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World File Search System普拉斯
基于跨膜的laplace差异化因子偶极子共振
作为图像处理的一种重要方法，图像差异可以使目标的边缘检测能够实现对象特征和信息压缩的识别，并且可以通过光学信息技术来提高计算速度。传统的光学图像差异方法主要依赖于使用经典4F系统的空间光谱过滤，而某些工作则集中在1D或单向之间。直到近年来，跨境的快速发展才促进了图像不同的方法。在这项工作中，基于硅空心砖电介质谐振元脉冲的发射光场演示了拉普拉斯操作设备。可以通过刺激元图支持的角度选择性的环形偶极子（TD）共振来获得光拉拉普拉斯操作所需的光传递函数（OTF）。这个空心的硅砖块不仅实现2D二阶检测，而且具有接近0.4的数值光圈，并且可以直接集成成像系统，并且可以直接集成。此类MetadeVice可能可能应用于光学传感，显微镜，机器视觉，生物医学成像等的领域。
Bromley运输行动计划
道路名称，治疗类型社区反馈待遇待办事项，布罗姆利公路行人穿越点行人安全（近社区中心）计划已批准；施工计划的25财年交通镇定速度驼峰载有重型车辆量，超速车辆计划已批准；施工计划的25财年赛普拉斯街道交通镇定速度驼峰超速车辆建设完成了Q1 FY25 Keighleys Road交叉路口交通交通镇定的超速车辆计划批准；施工计划的25财年行人穿越点行人安全（近学校）批准；施工计划的25财年交通镇定速度驼峰超速车辆计划已批准；施工计划的FY25 McGregors Road交叉路口交通镇定的超速车辆计划已批准；施工计划的FY25交通镇定速度驼峰超速车辆
量子几何、逻辑和概率
摘要 离散集上的量子几何意味着有向图，其权重与定义量子度量的每个箭头相关联。然而，这些“格间距”权重不必与箭头的方向无关。我们利用这种更大的自由度，对以转移概率为箭头权重的离散马尔可夫过程给出量子几何解释，即对图拉普拉斯算子∆ θ 取扩散形式 ∂ + f = ( − ∆ θ + q − p ) f ，根据概率构建的势函数 q、p 以及时间方向的有限差分 ∂ + 。在这一新观点的启发下，我们引入一个“离散薛定谔过程”，即 ∂ + ψ = ı ( − ∆+ V ) ψ，其中拉普拉斯算子与双模连接相关联，使得离散演化是幺正的。我们明确地为 2 状态图解决了这个问题，找到了此类连接的 1 参数族和 f = | ψ | 2 的诱导“广义马尔可夫过程”，其中有一个由 ψ 构建的附加源电流。我们还提到了我们最近在场 F 2 = { 0 , 1 } 上以“数字”形式进行的逻辑量子几何研究，包括德摩根对偶及其可能的推广。
已发布版本的引用 (APA)：Apers, S., & de Wolf, R. (2020)。图稀疏化、切割近似和拉普拉斯算子求解器的量子加速
图稀疏化是大量算法的基础，从切割问题的近似算法到图拉普拉斯算子的线性系统求解器。在其最强形式中，“谱稀疏化”将边数减少到节点数的近似线性，同时近似地保留图的切割和谱结构。在这项工作中，我们展示了谱稀疏化及其许多应用的多项式量子加速。具体而言，我们给出了一种量子算法，给定一个具有 n 个节点和 m 条边的加权图，在亚线性时间内输出 ϵ -谱稀疏器的经典描述 e O ( √ mn/ϵ )。这与最佳经典复杂度 e O ( m ) 形成对比。我们还证明我们的量子算法在多对数因子范围内是最优的。该算法建立在一系列关于稀疏化、图扩展器、最短路径量子算法和 k 向独立随机字符串的有效构造方面的现有成果之上。我们的算法意味着解决拉普拉斯系统和近似一系列切割问题（例如最小切割和最稀疏切割）的量子加速。
测量卫生系统的气候弹性
本文件由克里斯蒂·埃比（美国华盛顿大学（美国）），卡洛斯·科瓦兰（美国澳大利亚悉尼大学；埃琳娜·维拉洛博斯·普拉斯（Elena Villalobos Prats）（WHO），彼得·贝里（Peter Berry）（加拿大加拿大卫生部）和迪亚尔米德·坎贝尔·坎贝尔·林德鲁姆（WHO）。谁感谢以下专家对本报告的修订和贡献：Kone Brama（Who）； Ariel Brunn（英国英国和北爱尔兰英国伦敦卫生和热带医学学院）； Paddy Enright（加拿大滑铁卢大学）； solip ha（Who）；盖伊·霍华德（英国布里斯托尔大学）；萨里·科瓦特（Sari Kovats）（英国伦敦卫生与热带医学学院）；罗伯特·马滕（Who）；塔拉·内维尔（Who）； Aderita Sena（Who）；琳达·瓦兰（Linda Varangu）（加拿大加拿大绿色卫生保健联盟）； Salvatore Vinci（Who）； Sonam Yangchen（谁）。
