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World File Search System混叠
DNA/DNR-AI-224
输入 通道数 4，同时采样 配置 全桥、半桥或四分之一桥 分辨率 18 位 输入范围†见下表。 采样率 100 kSamples/sec（最大板速率 400 kS/s） 精度 积分非线性±0.0015% 偏移误差@25°C，G=2 0.0005% 典型值 增益误差@25°C，G=2 0.003% 典型值 偏移漂移/°C 2ppm 典型值 / 10ppm 最大 增益漂移/°Cz 2ppm 典型值 / 10ppm 最大 整体误差<250µV 桥接电阻120、350 或 1000 Ohm 抗混叠滤波器* 自动，72 dB 最小抑制 输入阻抗10 MegOhm，最小 激励输出 通道数每通道两个（P+、P-），可独立编程 输出电压0 至±10 Vdc（每个输出）； 20Vdc 差分跨度 分辨率 16 位 输出驱动电流 50 mA，最大值 输出误差 ± 5 mV，最大值，测量精度与模拟输入相同 分流校准**（见下页注释） 分流范围 6.7 k 至 170k Ohm（拉力或压力）内部。还提供两个用于用户提供的分流电阻的连接。 分流分辨率 ~1.1 kOhm 分流读回精度** 返回读数的 ±0.02% 自动桥零位/平衡 零位/平衡范围 19 位分辨率 @ ±10V（自动零位 1 mV 最大值） 通用规格 电气隔离 350 Vrms，通道到通道和通道到底盘 工作温度 经测试 -40 °C 至 +85 °C 振动 IEC 60068-2-6 IEC 60068-2-64
Postgres和人工智能景观
”从某种意义上说，我认为人工智力是我们在这里做的事情的坏名称。您将“人工智能”一词说出聪明人，他们就开始就自己的智能建立联系，对他们来说很容易和难以使这些期望叠加到这些软件系统上。”
Postgres 和人工智能前景
“从某种意义上说，我认为人工智能对于我们在这里所做的事情来说是一个坏名字。一旦你对一个聪明的人说出‘人工智能’这个词，他们就会开始联想到他们自己的智力，关于对他们来说什么是容易的，什么是困难的，他们把这些期望叠加到这些软件系统上。”
火星磁层的稳定状态及其对行星际磁场旋转的快速响应
人们认为，诱导磁层的磁场以叠加场为主。理论上，这种叠加场的方向应该与行星际磁场的 yz 方向一致。然而，观测表明，诱导磁层的磁场方向与行星际磁场方向相反。利用天问一号和 MAVEN 的联合观测，我们获得了火星诱导磁层在精确 MSE 坐标系下的平均磁场图，并计算了其标准差。标准差证实了平均磁场分布与稳态假设一致。磁场图显示，平均磁场在 yz 平面上顺时针旋转，发生在火星诱导磁层的白天和夜间。根据磁感应方程，当磁层内等离子体流速存在差异时，就会发生磁场的这种顺时针旋转。值得注意的是，其他非磁化行星的感应磁层表现出与火星相似的定性特性，表明它们具有可比的磁场特征。
沉浸式 VR 和 AR 技术——艺术、设计和媒体教育
− (AR) 增强现实是通过技术手段，通过数字视觉元素、声音和其他感官刺激实现的现实世界环境的增强型交互式版本。增强现实涉及将视觉、听觉或其他感官信息叠加到现实世界，以增强体验。
适合高性能应用的伽玛辐射处理聚合物材料：综述
