现实世界的传感处理应用需要紧凑、低延迟和低功耗的计算系统。混合忆阻器-互补金属氧化物半导体神经形态架构凭借其内存事件驱动计算能力,为此类任务提供了理想的硬件基础。为了展示此类系统的全部潜力,我们提出并通过实验演示了一种用于现实世界对象定位应用的端到端传感处理解决方案。从仓鸮的神经解剖学中汲取灵感,我们开发了一种生物启发的事件驱动对象定位系统,将最先进的压电微机械超声换能器传感器与基于神经形态电阻式存储器的计算图结合在一起。我们展示了由基于电阻式存储器的巧合检测器、延迟线电路和全定制超声传感器组成的制造系统的测量结果。我们使用这些实验结果来校准我们的系统级模拟。然后使用这些模拟来估计对象定位模型的角度分辨率和能量效率。结果揭示了我们的方法的潜力,经评估,其能量效率比执行相同任务的微控制器高出几个数量级。
局域性无疑是量子理论和广义相对论不可分割的一部分。另一方面,像 AdS/CFT 这样的全息理论意味着,在边界理论中,体量子引力自由度被编码在空间无穷远处。尽管这种说法是在非微扰层面上的说法,但在量子引力的微扰极限中,这种性质仍然存在。这主要是由于引力高斯定律,它使我们无法定义严格的局部算子。由于在描述中包含引力要求理论在坐标变换下不变,因此物理算子需要是微分同胚不变的。高斯定律实现的这一条件要求算子被修饰到边界,并包含一个延伸到无穷远处的引力版本的威尔逊线,因此要求它们是非局部的。为了解决这一矛盾,我们提出了候选算子,它们可以绕过这一要求,同时在 AdS/CFT 环境中具有局部和微分同胚不变性。这些算子仍然满足引力高斯定律的一个版本,因为它们被解释为相对于状态的特征进行修饰。因此,这些算子所定义的状态是破坏理论对称性并具有“特征”的状态。这些状态通常是具有大方差的高能状态,对应于块体中非平凡的半经典几何。该提议还将有助于解决有关岛屿提议的悖论。此外,这使得人们能够在微扰量子引力中更具体地讨论子区域、其相关子系统和信息局部化。在第二部分中,我们将主要关注称为 AdS-Rindler 楔形的块体子区域。我们将使用从量子信息和量子计算界借用而来的 Petz 映射,从其边界对偶子区域明确地重建该体子区域。这与先前关于体子区域重建的猜想以及由于引力的量子误差校正性质,Petz 映射可用于重建纠缠楔的提议相一致。此外,我们精确研究了 AdS Rindler 楔中的算子代数,包括体和边界对偶。使用交叉积构造和一种新的重正化 Ryu Takayanagi 表面的方法,我们展示了如何通过包括引力校正将代数修改为更易于管理的代数,我们可以在其中定义密度矩阵和冯诺依曼熵。最后,在存在引力相互作用的情况下,我们研究了一般背景下算子代数的一种特殊表示,称为协变表示。这种表示将从物理角度阐明交叉乘积构造的含义。
1。简介9 1.1背景和问题9 1.2目标,目的和研究问题10 1.3划界11 2。Literature review 12 2.1 Thought leadership 12 2.2 Opinion leaders and B2C/B2B influencer marketing 15 2.3 Rhetoric 17 2.4 Key opinion leaders (KOLs) 19 2.5 Persuasion knowledge 20 2.6 Integrated communication 21 2.6.1 Marketing communication theory 21 2.6.2 Public relations 22 2.7 Brand positioning and competitive advantage 24 2.7.1 Brand positioning 24 2.7.2 Keller‘s Brand Resonance Model 26 2.7.3 Thought leadership as a竞争优势29 2.8在初步框架中组织文献31 2.8.1目标受众了解(杠杆1)33 2.8.2内容质量(杠杆2)33 2.8.3共振(结果1)35 2.8.4分布(杠杆3)36 2.8.5思想领导品牌位置(结果2)36 2.8.6 2.8.6 2.8.6竞争优势(方法论38 3.1研究哲学38 3.2研究策略39 3.2.1定性研究策略和多案例研究39 3.2.2归纳方法40 3.3研究设计41 3.4案例公司42 3.4.1样本42 3.4.2访谈参与者的采样参与者对46 3.5.1主要数据46 3.5 em em em em em em em em em em em em e em em e em e em em e em 46 3.5 em em em em e em embirator 46 3.5.2 shotuctip 49 3.6.2主题分析50 3.7有效性,可靠性和概括性51
