[20] Liu W W,Chen S Q,Li Z C等。使用单层跨表面[J]在Terahertz区域中在Terahertz区域中传输模式下的极化转换实现。光学信,2015,40(13):3185-3188。
在续约期间,您将能够获得缔约方或缔约方提供的业务运营商的支持、服务和维护。 4. 检查将按照承包官员制定的检查实施指南进行。 5. 运输条件包装将按照商业惯例进行。 6. 其他事项 (1) 需提交的文件: A. 服务完毕通知书 2 份,服务完毕后立即提交; B. 借用物品时,需归还物品及资料清单 3 份; C. 归还物品时,需提交收据 3 份。 (2) 提交地点:自卫队茨城地方协力本部征募课。
摘要 — 新兴的实例优化系统类别已显示出通过专门针对特定数据和查询工作负载实现高性能的潜力。特别是,机器学习 (ML) 技术已成功应用于构建各种实例优化组件(例如,学习索引)。本文研究了利用 ML 技术来增强空间索引(特别是 R 树)的性能,以适应给定的数据和查询工作负载。由于 R 树索引节点覆盖的区域在空间中重叠,因此在搜索空间中的特定点时,可能会探索从根到叶的多条路径。在最坏的情况下,可以搜索整个 R 树。在本文中,我们定义并使用重叠率来量化范围查询所需的无关叶节点访问程度。目标是提高传统 R 树对高重叠范围查询的查询性能,因为它们往往会产生较长的运行时间。我们引入了一种新的 AI 树,将 R 树的搜索操作转换为多标签分类任务,以排除无关的叶节点访问。然后,我们将传统的 R 树扩展到 AI 树,形成混合的“AI+R”树。“AI+R”树可以使用学习模型自动区分高重叠查询和低重叠查询。因此,“AI+R”树使用 AI 树处理高重叠查询,使用 R 树处理低重叠查询。在真实数据集上的实验表明,“AI+R”树可以将查询性能提高到传统 R 树的 500% 以上。
在单户住宅区的前院,本机和标本树位于前财产线和主要结构之间的区域。(这不包括诸如烟囱,格子,门廊,露台和海湾等预测。)在单户住宅区的角院,位于侧属性线和主要结构之间的区域的本地和标本树。
摘要生命之树(https://itol.embl.de)是用于管理,显示,注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的,可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型(彩色 /标记的范围),大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配(包括完整的正则表达支持)来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理,没有V el distai y和e Xporting选项,并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签,并具有精确的定位,大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能,简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库(GTDB)支持树,此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展,简化了项目和树木的管理,导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。
1 日本东京东邦大学医学院环境与职业健康系 2 日本茨城县筑波大学医学研究所公共卫生医学系 3 日本东京东邦大学医学院预防医学系 4 日本东京庆应义塾大学医学院预防医学与公共卫生系 5 日本埼玉环境科学中心大气环境组 6 英国伦敦卫生与热带医学院公共卫生、环境与社会系 7 日本神奈川县庆应义塾大学理工学院数学系 8 日本东京医科大学健康数据科学系 9 日本东京中央大学理工学院 10 日本北海道北海道大学医学院卫生学系 11 日本独协医科大学护理学院护理医学系日本栃木县 12 日本东京顺天堂大学医学研究生院公共卫生系 13 日本东京国家全球卫生和医学中心国际卫生合作局全球卫生政策研究所 14 日本茨城县土浦公共卫生中心 15 日本茨城县国家环境研究所
基于其在材料科学方面的独特专业知识的建立,Arkema提供了一流的一流技术组合,以满足对新材料的不断增长的需求。在2024年成为专业材料的纯粹玩家的野心之后,该小组的结构为3种互补,弹性和高度创新性的细分市场,专门针对特种材料 - 粘合解决方案,高级材料和涂料解决方案 - 占2023年小组销售的约92%,以及一个良好的和竞争性的IntermediateSevers段。Arkema提供了尖端的技术解决方案,以应对新能量,获得水,回收,城市化和流动性的挑战,并与所有利益相关者建立永久性对话。小组报告的销售额约为95亿欧元($10。30亿美元)于2023年,在全球21,100名员工的大约55个国家 /地区运营。
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