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Sesug纸148-2023全身定量检查到...
在分析过程中的某个时候，研究人员和统计学家倾向于考虑混杂因素，如果变量是他们的研究中的混杂因素。虽然有几种方法可以识别这一点，但我不记得遇到一个工具，该工具可以通过SAS中的一条简单的代码执行系统性和定量检查。本文试图为研究人员提供一种简单的选择，即通过简单地将一些参数作为呼叫的一部分，而宏代码完成其余部分。鉴于有非定量方法可以剖析数据集和研究的本质，以确定数据集中的某个变量是否是混杂的，因此这种自动化的定量方法很可能通过通过系统性定量混合器检查（SQCC）宏来删除某些手动步骤和任务来增加价值。代码在没有混杂因子的情况下获得了预测变量的系数的估计，并在存在混杂因子的情况下检查值是否偏离10％以上，以表明该变量确实是混杂的变量。研究人员可以获取此信息并相应地执行相应的活动。对宏的调用很简单，因此易于使用，可以根据需要多次调用。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
混合序列对多层包装（MLP）化合物的PP-G-GMA兼容器的合成的影响
融化回收多层包装（MLP）废物由于具有挑战性的分离程序而难以进行。但是，将技术与兼容器的混合技术可以简化MLP废物融化回收利用。pp-g-GMA是聚烯烃和PET混合物中的常见相容剂。pp-g-gma兼容剂是通过使用苯乙烯作为共同体的175 rpm，50 rpm和10分钟的内部混合器合成的。滴定是一种检查添加BPO引发剂对GMA移植的三个不同序列的效果的方法。使用双螺钉挤出机和模压以制造拉伸测试样品的注射器，将每个序列的PP-GMA样品与MLP废物复合。FTIR分析表明，GMA和苯乙烯单体已接枝到PP聚合物主链上，通过改变混合序列，GMA接枝度。序列3同时将引发剂，GMA和苯乙烯引入PP熔体，得出了PP-GMA，最显着的GMA接枝度为5.11％。将从序列3产生的PP-GMA中添加到MLP熔体中，增强了MLP/PP-G-GMA化合物断裂时的拉伸强度和伸长率的最高增加。
通过浅神经网络级联的模拟RF电路尺寸
摘要 - 提出了用于模拟电路组件自动尺寸的深神经网络体系结构，重点是2至5 GHz区域的射频（RF）应用。它解决了通常少数网络培训示例的挑战和多种解决方案的存在，其中该型解决方案是集成电路实现的不切实际值。，由于一系列专用的浅神经网络（SNN），我们通过一次将学习限制到一个组件大小来解决这些问题，在该级联限制了下一个网络的预测。此外，SNN是通过遗传算法单独调整预测顺序和准确性的。在每个步骤中的解决方案空间的缩小允许使用小型训练集，以及SNNS处理组件相互依赖的限制。该方法在三种不同类型的RF微电路上成功验证：低噪声放大器（LNA），电压控制的振荡器（VCO）和混合器，使用180 nm和130 nm CMOS实现。所有预测均在成分和性能水平的真实值的5％之内，所有响应均在4至47分钟后在不到5 s的情况下获得。在常规PC站进行培训。获得的结果表明，所提出的方法快速且适用于任意模拟电路拓扑，而无需为每组新的所需电路性能重新训练开发的神经网络。
Mambaout：我们真的需要Mamba才能进行视觉吗？
摘要 - Mamba是一种具有RNN样的状态空间模型（SSM）的架构，最近引入了以解决注意机制的二次复杂性，随后应用于视觉任务1。尽管如此，与卷积和基于注意力的模型相比，Mamba的视力表现通常令人难以置信。在本文中，我们深入研究了Mamba的本质，并从概念上得出结论，Mamba非常适合具有长期序列和自回归特征的任务。对于视觉任务，由于图像分类不与任何一个特征保持一致，因此我们假设Mamba对于此任务不是必需的；检测和细分任务也不是自动回归的，但它们遵守了长期的特征，因此我们认为仍然值得探索Mamba的这些任务潜力。为了凭经验验证我们的假设，我们通过堆叠Mamba块构建了一系列名为Mambaout的模型，同时删除其核心令牌混合器SSM。实验结果强烈支持我们的假设。具体来说，我们的Mambaout模型超过了ImageNet图像分类上的所有视觉Mamba模型，表明Mamba确实不需要执行此任务。对于检测和分割，Mambaout不能匹配最先进的视觉Mamba模型的性能，这证明了Mamba在长期的视觉任务中的潜力。
使用重组DNA技术的食物的检查方法尚未检查安全
