XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System允许通过
支持 CAN 的电子排量控制
伊顿的 2 系列泵采用 CAN 启用电子排量控制 (EDC)，为移动闭式泵应用提供一流的电液控制。这种高性能水平是通过基于微处理器的智能控制和利用电子泵斜盘位置反馈的电比例泵控制的独特组合实现的。作为命令输入接口，该控制器利用 SAE J1939 CAN 消息协议，为集成到各种移动和固定驱动系统提供最大的灵活性。此类系统可能包括单个或多个泵，同时允许通过中央控制器或 PLC 进行独立的泵控制。使用伊顿 Ultronics™ 单轴或双轴操纵杆以及集成 CAN J1939 接口的其他市售操纵杆，也可以实现与 CAN 启用 EDC 的直接操作员接口。
建筑技术类型目录
Sensat（英国）通过整合数据来创建人工智能可以理解的数字世界，从而帮助项目团队做出更好的决策。GHD（英国）的 DTO 允许通过标准 Web 浏览器快速渲染和可视化非常大的高分辨率摄影测量、LiDAR、BIM 和 GIS 数据集。RHDHV（荷兰）的 Twinn 数字系统将 WITNESS 预测模拟功能（以前属于 Lanner 品牌）与新的 3D 环境相结合。这使其特别适合建模约束。Amutri（英国）根据 BIM 模型中的信息快速生成项目的详细可视化效果。CUPIX（美国）使用人工智能根据建筑安全帽中摄像机拍摄的镜头生成施工现场的 3D 可视化效果。vGIS（加拿大）可生成高度精确的增强现实 (AR) 可视化环境。
2022 年 7 月 15 日
生物和人工机械系统利用感知、驱动和信息处理的方法，适应环境变化，保持动态平衡，并执行特定功能。例子包括根据环境改变颜色和形状的章鱼、运输食物的蚂蚁群、智能恒温器和自动驾驶汽车。在本次演讲中，我们将介绍如何利用这种方法构建主动机械超材料，以实现一系列前所未有的波现象。主动机械超材料由与数字电子电路连接的压电传感器和执行器组成。所实现的电气自由度允许通过超材料中的机电耦合精确且独立地调节机械性能。通过理论、数值模拟和实验，我们系统地展示了奇数弹性和奇数密度对非常规波控制、独立波传输和反射控制以及非厄米表皮效应的影响。
减少采样开销的准概率分解
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声，而无需容错量子误差校正。例如，准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机，但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销，其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中，我们提出了一种基于数学优化的算法，旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比，这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法，它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
设备规格 - ARC528E(17)-ACD 电弧喷涂系统
以下规格涵盖了 ARC528E-ACD(17) 电弧喷涂系统的标准范围。有关具体报价，请参阅随附的报价单并交叉引用每件设备的零件编号。此规格包括最近更新的激励器（可识别为标题中包含 (17)）。基于成熟的设计和最新技术，对激励器进行了多项产品改进。总结： 高对比度数字显示屏。 采用最新版本的 PLC。 安装了新的数字气压开关（与其他成熟的电弧喷涂系统一样）。 采用最新的气压调节器。 如果电源未安装正确的保险丝，则在输入电源上安装 M CB 作为额外保护。 新的数据套件选项允许通过西门子 S7-1200 系列 CPU 在客户的 HMI 上远程监控和记录某些 Energiser 数据。
改善植物遗传资源的利用以维持育种计划的效率
作物产量的增加和稳定需要进一步的遗传进步。为了保持这种状态，育种者需要在他们的计划中保留遗传多样性，尽管这种多样性会因选择而减少。在上个世纪，人们已经组织了大量的遗传资源，代表了显著的多样性。然而，由于它们与精英品种的性能差距，将它们用于品种开发仍然是一个未解决的问题。基因分型和统计方法的进步现在允许通过基于基因组预测的桥接方案和多样性监测来有效地使用它们。我们的研究展示了一套新的工具，这些工具被整合到新的育种计划中，以有效地复活供体种质，使它们能够为精英种群的数量性状的改善做出贡献。
矩阵理论在量子计算中的应用
矩阵理论是支撑量子计算原理的基本数学框架，有助于操纵和分析量子系统。在量子力学中，信息使用量子比特或量子位来表示，量子比特可以存在于状态叠加中。矩阵理论提供了将这些量子比特状态描述为复杂向量空间中的向量所需的工具，从而允许通过张量积高效地表示多量子比特系统。量子门是量子电路的基本构建块，由酉矩阵表示，确保在操作过程中保持概率幅度。矩阵运算的应用对于量子算法的制定至关重要，例如 Grover 搜索和 Shor 因式分解算法，它们利用量子力学的独特性质来实现优于传统算法的计算优势。
关于课程最佳运输的好处...
摘要 - 课程增强学习（CRL）允许通过生成量身定制的学习任务来解决复杂的任务，从简单开始，随后增加了他们的困难。尽管在各种作品中清楚地显示了RL中课程的潜力，但尚不清楚如何在给定的学习环境中生成它们，从而产生了各种旨在自动化此任务的方法。在这项工作中，我们专注于将课程作为任务分布之间的插值，以前已被证明是CRL的可行方法。识别现有方法的关键问题，我们将课程的生成作为任务分布之间的最佳运输问题的生成。基准表明，这种课程生成的方式可以改善现有的CRL方法，从而在具有不同特征的各种任务中产生高性能。
关键对话 - MPMA
我们的目标 总体目标：在文化、法律和社会领域内调查与研究方向相关的社会问题，旨在促进反思、讨论和符合当地社会需求的政治主张的历史进程，传递科学系统化的知识，使其能够应用于治理优先事项的形成和确定的话语过程。具体目标：通过方法论的研究方法培训从事科学研究的研究人员，培训他们研究活动的语言、程序和系统化； 开发与研究方向相关的项目； 以系统的方式传播研究报告，允许通过辩论论坛进行反思并形成当地舆论； 与其他反映类似目标的部门、中心、团体和/或研究中心建立信息网络； 理论框架：法律中的批判性审议理论：批判犯罪学；程序主义和现象学偏见中的法律话语理论。