WBT 的上市时机把握得非常好。一方面,潜在市场正在增长,但另一方面,现有技术正在接近其物理极限。根据 MarketsandMarkets 的数据,NVM 的全球市场预计将从 2022 年的 746 亿美元增长到 2027 年的 1241 亿美元,复合年增长率为 10.7%。尽管 WBT 的 ReRAM 技术适用于嵌入式和独立内存,但它首先在嵌入式应用上实现商业化。嵌入式应用指的是与微控制器一起集成到芯片(片上系统或 SoC)中的内存。嵌入式内存通常比内存组件位于芯片旁边的解决方案性能更好,特别是在速度和能耗方面,这仅仅是因为数据不必传输太远才能到达微控制器。
我们给出了无能隙退化的多体量子系统的非时间有序和时间有序相关子的无限时间平均值附近的时间涨落的界限。对于物理初态,我们的界限预测时间涨落随系统大小呈指数衰减。我们通过数值验证了对混沌和相互作用的可积自旋 1/2 链的这一预测,它们满足我们界限的假设。另一方面,我们通过分析和数值证明,对于 XX 模型(一个具有能隙退化的非相互作用系统),对于费米子表示中的局部算子,时间涨落随系统大小呈多项式衰减,而对于非局部算子,时间涨落随系统大小呈指数衰减。我们的结果表明,相关子的长期时间涨落的衰减不能作为混沌或无混沌的可靠度量。
蒙大拿州中部的中叉朱迪思河 (MT41S002_090) 位于中叉朱迪思荒野研究区(图 1)。由于非公路车辆在河流沿岸和河内持续行驶,当前的水质和河内栖息地条件已经恶化,这进一步反映在极低的本地和野生鳟鱼数量上。海伦娜-刘易斯和克拉克国家森林与蒙大拿州鳟鱼无限公司合作制定了一项计划,重新规划现有道路并恢复道路和相关河流交叉口,这符合林务局 2007 年旅行管理计划中的决定。2020 年,蒙大拿州 DEQ 进行了监测,以评估河内沉积物和河岸栖息地条件。收集的数据表明,中叉朱迪思受到沉积/淤积的损害。本文件详细说明了水质受损的原因、沉积物来源以及解决这些问题的恢复计划。
基于CNN的目标检测器中,特征金字塔被广泛使用来缓解目标实例间尺度变化的问题。这些目标检测器通过自上而下的路径和横向连接来强化特征,主要是为了丰富低级特征的语义信息,而忽略了高级特征的增强,这会导致不同层次的特征之间不平衡,特别是高级特征中严重缺乏细节信息,从而难以得到准确的边界框。在本文中,我们引入了一种新的双管齐下的传导思想,从前向和后向探索不同层之间的关系,可以同时丰富低级特征的语义信息和高级特征的细节信息。在双管齐下的思想指导下,我们提出了一个双管齐下网络(TPNet)来实现高级特征和低级特征之间的双向传递,这有助于准确地检测不同尺度的目标。此外,由于单阶段检测器中难样本和易样本的分布不平衡,定位损失的梯度总是由定位精度较差的难样本主导。这将导致模型偏向难样本。因此,在我们的 TPNet 中,提出了一种基于 IoU 的自适应定位损失,称为 Rectified IoU (RIoU) 损失,以校正每种样本的梯度。Rectified IoU 损失会增加高 IoU 样本的梯度,同时抑制低 IoU 样本的梯度,从而提高模型的整体定位精度。大量实验证明了我们的 TPNet 和 RIoU 损失的优越性。
摘要:已经开发了各种干式脑电图 (EEG) 电极。干式 EEG 电极需要压在头皮上;因此,需要在保持低接触阻抗和保持舒适度之间进行权衡。我们提出了一种通过使用立体光刻 3D 打印机打印复杂形状的电极来解决这种权衡的方法。为了证明我们的方法的可行性,我们制作了带有弹簧的柔性手指(叉)的电极。虽然已经提出了带有柔性叉的干电极,但尚未获得合适的弹簧常数。在本研究中,我们电极的弹簧常数是根据电极和头皮之间的接触模型确定的。发现电极的机械性能和再现性足够。最后,我们测量了参与者使用我们的电极睁开/闭上眼睛时的 alpha 波。
图2:2021年5月6日积雪的条件:(a)雪表面,(b)雪坑的横截面。Periodic sampling was conducted across the snow depth divided into five layers: layer I (5 × 5 × 3 cm in length × width × height), layer Ⅱ (5 × 5 × 5 cm), layer Ⅲ (5 × 5 × 5 cm), layer Ⅳ (5 × 5 × 5 cm), and layer Ⅴ (5 × 5 × 5 cm).
