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World File Search System加速度
加速度诱発性意识消失（Gravity-induced loss of consciousness
摘要 重力引起的意识丧失 (G-LOC) 是战斗机飞行员面临的主要威胁，可能会导致致命事故。高 +Gz（头到脚方向）加速度力会诱发脑出血，导致周边视力丧失、中央视力丧失（昏厥）和 G-LOC。我们尝试建立一个公式，使用脑氧合血红蛋白 (oxyHb) 值、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 来预测 G-LOC。我们分析了 2008 年至 2012 年间测量的 249 名人体离心机受训者的脑氧合血红蛋白值。受训者暴露于两种离心机模式。一种是 4G–15s、5G–10s、6G–8s 和 7G–8s，不穿抗荷服（间隔 60 秒，发作率为 1G/s）。另一组为 8G-15s，起始速率为 6G/s，穿着抗荷服。我们使用近红外光谱仪 (NIRS)（NIRO-150G，日本静冈县滨松光子学株式会社，滨松）测量了受训者的脑氧合血红蛋白值。分析了以下参数。A）基线值为 +Gz 暴露前 30 秒的平均值。B）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最大值。C）+Gz 暴露期间氧合血红蛋白的最小值。D）氧合血红蛋白从最大值到最小值的变化率（变化率）。使用逻辑回归分析进行统计分析，以建立预测 G-LOC 的公式。受训者的年龄为 24.1 ±1.7（S.D.）（范围，22 ～ 30）
全球变暖加速度和恢复
第二个反应是，如果有加速度，它将在IPCC使用的GCM模拟中捕获，因此加速的全球变暖并不支持我们的断言IPCC低估了船舶的Aerosol强迫。该反应将CMIP/IPCC模型集结到模型雾中，然后将其处理到现实世界中的概率分布，甚至是对气候分析有用的尖锐工具，从而暴露了问题。在这种情况下，问题是雾中的许多模型都没有使用IPCC气溶胶强迫。例如，雾包括使用Susanne Bauer的气溶胶建模的GISS模型运行，其矩阵和OMA气溶胶模型均使用； 1后一个模型比我们使用的气溶胶方案具有更大的气溶胶强迫变化。模型的一个子集仅由使用IPCC气溶胶强迫（不是前体排放）组成的，这可能只会产生略有加速度（由于过去几年中年度温室气体强迫的增长，这超出了前两十年；请参见图。15），比观察到的全球变暖加速度小得多。
全球变暖加速度：原因和后果
Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
由于空间磁场而引起的加速度噪声
点击转换率（CVR）估计是许多推荐收入业务系统（例如电子商务和广告）的重要任务。从样本的角度来看，典型的CVR阳性sample通常会经过曝光的漏斗→单击→转换。由于缺乏未点击样本的事后标签，CVR学习任务通常仅利用点击样本，而不是所有暴露的样本，即单击率（CTR）学习任务。然而，在在线推断期间，在相同的假定暴露空间上估算了CVR和CTR，这会导致训练和推理之间的样本空间不一致，即样本选择偏置（SSB）。为了减轻SSB，以前的智慧建议设计新颖的辅助任务，以使CVR学习在未单击的培训样本（例如CTCVR和反事实CVR等）上。尽管在某种程度上减轻了SSB，但它们都不关注模拟过程中模棱两可的负样本（未点击）和事实负面样本（单击但未转换）之间的歧视，这使得CVR模型缺乏健壮性。为了充分的差距，我们提出了一个新颖的合唱模型，以实现整个空间中的CVR学习。我们提出了一个负面样本差异模块（NDM），该模块旨在提供可靠的软标签，并具有将事实负面样本（单击但未转换）与模棱两可的负面样本（未敲击）区分开的能力。此外，我们提出了一个软对准模块（SAM），以使用生成的软标签的几个对齐目标来监督CVR学习。在Kuaishou的电子商务实时服务上进行了广泛的离线实验和在线A/B测试，验证了我们ChorusCVR的功效。
数字策略的加速度2021.pdf
