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金属二分法Moiré超级晶格 - CSIC数字
图S14。具有周期性边界条件（PBC）的拟定计算域。（a）顶视图和（b）由𝜃 twist的顶部MOS 2层，中间摩西2层和底部AU基板组成的异质结构系统的前视图。（c）表示内部键的表示，该键证明了双层系统中所构建的Moiré模式。moiré单位单元在（a）中以白色标记，在（c）中为红色。请注意，高𝜃双层构型导致小尺寸的Moiré周期性，𝐷。
基于技能的招聘仍将继续增长
研究受访者被要求评估与朝着基于技能的招聘迈进的五个不同领域的挑战程度。面临最大挑战的地区是改变组织评估候选人的方式，如将近三分之二（65％）发现该地区非常或中度挑战的受访者所表明的。传统招聘通常强调学位和先前的工作头衔。转移到基于技能的方法需要重大变化，例如实施前视图测试和采用结构化访谈，这可能是资源密集的。4此外，摆脱传统招聘标准可以在组织内部遇到阻力。需要进行文化转变，朝着对正规教育和经验的估值，这可能是一个逐渐且具有挑战性的过程。5
汽车摄像头Tier2供应商研究报告，2023
Lianchuang Electronic预计将于2023年1月至10月10日发货900万辆汽车镜头，以类似的方式飙升了30％以上，汽车摄像头模块的运输估计达到3至400万台。就相机模块而言，Lianchuang Electronic的汽车光学业务已开始部署汽车摄像头模块，并与Nio和Byd合作开发。目前，Lianchuang Electronic的汽车摄像头模块产品覆盖了前视图，环绕景观，后视图，DMS和其他字段。至于数量生产，Lianchuang Electronic是Nio Nio新代平台的800万ADAS汽车图像模块的关键供应商，该平台已在2022年可用于Nio ET7和ET5，并已由Byd和LeapMotor指定。
自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
mllm-sul：在流量方案中的语义场景理解和本地化的多模式大语言模型
摘要 - 多模式大语言模型（MLLM）在许多自动驾驶任务中都表现出令人满意的效果。在本文中，MLLM可用于解决联合语义场景的理解和风险本地化任务，而仅依靠前视图像。在拟议的MLLM-SUL框架中，双分支视觉编码器首先旨在从两种分辨率中提取特征，并且丰富的视觉信息有助于语言模型，以准确描述不同尺寸的风险对象。然后，对于语言生成，美洲驼模型进行了微调，以预测场景描述，其中包含驾驶场景的类型，风险对象的动作以及驱动意图和自我车辆的建议和建议。最终，基于变压器的网络结合了回归令牌，以定位风险对象。在现有的戏剧 - 罗利人数据集和扩展的戏剧-SRIS数据集上进行了广泛的实验表明，我们的方法是有效的，超过了许多基于图像的最新和基于视频的方法。具体来说，我们的方法在现场理解任务中获得了80.1％的BLEU-1分数和298.5％的苹果酒得分，而本地化任务的精度为59.6％。代码和数据集可在https://github.com/fjq-tongji/mllm-sul上找到。
IBM System x3850 X5 和 x3950 X5 7145、7146、7143 和 7191 型：安装和用户指南
第 1 章。System x3850 X5 和 x3950 X5 服务器。...........1 IBM 文档 CD。........3 硬件和软件要求 .....3 使用文档浏览器 ......3 相关文档 ..........4 本文档中的注意事项和声明 .....5 功能和规格。.........5 您的服务器提供的功能。..........9 可靠性、可用性和可维护性 ....12 IBM Systems Director ..........13 Update Xpress System Pack 安装程序 (UXSPI) ..14 服务器控件、LED 和电源 ......。14 前视图。。。。。。。。。。。。。。14 后视图。。。。。。。。。......17 后视图LED 。。。。。。。。......18 服务器电源功能 。。。。。。。....20 IBM MAX5 for System x 内存扩展模块 22 内存扩展模块功能和规格。............. 24 内存扩展模块提供的功能 . . 