的估计平均水平为88.3 nm和68.7 nm(p 0.01)。多元线性回归分析表明,STFR和5HMC(标准化的¼0.420,p¼0.014)和女性性别(标准化的女性性别(标准化的¼0.672,p <0.001))对于低5hmc水平的受试者。这些发现表明,增加了5HMC可以差异化来监测具有稳定的铁稳态的表观遗传学特征,这些稳定的IONP暴露的个体可能会早期经历但特定的STFR降低,尤其是对于女性,尤其是与5HMC较低水平的增量相关的女性。