摘要 — 交互式计算机系统的延迟是创建它们的组件固有的处理、传输和同步延迟的产物。在虚拟环境 (VE) 系统中,延迟会损害用户的沉浸感、身体表现和舒适度。准确测量 VE 系统的延迟以进行研究或优化并非易事。许多作者已经开发出表征延迟的技术,这些技术已逐渐变得更加容易获得和使用。在本文中,我们将描述这些技术。我们描述了一个简单的机械模拟器,旨在模拟具有各种延迟量的 VE,这些延迟量可以精细控制(在 3 毫秒以内)。我们开发了一种称为自动帧计数的新延迟测量技术,以帮助使用高速视频(在 1 毫秒以内)评估延迟。我们使用机械模拟器来测量 Steed 和 Di Luca 测量技术的准确性,并提出可以改进的地方。我们使用这些方法来测量 VE 工程师可能感兴趣的许多交互式系统的延迟,并且非常有信心。所有技术都表现出色,但 Steed 的方法既准确又易于使用,不需要专门的硬件。
摘要 — 近年来,机器学习 (ML) 领域的非凡进步吸引了人们对在航空领域使用该技术的极大兴趣。ML 的可能机载应用包括安全关键功能,这些功能必须按照航空业的严格认证标准进行开发。航空业的现行认证标准是在 ML 复兴之前制定的,没有考虑到 ML 技术的具体特点。传统设计保证方法与基于 ML 的系统的某些方面之间存在一些根本的不兼容性。在本文中,我们分析了当前的机载认证标准,并表明如果应用有关 ML 开发工作流程的某些假设,则可以为低关键性基于 ML 的系统实现标准的所有目标。
感知系统是自动驾驶必不可少的组成部分之一。虽然相机,超声雷达和毫米波雷达在汽车行业的历史悠久,但它们的各种已知劣势阻碍了自动驾驶技术开发。例如,摄像机很容易被极端的照明条件蒙蔽。超声雷达无法检测到障碍物的大小和形状。毫米波雷达无法捕获高分辨率3D图像信息。因此,自动驾驶汽车仅取决于相机,超声雷达或毫米波雷达,遭受高误报和假负率的高度,导致事故。另一方面,Lidar即使在极端的照明条件下也保持高感应性能,并且可以在远程时实现高精度。因此,Lidar在汽车行业中获得了非凡的势头,这是对现有感知解决方案的重大增强。
引言劳伦(Lauren)是一名30岁的患者,他表示担心她34岁的兄弟最近被诊断出患有1型直径(T1D)。她知道糖尿病可能是遗传性的,不仅关心自己的风险,而且关心她的9岁和11岁儿童的风险。,就在5年前,这将是一个简短的讨论。T1D是一种自身免疫性疾病,其遗传起源是由病毒(例如,Coxsackie B,Rubella,Enterovirus)触发的。1血糖和C肽测试将是家庭医生可以提供的最好的,但可以诊断但不能预测她或她的孩子的风险。此外,当时尚无批准用于人类使用的疾病改良疗法(DMT)。第一次,家庭医生可以通过简单的血液检查来检测T1D的风险。2由于T1D是一种以β细胞破坏为特征的自身免疫性疾病,因此测量胰岛细胞自动抗体提供了与疾病风险相关的信息。如果存在≥2个自身抗体,则5年和10年的风险分别为44%和70%,如果已经开发出葡萄糖不耐症,则在5年时的风险为75%,终身风险
CRISPR-CAS9缺失(CRISPR-DEL)是消除哺乳动物细胞中DNA的领先方法,并为各种基因组编辑的应用提供了基础。靶DNA在非同源最终连接(NHEJ)期间由一对双链断裂(DSB)定义。但是,CRISPR-DEL的低效率导致了费力的实验和错误的负面结果。通过使用内源性报告基因系统,我们表明DNA依赖性蛋白激酶催化亚基(DNA-PKC)的抑制作用(NHEJ的早期一步)会大大增加DNA缺失。这是在各种细胞系,基因递送方法,商业抑制剂和引导RNA中观察到的,包括那些表现出可忽略的活性的RNA。我们进一步表明,DNA-PKCS抑制作用可用于提高合并功能屏幕的灵敏度,并检测否则会忽略的真实阳性命中。因此,延迟NHEJ相对于DSB形成的动力学是增强CRISPR损坏的一种简单有效的手段。
FPGA 设计的一个关键方面是其布线架构,它包括用于互连器件逻辑块的资源。在早期的 FPGA [1] 中,互连主要由跨越一个逻辑块长度或宽度的短线段组成。可以通过可编程布线开关将两个或多个短线段连接在一起来形成较长的线段。虽然这种方法可以很好地利用线段,因为没有可能浪费在短连接上的长线段,但要求长连接通过多个串联开关会严重影响速度性能。这是因为基于 SRAM 的 FPGA 通常使用传输晶体管来实现布线开关,而这种开关具有很大的串联电阻和寄生电容。为了解决这些问题,最近提出了一种用于互连的布线开关,用于将两个或多个短线段连接在一起的布线开关。