高能辐射加工可以定制和增强聚合物的性能，高能辐射加工是调整各种热塑性和弹性聚合物成分的物理、化学、热、表面和结构性能的有效技术。伽马射线和电子束辐射是用于交联、增容和接枝各种聚合物共混物和复合材料系统的最常用辐射技术。伽马射线诱导的接枝和交联是一种有效、快速、清洁、用户友好且控制良好的聚合物材料技术，可改善其性能，以用于不同环境下的高性能应用，如核能、汽车、电绝缘、油墨固化、表面改性、食品包装、医疗、灭菌和医疗保健。同样，电子束辐射交联是一种众所周知的性能开发技术，与化学交联技术相比具有经济效益。本综述重点介绍了聚合物多组分系统（功能化聚合物、共混物和纳米杂化物）的开发，其中部分纳米级粘土的加入可实现所需的性能，部分通过控制共混物和纳米复合材料的高能辐射交联。在本综述中，对聚合物系统的开发和改性进行了各种研究，并使用控制剂量的伽马辐射处理了聚合物共混物和粘土诱导复合材料。重点研究了聚合物主链上各种单体的辐射诱导接枝。同样，重点研究了伽马和电子束辐射及其对性能发展的影响的比较研究。高能辐射改性聚合物已用于多个高性能领域，包括汽车、电线电缆绝缘、热缩管、灭菌、生物医学、核能和空间应用。
CL-MRI：自我监督对比学习，以改善
d 澳大利亚莫纳什大学心理科学学院 摘要 在磁共振成像 (MRI) 中，图像采集通常在测量域中欠采样以加速扫描过程，但会牺牲图像质量。然而，图像质量是影响临床诊断准确性的关键因素；因此，从欠采样测量中进行高质量的图像重建一直是一个关键的研究领域。最近，深度学习 (DL) 方法已成为 MRI 重建的最新技术，通常涉及深度神经网络通过数据驱动的过程将欠采样的 MRI 图像转换为高质量的 MRI 图像。尽管如此，在消除混叠伪影和降低图像噪声方面，欠采样 DL MRI 重建仍有明显且巨大的改进空间，以满足临床诊断所需的高标准。在本文中，我们引入了一种使用对比学习的自监督预训练程序来提高欠采样 DL MRI 重建的准确性。我们使用对比学习将 MRI 图像表示转换为潜在空间，该潜在空间最大化不同欠采样表示之间的相互信息，并优化下游 DL 重建模型输入处的信息内容。我们的实验表明，在一系列加速因子和数据集上，重建精度都有所提高，无论是定量还是定性。此外，我们的扩展实验验证了所提出的框架在对抗条件下的稳健性，例如测量噪声、不同的 k 空间采样模式和病理异常，并证明了在具有完全不同解剖结构的 MRI 数据集上的迁移学习能力。此外，我们还进行了实验来可视化和分析所提出的 MRI 对比学习潜在空间的属性。代码可在此处获得。关键词：对比学习潜在空间、相互信息最大化、欠采样 MRI 重建、深度学习模型、重建精度
EEE 334 电路 II 在线 (4)- 2020 年夏季
讲师：Shamala A. Chickamenahalli 博士 办公室：GWC342 电子邮箱：Shamala.chickamenahalli@asu.edu 电话：480-965-0009（目前我没有从这部电话转接电话） 请使用 zoom/email/piazza private 联系我 办公时间：星期四下午 1-2 点；每周的 Zoom 链接将在 Canvas 上公布 实验室助教：Zhaofeng Zhang 电子邮箱：zzhan199@asu.edu 和 Shiyi Liu 电子邮箱：sliu148@asu.edu UGTA：Donn Watson 电子邮箱：dkwatso1@asu.edu 在线课程：这是一门面向在线和混合注册学生的在线课程。这两个部分都没有面对面的讲座。所有讲座材料都在 Canvas 上。所有作业都通过 Canvas 提交。唯一的区别是，实验由在线学生在家中使用他们在课程开始前购买的 ADK 套件完成。混合班学生也将使用从校园实验室借来的套件在家中进行实验。套件完好无损地归还到实验室。混合班学生前往校园实验室领取实验套件的日期和时间即将公布。在线和混合班学生都通过 RpNow 在线参加考试。
质子泵抑制剂 (PPI) 胶囊、混悬剂和非口腔崩解片的预先授权/首选药物清单 (PA/PDL)
药房提供者必须拥有一份完整的质子泵抑制剂 (PPI) 胶囊、混悬液和非口腔崩解片的预先授权/首选药物清单 (PA/PDL) 表格，该表格由处方人员签名并注明日期，然后才能致电专业传输审批技术-预先授权 (STAT-PA) 系统或在门户网站上、通过传真或邮件提交 PA 请求。处方人员和药房提供者可以致电提供者服务部 800-947-9627 咨询问题。