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”可扩展的监督学习算法，用于实时可再生能源预测智能电网”
将可再生能源集成到现代智能电网中，由于能源产生的可变性和不可预测性，提出了重大挑战。对可再生能源输出的准确实时预测对于确保网格稳定性，优化能量分布并最大程度地减少了能量浪费至关重要。本研究探讨了针对智能电网中实时可再生能源预测的可扩展监督学习算法的开发和应用。
疫苗接种记录非实时（4）.docx
第 DI 部分证明我是：(1) 患者，且年满 18 岁；(2) 未成年患者的父母或法定监护人；或 (3) 患者的法定监护人。此外，我特此同意 Desert Life Pharmacy 的医疗保健提供者为我注射上述疫苗。我理解不可能预测接种疫苗可能产生的所有副作用或并发症。我了解上述疫苗的风险和益处，并且已收到、阅读/已向我解释了我选择接种的疫苗的疫苗信息声明。我还承认我有机会提出问题，并且这些问题得到了令我满意的答复。此外，我承认，接种疫苗后，管理医疗保健提供者建议我留在疫苗接种地点附近约 15 分钟，以便观察。我谨代表我自己、我的继承人和个人代表，在此免除 Desert Life Pharmacy 及其员工、代理人、继任者、部门、关联公司、子公司、管理人员、董事、承包商和雇员的任何和所有已知或未知的因接种上述疫苗而引起、与之相关或与接种上述疫苗有关的责任或索赔。我承认 (a) 我了解我所在州的免疫登记处（“登记处”）的目的/好处；(b) 如果我所在州允许，我可以向 Desert Life Pharmacy 提供一份经州批准的登记处披露退出表格，反对 Desert Life Pharmacy 向登记处披露我的免疫信息；以及 (c) 除非我授权 Desert Life Pharmacy (如适用) (i) 向我的医疗保健专业人员、Medicare、Medicaid 或其他第三方付款人披露我的医疗或其他信息，包括我的传染病（包括 HIV）、精神健康和药物/酒精滥用信息，以便进行护理或付款，(ii) 向我的保险公司提交上述要求的物品和服务的索赔，以及 (iii) 要求代表我向 Desert Life Pharmacy LLC. (如适用) 支付与上述要求的物品和服务相关的授权福利。我还同意对任何共同分摊金额（包括共付额、共同保险和免赔额）以及我的保险福利未涵盖的任何要求的物品和服务承担全部经济责任。我理解，任何我应承担经济责任的付款都应在服务时支付，或者 Desert Life Pharmacy 会在服务结束后收到此类发票后向我开具发票。
实时数据有限责任诉Array Networks Inc.
九年前，我们在Parkervision，Inc。（“ Par-kervision”）对与无线通信技术相关的Parkervision，Inc。（“ Par-kervision”）提出的专利侵权行动中，确认了对不侵权的法律（“ JMOL”）的判决。Parkervision，Inc。诉Qualcomm Inc.，621 F. App'x 1009（Fed。cir。2015）（“ Par-Kervision I”）。 Parkervision还针对不同但相关的专利提起了针对高通的第二次侵权诉讼。 后一个案件，我们将称为“ 2014年诉讼”，以地方法院批准了基于Parkervision I引起的附带禁止反说业的判决，以授权Qualcom的动议对非侵犯的简易判决。 Parkervision，Inc。诉高通公司，2022 WL 1230505（M.D. fla。Mar. 22，2022）。 地方法院还批准了高通公司的动议，以排除某些证词，提议通过其有效性和侵权专家（“ Daubert Motions”）提出的某些证词。 Parkervision现在对2014年行动的处理提出上诉。 我们撤消了不侵权的判断，扭转了证词的排除，并还押了进一步的诉讼。2015）（“ Par-Kervision I”）。Parkervision还针对不同但相关的专利提起了针对高通的第二次侵权诉讼。后一个案件，我们将称为“ 2014年诉讼”，以地方法院批准了基于Parkervision I引起的附带禁止反说业的判决，以授权Qualcom的动议对非侵犯的简易判决。Parkervision，Inc。诉高通公司，2022 WL 1230505（M.D.fla。Mar.22，2022）。地方法院还批准了高通公司的动议，以排除某些证词，提议通过其有效性和侵权专家（“ Daubert Motions”）提出的某些证词。Parkervision现在对2014年行动的处理提出上诉。我们撤消了不侵权的判断，扭转了证词的排除，并还押了进一步的诉讼。
基于实时设计强大的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机（无人机）是科学和技术的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例，所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK（分区操作内核）。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例，以证明稳定性。
实时预测小区域的温度相关过量死亡率：朝着操作框架
摘要开发用于实时监控和预测环境健康影响的创新工具对于有效的公共卫生干预措施和资源分配策略至关重要。尽管对此类通用工具的需求先前是由负责发出预期警报的公共卫生计划者和地区当局的回应，但尚未开发出一种全面，稳健和可扩展的实时系统，用于预测与温度有关的当地尺度中与温度相关的多余死亡。填补了这一空白，我们提出了一个灵活的操作框架，用于将公开可用的天气预报与特有基于小普查区域的温度变性风险功能耦合，后者是使用最先进的环境流行病学模型得出的。利用欧洲领先的气象中心的高分辨率温度数据预测，我们展示了一种实时应用，以预测2022年7月在英格兰和威尔士的热浪期间的过量死亡率。在不同的交货时间内由小地理区域的预期温度相关的多余死亡组成的输出可以自动化以在各种时空尺度上生成地图，从而促进预防措施和提前对公共卫生资源的分配。此处讨论的实际案例示例证明了预测（预期的）与热量相关的过量死亡的应用，但该框架也可以适应其他与天气相关的健康风险和不同的地理位置区域，但提供了有关气象暴露的数据，以及潜在的健康状况均可用于校准相关风险功能。拟议的框架迫切需要预测全球公共卫生系统的短期环境健康负担，尤其是在低收入和中等收入地区，在这种情况下，对减轻不良暴露的迅速反应和对极端温度的影响通常受到可用资源的限制。
