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Dino-WM：预先训练的视觉特征的世界模型...
预测给定控制动作的未来结果的能力对于物理推理至关重要。然而，这种预测模型通常称为世界模型，已被证明具有挑战性的学习，通常是通过在线政策学习中为特定于任务的解决方案而开发的。我们认为，世界模型的真正潜力在于他们仅使用被动数据来推理和计划各种问题的能力。具体而言，我们要求世界模型具有以下三个属性：1）在离线，预采用的轨迹上进行训练，2）支持测试时间行为优化，3）促进任务无关紧要的推理。为了意识到这一点，我们提出了Dino World Model（Dino-WM），这是一种建模视觉动力学的新方法，没有重建视觉世界。Dino-WM利用了通过Dinov2预先训练的空间贴片特征，从而使其能够通过预测未来的补丁功能来从离线行为轨迹中学习。此设计允许Dino-WM通过动作序列优化实现邻国目标，从而通过将所需的目标贴片特征视为预测目标来促进任务不合时宜的行为计划。我们评估跨各个领域的Dino-WM，包括迷宫导航，桌面推动和粒子操纵。我们的实验表明，Dino-WM可以在测试时间生成零拍的行为解决方案，而无需依赖专家演示，奖励建模或预学的逆模型。值得注意的是，与先前的最新作品相比，Dinowm具有强大的概括能力，适应了多种任务家族，例如任意配置的迷宫，具有多种物体形状的推动操纵和多粒子场景。
![arXiv:2006.01260v1 [eess.AS] 2020 年 5 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\455f33686ed96ee22648942a03db40d4cc242147.webp)
arXiv:2006.01260v1 [eess.AS] 2020 年 5 月 29 日
在本文中，我们证明可以使用生成对抗网络 (GAN) 从原始脑电图 (EEG) 特征生成更有意义的脑电图 (EEG) 特征，从而提高基于脑电图的连续语音识别系统的性能。我们使用 [1] 中的数据集对作者展示的一些测试时间实验进行了改进，对于其他情况，我们的结果与他们的结果相当。我们提出的方法可以在不使用任何额外传感器信息的情况下实现，而在 [1] 中，作者使用了声学或发音信息等额外特征来提高基于脑电图的连续语音识别系统的性能。索引词：脑电图 (EEG)、语音识别、深度学习、生成对抗网络 (GAN)、技术可及性
你的下一步 - 英国皇家空军招聘
前六项测试将以试卷形式呈现。在实际测试中，记忆测试将以 DVD 形式呈现。您将在答题册中回答所有测试。在回答问题之前，请务必仔细阅读。您应该准确快速地回答。整个 AST 大约需要 90 分钟。测试时间严格控制，以便每个参加 AST 的人都有相同的机会完成测试。不要在任何一个问题上花费太多时间，并尝试在允许的时间内回答尽可能多的问题。如果您不能完成所有问题，请不要担心——很少有人能做到。您不会因为答错而丢分。
数字集成电路的综合和优化策略的开发和评估
数字集成电路的综合与优化策略是十分重要的课题。近年来，人们对这一领域的兴趣日益浓厚，因为它在当前技术革命的各个领域都具有实用性。计算机辅助设计 (CAD) 技术为高效、成功地设计大规模高性能电路提供了方法，可用于从汽车到生物医学信号处理等广泛的应用领域。设计复杂性的急剧增加使得开发自动化技术势在必行，以便在更短的时间内获得足够的结果。因此，需要开发更智能的策略来减少设计过程中的人机交互。人机交互既费时又容易出错。策略必须克服面积时序、能耗和可测试性等多项挑战。可测试性对于减少测试时间非常重要，而测试时间是设计过程中成本最高的部分。本论文重点开发和评估了数字集成电路的几种综合和优化策略，比较了流程中不同选择对主要设计指标（即功率、面积和时序）的影响。目标是开发一种能够以最小的复杂性和时间最小化指标的流程。此外，还验证和评估了开发的策略，展示了关键参数如何影响结果以及如何调整流程以获得更好的结果。这些策略应用于混合信号 ASIC 设计以评估结果。该项目从稳定且可扩展的基本综合流程开始，并从该流程开始，探索可能的进一步策略。开发这些流程变体的主要领域是时钟门控、不同单元库的引入以及流程中不同的优化序列。通过引入克隆技术或相关参数的变化（例如最大扇出、最小带宽和最大级数），探索了时钟门控。各种类型的单元库、低漏电和低规模都用于研究具有较少限制电源模型的设计或具有较少时序问题的设计。已经制定了管理
推动采用现代工程工具的总体计划
国防部了解使用现代工程工具的价值，它可以缩短部署作战能力所需的设计、开发和测试时间，也许可以缩短数年。现代工程工具提高了效率和协作能力，并支持国防部武器系统的快速发展。数字工程 2 原则和现代工程工具在任务、系统和软件工程中的应用可用于各种复杂程度，以评估性能、有效性和实用性。这包括实施早期和频繁的任务工程，以评估作战环境中的技术和系统，从而为支持我们的作战人员提供必要的系统。在早期任务工程期间生成的模型和数据为采购决策和需求提供信息
不同温度下 EEPROM 耐久性下降
在第二部分中，我们描述了 EEPROM 模拟结构并提供了校准方法，从而得出与实验结果高度一致的预测编程窗口。第三部分重点介绍耐久性，即在两种编程状态不再可区分之前可以承受的写入/擦除循环次数。通过在隧道体氧化物中插入负捕获电荷，可以重现实验编程窗口关闭。为了支持这种方法，我们表明总捕获电荷密度遵循常用的幂律 [6]。作为实际应用，我们建议使用此预测 TCAD 模型大幅缩短实验循环测试时间。最后，在第四部分中，我们展示了如何扩展此模型以包括高温对编程窗口关闭的影响。
LMS Test.Lab 简介 - TU Graz
凭借其独特的基于工作流的界面，LMS Test.Lab 为易用性、生产率和数据一致性树立了新标准。该软件自然地遵循测试活动流程，指导用户完成不同的步骤，并建议测量和分析参数的最佳设置。工程师们非常欣赏 LMS Test.Lab 与 LMS SCADAS 数据采集产品系列的简化集成。只需一个硬件和软件平台，他们就可以覆盖所有实验室和现场测试以及基于记录器的测试工作。数据采集期间的嵌入式分析加快了测试过程，并从一开始就保证了正确的数据。LMS Test.Lab 允许根据目标进行现场测试结果验证，并直接追溯问题的根本原因 - 确保以最佳方式利用测试时间。
电池测试解决方案-S.L。Instrumentos de Medida
用于铅酸电池保温材料测试Chroma 19311 19311测试铅酸电池电池的正板和负板之间的绝缘质量，通过在电解质注射前施加高压激增。它具有电涌输出电压，可以达到6kV，四个端子测量，200MHz采样率，并且可以使用谐振波形分析绝缘质量。它在绝缘距离和质量，分离器的存在以及可能的短路上测试正板和负板。此激增测试可以降低铅酸电池的缺陷率并增加电池电池绝缘。19311-10多细胞扫描测试非常有效；节省测试时间（<1.5s的6个单元），降低人工成本，并增加生产线吞吐量。