感谢 INRAP 考古学家的研究,有关墓地潜在位置的重要线索已经出现并可得到验证。 2022 年,国家在前圣莫里斯拉杜瓦斯 (Saint-Maurice l'Ardoise) 营地遗址上开展了类似的行动,并于 2023 年 3 月 20 日确定了营地哈基斯儿童墓地的所在地,并确认了遗骸的存在。
异常定位,目的是将图像中的异常区域分割出来,这是由于种类繁多的异常类型而具有挑战性的。现有方法通常是通过将整个图像作为整体而却很少付出的努力来学习局部分布来训练深层模型,这对于这项Pixel Prescerise任务至关重要。在这项工作中,我们提出了一种基于补丁的方法,可以适当考虑全球和本地信息。更具体地说,我们采用本地网络和全球网络分别从任何单个贴片及其周围来提取特征。全球网络经过训练,其目的是模仿本地功能,以便我们可以从上下文中轻松检测其功能不匹配时。我们进一步引入了不一致的异常检测(IAD)头和一个失真异常检测(DAD)头,以足够的时间发现全球和局部特征之间的差异。源自多头设计的评分函数有助于高精度异常定位。在几个现实世界数据集上进行了广泛的实验表明,我们的方法优于最大的竞争对手,而竞争对手的差距足够大。
特性由阵列的孔径决定。但是,由于稀疏阵列中的元素数量减少,平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M,正如预期的那样,对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列,每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而,在远离主响应轴的给定方向上,由于元素位置随机,矢量并不同相,而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合,产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此,对于随机阵列,平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
我们引入了一种新算法,称为 PPA(性能预测算法),该算法可以定量测量神经系统元素对其执行任务的贡献。根据一小组病变中性能下降的数据,该算法可以识别参与认知或行为任务的神经元或区域。它还可以准确预测由于多元素病变导致的性能。新算法的有效性在两个具有元素间复杂相互作用的循环神经网络模型中得到了证明。该算法可扩展并适用于大型神经网络的分析。鉴于可逆失活技术的最新进展,它有可能对理解生物神经系统的组织做出重大贡献,并阐明关于大脑局部计算与分布式计算的长期争论。
以下论文讨论了使用微重力模拟器研究微重力效应的可能方法:随机定位机。此外,该研究旨在验证生物学和机械水平上的RPM性能。测试了RPM,以确保其准确模拟适合平面物的微重力环境,并为了找到最能模拟这种情况的机器的特性。随机定位机的研究和验证对于继续使用至关重要。它将RPM建立为可靠的微重力模拟器,为未来的研究和严格研究为微重力领域提供了科学基础。
开发了使用粒子滤波器(递归蒙特卡罗方法)解决定位、导航和跟踪问题的框架。提出了一种粒子维度简约的通用算法。汽车和航空应用从数字上说明了与基于卡尔曼滤波器的传统算法相比的优势。这里使用非线性模型和非高斯噪声是准确度提高的主要原因。更具体地说,我们描述了如何使用地图匹配技术将飞机的海拔剖面图与数字海拔地图进行匹配,将汽车的水平行驶路径与街道地图进行匹配。在这两种情况下,都可以实时实现,测试表明,其准确度可与卫星导航(如 GPS)相媲美,但完整性更高。基于模拟,我们还讨论了粒子滤波器如何用于基于手机测量的定位、飞机的综合导航以及飞机和汽车的目标跟踪。最后,粒子滤波器为导航和跟踪的组合任务提供了一个有希望的解决方案,这在空中搜寻和汽车防撞上都有所体现。