- 商店关闭：在COVID -19期间，该小组的销售量和通信转移到数字和移动渠道，分支机构较低。作为其审查的一部分，该集团已经确定了其网络中162家商店，该商店将在未来几个月内关闭。结果，该小组将在第四季度接受2500万英镑的重组费用。- 生活更多的维珍目标操作模型变化：该小组的生活更加处女的工作模式旨在使同事围绕工作模式和位置提供更大的灵活性，以寻求支持同事以实现更好的工作与生活的平衡，并提高幸福感和生产力。这些变化还意味着该小组的办公空间需求较低，基础架构和办公室中心重新使用以适合新的工作方式。应用估值调整并包括其他操作模型更改后，该组将在第四季度征收2000万英镑的重组费用。- 更大的自动化：该小组现在旨在通过移动基于云的基础架构来进一步简化IT遗产，该基础架构将简化和自动化关键流程。这些变化将进一步使敏捷交付，增加变化的速度并随着时间的推移提供效率。今天宣布的步骤是英国Virgin Money数字策略加速的第一阶段，该阶段将推动进一步的生产率提高，并增强持续投资，进一步的数字化以及及时的更高的成本效率。
激光驱动的电子加速度
Eli Beblines设施的Alfa（加速度的Allegra激光）是由KHz L1-Allegra激光器驱动的激光等离子体电子加速器。ALFA可用的光学设置使用户能够以相对论强度（〜5x10 18 w/cm 2）进行激光互动实验，此外，还以可调的频率（最高1 kHz）以及可调的能量（最大可乐（最大值）50 meV）提供超短电子束（几乎是FS）。在ALFA上已经证明了这种独特的能力，以优化KHz激光Wakefield等离子体加速度，以提供超相对性（<50 MEV），超短效率（几个FS）电子束本质上与其他激光脉冲。这些独特的特征可以应用于非常高的能量电子（VHEE）放射疗法和剂量测定法，X射线散射和BETATRON辐射，超快速放射性生物学和放射化学以及辐射对电子学研究的效果。
远程神经网络的FPGA加速度
曾经假定需要完全精确的计算以获得深入NNS（DNN）的准确结果。最近，研究人员确定了这些模型的较低精度，量化甚至三元或二进制变体可以使用计算资源的一部分来达到适当的精度水平。这些量化的NN（QNN）现在可以使用较低的功率，最小资源，嵌入式芯片（SOC）和FPGA进行实施。sec。3捕获了核心的学习，差距和机会，从QNN文献中进行了进一步的创新。使用卷积NNS（CNN）实施的模式识别算法非常适合太空探索和无人驾驶飞机，并且可以使用这些应用程序使用来基于捕获的图像来识别和分类对象[2]。由于其低成本，低功率消耗和灵活性，FPGA提供了有效实施NNS
covid-19法国的加速度和疫苗状况
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审证明）预印版本的版权所有者，此版本发布于2021年9月28日。 https://doi.org/10.1101/2021.09.18.21263773 doi：medrxiv preprint
Nesterov型加速度方法的快速符号积分器
摘要在本文中，为在提高Nesterov加速梯度方法的收敛速率时，提出了基于符号和接触差异的显式稳定积分器。符合性几何形状适用于描述Ham-iLtonian力学，接触几何形状被称为奇异的几何形状。一种称为符合性的程序是一种已知的方法，可以从触点歧管中构建符号歧管，从接触膜构造自动式哈密顿系统。在本文中发现，先前研究的非自主odes可以写为汉密尔顿系统家庭。然后，通过开发和应用表达非自主odes的非自主接触的符合性，并实现了新型的符号积分。由于所提出的符号积分器保留了ODES中隐藏的符号和接触结构，因此预计它们比Runge -Kutta方法更稳定。数值实验表明，正如预期的那样，二阶符号积分器是稳定的，并且达到了高收敛速率。
飞机加速度引起的身体力对... 有影响吗
本研究对客机机舱模型中飞机加速引起的体积力对气流和污染物扩散的影响进行了数值模拟。六氟化硫 (SF 6 ) 被用作机舱内污染物，并代替粒径为 1.6 至 3.0 mm 的咳嗽颗粒。研究发现，这些体积力对污染物扩散现象和浓度有显著影响，尤其是在爬升阶段，在大部分模拟时间内，两个监测位置的时间积分浓度是稳定水平（巡航）飞行情况下的时间积分浓度的 2.4 到 2.8 倍。然而，在下降阶段，污染物的暴露量并没有明显变化。另一方面，空气速度在爬升和下降阶段明显增加，导致气流模式、气流循环幅度以及某些位置的气流循环方向发生明显变化。当前研究存在局限性，需要进行详细计算并考虑参数变化。研究结果值得进一步研究飞机加速产生的体力对各种客机客舱内气流和污染物扩散的影响。