1.3 T HIS W ORK ................................................................................................................................................ 21
摘要本文介绍了GSCORE,这是一个硬件加速器单元,该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察,以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中,我们提出了几种优化技术,高斯形状感知的交叉测试,分层排序和下图跳过,所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计,使用商业28NM技术进行合成,并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明,GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度,其面积较小,能源消耗较低。
©2025 nvent。所有NVENT标记和徽标均由Nvent Services GmbH或其分支机构拥有或许可。所有其他商标都是其各自所有者的财产。
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在开发用于金属空气电池的阴极仍然是一个挑战。在此,我们提出了一种新的man-ganese钴丁物双金属自支撑电极作为催化剂,该电极通过水热和钙化方法在碳布上合成。电极可直接用作无粘合剂和涂层的锌空气电池阴极。使用碳布(CC)上使用氮掺杂碳的锰的原位结构可以增加碳表面上的孔,并具有更多的电化学活性位点。在碱性系统中研究了OER性能,结果表明,催化剂的电势为203 mV,电流密度为10 mA·CM -2,这比比较样品优于MNO 2 @NC/CC和CO 3 O 4 @NC/CC。此外,用MNCO 2 O 4.5 @NC/CC材料组装的锌空气电池具有出色的循环性能,并且可以稳定地循环200小时,而电流密度为5 mA·CM -2,而没有明显的电体衰变。
语言信息获取的时间动态是理解语言在大脑中如何组织的关键特性之一。不同大脑语言模型之间尚未解决的争论是,语言的构成要素——单词是以顺序方式还是并行方式激活。在本研究中,我们从新颖的角度探讨了这个问题,直接比较了语音生成和感知中单词成分激活的时间过程。在显性对象命名任务和被动听力任务中,我们用单次试验水平的混合线性模型分析了两种语言模式中相同的词汇语义和语音词汇知识引起的事件相关脑电位。结果表明,在刺激开始后 75 毫秒,两种单词成分在生成和感知中同时表现出来;语言模式之间的差异在处理 300 毫秒后才变得明显。这些数据为语言处理的超快速并行动态提供了证据,并在神经组装框架内进行了解释,其中单词在生成和感知过程中招募相同的整合细胞组合。这些词语组合早期并行点燃,之后才以特定行为的方式产生反响。
本文解决了石蜡矿床的问题,特别关注预防化学方法。在高能油生产中使用的抑制剂的有效性取决于其注入点,因此需要将试剂更深入地放置在“油储层孔”系统中。这项研究的目的是开发一种用于长期蜡抑制的方法,并通过实验评估井操作参数对抑制剂释放速率中生产液的影响。文章概述了一种石蜡抑制技术,该技术涉及将固体多孔颗粒注射到液压裂缝中,该骨折具有双重目的,既可以作为proppant和抑制剂来源。已经开发了一种方法,该方法是用固体乙烯 - 乙酸乙烯酯(EVA)饱和的多孔陶瓷颗粒,该方法在被油洗涤时逐渐释放到油流中,起作用,作为抑郁剂。过滤实验表明,这种抑制方法将抑制剂长期释放到油流中。即使过滤470孔量,通过模型支撑盒过滤的机油样品中的EVA含量仍保持在最小有效浓度水平上。从而减少了旨在防止和去除“石油储层”系统中的石蜡沉积物的干预频率。
摘要 - 本文探讨了使用自动驾驶汽车来支持电网操作的使用。具有内置的电池和携带额外电池能量存储的能力,自动驾驶汽车数量的增加可能代表了当前在电网中未利用的大量容量。与需要驾驶员的传统电动汽车不同,可以在不干预的情况下执行自动驾驶汽车的操作。指导闲置车辆自主支持电网,我们提出了一种基于易于优化的方法,以有效地将这些“移动电池”整合到网格操作中。在实时操作期间,这些车辆在战略上被路由到针对位置,以维持电力平衡并降低运营成本。数值研究已经确认了提出的算法有效地将自动驾驶汽车整合到常规功率系统操作中的有效性和可扩展性。索引术语 - 无人车,电力系统,运输系统,最佳功率流,混合智能优化
• 使用这样的机器人,移液的准确性更高,这意味着结果更一致。 • 技术人员需要进行的移液更少,因此重复性劳损 (RSI) 的风险更低。 • 机器人比人类更快。这一点尤其重要,因为一个 BeadChip 可以运行 24 名患者,每次运行将有四个 Beadchip(总共 96 名患者)。