通过整合视觉，触觉感应和软手指来实时杂货店包装
摘要 - 尽管垃圾箱是机器人操纵的关键基准任务，但社区主要集中于将刚性直线物体放置在容器中。我们通过呈现一只软机器人手，结合视力，基于运动的本体感受和软触觉传感器来识别，排序和包装未知物体的流。这种多模式传感方法使我们的软机器人操纵器能够估计物体的大小和刚度，从而使我们能够将“包装好容器”的不定定义的人类概念转化为可实现的指标。我们通过逼真的杂货包装场景证明了这种软机器人系统的有效性，其中任意形状，大小和刚度的物体向下移动传送带，必须智能地放置以避免粉碎精致的物体。将触觉和本体感受反馈与外部视力结合起来，与无传感器基线（少9倍）和仅视觉的基线相比，项目受损的填料操作显着降低（4。少5×）技术，成功地证明了软机器人系统中多种感应方式的整合如何解决复杂的操作应用。
Byzova, A.、Hekmatmanesh, A.、Roozbahani, H.、Handroos, H.、Hakansson, N.、Lankarani, H. (2020)。开胃期间实时人体和大脑监测
摘要 骑马是一种有效的肌肉疾病治疗方法。本研究的主要目标是开发一种物理治疗模拟器（概念验证），而不是真正的马，尽管采用了脑电图 (EEG) 放大器和惯性运动捕捉系统 (IMCS)。在实验中，专业和非专业骑手在骑马模拟器期间的身体运动和大脑行为受到监控。基于 IMCS，考虑了用于识别两组骑手骨盆区域活动变化的计算分析。EEG 系统用于调查从未使用过马模拟器的经验丰富的骑马者的大脑信号。为此，进行了以下实验，代表身体和大脑行为。结果得出结论，缺乏经验的骑马者在骑模拟器时往往会犯动作错误，这可能会导致外部臀部和背部区域不对称移位。脑电图研究表明，负责智力和注意力的额叶被激活。此外，负责运动和视觉的大脑颞叶和顶叶区域也显著激活。
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
Chen，B。和Sargent，E。H.（2022）。到2050年，零净对太阳能材料研究人员意味着什么？物质，5（5），1322-1325。 doi https：// doi 电子... 的热导电聚合物复合材料 论文模板 表征了特定乳酸科属的抑制作用。在高度普遍的细菌上 在表象的促性腺营养周期中，对管家的测序和验证基因进行定量实时PCR
Bin Chen和Edward H. Sargent，多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器，占人为CO 2排放量的约70％。 需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。 太阳能光伏将发挥关键作用，太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。 在这里，我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。 使用太阳能光伏（PV）（图1A）收获地球最丰富的可再生能源（太阳到达地球的能量）将在脱碳电力生产中起关键作用。 太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。 PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到，这仅随着国际能源机构（IEA）报告的渐进性（图1B，Interet）的渐进性而增加。 要达到我们的集体净零目标，需要大量的太阳PV缩放（图1b）：国际技术路线图（ITRPV）所描述的最大胆的场景（ITRPV）设想2050年的世界由可再生能源100％供电，solar PV在2020年供应1％和全球供应中，包括69％的供应，包括全球供应，包括2020年的加热，包括电源。Bin Chen和Edward H. Sargent，多伦多大学摘要今天的能源部门是最大的温室气体发射器，占人为CO 2排放量的约70％。需要全球能源供应的严格脱碳才能将温度升高到1.5°C以下并到2050年达到净零。太阳能光伏将发挥关键作用，太阳能光伏的大量升级面临许多挑战。在这里，我们讨论了材料研究人员如何为这一全球大挑战做出贡献。使用太阳能光伏（PV）（图1A）收获地球最丰富的可再生能源（太阳到达地球的能量）将在脱碳电力生产中起关键作用。太阳能是能够缩放到人类所依赖的数十个Terawatts的可再生能源。PV对净零目标的重要性在其对世界电力能力的预计贡献中可以看到，这仅随着国际能源机构（IEA）报告的渐进性（图1B，Interet）的渐进性而增加。要达到我们的集体净零目标，需要大量的太阳PV缩放（图1b）：国际技术路线图（ITRPV）所描述的最大胆的场景（ITRPV）设想2050年的世界由可再生能源100％供电，solar PV在2020年供应1％和全球供应中，包括69％的供应，包括全球供应，包括2020年的加热，包括电源。
移动 NPU 上的实时量化图像超分辨率，移动 AI 2021 挑战赛：报告
图像超分辨率是最流行的计算机视觉问题之一，在移动设备上有许多重要的应用。虽然已经为这项任务提出了许多解决方案，但它们通常甚至没有针对常见的智能手机 AI 硬件进行优化，更不用说通常仅支持 INT8 推理的更受限的智能电视平台了。为了解决这个问题，我们推出了第一个移动 AI 挑战赛，其目标是开发一种基于端到端深度学习的图像超分辨率解决方案，该解决方案可以在移动或边缘 NPU 上展示实时性能。为此，为参与者提供了 DIV2K 数据集和训练过的量化模型，以进行高效的 3 倍图像升级。所有模型的运行时间都在 Synaptics VS680 智能家居板上进行评估，该板具有能够加速量化神经网络的专用 NPU。所提出的解决方案与所有主流移动 AI 加速器完全兼容，能够在 40-60 毫秒内重建全高清图像，同时实现高保真度结果。本文提供了挑战赛中开发的所有模型的详细描述。