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World File Search System未对准
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用高能X射线梁来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍，这是通过使用高三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双晶偏转器的主旋转轴之间的错位引起的确切的bragg角条件的偏差，并计算了一个快速，直接的程序来对齐它们。提出了一种测量液体表面上Q Z方向散射强度的实验方法，最多是Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1，液态铜用作基准测试用途的参考系统。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用更高的能量X射线光束来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍的三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双层偏转器的主旋转轴之间未对准所引起的确切的bragg角条件的偏差，并得出了一个快速而直接的程序，以使其对齐它们。提出了一种实验方法，用于测量沿Q Z方向的散射强度至Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1的散射强度，并带有液体铜作为基准测试目的的参考系统。
co-OCC：耦合显式特征融合与体积渲染多模式3D语义占用预测的正规化 - 补充材料
图1（a）说明了对外部参数不准确引起的对齐图像和点云的挑战。很难实现直接的几何对齐。要解决因未对准而导致的错误的积累，我们提出了GSFusion。此方法搜索附近的功能，以确保几何和语义对齐，从而使每个LiDAR Voxel功能能够与融合过程中的K相邻升起的像素特征进行交互。这扩大了感知字段，从而使图像和点特征更全面，更强大。此外，图。1（b）突出显示了激光点云的稀疏性对与摄像机相互作用的影响。为了解决这个问题，渲染过程可确保LIDAR功能，相机功能或LIDAR相机功能的密集表示，如图1（c）。这确保了足够的体素相互作用并提高整体性能。
审查基于无人机的FSO链接：最新进展，挑战和绩效指标
摘要。随着无线技术的快速发展，无人驾驶汽车（UAV）在自由空间光学（FSO）通信中的结合可以从覆盖范围，安全性和容量中获得一些好处。详细研究了用于分析此类系统的参数。由于湍流引起的褪色以及几何和未对准效应而导致接收到的光束中的辐照波动，以最大程度地减少位错误率。UAV雇用的FSO链接中涉及的随机变量大于FSO系统中存在的随机变量。因此，与地面陆地FSO链接相比，无人机的FSO系统的有效设计相对较具挑战。可以定义许多性能指标，并且需要进行分析，以优化与基于无人机的FSO系统相关的参数，并设计具有良好服务质量的链接。还探讨了一些最新方法，以进一步提高基于无人机的FSO网络的可靠性和覆盖范围。
国际贸易和循环经济 - 政策一致性
本报告探讨了如何通过绘制潜在的未对准并确定与这两个政策领域保持一致和加强的机会来制定循环经济政策和贸易政策相互支持。该报告强调了国际贸易与循环经济之间的各种互联关系，并研究了政策层面上贸易和循环经济之间的相互作用，重点关注多边贸易制度和区域贸易协定，以及促进循环经济的具体政策，以及促进循环经济，例如扩展的生产者责任计划和税收管理计划，税收，税收，税收，绿色公众，绿色公众，绿色公众，绿色企业，绿色企业，绿色企业。该报告以前瞻性议程结束，以确定可以在国家一级可以采取的潜在行动，需要在全球范围内进行国际合作的潜在问题，并表明知识差距值得进一步研究，从而实现贸易和循环经济目标。
微电子可靠性
3D 技术中不同功能层之间的垂直电互连通常采用硅通孔 (TSV) 实现 [1]。根据应用，这些 TSV 的长度范围从 100 μm 到几 μm。直径通常也相应地缩小。这些 TSV 对于 3D 技术来说是必不可少的，可确保更短的电互连，从而实现更高的器件密度和信号速度。但它们也容易出现故障。 TSV 中存在多种潜在故障原因和影响 [2]，例如空洞（电迁移或加工引起）、分层、未对准、与金属连接不良、TSV 之间连接短路或开路、衬里击穿、应力引起的影响等。在本文中，我们讨论了两种已知故障分析技术——磁场成像 (MFI) 和光诱导电容改变 (LICA) 的替代用途，以检测与衬里击穿 (BD) 引起的泄漏和连接 TSV 的金属开路相关的 TSV 故障。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
增强了视觉大满贯，以无碰撞驾驶使用轻巧的自动驾驶汽车
过去二十年来，理论和经验文献中已经看到了惊人的增长，试图解释企业为何持有现金。开创性研究提供的四个主要解释与预防动机有关，经理的激励措施未对准，交易成本和税收延期（有关详细评论，请参见Graham＆Leary，2018年）。以前的许多工作都使用会计率和减少形式模型中的其他公开信息，以确定企业积累现金的倾向。最近的研究提出了一些新的因素（或驱动因素），例如携带成本，债务成熟，无形资产，研发支出，资产有形，有形的资产，遣返收入的税收成本，工业化多元化，与客户的关系以及跨国公司对公司现金持有的解释。此问题创造了一组现金持有的潜在决定。但是，文献尚未定居一套公认的现金持有量最重要的决定因素。使用机器学习