摘要 - 机器学习和深度学习;人工智能的子领域已在可以检测和标记物体和图形(例如椅子、人甚至某些动物)的应用程序中实现。我们开发了一个利用增强现实的应用程序,这是平面检测的一个更适度的目标。此应用程序的目的是用标签标记检测到的物体,并将信息传递给视障人士。实现我们目标的重要第一步是专注于平面检测。这项技术可以帮助公共场所的个人安全到达目的地,从而使他们受益。该应用程序将通过识别和导航平面和物理对象来指导有需要的个人防止与墙壁和物体相撞。 关键词:增强现实、人工智能、深度学习、机器学习、物体识别 1. 简介
全息原理认为,体空间的自由度 (DoF) 被编码为边界量子场系统的信息 [1, 2, 3]。该原理的已知例子有黑洞熵 [4, 5, 6, 7] 和 d + 2 维反德西特时空/d + 1 维共形场论 (AdS d +2 /CFT d +1 ) 对应关系 [8, 9, 10, 11]。在发现 AdS d +2 /CFT d +1 对应关系中的全息纠缠熵的 Ryu–Takayanagi 公式 [12, 13, 14, 15] 后,多尺度纠缠重正化假设 (MERA) [16, 17] 被提出作为该公式背后的体量子纠缠的全息张量网络 (HTN),其中 d = 1 为零温度 [18, 19]。这里,MERA 是通过解纠缠器层(对我们而言是二分量子比特门)和粗粒化器层(等距)的半无限交替组合对量子比特中边界 CFT 2 的量子基态进行实空间重正化群变换 [16, 17]。MERA 是一个尺度不变的张量网络。基于对 HTN 的初步研究 [18, 20, 21],本文作者对 HTN 进行了经典化 [22, 23, 24, 25]。其中,HTN 的经典化是指在 HTN 中采用单量子比特的第三 Pauli 矩阵作为超选择规则算子 [25]。即,作用于 HTN 的希尔伯特空间的量子力学可观测量需要与第三 Pauli 矩阵交换,并根据这种交换性进行选择。HTN 经典化后,经典化全息张量网络 (cHTN) 的量子态对于所选可观测量在第三 Pauli 矩阵的特征基上没有量子干涉,因此等价于经典混合态,即第三 Pauli 矩阵乘积特征态的统计混合,
摘要我们报告了二氧化硅(SOS)晶状体上掺杂Erbium掺杂的平面波导的制造和表征,可提供低损耗和适用于用于工程光波导放大器(1530-1565 nm)的光纤维通信的较低的光限制。在这里,我们描述了一种超快的血浆掺杂(ULPD)技术,该技术是使用由飞秒激光(波长800 nm)诱导的血浆进行的,其重复速率为10 kHz,脉冲持续时间为45 fs。此处介绍的ULPD方法已成功应用于先前使用脉冲持续时间约为100 fs且重复速率为1 kHz的FS-LASER掺杂在SOS底物上的稀土材料。已经分析了厚度,折射率,光学传播损失,光致发光强度和光致发光寿命的厚度,折射率损失,光发光损失,光发光损失,光发光损失,光致发光的寿命。我们报告了C波段中<0.4dB/cm的低传播损失,长寿命为13.21 ms,在1532 nm和最大的寿命密度产物6.344 x10 19 s.cm -3。低损耗平面平板波导和高寿命密度的产品有望在SOS平台上制造带状的波导的进一步可能性。所提出的主动波导制造方法可能对制造平面的集成光学波导放大器和与基于硅的光子积分电路兼容的激光。
辐射探测器在几种应用中都普遍存在,从文化遗产到环境监测,以及在许多娱乐性和应用研究中,包括少数,包括高能物理学(HEP),光子科学和铜管科学。从最早的设备开始,辐射的检测是基于不同的物理机制,例如热转导,气电离,闪烁等。[1]。与大多数其他传感器技术一样,半导体在辐射检测中也起着特殊的作用,其主要原因是:(i)它们可以直接将辐射转换为电信号,准备通过电子电路处理,并且(ii)通过利用集成电路技术来利用它们,从而带来了多个优势,导致了几个优势,例如小型成本,且可靠地效果,以及2个改善了[2.2 and Scrips and Import and Import and Import and Import and Import Import and Import and Import and Import and Import and Import and Import [2]。其物理特性(例如原子数,密度,电离能,带隙等)使硅特别适合于检测软X射线和带电的颗粒,而对于硬X射线/γ-rays和中子(用于检测应与合适的转化材料偶联的硅)并不有效[1]。但是,由于其制造技术的无与伦比的优势,硅是检测器应用最广泛使用的半导体。尽管硅探测器是相对简单的设备,但它们需要定制的织物技术来优化其电气和功能特性。日本,在该领域运营。直到最近,随着CMOS图像传感器的显着进展,用CMOS Technologies(所谓的单片活性像素)制成的像素探测器已证明可以产生满足的性能[3]。将来,CMOS像素的利用可能会更大,尤其是在X射线成像和带电的粒子跟踪中。但是,仍然希望定制检测器仍然是大多数应用程序的主要选择。硅探测器的市场被认为是微电子领域内的专业探测器,只有一家主要的工业制造商Hamamatsu Photonics K.K.大多数加工设施均由中小型企业(中小型企业)和主要位于欧洲的研究中心拥有。在本文中,我们将回顾硅辐射探测器技术。第2节将回忆起设备的基本原理和主要要求。第3节将被奉献
[1] S. Murali、LYW Evone、LMWa、BA Danila、LC Keong、LY Ting、BS Kumar、K、Sungsig,“Sn57Bi1Ag 焊料合金接头的微观结构特性”,IMAPS – 第 55 届国际微电子研讨会,波士顿,2022 年 10 月 5 日。[2] Q. Liu、Y. Shu、L Ma、F. Guo,“高电流密度下共晶 SnBi 焊点的微观结构演变和温度分布研究”,2014 年第 15 届国际电子封装技术会议。[3] P.Singh、L. Palmer、RF Aspandiar,“一种研究电迁移的新装置”,SMTA 泛太平洋微电子研讨会,2022 年 2 月 1 日,夏威夷瓦胡岛。 [4] IA Blech,“氮化钛上薄铝膜的电迁移”,J. of Appl. Physics,第 47 卷,第 4 期,1976 年 4 月。
