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World File Search System损耗
小波损耗的训练变压器模型可改善单图像超分辨率
基于变压器的模型已在包括图像超级分辨率（SR）在内的低级视觉任务中取得了显着的结果。但是，在获得全球信息时，基于不重叠的窗口中依赖自我注意的早期aperach遇到了挑战。为了激活全球更多输入像素，已经提出了混合注意模型。此外，通过仅将像素的RGB损失（例如L 1）降至最低而无法捕获基本的高频降低，训练不足。本文提出了两种贡献：i）我们引入了卷积非本地稀疏注意（NLSA）块，以扩展混合变压器体系结构，以增强其接受场。ii）我们采用小波损失来训练变压器模型，以提高定量和主观性能。虽然先前已经探索过小波损耗，但在基于训练变压器的SR模型中显示了它们的力量是新颖的。我们的实验结果表明，所提出的模型在各种基准数据集中提供了状态的PSNR结果以及出色的视觉性能。
Su-8低损耗光学耦合互连的热稳定性在850 nm
摘要 - 在光子电路和组件之间的超低损失光学耦合在许多应用中至关重要，例如光子量子计算，传感或光学通信。本文通过表征其光学偶联效率（CE）和几何形状鲁棒性来表征基于SU-8的锥度光学互连的热稳定性，当时聚合物承受高温。在1分钟至120分钟内，将锥度从280°C加热到400°C。实验结果表明，耦合效率降解与高温期的持续时间是线性的，而温度和持续时间之间的关系则符合定义的CE损失的对数模型。它提供了一种有用的方法来预测超过给定CE损失之前的最大温度和持续时间，因此可以预测材料处理的最大评分。提取了最大0.1 dB光学耦合降解的极限温度持续曲线。然后证明SU-8龙头可以承受300°C的温度最多9分钟，而350°C的温度最多可容纳1分钟和30 s，而光损失小于0.1 dB。锥度的结构机械稳定性被确认为400°C，持续1小时，远高于上述光学极限。
电热材料的冷却效率和损耗
定义了一种用于评估电热 (EC) 材料冷却效率的新品质因数，其中将热性能与材料的损耗共同考虑。使用专门开发的基于柔性热敏电阻的测量装置，直接测量 P(VDF-TrFE-CFE) 电热聚合物薄膜的热效应和损耗。利用这些数据与新的品质因数，可以推断出所研究的 EC 材料在实际工作条件下的预期冷却效率。介电损耗是实现所需冷却性能的主要限制因素。这一发现表明，除了研究巨大的热响应之外，还必须将减少材料损失视为研究用于冷却应用的最佳 EC 制冷剂的关键目标。最后，概述了一些减少损失的策略。
直接测量频带级联激光器中电流依赖性光损耗
频带级联激光器（ICL）由于低功耗和与硅光子整合的兼容性，尤其是对于痕量气体传感，因此在中红外应用中变得越来越有价值。ICL已在3 - 6 L m范围内证明了室温连续波动，其性能在3.3 L m左右。在更长波长下ICL性能的关键因素是光损失，即是由间隔带过渡引起的。这些损失随着活性区域的孔浓度而增加，从而导致ICL中光损耗的电流依赖性明显。传统方法从参数（例如斜率效率或阈值电流）中从长度依赖性变化中推断出光损失需要恒定光损耗。在这项研究中，我们提出了一种直接的光学传输测量技术，以确定波导损耗。我们的实验证实，随着电流密度，大大增加了波导损失，直接影响ICL的量子效率。与传统方法相比，这种方法提供了对光损失的精确评估，并具有功能替代性，可以解决假设恒定损失的局限性，并为各种波长提供了对ICL性能的洞察力。
低损耗印刷电路板 (PCB) 的粘弹性特性对 WCSP 封装在跌落测试中的可靠性的影响
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具有极低传播损耗的氮化硅光子平台