0.5 g称重为聚丙烯离心管（50 mL体积），并使用离子 - 脱位树脂类型的DNA提取和纯化试剂盒（Qiagen Genomic-TIP）提取DNA并纯化DNA。在样品中加入7.5 ml的G2缓冲液 *1和20μL-淀粉酶 *2，与涡旋混合器剧烈混合，并在37°C下孵育1小时。加入7.5 mL的G2缓冲液，200μl蛋白酶K*3和20μlRNASEA*4，搅拌直至样品保持在管的底部，并在50°C下孵育1小时。同时，将离心管反转2-3次以混合样品。接下来，在4°C下在5,000 x g处离心15分钟，然后将所得的上清液（在2 mL部分中）转移到五个2 ml管（总计10毫升） *5中，在4°C下在20,000 x g处离心15分钟。从每2毫升管中收集1 ml上清液，以提前用1 mL qBT缓冲液 *1平衡的Qiagen Genomic-TIP 20/g，并提前加载（总计5 mL）。然后用QC缓冲液 *1洗涤尖端3次，然后转移到新的离心管和预热的QF缓冲液
离散优化量子算法中的编码权衡和设计工具包：着色、路由、调度和其他问题
具有挑战性的组合优化问题在科学和工程领域无处不在。最近，人们在不同的环境中开发了几种量子优化方法，包括精确和近似求解器。针对这一研究领域，本文有三个不同的目的。首先，我们提出了一种直观的方法来合成和分析离散（即基于整数）优化问题，其中问题和相应的算法原语使用与编码无关的离散量子中间表示 (DQIR) 来表示。与以前的方法相比，这种紧凑的表示通常可以实现更高效的问题编译、不同编码选择的自动分析、更容易的可解释性、更复杂的运行时过程和更丰富的可编程性，我们通过一些示例对此进行了演示。其次，我们对几种量子比特编码进行了数值研究；结果显示了许多初步趋势，有助于指导为特定硬件集和特定问题和算法选择编码。我们的研究包括与图着色、旅行商问题、工厂/机器调度、金融投资组合再平衡和整数线性规划相关的问题。第三，我们设计了低深度图派生部分混合器 (GDPM)，最多 16 级量子变量，证明了紧凑（双
一种新型的生物制剂
开放建筑单使用产品Cercell认识到，需要在制药行业中发生新事物以最大程度地减少废物，能源，劳动力和实验室空间，因此我们提供了一种非专业，高度定制的，开放的建筑方法，有助于彻底改变较小的单一利用 - 生物反应器，发酵罐和混合器，从0.5到0.5到30台。非专有方法可以使用现有设备，因为这些船只使用您的过程控制系统（PC）运行。开放式体系结构确保不需要更换供应商才能将Cercell船只连接到管道，袋子等。cercell与正常市场中的特定品牌无关，并且可以与所有主要供应商一起运行，从而可以实际控制其船只配置。当我们说自定义时，我们的意思是。所有内容都可以更改为特别适合最终用户的需求，以及更多选项，包括：•叶轮，类型，数字和大小。•充气。所有类型的钻孔Sparger，Ring Sparger和Microsparger的所有类型从1到250 micro放置垂直或水平。•与正确的软管和连接的加法和传输线，以便于连接。•从简单的无菌过滤器到不同尺寸的燃气冷却器和泡沫瓶的耗尽。•使用自己的传感器，或者我们将它们作为单一用途解决方案运送，使您的PC完全适合您的全部控制。
EmT：一种用于跨受试者广义脑电图情绪识别的新型 Transformer
摘要 — 将神经生理学的先验知识整合到神经网络架构中可提高情绪解码的性能。虽然许多技术都强调学习空间和短期时间模式，但对捕捉与情绪认知过程相关的重要长期背景信息的重视程度有限。为了解决这一差异，我们引入了一种称为情绪变换器 (EmT) 的新型变换器模型。EmT 旨在在广义跨受试者脑电图情绪分类和回归任务中表现出色。在 EmT 中，脑电图信号被转换成时间图格式，使用时间图构造模块 (TGC) 创建一系列脑电图特征图。然后提出了一种新颖的残差多视图金字塔 GCN 模块 (RMPG) 来学习该系列中每个脑电图特征图的动态图表示，并将每个图的学习到的表示融合成一个标记。此外，我们设计了一个时间上下文变换器模块 (TCT)，它有两种类型的标记混合器来学习时间上下文信息。最后，任务特定的输出模块 (TSO) 生成所需的输出。在四个公开数据集上的实验表明，EmT 在 EEG 情绪分类和回归任务中都取得了比基线方法更高的结果。代码可在 https://github.com/yi-ding-cs/EmT 上找到
Cliff Garrett 涡轮机工程奖
的推力来自单级、宽弦、无阻尼、高效、插入式叶片风扇转子，该转子由非冷却三级低压涡轮 (LPT) 直接驱动。发动机压缩机核心包括四个轴向压缩机“整体叶片盘”，带有两级变量和三级非变量轴向叶片；以及单级离心式压缩机。轴向和离心式压缩机转子由两级冷却高压 (HP) 涡轮 (HPT) 驱动。HP 和 LP 轴以相同方向旋转。整个旋转系统由轴承和密封系统支撑，该系统仅包含两个油底壳区域，均位于凉爽环境中（即燃烧室下方没有油底壳）。燃烧室为通流、环形、扩散冷却配置。为了降低噪音和提高效率，使用强制混合器将风扇旁路和核心流合并在一起，然后通过嵌入在推力反向器中的收敛-发散喷嘴离开发动机。发动机包括全权限数字电子控制 (FADEC) 系统，该系统以两个独立电子控制单元 (ECU) 的形式提供双通道电子控制；客户引气系统，为飞机提供两个引气源；以及附件变速箱 (AGB)，旨在满足机身对发电机和液压泵等附件的需求。HTF7000 发动机的设计方法