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书籍和艺术 - 伟大的重新布线，未插电
阅读焦虑一代后需要说。首先，这本书将出售很多副本，因为乔纳森·海特（Jonathan Haidt）讲述了一个令人恐惧的故事，讲述了许多父母都可以相信的孩子的发展。第二，这本书反复提出的是，数字技术正在重新布线我们的孩子的大脑，并引起精神疾病流行，这并不受到科学的支持。更糟糕的是，社交媒体要责备的大胆提议可能会分散我们的注意力，从而有效地应对年轻人当前的心理健康危机的真正原因。Haidt断言，通过“设计通过孩子的眼睛和耳朵输入的一系列令人上瘾的内容”而进行了大脑的重新布线。和“通过取代身体游戏和面对面的社交，这些公司重新建立了孩子们，并以几乎难以想象的规模改变了人类发展”。如此严重的主张需要严肃的证据。Haidt在整本书中提供图形，表明数字技术使用和青少年心理健康问题正在加在一起。在我教授的研究生统计课的第一天，我在董事会上画了类似的线条，该董事会似乎连接了两个不同的人，并询问学生他们认为发生了什么。几分钟之内，学生通常会开始讲述有关这两种现象如何相关的精心故事，甚至描述了一个现象如何造成另一个现象。本书中介绍的情节将有助于教我的学生的因果推论的基础，以及如何通过简单地查看趋势线来避免避免故事。包括我本人在内的数百名研究人员都在寻找海德建议的那种巨大效果。我们的努力产生了否，小而混合的联想。大多数数据都是相关的。当找到随着时间的时间的关联时，他们建议并不是社交媒体使用预测或导致疾病，而是已经拥有
irdm：室内无线电图插值的生成扩散模型
I. I Tratsuction下一代网络（包括5G及以后）将需要使用动态频谱共享和功率域多次访问来处理不断增加的移动数据流量[1]。为了使这一点成为可能，我们需要开发更准确的估计无线电环境的方法，包括信号强度和拟议服务区域中的频谱可用性。路径损失信息，指示由于不同访问点（AP）而提出的服务区域中信号质量的信息是室内无线电环境中网络部署计划的重要组成部分。因此，在部署AP之前获得预测的室内路径损耗图（IPM）或接收的信号强度（RSS）图是必不可少的，因为它可以准确估算建筑物内的信号强度和覆盖范围，并有助于APS的放置。此外，精确的IPM可以启用应用程序，例如精确的室内定位[2]，认知无线网络[3]和移动机器人[4]。获得准确的IPM可以是耗时且劳动密集型的过程，因为它需要在拟议的服务区域中的许多参考点（RPS）进行测量以及测试AP的安装。为了解决此问题，已经提出了各种技术，例如基于参考点上进行的测量值预测IPM的插值方法，以及在不使用RPS的情况下预测IPM的生成方法。Racko等。[5]使用无线电图生成的线性和Delaunay插值技术。通过测量指定位置的RSS，他们能够通过使用两种不同的插值方法来计算完整的RSS。
自upervision-Improves-diffusion-for-tabular- ...
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。 为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们希望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这是表格域固有的自然稀疏性，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个名为S Elf Sumperiond Impation Diffusion M Odel（简短的SIMPDM）的高级差异模型，该模型是专门针对表格数据插图任务量身定制的。为了减轻对噪声的影响，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正规化，以确保一致稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，模拟PDM匹配或优于最先进的插补方法。
在教育中访问和与自然互动的新法定要求
执行摘要在教育中访问和与自然的互动对于应对和适应生物多样性和自然危机以及促进健康和福祉以及儿童和年轻人的成功至关重要。政府已经认识到自然在教育中的重要性，包括在环境改善计划和教育部的气候变化和可持续性战略中。但是，目前的计划不足以保证英格兰的每个孩子都具有实现EIP和DFE策略所需的自然联系的访问，接触和联系质量的水平。在本政策文件中，我们阐明了政府当前方法的差距，并为英格兰所有教育环境中的自然要求提供法定要求，以提供和定期与自然的高质量互动；确保所有儿童都有平等的机会从与自然的经验联系和互动中受益。
100mm、f/11 Cr系列定焦镜头
高达 2/3 英寸的 C 型接口镜头 高达 750 万像素、2.8µm 像素大小的传感器 我们 C 系列镜头的加固 (Cr) 设计（50g 冲击） 还提供 3.5mm 至 50mm 焦距仪表 (Ci) 版本 TECHSPEC® 紧凑型加固 (Cr) 系列定焦镜头提供稳定的加固功能，保护镜头免受损坏，同时在冲击和振动后保持光学指向和定位。所有单独的镜头元件都粘合到位，以减少图像上的物体偏移。此外，这些镜头具有坚固的机械结构，配有简化的对焦和不锈钢锁定 C 型接口夹。TECHSPEC® Cr 系列定焦镜头非常适合校准成像系统，例如测量和计量、3D 立体视觉、机器人和传感、自动驾驶汽车和物体跟踪。物体到图像的映射是
自我划分改善了表格数据插补的扩散模型
