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World File Search System浅层
旧金山滨水区沿海洪水研究，加州综合可行性报告草案和环境影响声明
此次浅层地下水评估利用了最近完成的报告，这些报告估计了现有浅层地下水位的深度和范围、浅层地下水位对海平面上升的响应以及与拟议的沿海防洪替代方案相关的未来地下水定性挑战。介绍了现有和未来地下水条件的描述和假设，海岸线横截面说明了上升地下水、潜在洪水风险降低措施和地下海湾填埋区典型内陆条件之间的预期连通性。这些信息为替代方案的制定和评估提供了定性信息（附录 A：计划制定）。但是，未对未来无项目 (FWOP) 和未来有项目 (FWP) 条件下的地下水影响进行定性评估，也未将其货币化以用于计划选择。
大脑有多深？浅脑假说
深度学习和预测编码架构通常假设神经网络中的推理是分层的。然而，深度学习和预测编码架构在很大程度上忽视了神经生物学证据，即所有分层皮质区域，无论高级还是低级，都直接投射到皮质下区域并接收来自皮质下区域的信号。鉴于这些神经解剖学事实，当今以皮质为中心的分层架构在深度学习和预测编码网络中的主导地位是值得高度怀疑的；这种架构很可能缺少大脑使用的必要计算原理。在本文中，我们提出了浅层大脑假说：分层皮质处理与皮质下区域大量贡献的大规模并行过程相结合。这种浅层架构利用了皮质微电路和丘脑皮质环路的计算能力，而这些并不包含在典型的分层深度学习和预测编码网络中。我们认为，浅层大脑结构比深层层次结构有几个关键的优势，并且更完整地描述了哺乳动物的大脑如何实现快速灵活的计算能力。
迈向人机交互决策科学
“浅层”模型：逻辑回归[16、39、41、45、68、86、106、143]，线性回归[28、37、101、111]，广义加性模型∗（GAM）[1、13、39、43、49、128、135]，决策树 / 随机森林[29、45、54、55、86、92、97、137、144、155]，支持向量机（SVM）[41、80、81、86、94、114、147、 152]、贝叶斯决策列表[82]、K最近邻[77]、浅层(1至2层)神经网络[45,106]、朴素贝叶斯[125]、矩阵分解[78]
对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储b''
Shaneyfelt先生·1998·325所引用 - 所有设备都是在Sandia的微电子中制造的。使用浅层式隔离的半微米CMOS技术中的开发实验室。...
通过浅层机器学习和深度学习进行建筑热负荷预测 王哲、洪天振、Mary Ann Piette 建筑技术
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美国-意大利表面生物和地质 (SBG) 热红外 (TIR) 联合项目
需要高光谱分辨率（10 nm；400-2500 nm）、高保真度（SNR = 400:1 VNIR/250:1 SWIR）成像光谱仪来表征陆地、内陆水生、沿海地区和浅层珊瑚礁生态系统”
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
SCREEN 激光退火技术
µs UV-LA 优势： 单步激活深 p/n 结，载流子分布与植入后 SIMS 分布相匹配 适用于最大 5 µm 的各种分布。 浅层紫外线吸收 与薄晶圆兼容