6.1 Absolute Maximum Ratings...................................... 10 6.2 ESD Ratings............................................................. 10 6.3 Recommended Operating Conditions....................... 11 6.4 Thermal Information.................................................. 11 6.5 Electrical Characteristics........................................... 11 6.6 Power-Up Timing...................................................... 13 6.7 Reset时机..................................................................................................................................................................................................................................... Transmit Timing ................................ 15 6.13 100Mbps MII Receive Timing (2) ............................ 15 6.14 10Mbps MII Transmit Timing .................................. 16 6.15 10Mbps MII Receive Timing.................................... 16 6.16 DP83867IR/CR Start of Frame Detection Timing... 16 6.17 Timing Diagrams ............................................................................................ 17
纳米制造技术的最新进展使得人们能够制造出具有纳米级自由空间间隙的真空电子器件。这些纳米电子器件具有冷场发射和通过自由空间传输的优势,例如高非线性和对温度和电离辐射的相对不敏感性,同时大大减少了占用空间,增加了工作带宽并降低了每个器件的功耗。此外,平面真空纳米电子器件可以很容易地以类似于典型的微纳米级半导体电子器件的规模进行集成。然而,这些器件中不同电子发射机制之间的相互作用尚不清楚,其他人已经注意到它们与纯 Fowler-Nordheim 发射不一致。在这项工作中,我们系统地研究了平面真空纳米二极管的电流-电压特性,这些二极管的曲率半径为几纳米,发射极和集电极之间有自由空间间隙。通过研究由两种不同材料制成的几乎相同的二极管在不同环境条件(如温度和大气压)下的电流-电压特性,我们能够清楚地分离出单个器件中的三种不同发射模式:肖特基、福勒-诺德海姆和饱和。我们的工作将实现对真空纳米电子器件的稳健而准确的建模,这对于需要能够在极端条件下运行的高速、低功耗电子器件的未来应用至关重要。
他们分别向所有来源和下沉,但这种减少并不能保留平面性。使用Orlin的算法进行稀疏图[21]导致O(n 2 / log N)的运行时间。对于少于u的整数容量,可以使用Goldberg and Rao [9]的算法,它导致O(n1。5 log n log u)。Miller和Naor [19]首先研究了具有多个来源和水槽的平面图中的最大流量。他们为所有水槽和来源都位于单个面边界的情况下给出了一种分裂和争议算法。插入Henzinger等人的线性最短路径算法。[12]产生O(n log n)的运行时间。Borradaile和Harutyunyan具有相同的运行时间的迭代算法[2]。Miller和Naor还为源头和水槽位于K不同面部边界的情况下提供了一种算法。使用O(n log N) - 时源单源单源单源最大流量算法和klein [3]产生O(k 2 n log 2 n)的运行时间。Miller和Naor表明,当知道多少商品在每个来源和每个水槽都产生/消耗时,可以找到一致的流量路由,而尊重ARC容量的一致路由可以降低到最短的最短路径[19],可以在O(n log 2 N/ log log 2 n/ log log log N n n/ log log N n n n n/ log log n n)时[20]。
原始研究论文摘要:通过可靠性分配来提高总可靠性已成为提高复杂工业系统设计效率的成功方法。过去的大量研究在很大程度上解决了这个问题。从迄今为止为实现目标而开发的不同技术中可以看出这一点。近年来,人们使用了元启发式算法,如模拟退火、禁忌搜索 (TS)、粒子群优化 (PSO)、布谷鸟搜索优化 (CS)、遗传算法 (GA)、灰狼优化技术 (GWO) 等。本文提出了一种实现混合 PSO-GWO 算法 (HPSOGWO) 的框架,用于解决复杂桥梁系统和太空舱生命支持系统的可靠性分配和优化问题。数值实验证明了所提框架的优势/竞争力。将 HPSOGWO 得到的结果与以前使用的 PSO 和 GWO 算法进行比较,结果表明,在一个名为复杂桥梁系统的问题中,与 PSO 和 GWO 相比,HPSOGWO 使用的函数评估次数较少。因此,HPSOGWO 获得的整体解决方案不仅与之前一些其他著名优化方法获得的结果相当,而且优于它们。
根据ASTM测试方法E3090确定主梁和交叉TEE成员的垂直负载能力。可以根据ASTM C1858安装由螺钉连接的石膏板面板构建的悬挂天花板系统,并免除声音或外部面板天花板规定的代码要求。此标准做法仅限于支撑单层天花板的框架,并被横向支撑的墙壁或拱腹包围并附着。