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减轻驾驶舱触摸屏的生物动力馈通
摘要 生物动力馈通 (BDFT) 是未来驾驶舱触摸屏操作的一个关键问题，因为湍流导致的驾驶舱加速使飞行员容易受到错误触摸的影响，从而影响任务执行。本研究重点是实施基于软件的取消方法，以减轻 BDFT 在触摸屏拖动任务中的不利影响。进行了一项有 18 名参与者的飞行模拟器实验，以估计主飞行显示器上水平和垂直触摸输入的 BDFT 动力学模型。平均 BDFT 模型用于在用于模型识别的相同连续拖动任务和离散点对点拖动任务中取消 BDFT。虽然对于连续任务，取消使 BDFT 缓解了 63%，但由于 BDFT 敏感性降低，同样的取消对于离散任务无效。总体而言，结果表明，虽然基于模型的 BDFT 取消可能非常有效，但一个关键的技术挑战是确保它具有足够的任务自适应性。
全店引入“AI（人工智能）点餐”系统
伊藤洋华堂株式会社（东京都千代田区，总裁兼首席执行官：三枝富宏）将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI（人工智能）的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等，总计约 8,000 种。
从全...
本文研究了使用大型语言模型（LLM）从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料（PNC）的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质，这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性，从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际，这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题，我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术，并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明，即使是先进的LLMS陷入困境，也可以从文章中提取所有样本。最后，我们分析了此过程中遇到的错误，将它们归类为三个主要挑战，并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。
通过引入造血祖细胞的无馈膨胀步骤
EB培养基是基于Stapel培养基（31，32）（表1）。要生成EB，使用细胞释放缓冲液（1/1000 EDTA/PBS）将IPSC细胞145酶脱离，并通过使用EB介质（表1）吸管以147天0-1（表2）来收集细胞146的团块146。通过70 µm大小的滤网将收集的细胞团过滤到50ml 148无菌管中。通过10ML血清学移液移除细胞团，并将其轻轻添加到超低149附件培养皿中（Sigma Aldrich，CAT＃CLS3261），在37°C下保持在37°C，将5％CO2 150放置在轨道振荡器上（Scientififix，CAT＃NBT-101SRC）旋转32rpm。每100mm 151盘，将2至3×10 6个细胞用于EB形成。媒体更改策略，包括152个分化因子的细节，如表2所述。为了在EB组153步骤中提高细胞活力，将0.2 nm岩石抑制剂Y-27632（Stemcell Technologies，＃72307）添加到媒体154天0-1中，并从那时起停产。从第7天开始，IPSC衍生的造血细胞开始从胚胎体作为悬浮细胞出现。156
通过前馈消除光学相位噪声增强量子态转移
在现代物理学的许多领域，利用光场对量子态进行鲁棒控制至关重要。根据平台不同，这可以通过单光子或双光子驱动场来实现单量子比特和纠缠操作[1-3]。控制保真度可以通过使用脉冲整形方案来增强[4]。一种广泛使用的技术是受激拉曼绝热通道（STIRAP）[5,6]，它通过耦合到中间态实现两个离散态之间的粒子数转移。STIRAP 的显著优点是它不受中间态自发辐射损失的影响，并且在激光强度等实验条件下对噪声相对不敏感[6]。这使得 STIRAP 在超导电路[7]、囚禁离子[8]、氮空位中心[9]、光机械谐振器[10]、光波导[11]和超冷分子合成[12]中找到了重要的应用。尽管 STIRAP 对激光振幅噪声不太敏感，但它本身对快速激光相位噪声很敏感，因为它依赖于暗态的绝热演化 [6,13] 。为了最大限度地降低相位噪声，需要使用线宽较窄的激光器。这通常是通过主动将光的频率稳定到稳定的参考点（如光学腔）来实现的。这个过程降低了反馈环路带宽内频率的相位噪声，但也会在更高频率下引入额外的噪声。这种高频相位噪声俗称伺服
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
从全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描
摘要 - 阿尔茨海默氏病（AD）是痴呆症最为流行的形式，比前列腺癌和乳腺癌杀死更多的人。结构磁共振成像（SMRI）广泛用于分析进行性脑部加重及其在区分AD方面的临床实用性。即使尚不存在有效治愈，早期发现对于减轻症状恶化的速度也是至关重要的。因此，本工作的目的是提出端到端3D卷积长的短期记忆（ConvlSTM）的基于全分辨率全分辨率全脑SMRI扫描的AD的框架。提出的框架应用于属于OASIS和ADNI数据库的427个全分辨率全分辨率全分辨率SMRI扫描，以提供较少的数据集特定于方法。的结果表明，我们的框架在区分AD的框架与认知上的Normal（CN）患者方面表现良好，达到86％的分类精度，敏感性为96％，F1评分为88％，AUC为88％，AUC的AUC为93％。测试是在可扩展的GPU云服务上进行的，并可以公开使用以保证可重复性。由于所提出的框架在没有AD的领域特定知识以及计算成本的过程（例如分割）的情况下表现良好，因此可以使用全脑SMRI扫描作为输入数据将其应用于其他精神疾病。索引术语 - Alzheimer病，深度学习，诊断，端到端方法，可扩展的GPU云，结构磁共振成像，3D卷积长的短期记忆
利用前馈的浅层电路进行状态准备
为了实现容错量子计算，我们需要在初始化量子设备后重复以下四个步骤。首先，我们执行 1 或 2 个量子比特量子门（如果可能的话，并行执行）。其次，我们对量子比特的子集进行综合征测量。第三，我们执行快速经典计算以确定发生了哪些错误（如果有）。第四，根据错误，我们应用校正步骤。然后，该过程对下一个门序列重复。这四个步骤对于实现容错量子计算至关重要。为了使这四个步骤成功，我们需要门的错误率低于某个阈值。不幸的是，当前量子硬件的错误率仍然太高，无法满足这一要求。另一方面，当前的量子硬件平台在设计时就考虑到了这四个步骤。在本研究中，我们利用这个四步方案，不是执行容错计算，而是增强执行 1 量子比特门和最近邻 2 量子比特门的短、恒定深度量子电路。为了探索这如何有用，我们研究了一个称为局部交替量子经典计算 (LAQCC) 的计算模型。在这个模型中，量子比特被放置在一个网格中，它们只能与它们的直接邻居交互；量子电路具有恒定深度和中间测量值；经典控制器可以对这些中间测量结果执行对数深度计算，并根据结果控制未来的量子操作。该模型自然地适合 NISQ 时代的量子算法和成熟的容错量子计算。我们展示了 LAQCC 电路如何创建恒定深度量子电路无法实现的长距离交互，并使用它来构建一系列有用的多量子比特操作。利用这些门，我们创建了三种新的状态准备协议，用于任意数量的状态、W 状态和 Dicke 状态的均匀叠加，这是 W 状态的泛化。此外，我们表明这种类型的模型包含不太可能被经典模拟的电路，并通过展示 QNC 1 的包含来限制该模型的功率
