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World File Search System分室
技术规格 排练室
概述 排练室是一个明亮的空间，配有落地磨砂窗和单独入口。此空间非常适合举办研讨会、朗读剧本，或者只是作为活动的休息空间。 座位 排练室可容纳 70 个站位或 50 个剧院式座位。请注意：在新冠疫情期间，在实施社交距离限制措施的情况下，容量减少到 32 个站位和 24 个坐位。 场地 排练室面积为 102 平方米，固定杆和管道底面高 2.3 米。场地内的任何表面都不得使用任何固定装置（螺丝、螺栓等）。请联系技术管理团队了解更多信息。 悬挂和索具 场地内有 3 个固定高度的内部接线照明/条形音箱。每个条形音箱都配有照明和音响设备的电源和数据，每个条形音箱可支撑整个条形音箱上均匀分布的 35 公斤/米的重量。照明 没有固定的照明控制位置，因为这个空间完全可以根据客户的特定需求进行调整。场地内的内部接线杆上有 12 个不可调光电路。 照明库存：请参阅附录 A 并联系 Technical@Riversidestudios.co.uk 获取最新计划。请注意，所有照明设备由 Riverside Studios 场地共享，视供应情况而定，并需支付额外租用费用。Riverside Studio 的照明供应商可以提供额外的设备，但需额外收费。如果有任何其他要求，请与 Riverside 技术团队讨论。 声音 没有固定的声音控制位置，因为这个空间完全可以根据客户的特定需求进行调整，但是可以使用小型 PA 进行演示、语音增强和背景音乐。声音可以通过 Dante 网络、蓝牙或有线进行控制。Riverside Studio 的供应商可以提供额外的麦克风、扬声器和后台设备，但需额外收费。如果有任何其他要求，请与 Riverside 技术团队讨论。 视频可以为排练室提供投影仪、电视等。Riverside Studio 的供应商可以提供其他设备，但需额外收费。如有任何进一步要求，请与 Riverside 技术团队讨论。
测量隔室
大脑白质微结构的各向异性在各种MRI对比的方向依赖性中表现出来，如果忽略，可能会导致显着的量化偏差。了解这种取向依赖性的起源可以增强对发育，衰老和疾病中MRI信号变化的解释，并最终改善临床诊断。使用新型的实验设置，研究了辅助内和轴外水的限制，以依赖最临床研究的参数之一，显然是横向松弛𝑇2。特别是，可倾斜的接收线圈与超强梯度MRI扫描仪连接，以获取具有前所未有的采集参数范围的多维MRI数据。使用此设置，可以根据不同的动态差异的差异来分离室𝑇2，并且其方向依赖性通过将头部重新定位相对于主磁性field⃗𝐵0，进一步阐明了其方向依赖性。（隔室）𝑇2的依赖性在纤维方向W.R.T.⃗𝐵0，并使用特征表达式进行进一步量化，以实现敏感性和魔法角效应。在白质中，各向异性效应以轴外水信号为主，而轴内水信号衰减的差异较小，而纤毛方向则差。此外，结果表明，较强的轴外𝑇2取向依赖性由磁易感性效应（大概是髓鞘）主导，而较弱的轴内𝑇2方向依赖性可能由微观结构ecects的组合驱动。即使目前可倾斜线圈的设计仅具有适度的角度，结果也证明了倾斜的总体影响，并作为概念验证的证明，激励了进一步的硬件开发，以促进探索原性各向异性的实验。这些观察结果有可能导致对疾病的隔室敏感性提高的白质微观结构模型，并且可能会对纵向和小组𝑇2-和分支-MRI数据分析产生直接的后果，其中通常会忽略扫描仪中头部方向的影响。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
测试室可行性实验评估...
1 简介 关于风洞测试室的讨论文献有限。主要原因是测试室静态对称，设计简单，横截面积为圆形、方形或矩形，也与已经从收缩室流向测试室的流体有关 [1]。结合空气动力学测试、湍流研究或风工程方面的文章，表明风洞在提供数据以分析样品和流体流动之间的相互作用方面发挥着重要作用。Manan 等人测试了混合动力汽车模型，而 Clarke 等人在设计阶段测试了自动驾驶汽车的空气动力学特性 [2]，[3]。其他相关研究包括测试粒子的液压输送 [4]，以及研究磁场对电导率的相互作用，例如液态金属（汞、镓、钠等），它们受霍尔效应和物质因发热而产生的熵特性的影响 [4]。在大多数风洞设计中，风洞建设的重点是如何设计收缩
farmer®室类型30012
名义响应20 Nc/gy长期稳定性≤0.5％≤0.5％室电压400 V标称±500 V最大极性效应在60 CO <0.5％的室轴上参考点，腔室尖端光子能量次≤±2％的13 mm距离腔室尖端的能量响应（70 kV ... 280 kV ... 280 kV）≤±4％（200 kV）的旋转0. 200 kV响应0. 200 kv ... co fre率（200 kV）。腔室轴和旋转的轴泄漏电流≤±4 fa电缆泄漏≤1pc/（gy·cm）
