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Goksenin “Gokse” Ozturkeri，CFA - 哥伦比亚 SIPA
• 教学：约翰霍普金斯大学可再生能源项目融资兼职教授 • 语言能力：土耳其语（母语）、英语（流利）、中文、西班牙语（会话） • 领导力：清洁能源领导力研究所 (CELI) 首届 SF 队列研究员，现任金融市场模块首席课程经理 • 奖项：2020 年 GreenBiz“30 Under 30”获奖者；2021 年十大杰出青年 (TOYP) 道德和环境领导力奖决赛入围者；美国最大的清洁能源奖项计划 Cleanie Awards 评委 • 志愿服务：2022 年冰川国家公园气候骑行队长，为自然保护筹集了约 77,000 美元 • 认证：CFA 特许持有人；获得金融建模协会 (FMI) 的高级财务建模师称号 • 个人：PADI 和 SSI 水肺潜水教练、单板滑雪爱好者、摇滚鼓手、认证私人健身教练
AI-CardioCare：基于人工智能的心脏健康监测设备
摘要 — 心脏疾病是全球主要死亡原因之一，早期诊断心脏病有助于减轻疾病负担。本文提出了一种基于人工智能 (AI) 的设备，该设备可以基于深度学习技术自动实时诊断心脏疾病。心音 (心音图) 信号由定制设计的听诊器采集，信号经过处理后使用 AI 方法进行分析，以对四种主要心脏疾病 (主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、二尖瓣狭窄和二尖瓣脱垂) 进行分类。从这些信号的分析中，我们得到了两个基于深度学习的神经网络、一维 (1-D) 卷积神经网络 (CNN) 和基于频谱图的 2-D-CNN 模型，它们已与低成本单板处理器集成在一起，形成一个独立设备。所有数据处理都在单个硬件设置中完成，并提供用户界面，允许用户控制数据的可访问性和可见性以生成诊断报告。因此，所开发的设备已被证明是一种适合医疗专业人员和家庭个人使用的有价值的低成本诊断工具。
住宅建筑包
基础是为特定地块的土壤条件而设计的。这封信还必须指出，基础设计标准符合2021年国际住宅法规要求的最低标准。2。此外，承包商必须提交以下图纸的电子PDF文件。对于下面列出的每个图纸，都需要一个单独的文件（不超过25MB）：许可申请b。能源评论（Rescheck，IC3，HERS，住宅能源合规表等）c。工程基础信件（必须用PE密封）。d。工程基础设计（必须用PE密封）。e。工程剪切墙设计（必须由PE密封）。f。外观表明所有外墙上使用的材料。g。平面图。h。电气计划，表明烟雾和一氧化碳探测器的位置。i。站点计划j。专业灌溉器设计的灌溉计划2。除了设置表单板和地段分级外，没有施工可能会开始，直到建筑许可证
目的代码和定义列表 - 花旗银行
00000 食品及活动物 由下列物品组成的商品：（a）活动物、肉、肉制品、鸟蛋及奶制品；（b）鱼、甲壳类及软体动物；（c）蔬菜及水果；及（d）食用产品及饲料，例如谷物、谷物制品、糖、糖制品、蜂蜜、咖啡、茶、可可、香料、动物饲料（未碾磨谷物除外）及其他食用产品。01000 饮料及烟草 02000 非食用原材料，燃料除外 由下列物品组成的商品：（a）天然橡胶（天然、合成及再生）及橡胶制品；（b）软木及木制品，例如木材、锯材原木、单板原木、锯材及木质铁路枕木；（c）纺织品；（d）金属矿石及金属废料； (e) 其他原材料，例如生皮、毛皮、生毛皮、油籽、含油水果、纸浆、废纸、天然肥料、天然矿物、天然动物和植物材料（包括未磨碎的谷物）。03000 矿物燃料、润滑剂和相关材料由下列物品组成的商品：
C5ISR CENTER STEM@Home - 脑筋急转弯：数谜
功能连接是对大脑时时刻刻如何连接的动态描述。我们不要将其想象为网络中使用的物理线路，而是想象一下这些线路在一天中是如何使用的。当你在电脑上做作业时，你的笔记本电脑会将文档发送到你的打印机。当天晚些时候，你可能会使用笔记本电脑将电影传输到电视上。这些“线路”的使用方式取决于你是在工作还是在休息，对人类来说也是如此。功能连接会根据当前任务而变化。你的大脑一直在动态地重新连接。想象一下，你站在离墙上挂着的菜单板仅几步之遥的地方，阅读一份餐厅特色菜清单。无论何时你看着什么东西，视觉皮层都在工作，但由于你在阅读，所以视觉皮层与用于阅读的听觉皮层相连。你指着板上的某样东西，不小心把它从墙上碰掉了。当你伸手去接它时，你的大脑连接就会发生变化。你不再阅读，而是试图接住下落的物体，你的视觉皮层现在与运动前皮层协同工作来引导你的手。
使用深层生成先验
摘要 - 同时进行多层（SMS）成像是加速磁共振成像（MRI）采集的强大技术。但是，由于激发切片之间和内部的复杂信号相互作用，SMS重建仍然具有挑战性。这项研究提出了使用深处先验的强大的SMS MRI重建方法。从高斯噪声开始，我们利用扩散概率模型（DDPM）的脱糖性，通过反向扩散迭代逐步恢复单个切片，同时从读取串联框架下的MEA k-Space施加数据一致性。设计后采样过程使DDPM训练可以在单板图像上执行，而无需对SMS任务进行特殊调整。此外，我们的方法集成了低频增强（LFE）模块，以解决一个实用问题，即SMS加速快速自旋Echo（FSE）和回声平面成像（EPI）semitions无法轻易嵌入自动启动信号。的实验实验表明，我们的方法一致地超过了现有方法，并且可以很好地概括到看不见的数据集。该代码可从https：//github.com/solor-pikachu/roger获得评论Pro-Cess之后。
