带有 NN 的 SW • 我们更进一步进行了功率比较。• 表格展示了从实际 KCU105 板获得的 CNN 和 MLP 示例的功率测量值。• 观察结果:• Vivado 估算的功率与在硬件上测得的实际功率之间存在明显差异。• 具体而言,与物理硬件测量值相比,Vivado 对 Tiny CNN 网络的功率估计有 1.4645W 的差异。• 同样,Vivado 对 MLP 网络的功率估计有 1.0645W 的差异。• 对于 MLP,NW 消耗的功率更高,因为它具有更高的参数数量,需要增加内存映射和内存与逻辑单元之间更广泛的计算,从而导致功耗增加。
可能影响颅内压和眼球的问题;身高、体重和头围在适当范围内;神经发育正常(补充表1和2)。我们认为排除种族/民族差异以减少多样性和确保标准化是适当的,所以我们只包括土耳其患者。荟萃分析显示,除了所有这些因素外,测量地点的海拔高度和患者的个人特征也会影响ONSD测量值。先前的一项研究报告称,海拔每增加1000米,ONSD测量值就会增加0.14毫米[35]。我们进行研究并获得CT图像的医院位于海拔8米(26英尺)处。因此,我们认为获得的正常中位数是最小值,重要的是
3。必要性IIDOneïtatde laContractació,探测纳米级材料的红外和Thz特性,只能使用散射型扫描近场光学显微镜(S-SNOM)进行。它是我实验室中的一种中心仪器,它可以确保我在基于石墨烯的纳米式电子学上成功进行研究,应用光学近场测量值,利用弹性散射的光线以及分析近场光电流。近年来,由我的小组开创的近场光电流测量值的突破为将来的石墨烯等化烯化铺平了道路。我们需要这种仪器来在2D材料和异质结构的项目中取得进一步的进展。
纠缠是量子信息科学的关键资源之一,它使得对纠缠状态的识别对广泛的量子技术和现象必不可少。这个问题在计算和实验上都具有挑战性。在这里,我们使用自动编码器神经网络来发现不完整的测量值集,这对于检测纠缠状态最有用。我们表明,有可能找到只有三个测量值的高性能纠缠探测器。同样,借助国家的完整信息,我们开发了一个神经网络,该神经网络几乎可以完美地识别所有两个问题的纠缠状态。此结果为使用机器学习技术自动开发有效的纠缠证人和纠缠检测铺平了道路。
使用主动声纳浮标场检测和跟踪水下目标最近引起了广泛的研究兴趣 [1],[2],[3],[4],[5],[6]。这个问题涉及确定声纳浮标场覆盖区域内的目标数量并跟踪它们的位置。通过从单一源(声纳浮标)传输信号(“ping”)并收集附近多个接收器的反射测量值来获得目标的测量值。由于水下环境中的检测概率低,以及可用的位置测量值(通常采用极坐标)与目标状态之间的非线性关系,因此出现了困难。在 [5] 中,提出了一种 CPHDF 的迭代校正版本的高斯混合近似用于目标检测和跟踪,并基于该算法描述了一种发射机调度算法。还提出了一种使用折扣因子来考虑电池寿命约束的基本技术。本文主要关注多静态声纳浮标环境中的多目标跟踪问题。基数化概率假设密度滤波器 (CPHDF) [7] 已在多静态声纳浮标系统中用于跟踪 [1]、[3]、[5]。CPHDF 是在随机有限集 (RFS) 框架中开发的,它通过其一阶矩和基数或目标数分布来近似完整的多目标后验密度
大脑结构连接 (SC) 和功能连接 (FC) 的年龄相关变化与认知之间的关系尚不清楚。此外,尚不清楚认知是通过相似的 FC 和 SC 空间模式表示的,还是通过不同的分布式连接模式集映射的。为此,我们使用了一种纵向的、受试者内的多模态方法,旨在将来自扩散加权磁共振成像 (DW-MRI) 和功能磁共振成像 (fMRI) 的大脑数据与行为评估相结合,以更好地了解 FC 和 SC 的变化如何与老年人样本中的认知变化相关。FC 和 SC 测量值来自在两个时间点获取的多模态扫描。使用偏最小二乘相关 (PLSC) 将 FC 和 SC 的变化与 13 个认知功能行为测量值相关联。其中两个测量值表明认知发生了与年龄相关的变化,其余测量值表明基线认知表现。 FC 和 SC—认知相关性在多种认知测量中都有体现,许多结构性和功能性皮质连接(主要是扣带回-岛叶、背外侧前额叶、躯体感觉和运动以及颞顶枕叶)对大脑-行为关系既有积极影响,也有消极影响。全脑 FC 和 SC 捕捉到了与认知测量相关的独特且独立的连接。总体而言,我们使用多模态方法,以全面综合的方式研究了与年龄相关的大脑功能结构关联。我们指出了与年龄相关的 FC 和 SC 变化的行为相关性。总之,我们的研究结果强调,分布式 FC 和 SC 连接模式的异质性提供了有关健康认知老化多变性质的独特信息。
给出:各种无人机损坏状态的模型库 • 涵盖代表性损坏状态 • 能够吸收传感器测量值(应变) • 能够评估飞行能力(应力、故障标准)
a 为便于比较,所有电化学测量值均以 V 表示,与参考 AgNO 3 /Ag 对 (E Ref ) 相对。在本文中,括号内的数字表示最后一位数字的标准偏差。
• σ 𝑖 𝑐 𝑖 𝑂 𝑖 ⊗ ρ 𝑖 • 𝑐 𝑖 是系数 • 𝑂 𝑖 是 X、Y、Z 基础上的测量值 • ρ 𝑖 是 |0⟩ 、|1⟩、|+⟩、| 𝑖 ⟩ 状态的初始化