出于多种原因，例如数据收集中的人错误或隐私注意事项，不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。 人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。 但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。 这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。 在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。 为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。 此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。 广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。不完整的表格数据集在许多应用中无处不在。人们会期望这样一种自然解决方案是利用强大的生成模型，例如扩散模型，这些模型在图像和连续域中表现出巨大的潜力。但是，香草扩散模型通常对初始化的噪声表现出敏感性。这与表格域固有的自然偏差有关，对扩散模型构成了挑战，从而影响了这些模型的鲁棒性，以进行数据插补。在这项工作中，我们提出了一个高级扩散模型，名为S Elf Subsuped Impation d iffusion M Odel（简短的SIMPDM），专门针对表格数据插图任务量身定制。为了减轻对噪声的敏感性，我们引入了一种自我监督的对准机制，旨在使模型正常，以确保同意和稳定的插定预测。此外，我们在SIMPDM中引入了一个精心设计的状态依赖性数据增强策略，从而在处理有限的数据时增强了扩散模型的鲁棒性。广泛的实验表明，在各种情况下，SIMPDM匹配或优于最先进的插补方法。
一套DNA分型试剂年度单价采购合同
费用负担责任人：宫城县警察会计官 细田正 1. 签约责任人姓名等费用负担责任人：宫城县警察会计官 细田正 2. 招标项目 （1）采购项目及数量：购买 DNA 分型试剂一套的年度单价合同（数量按照规格书计算） （2）交货期限：2025 年 4 月 1 日至 2026 年 3 月 31 日 （3）交货地点：宫城县宫城郡利府町守子冢崎 3-1 宫城县警察科学侦查实验室 （4）投标方式：投标金额为各项目的计划数量乘以合同单价计算出的总价格。在确定中标人时，中标价格为投标文件中载明的金额加上该金额的10%（如果该金额有不足1日元的小数部分，则小数部分四舍五入）。因此，无论投标人是消费税的应税商业实体还是免税商业实体，投标人都必须在投标文件中载明相当于预计合同金额的110/100的金额。 3.参加投标人员应具备的资格条件： (1) 不属于《主计法》第七十条规定情形的人员。 （二）不属于预算会计审计法第七十一条规定情形的。 （3） 2022年度、2023年度、2024年度，内阁府招标投标资格认定（各省厅统一资格认定）“货物销售”类别中，须获得A、B、C或D级评价。 （4）该人目前没有受到合同官员或其他类似人员的交易暂停。 (5) 不是作为经营者或者相当于经营者，且其经营管理实质上由黑社会组织或黑社会组织成员控制的人，受到警察机关要求排除公务经营等行为的人，并且该身份持续存在的人。 4.投标文件递交地点等（1）投标文件递交地点、合同条款地点、投标文件交付地点及联系方式：〒980-8410 宫城县仙台市青叶区本町3-8-1
使用Chebyshev插值提高了Trotter模拟的精度
量子计量学允许在最佳的海森堡极限下测量量子系统的性能。但是，当使用数字汉密尔顿模拟制备相关的量子状态时，应计算的错误错误将导致与此基本限制的偏差。在这项工作中，我们展示了如何通过使用标准多项式插值技术来减轻由于时间演化而引起的算法错误。我们的方法是推断到零小猪的步长大小，类似于用于减轻硬件错误的零噪声外推技术。我们对插值方法进行了严格的误差分析，用于估计特征值和随时间推动的期望值，并证明在误差中达到了heisenberg的限制，以达到多种类因素。我们的工作表明，仅使用Trotter和经典资源来实现许多相关算法任务，可以实现接近最先进模拟的精度。
插电式电动汽车二级车载充电器设计...
摘要——本文介绍了采用先进功率转换技术的电动汽车 (EV) 车载充电器的设计和分析。所提出的系统具有使用图腾柱功率因数校正 (PFC) 转换器的 AC-DC 转换级和使用 LLC 谐振转换器的 DC-DC 转换级，并使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器进行优化。所提出的 OBC 系统旨在提高 EV 充电系统的效率、功率密度和可靠性。图腾柱 AC-DC 转换器用于以最小的开关损耗整流交流输入，利用其固有的连续导通模式 (CCM) 运行能力并减少二极管中的反向恢复问题。整流后，LLC 谐振 DC-DC 转换器有效地将直流电压升压到适当的电池充电水平，提供零电压开关 (ZVS) 和零电流开关 (ZCS) 以提高整体效率。ANFIS 控制器结合了模糊逻辑和神经网络的优势，在不同的运行条件下提供卓越的适应性和控制精度。仿真结果表明，使用 ANFIS 后，效率、功率因数和瞬态响应显著改善。实验验证证实了基于 ANFIS 的系统的优越性，使其成为当代电动汽车充电应用的可行解决方案。索引术语 - 车载充电器 (OBC)、功率因数校正 (PFC)、电动汽车 (EV)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)。