入学申请书 - 本科课程
重要说明/免责声明：索引中的内容基于大学和政府的政策，截至 2024-2025 学年各课程招生简章发布之日。招生简章中未提供的信息以及从德里国家首都辖区政府或任何其他法定机构收到的信息应上传到大学网站：www.ipu.ac.in。因此，特此建议所有希望入学的考生定期访问大学网站 www.ipu.ac.in，以了解其他最新信息。因此，特此建议所有希望申请入学的考生定期访问大学网站 www.ipu.ac.in，以了解其他最新信息和/或联系大学热线 011-25302167 和 011-25302169。本 2024-25 招生手册的内容可能会根据德里国家首都辖区政府或任何法定机构发布的任何其他指示以及必要时对指示的任何修订而改变。本 2024-25 招生手册中通知的条款和条件以及大学不时在大学网站 http://www.ipu.ac.in 上通知的条款和条件对所有考生均具有约束力。如有任何争议，德里古鲁戈宾德辛格因陀罗普拉斯塔大学副校长的决定为最终决定。
麦克风、微型扬声器和音频处理
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利用设计多样性冗余降低 SoC 模拟数字接口的软错误率
摘要 — 本文在重离子辐照下测试了商用可编程片上系统（PSoC 5，来自赛普拉斯半导体公司），重点测试了系统的模数接口模块。为此，将数据采集系统 (DAS) 编程到被测设备中，并使用设计多样性冗余技术进行保护。该技术通过使用两种不同架构的转换器（一个转换器和两个逐次逼近寄存器 (SAR) 转换器）以不同的采样率运行，实现了不同级别的多样性（架构和时间）。实验在真空室中进行，使用能量为 36 MeV 且足以穿透硅的 16 O 离子束在活性区域产生 5.5 MeV/mg/cm 2 的有效线性能量传输 (LET)。平均通量约为 350 粒子/秒/cm 2，持续 246 分钟。评估了每个转换器对单粒子效应的个体敏感性，以及整个系统截面。结果表明，所提出的技术可有效缓解源自转换器的错误，因为使用分集冗余技术可纠正 100% 的此类错误。结果还表明，系统的处理单元容易挂起，可以使用看门狗技术来缓解。
STP 资产管理公司招标.pdf
德里因陀罗普拉斯塔信息技术学院是根据德里政府的一项法案创建的州立大学。学院占地约 25 英亩，拥有 14 栋建筑。学院邀请知名机构以两种投标系统（即技术和财务以及 EMD）对“02X 65 KLD + 02 x 90 KLD STP 工厂的年度运行和维护合同”进行密封投标，详情如下：投标时间表工作名称位于新德里 Okhla Phase-III 的 02X 65 KLD + 02 x 90 KLD STP 工厂的年度运行和维护合同 - 110020 招标发布日期 2020 年 1 月 10 日保证金 (EMD) 卢比。 60,000/- 以“IIITD-托收账户”为收款人的即期汇票形式，在新德里支付（获得 NSIC 认证（附有证明）豁免的除外），否则将被视为无效并应被拒绝。投标截止日期和时间 2020 年 1 月 24 日 15:00 开标日期和时间 2020 年 1 月 24 日 15:30 开标联系和提交招标文件及开标技术投标的地址
EEG-GAT：用于脑电图 (EEG) 信号分类的图形注意力网络 /作者=Demir, Andac；Koike-Akino, Toshiaki；Wang, Ye；Erdogmus, Deniz /创建日期=2022 年 9 月 17 日 /主题=人工智能、机器学习、机器人技术、信号处理
摘要 图神经网络 (GNN) 是深度学习社区中一个新兴的框架。在大多数 GNN 应用中，数据样本的图拓扑结构在数据集中提供。具体而言，图移位算子 (GSO) 是先验已知的，它可以是邻接、图拉普拉斯或它们的规范化。然而，我们通常不了解现实世界数据集背后的真实图拓扑结构。其中一个例子是从生理脑电图 (EEG) 中提取主体不变特征来预测认知任务。以前的方法使用电极位点来表示图中的节点并以各种方式连接它们来手工设计 GSO，例如，i) 每对电极位点连接以形成完整图，ii) 特定数量的电极位点连接以形成 k 最近邻图，iii) 仅当欧几里得距离在启发式阈值内时，每对电极位点才连接。在本文中，我们通过使用多头注意机制对 GSO 进行参数化来克服这一限制，以探索不同电极位置之间在认知任务下的功能性神经连接，同时结合图卷积核的参数学习无监督图拓扑结构