25 内存扩展模块的可靠性、可用性和可维护性特性 . . . . < div> . . 内存扩展模块上的 26 个 LED 和连接器 . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 27 打开内存扩展模块。 . . 29 关闭内存扩展模块。.24 内存扩展模块提供的功能 ..25 内存扩展模块的可靠性、可用性和可维护性特性 ....< div> ..内存扩展模块上的 26 个 LED 和连接器 ...。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 27 打开内存扩展模块。 . . 29 关闭内存扩展模块。。。。。。。。。.....27 打开内存扩展模块。..29 关闭内存扩展模块。。。29
使用CAR-T治疗潜在的
摘要。艾滋病毒/艾滋病是全球最大的健康挑战之一，影响了数百万的人，到2021年能够产生700,000例新的感染病例。但是，调查的进展允许开发抗逆转录病毒治疗（TAR），将这种疾病置于一系列慢性状态。自1980年代和1990年代的最初识别以来，进步彻底改变了治疗的情况。今天，关于焦油治疗的不利影响，了解其优势和缺点的广泛知识。在场景中这种演变的当前视图中，我们有一个新的问题：下一步要采取什么？在这种情况下，出现了一种创新的治疗方法：使用与抗原特异性受体的T细胞使用，该策略涉及患者淋巴细胞的遗传修饰。现在更具体而有效地针对HIV的这些合成分子的表达表明，这是一种具有良好的病毒持续机制和感染控制障碍的方法。这篇文献评论突出了该领域的细胞工程进步，以分析越来越多的证据，这些证据证明了有关治疗的事实和数据，并有可能提供抗病毒疗法的新观点，意识到未来的研究应继续并提高CAR-T细胞的有效性和安全性，重点是为疾病实现一天的可能性。
OPL L-29 喷气式飞机手册_v(9.09.20).indd
后座多功能显示屏 • 分辨率为 1920x1080，21 英寸对角线 • 触摸屏 • 高亮度 • 日光下可读 飞行加固 COTS 计算机 • 5 台 PC、1 台 Linux 计算机 • 提供便捷的客户软件集成和飞行测试 认知航空电子工具集 (CATS) • 用于同步计算、记录和显示人体生理状态、性能和飞机状态的软件工具 • 功能 • 软件工具包括基于生理状态的认知工作量 • ECG 监测 眼动仪 • 集成在 F-35 头盔中的双目眼动仪 • 安装在 F-35 头盔中的 Dikablis Professional 眼动仪 • 计算、记录和广播实时注视和眼球运动。高清音频和视频录像机 • 后座 MFD 帧缓冲器 • 头盔 HMD 帧缓冲器 • 飞行员面对摄像头视图 • 眼动仪计算机帧缓冲器 • 前座前视图 • 四通道音频记录和线性时间码 飞机在环 (AIL) 模拟器 • 两架 L-29 飞机都配备齐全，可用作机库中的 AIL 模拟器 • 模拟集成控制装置可实现完整的驾驶舱模拟 • F-35 HMD 头盔在模拟模式下完全可操作 • 可以在任何（虚拟）位置飞行 • 与 Coalescence 混合现实系统集成，实现完全沉浸式体验 • Prepar3d 模拟软件完全集成，可用于飞行和模拟 • CORE 模拟软件可进行 A/G 和 A/A 模拟
360+X：一个庞大的多模式场景理解数据集
人类对世界的看法是由多种观点和方式塑造的。许多现有数据集从某个角度专注于场景理解（例如以中心的或第三人称的视图），我们的数据集提供了一个全景视角（即具有多种数据模式的多个观点）。具体而言，我们封装了第三人称全景和前视图，以及以富裕方式，包括视频，多频道音频，定向双耳延迟，位置数据数据和文本场景描述，在每个场景中，呈现世界的全面实现，呈现了全世界的全面实现。据我们所知，这是第一个涵盖具有多种数据模式的多个观点的数据库，以模仿现实世界中如何访问每日信息。 通过我们的基准分析，我们在建议的360+x数据集上介绍了5个不同的场景理解任务，以评估综合场景理解中每种数据模式和观点的影响和好处。 我们希望这个独特的数据集能够扩大理解场景的范围，并鼓励社区从更多样化的角度解决这些问题。据我们所知，这是第一个涵盖具有多种数据模式的多个观点的数据库，以模仿现实世界中如何访问每日信息。通过我们的基准分析，我们在建议的360+x数据集上介绍了5个不同的场景理解任务，以评估综合场景理解中每种数据模式和观点的影响和好处。我们希望这个独特的数据集能够扩大理解场景的范围，并鼓励社区从更多样化的角度解决这些问题。