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伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
TOEIC L&R IP 考试（在线）_人工智能考试指南
*同名部分的问题格式相同。 *如果您在第一单元有额外时间并进入第二单元，则第一单元的额外时间将不会延续到第二单元。 * 在阅读部分，您将能够在每个单元规定的时间内复习和修改您已经回答过的任何问题。 然而，一旦您进入 UNIT TWO，您就不能返回 UNIT ONE。
这份稿件不是 AI 写的，还是 AI 写的？我们能欺骗 AI 文本检测器生成文本吗？ChatGPT 和 AI 在运动与运动医学稿件生成中的潜在未来
引言 研究一个主题并生成一篇学术论文是一项微妙的技能。如果真的要发表，可能需要数月甚至数年的时间才能完成并发表。如果有办法让这一切立即发生会怎样？人工智能 (AI) 可能能够快速分析研究主题并生成一篇学术论文。人工智能有很多种形式；本篇社论讨论了基于自然语言模型的人工智能，例如 ChatGPT，以及它们生成学术论文的潜在能力。基于自然语言模型的人工智能，尤其是 ChatGPT，正在生成新的内容和许多争议。这种人工智能软件具有创新性。它从头生成具有自然对话流程的内容。它可以快速回答问题并撰写诗歌、同人小说和儿童读物。1 ChatGPT 甚至通过了美国医师执照考试理论部分，而无需额外培训和/或多年学习医学。2
具有程序化机械响应的液晶弹性体支架的熔融电写
通过在喷嘴和喷嘴之间施加高电压，将喷嘴挤出的聚合物熔体电吸向收集器，从而无需任何溶剂即可形成聚合物纤维。[6] 与 MES 不同，MEW 引入了计算机辅助打印头相对于接收基板的相对运动，从而能够对生成的纤维进行数字控制定位，从而形成边界明确的微结构。与通常生产直径超过 100 微米的纤维的传统挤出数字沉积技术相比，MEW 可轻松产生从数百纳米到数十微米的定位良好的纤维。[2,3,5,7,8] 此外，由于静电吸引，该技术可以精确堆叠纤维，从而形成边界明确的高壁。[1] 凭借所有这些特性，MEW 已被证明是一种制备超细纤维基生物支架的强大技术，在组织工程和再生医学中具有巨大潜力。[8–12]
无玻璃体积对飞秒激光写的纳米纳米形成的影响
玻璃中飞秒（FS）激光诱导的修饰的种类铺平了通过激光脉冲能的非线性吸收引发的多种结构变化的道路。光眼镜中这些修饰的性质根据激光写参数而变化，并且在文献中将其分为三种主要类型[1]。I型修饰可以观察到较低能量处的折射率的平滑和均匀变化。早期研究表明，FS激光器在硅玻璃中诱导3D折射率分析的潜力，这是创建波导的基础步骤[2]。II型修饰是通过折射率的各向异性变化来区分的。在特定的脉冲持续时间，频率和能量条件下，出现了强烈的双折射，它起源于垂直于激光极化的定期层状纳米结构[3]。在较高的激光强度下，发生了III型修饰，这是由于局部微探索而形成的纳米/微粒子具有致密壳的形成。是II型修饰，与纳米的形成有关。fs激光诱导的纳米射流在几个技术域中发现了广泛的应用。它们在创建长期光学数据存储设备[4，5]，热光传感器[6，7]和微流体[8，9]中起着核心作用。重要的是，它们还用于制造各种光学元件，包括波导，光层转化器[10，11]和其他双重元素[12]。尽管其应用的范围很广，但对玻璃中纳米形成背后的机制的全面理解仍有待实现。这是至关重要的，因为它会影响他们的制造，因此在各种技术环境中优化了它们的使用。纳米形成过程的中心是多光子电离的现象，其中光子吸收促进了从入射光到实心玻璃结构的能量转移[13]。由于激光强度超过特定的阈值，它会导致血浆的产生，其特征是高密度自由电子云[14]。入射激光与不均匀性的散射光之间的干扰
关于利用AI支援提高特定健康检查参与率的项目
利用人工智能（AI）根据具体的健康检查数据、医疗收据信息数据等分析对体检行为的态度，根据每个人的特点制作推荐材料，鼓励他们接受体检，从而有效提高体检率。
受自然启发的气凝胶纤维 - 创新
有趣的是，由于坚固的 TPU 层可确保纤维的完整性，EAF 在 100% 应变下经过 10,000 次循环拉伸后仍能保持稳定的热绝缘性。足够的强度和灵活性使 EAF 适合编织和织成纺织品。因此，用 EAF 制成的毛衣的热导率 (26.9±1.8 mW/m·K) 远低于尼龙 (91.2±1.6 mW/m·K)、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (98.3±1.9 mW/m·K) 和羊毛 (38.9±1.1 mW/m·K) 纺织品。在同等隔热性能的情况下，用 EAF 编织的薄毛衣厚度仅为羽绒服的五分之一左右。此外，这种 EAF 编织的薄毛衣还表现出出色的耐洗性和可染性，并且不会明显损害其保暖性，这对于扩大规模至关重要。此外，作者还使用工业剑杆织机来编织
当受大脑启发的 AI 遇到 AGI
通用人工智能 (AGI) 一直是人类的长期目标，其目的是创造出能够执行人类可以做的任何智力任务的机器。为了实现这一目标，AGI 研究人员从人类大脑中汲取灵感，并寻求在智能机器中复制其原理。受大脑启发的人工智能是从这一努力中产生的一个领域，它结合了神经科学、心理学和计算机科学的见解，以开发更高效、更强大的人工智能系统。在本文中，我们从 AGI 的角度全面概述了受大脑启发的人工智能。我们首先介绍受大脑启发的人工智能的最新进展及其与 AGI 的广泛联系。然后，我们介绍人类智能和 AGI 的重要特征（例如，扩展、多模态和推理）。我们讨论了在当前 AI 系统中实现 AGI 的重要技术，例如情境学习和快速调整。我们还从算法和基础设施的角度研究了 AGI 系统的演变。最后，我们探讨了 AGI 的局限性和未来。
为加州受野火影响的人们提供资源
寻找和接受援助 随着南加州（包括洛杉矶）的山火不断蔓延并迫使人们撤离，我们编制了一份在线资源清单，以帮助您找到并获得必要的援助。下面列出的组织为受灾民众提供支持。要访问网站，请点击链接。如需了解更多详细信息，我们建议直接联系这些组织。