a,示意图,显示了MCMBP介导的组装,并将MCM3-7导出到核中,该核能形成新生的MCM,用MCM2作为恢复前复合物,并调节DNA复制叉速度。nls表示核定位信号。b,从顶端到基础位置的MCMBP的时空表达,从E12.5到E15.5。c,蛋白质印迹分析显示了皮质发育产前和产后阶段的MCMCBP表达模式。d,在P3处的CKO小鼠和同窝对照的代表性图像。红色星星指示CKO鼠标。e,(左图)MCMBP +/ +的背视图; EMX1-CRE和MCMBP FL/FL; EMX1-CRE(CKO)P4大脑。(右图)与同窝对照(CTRL)相比,CKO中的皮质区域显着降低。(平均,两尾未配对的t检验,ctrl:n = 7,cko:n = 5)。f,(左图)MCMBP +/ +和CKO P4脑的DAPI染色冠状切片。与同窝对照(CTRL)相比,CKO的皮质板厚度显着降低了皮质板厚度。(平均,两尾未配对的t检验,ctrl:n = 7,cko:n = 5)。g,MCMBP +/ +的P4脑中的层标记物BRN2,TBR1,LHX2和TLE4的免疫染色; EMX1-CRE和CKO。h,与同窝对照组(CTRL)相比,CKO的上层神经元显着降低。(均值,两尾未配对的t检验,BRN2,TBR1,CTRL:n = 8,cko:n = 5,lhx2,tle4,ctrl:n = 4,cko:cko:n = 4)。i,蛋白质印迹分析显示了E15.5,E16.5和P4 Cortex中MCMCBP表达的下调。(平均,两尾未配对的t检验,ctrl:n = 3,cko:n = 3)。J,MCMBP +/ +中的顶祖细胞标记物SOX2和中间祖细胞标记的免疫染色; EMX1-CRE和CKO从E12.5到E16.5。K,SOX2+细胞数分析表明,在E12.5处CTRL和CKO之间没有差异。但是,由于E13.5,Sox2+细胞显着降低并持续到E16.5。(mean, two-tailed unpaired t-test, E12.5, ctrl: n=5, cKO: n=4, E13.5, ctrl: n=4, cKO: n=3, E14.5, ctrl: n=5, cKO: n=5, E15.5, ctrl: n=6, cKO: n=4, E16.5, ctrl: n=6, CKO:n = 4)。l,EOMES+细胞数分析表明,在E12.5和E13.5处CTRL和CKO之间没有差异。但是,Eomes+细胞从E14.5显着降低到E16.5。(mean, two-tailed unpaired t-test, E12.5, ctrl: n=3, cKO: n=3, E13.5, ctrl: n=4, cKO: n=4, E14.5, ctrl: n=4, cKO: n=4, E15.5, ctrl: n=4, cKO: n=3, E16.5, ctrl: n=4, CKO:n = 3)。
虽然量子多体可积性和混沌的概念对于理解量子物质至关重要,但它们的精确定义迄今为止仍是一个悬而未决的问题。在本文中,我们引入了量子多体可积性和混沌的替代指标,该指标基于通过最近邻子系统迹线距离计算的特征态统计数据。我们表明,通过对各种典型模型系统(包括随机矩阵理论、自由费米子、Bethe-ansatz 可解系统和多体局部化模型)进行广泛的数值模拟,这为我们提供了忠实的分类。虽然现有指标(例如从能级间距统计中获得的指标)已经得到了巨大的成功,但它们也面临局限性。例如,这涉及量子多体踢顶,它是完全可解的,但根据能级间距统计,在某些范围内被归类为混沌,而我们引入的指标则表明了预期的量子多体可积性。我们讨论了我们观察到的最近邻跟踪距离的普遍行为,并指出我们的指标在其他情况下也可能有用,例如多体局部化转变。
位翼攻击(BFA)涉及操纵模型参数位以显着破坏其准确性的对手。他们通常针对最脆弱的参数,最大程度地损坏了最大的位置。虽然BFAS对深神经网络(DNN)的影响进行了充分研究,但它们对大语言模型(LLM)和视觉变形金刚(VIT)的影响尚未受到相同的关注。受到“大脑重新打开”的启发,我们探索了增强反式造物对此类攻击的弹性。这种潜力在于基于变压器模型的独特架构,特别是它们的线性层。我们的新颖方法称为“忘记”(Loss and Rewire)(FAR),从策略上使用重新布线来将线性层用于混淆神经元的连接。通过将任务从关键神经元重新分布,我们在保留其核心功能的同时降低了模型对特定参数的敏感性。此策略阻碍了对手的意见,可以使用基于梯度的算法来识别和靶向至关重要的参数。我们的方法隐藏了关键参数,并增强了对随机攻击的鲁棒性。对广泛使用的数据集和变压器框架进行了全面的评估表明,远处的机制显着使BFA的成功率降低了1.4至4.2倍,而精度损失最小(小于2%)。
CGRO 彩虹镇附近的南叉麦肯齐河(现值) CGRO 彩虹镇附近的南叉麦肯齐河平均值(1 天) SFCO 美洲狮水库上方的南叉麦肯齐河(现值) SFCO 美洲狮水库上方的南叉麦肯齐河平均值(1 天) 最大资源机构目标 最小资源机构目标