用于电磁屏蔽和电热管理的超薄木质导电碳复合膜
近年来，木质复合材料凭借其可持续性及固有的层状多孔结构，在电磁干扰（EMI）屏蔽领域受到了广泛关注。木材的通道结构常用于负载高导电材料以提高木质复合材料的EMI屏蔽性能，但如何利用纯木材制备超薄EMI屏蔽材料的研究很少。本文首先通过平行于年轮切割木材得到超薄单板，然后通过简单的两步压制和碳化制备碳化木膜（CWF）。超薄厚度（140 μ m）、高电导率（58 S cm − 1 ）的CWF-1200的比EMI屏蔽效能（SSE/t）可达9861.41 dB cm 2 g − 1，远高于已报道的其他木质材料。此外，在CWF表面原位生长沸石咪唑酯骨架-8（ZIF-8）纳米晶体，得到CWF/ZIF-8。CWF/ZIF-8表现出高达46 dB的EMI屏蔽效能（SE），在X波段表现出11 330.04 dB cm 2 g − 1的超高SSE/t值。此外，超薄CWF还表现出优异的焦耳加热效应。因此，超薄木基薄膜的开发为木质生物质取代传统的不可再生且昂贵的电磁（EM）屏蔽材料提供了研究基础。
使用卷积神经网络语义分割进行身份证件识别和检测 Mykola Kozlenko a、Volodymyr Sendetskyi b
摘要 对象识别和检测是经过深入研究的问题，并已开发出一套几乎标准的解决方案。身份证件识别、分类、检测和定位是许多应用程序所需的任务，特别是在关键基础设施场所的物理访问控制安全系统中。在本文中，我们提出了一种基于人工卷积神经网络和语义分割方法的模型的新原始架构，用于识别和检测图像中的身份证件。处理此类图像的挑战在于，当此类应用程序在工业单板微型计算机硬件上运行时，计算性能有限且内存量有限。本研究的目的是证明所提技术的可行性并获得质量指标。研究方法是评估在移动身份证件视频数据集上训练的深度学习检测模型。该数据集包含 500 个视频片段，涵盖 50 种不同的身份证件类型。模拟的数值结果用于评估质量指标。我们将结果表示为交并比值的准确度与阈值。本文报告的交并比 (IoU) 阈值为 0.8 时，准确度高于 0.75。此外，我们还评估了模型的大小，并证明了在工业单片机或智能手机硬件上运行该模型的可行性。关键词 1 身份证件，目标检测，语义分割，文档识别，文档分类，深度学习，神经网络
嵌入软体机器人的可伸缩 Arduino
为了实现现实世界的功能，机器人必须具备执行决策计算的能力。然而，软机器人可以伸展，因此需要刚性计算机以外的解决方案。目前，将计算能力嵌入软机器人的例子包括在机器人上附加刚性印刷电路板、集成软逻辑门以及利用材料响应进行材料嵌入式计算。这些方法虽然很有前景，但也引入了刚性、系绳或低逻辑门密度等限制。可伸缩电子领域一直致力于解决这些挑战，但将单板计算机、微控制器和其他复杂电路直接集成到软机器人中的完整管道仍然难以捉摸。我们提出了一种通用方法，将任何复杂的双层电路转换成柔软的可伸缩形式。这使得无需简化设计即可创建可伸缩的单板微控制器（包括 Arduino）和其他商用电路（包括 Spark-Fun 电路）。为了证明该方法的实用性，我们将高度可拉伸（应变 > 300%）的 Arduino Pro Minis 嵌入到多个软机器人体内。这利用了原本惰性的结构材料，实现了可拉伸电子场的承诺，即在主动使用过程中将最先进的计算能力集成到坚固的可拉伸系统中。
具有高级 TSN 和 AVB 的 DP83TG721x-Q1 1000BASE-T1 汽车以太网 PHY 数据表 (Rev. A)
• 符合 IEEE802.3bp 1000BASE-T1 标准 • 符合 OA TC10 标准，<20μA 睡眠电流 – 本地和远程唤醒以及唤醒转发 • 高级 TSN – IEEE 1588v2/802.1AS 时间同步 – 带集成相位校正的硬件时间戳 – 高精度 1pps 信号 (±15ns) • 音频时钟 – AVB IEEE 1722 媒体时钟生成功能 – 相位同步挂钟输出：1KHz 至 50MHz – I2S 和 TDM8 SCLK/FSYNC/MCLK 时钟生成 • 符合开放联盟 TC12 互操作性和 EMC 标准 – 符合 OA EMC 标准 – 符合 SAE J2962-3 EMC 标准 • MDI 引脚上的集成 LPF • MAC 接口：MII、RMII、RGMII 和 SGMII • 支持的 I/O 电压：3.3V、2.5V 和 1.8V • 引脚兼容TI 的 100BASE-T1 PHY 和 1000BASE-T1 PHY – 适用于 100BASE-T1 和 1000BASE-T1 的单板设计，需要更改 BOM • 诊断工具包 – 温度、电压、ESD 监控器 – 数据吞吐量计算器：内置 MAC 数据包生成器、计数器和错误检查器 – 信号质量指示器 – 基于 TDR 的开路和短路电缆故障检测 – 用于电缆性能下降监控的 CQI – 环回模式 • 符合 AEC-Q100 标准 – IEC61000-4-2 ESD：±8kV 接触放电