免责声明 - 本信息按“原样”提供，不作任何陈述或保证。Imec 是 imec International（IMEC International，根据比利时法律成立的法人实体，名称为“stichting van openbaar nut”）、imec Belgium（由弗兰德政府支持的 IMEC vzw）、imec the Dutch（Stichting IMEC Nederland）、imec China（IMEC Microelectronics (Shanghai) Co. Ltd.）、imec India（IMEC India Private Limited）、imec San Francisco（IMEC Inc.）和 imec Florida（IMEC USA Nanoelectronics Design Center Inc.）活动的注册商标。
生成对抗网络的统一发电机损耗函数
摘要：针对使用规范（或经典的）鉴别损失函数（例如原始GAN（Vanillagan）系统中的一个），引入了统一的α-聚化发生器损耗函数，该双目标生成对抗网络（GAN）。发电机损耗函数基于对称类概率估计类型函数Lα，所得的GAN系统称为Lα -GAN。在最佳歧视器下，表明发电机的优化问题包括最大程度地减少Jensen-fα-差异，这是Jensen-Shannon Divergence的自然概括，其中Fα是以损失函数Lα表示的coNVEX函数。还证明，该Lα -GAN问题在特殊情况下恢复了文献中的许多GAN问题，包括Vanillagan，最小二乘GAN（LSGAN），最小值k thorder gan（L k gan）和最近引入的（αd，αd，αd，αd，αd，αd，αd，αd = 1。最后，为三个数据集（MNAIST，CIFAR -10和堆叠MNIST）提供了实验结果，以说明Lα -GAN系统的各种示例的性能。
对会话代理人的损耗被保释的心理健康干预措施：系统评价和荟萃分析
背景：对话代理（CAS）或聊天机器人是模仿人类对话的计算机程序。他们有可能通过自动化，可扩展和个性化的心理治疗内容来提高心理健康干预措施的机会。但是，包括CAS提供的数字健康干预措施通常具有较高的流失率。识别与损耗相关的因素对于改善未来的临床试验至关重要。目的：本综述旨在估算CA剥夺的心理健康干预措施（CA干预措施）中的总体和差异率，评估研究设计和与干预相关方面对损耗的影响，并描述旨在减少或减轻研究损耗的研究设计功能。方法：我们搜索了PubMed，Embase（Ovid），Psycinfo（OVID），Cochrane Central对照试验和Web Science登记册，并于2022年6月对Google Scholar进行了灰色文献搜索。我们包括了随机对照试验，这些试验将CA干预措施与对照组进行了比较，并排除了仅持续1次会议的研究，并使用了OZ干预的巫师。我们还使用Cochrane的偏见工具2.0的Cochrane风险在纳入的研究中评估了偏见的风险。随机效应比例荟萃分析用于计算干预组中的合并辍学率。随机效应荟萃分析用于比较干预组中的损耗率与对照组中的损耗率。我们使用叙事评论来总结发现。没有参与者级别的因素可靠地预测损耗。结果：从同行评审的数据库和引文搜索中检索了4566个记录，其中41（0.90％）随机对照试验符合纳入标准。干预组的荟萃分析总损耗率为21.84％（95％CI 16.74％-27.36％； I 2 = 94％）。持续≤8周的短期研究表明，比持续> 8周（26.59％，95％CI 20.09％-33.63％; i 2 = 93.89％）的长期研究较低的损耗率（18.05％，95％，95％CI 9.91％-27.76％； I 2 = 94.6％）。干预组参与者比对照组参与者更有可能在短期（log赔率比1.22，95％CI 0.99-1.50; i 2 = 21.89％）和长期研究（对数优势比1.33，95％CI 1.08-1.65; i 2 = 49.43％）。与较高损耗相关的与干预相关的特征包括无人支持的独立CA干预措施，没有症状跟踪器功能，没有CA的视觉表示以及将CA干预措施与候补名单控件进行比较。结论：我们的结果表明，在短期研究中，大约五分之一的参与者将退出CA干预措施。高异质性使得很难概括发现结果。我们的结果表明未来的CA
低介电损耗，并增强了磁性 -
a th（hol）02 F 0.65 / 0.65 CO 0.65 / 0.25 / 0.25 CO 0.25 1.385] b 0.57 0.272）025 / 0.65 / 0.65 / 0.65 / 0.65