减少销售电话中传统AI生成的响应系统中的延迟延迟通常会延迟延误,通常需要至少4秒钟才能完成完整的过程。此故障通常包括三个耗时的步骤:1)语音到文本(STT)的700ms; 2)2秒用于AI响应产生; 3)文本到语音(TTS)的400ms。此外,如果AI需要利用检索增强生成(RAG)技术来访问更多的内部知识,则AI响应时间可以扩展到4-6秒,从而导致等待时间约为5-7秒。这个等待时间通常会导致客户不耐烦和不满,从而难以保留和吸引客户。为了解决这个问题,我们引入了几种旨在减少AI生成的响应延迟的技术解决方案,从而改善了客户体验。利用GPT-4流式传输模式和句子级TT,我们可以将响应时间缩短约1秒。此外,通过与现有响应的并发匹配,可以更减少响应时间。如果找到了匹配项,则系统直接向客户提供了预录的语音响应,绕过需要等待GPT-4的响应的需求。如果找不到匹配,则系统使用过渡单词为GPT-4购买时间来生成适当的响应。这种方法允许仅1秒钟的响应时间而无需TT。GPT-4流式模式和句子级tts: - AI系统在流模式下通过单词返回响应。- 系统从首先返回的响应中播放音频。- 收到AI的流响应后,呼叫系统将单词结合到句子中,并使用TTS将其转换为音频。此方法将响应时间从1.5秒减少到大约1.2秒的一般答案,从4-6秒到回收增强发电(RAG)答案的4-6秒至1.6秒。chat和常见问题的并发API响应: - 呼叫系统同时触发两个API呼叫:一个用于聊天,一个用于FAQ/TRUSTINTION。通常,常见问题解答响应更快,如果客户的问题与预设的常见问题相匹配,则系统会播放本地预先录制的音频。- 如果没有匹配,系统使用本地存储的过渡短语,为GPT -4提供了额外的时间来生成详细的响应。此过程允许在没有TT的情况下仅1秒钟的响应时间。常见问题系统系统和缓存: - 常见问题及其高质量答案存储在常见问题解答系统中。- 随着系统的运行,更多的常见问题被缓存,增加了快速匹配的可能性。
所提出的框架研究了在初始开发发动机上为某些控制系统组件提供“样板”测试设备的风险和好处,以便获取关键的发动机特性,例如作动系统负载。这些测试组件的架构是通过确定包含重大不确定性的设计要求并提供一系列可以以模块化方式组合以最大程度提高灵活性的硬件选项来定义的。随着设计要求不确定性的显著降低,最终的“飞行配置”设计可以以真正优化设计的高信心发布。该框架的另一个重要部分是一种旨在确定何时应用所提出的流程的方法,因为设计要求的不确定性因组件而异。
供应链管理是获得为企业创建产品或服务所需的原材料或组件并将该产品或服务交付给客户所需的过程。在施工中,由于大量资源和利益相关者的参与至关重要。因此,文档在此过程中起着非常重要的作用。然而,供应链管理文件存在某些问题,这些问题会导致建筑项目的各种问题,包括项目延迟。因此,这项研究旨在确定由于供应链管理中的文件不佳而影响建筑项目的潜在因素。这项研究仅限于斯里兰卡的建筑项目。协议劳动供应商和材料供应商的错误是关注的主要领域。为了实现研究的目标,在现场工程师,项目经理,技术官员和数量测量师等建筑专业人员中进行了半结构化访谈。研究结果表明,这些文档没有正确准备,这间接导致该项目延迟。这可能是由于各种原因而发生的,例如需要很长时间才能纠正的文档错误,人们不知道供应链的各个阶段所需的文档,而利益相关者对每种情况都没有正确了解这些程序。发现进一步表明,诸如延迟,算术错误和规范不准确之类的错误经常破坏操作。为了解决这些问题,针对每种文档类型量身定制的纠正措施是详细的,强调了早期的谈判,熟练的人员参与和严格的验证过程。该研究通过提供实用解决方案来提高文档准确性,提高供应链效率并减少项目延迟,从而对该领域产生了重大贡献。这些措施不仅解决了立即的文档问题,而且还提供了一个框架,以维持建筑行业中高标准的文档准确性,从而确保运营平滑和成功的项目完成。
摘要:在全球过去几十年中,预期寿命已大大增加,具有重要的社会和医疗负担和成本。保持更长的健康并避免慢性病已成为基本问题。有机老化是一个复杂的过程,涉及组织功能的逐渐破坏和再生能力的丧失。最重要的衰老标志之一是细胞衰老,这是稳定的细胞周期停滞状态,这是对累积的细胞应激和损害的响应而发生的。细胞衰老是一种生理机制,既有利益和有害后果。衰老限制了肿瘤发生,终生组织损伤,并参与了不同的生物学过程,例如形态发生,再生和伤口愈合。然而,在老年人中,衰老细胞越来越多地积聚在几个器官中,并分泌衰老相关因素的组合,从而有助于各种与年龄相关的疾病(包括癌症)的发展。几项研究揭示了控制衰老表型的主要分子途径,以及调节其与免疫系统相互作用的途径。减弱与衰老相关的分泌表型(SASP)或消除衰老细胞的衰老已经成为旨在逆转或延迟衰老疾病发作的有吸引力的策略。在这里,我们回顾了目前旨在抑制鼻孔形态SASP的有害影响或通过“鼻溶剂”或基于免疫系统的方法有选择性地杀死衰落细胞的鼻疗法。这些最近的调查是对衰老病理和相关多重病毒的根本性的新控制。