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比较嵌入结直肠癌筛查计划中的微生物分析的粪便样品收集方法
然而，为了有可能告知建立基于大肠癌筛查计划的国际研究，需要进行其他方法学工作来测试适合和标本收集卡，这些标本收集卡在其他国家采用了不同的拟合方法和筛选程序。因此，我们评估了存储在室温下的粪便标本中的微生物稳定性，并评估了来自两个不同标本收集卡（用于阿富汗）的微生物组指标的准确性，以及在正在进行的国际大型癌症筛查程序中使用的四个不同的拟合管（在法国和大多数欧洲国家，摩洛哥，土耳其，火鸡和伊朗）。此外，我们研究了结直肠癌筛查程序和替代运输温度（例如夏季和冬季温度）对微生物组准确性和稳定性确定的影响。
Ergon嵌入式一代信息包2024_25
此信息包的目的不同，不同的连接过程根据EG系统的大小和监管分类而适用 - 无论EG系统中使用的技术如何，以及电力是否会导出回我们的分销网络。此信息包列出了一些事情，如果您打算将EG系统连接到我们的分销网络，例如：相关的连接过程和要求支持提供服务的服务信息支持EG系统的连接所提供的服务的信息（包括此类服务是可有争议的）（包括可有争议的）相关成本范围相关成本与应用程序的连接相关或通过询问的连接与egs的连接相关
嵌入式一代信息包2024-25
不同的连接过程根据EG系统的大小和监管分类而适用 - 不管EG系统中使用的技术如何，以及电力是否会导出回我们的分销网络。此信息包列出了一些事情，如果您打算将EG系统连接到我们的分销网络，例如：相关的连接过程和要求支持提供服务的服务信息支持EG系统的连接所提供的服务的信息（包括此类服务是可有争议的）（包括可有争议的）相关成本范围相关成本与应用程序的连接相关或通过询问的连接与egs的连接相关
PO0844-Evoenergy-LV-嵌入式发电技术-...
虽然本文件包含与电力行业法规、行为准则和标准相关的材料，但其并非旨在为电力承包商如何履行其法定义务或遵守法规、行为准则或行业标准（例如 AS/NZS 3000（布线规则））提供法律建议。尽管在编写本文件时已尽职尽责，但 Evoenergy 并不保证本文件所含信息在发布时准确、完整或最新。在相关法律允许的范围内，Evoenergy 对因本文件所含信息的任何错误、遗漏或失实陈述而造成的任何损失、损害、成本或费用概不负责。
化学元素的通用语义嵌入用于增强材料推理和发现的化学元素
图2。使用BERT衍生特征与（a）预测和（b）材料属性分类的模型性能比较模型性能。SMA，Ti合金和HEA的10倍MAE图与广泛的平行测试中所选特征数量（1-8）的函数相同。蓝线使用传统的经验特征（例如电负性，原子半径）表示模型性能，而红线表示BERT衍生的材料特征。检查的特性包括相变温度（MP，AP），转化焓（ΔH），屈服强度（σs），终极拉伸强度（σb），Vickers硬度（VH）和伸长率（EL）。Classification tasks include binary classification of Solid Solution (SS) vs. Non-Solid Solution (NSS), ternary classification of phase forms (Face-Centered Cubic (FCC), Body-Centered Cubic (BCC), and FCC-BCC mixed), and quaternary classification of SMA phases (B19'-B2, B19'-B19-B2, B19'-R-B2, B19-B2, and R-B2）。bert衍生的特征始终在几乎所有属性和特征数量上产生较低的预测误差，从而突出了它们捕获合金组成和属性之间内在关系的卓越能力。阴影区域代表跨平行测试的标准偏差。
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
通过 R3D Transformer 实现超声心动图矢量嵌入，推动自动超声心动图的发展
我们的模型性能接近为相同 EF 分类问题开发的当前 SOTA（最先进）分类器，这突显了其质量。例如，我们的准确率高于最新模型，同时与最佳 SOTA 准确率相差 5 分以内。我们的 AUC 也高于最新模型，与最佳 SOTA AUC 相差 6 分以内。a R3D Transformer，ResNet18 主干。b 未公开的算法。c 具有空洞卷积的 3D 卷积神经网络。d GSM，Inception 主干，32 帧超声心动图。e 移动 U-Net。
猴子业务：强化学习与邻里搜索虚拟网络嵌入。
在本文中，我们考虑了5G网络切片的虚拟网络嵌入（VNE）问题。此问题需要在基板虚拟化物理网络上分配多个虚拟网络（VN），同时最大化资源，最大数量，放置的VN和网络运营商的好处。我们解决了随着时间的推移而到达的问题的在线版本。受到嵌套推出策略适应（NRPA）算法的启发，这是众所周知的蒙特卡洛树搜索（MCT）的变体，该变体学习了如何随着时间的推移进行良好的模拟，我们提出了一种新算法，我们称之为邻里增强策略适应（NEPA）。我们算法的关键特征是观察NRPA无法利用状态树一个分支中获得的知识，而这是另一个启动的知识。NEPA通过以节俭的方式将NRPA与邻居搜索相结合来学习，这仅改善了有希望的解决方案，同时保持运行时间较低。我们将这项技术称为猴子业务，因为它归结为从一个有趣的分支跳到另一个分支，类似于猴子如何跳到树上，而不是每次都倒下。与其他最先进的算法相比，NEPA在接受率和收入比率的比率方面取得了更好的结果，无论是在真实和合成拓扑上。
irhnj67230（JANSR2N7591U3）PD-96923G实习：嵌入式系统程序员（w/m/div）*员工质量工程师 - 半导体职位描述
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