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通讯 - 第 1 期 • 2018 年 - 俄罗斯内务部莫斯科大学
俄罗斯、俄罗斯内务部东西伯利亚学院、俄罗斯内务部管理学院、莫斯科国立技术大学我。鲍曼，莫斯科国立大学。 MV罗蒙诺索夫国立司法大学、莫斯科国立法律大学（以O.E.命名）库塔芬，卡卢加国立大学，以 K.E. 命名齐奥尔科夫斯基大学、莫斯科国立尼古拉二世铁道大学、俄罗斯内务部莫斯科市及莫斯科州总局法医部门、俄罗斯司法部法医检验中心，俄罗斯联邦刑罚执行局研究所。圆桌会议中，与会者广泛讨论了法医检验的现代问题、法医活动领域的改进、专家人员培训以及其他许多相关主题。俄罗斯内务部莫斯科大学武器科学和痕迹科学系教授维亚·雅向与会者致欢迎词。基科佳，法学博士，教授，俄罗斯联邦荣誉科学家，俄罗斯联邦荣誉律师纳德日达·帕夫洛夫娜·麦利斯。在他的演讲中，N.P. Mailis 指出了痕量诊断最紧迫的问题是方法论支持。 Elena Rafailovna Rossinskaya，法学博士，专业
NOMA用于节能生命的双向物联网通信
摘要 - 在本文中，我们考虑了启用双向物联网（IoT）通信系统的光线（LIFI），分别在下行链路和上行链路中使用可见光和红外光线。为了有效地提高双向Lifi iot系统的能量效率（EE），具有服务质量（QoS）的非正交多重访问（NOMA） - 保证最佳功率分配（OPA）策略可用于最大程度地提高downlink和Uplink chan-nink-chan-nells的EE。我们根据下行链路和上行链路通道中最佳解码顺序的识别得出封闭形式的OPA集，这可以实现低复杂功率分配。此外，我们通过共同考虑用户的频道增益和QoS要求，提出了一种自适应渠道和基于QoS的用户配对方法。我们进一步分析了双向Lifi iot系统中下行链路和上行链路通道的EE和用户停电概率（UOP）性能。广泛的分析和仿真结果表明，与正交多重访问（OMA）和NOMA相比，NOMA具有OPA的优势，并具有典型的基于信道的功率分配策略。还表明，所提出的自适应渠道和基于QoS的用户配对方法极大地超过了基于频道/QoS的方法，尤其是当用户具有不同的QoS要求时。
如果湖水会说话就好了
安德斯·林德伯格 巴苏达·巴塔拉伊-约翰逊 丹尼斯·穆奈特西 埃林·韦斯特伯格 伊丽莎白·斯约伦德 哈拉尔德·克莱因 赫勒·福尔多伊 亨宁·格罗斯 亨里克·查利斯 希曼舒·罗希拉 杰森·塔克 杰斯·海妮-拉维尔 朱莉娅·扎贾克 朱莉娅·鲁坎斯凯特 卡莎·韦斯特曼 卡佳 玛丽亚·苏布里齐 惠提亚 马蒂亚斯·胡斯 拉库斯 迈克尔·斯特兰奇 穆拉特·萨曼奇 内尔·沃森 尼古拉·莫勒 尼农·莫拉 保罗·纳尔迪·费尔南德斯 彼得·诺伊鲍尔 佩特拉·詹宁 拉斯穆斯·赫丁 罗文·德鲁里 萨拉·默里 索尼娅·拉塔伊 瓦尔邦·古尔马尼 维克托·弗里伯格
NASANAHA博士Neha Singh
引言科学技术的进步导致了人类生活方式和行为的几种变化，使人的免疫力降低。这对自然生态系统也有很大的影响，例如环境污染和不自然的季节性变化，这些变化导致许多疾病。与外部环境直接接触的鼻子暴露于大气中存在的许多微生物和污染物，并且是一种更像是阿佳鼠的器官之一，是阿育吠陀经典中提到的鼻虫之一，并且当它与Vata dosha Dosha Dosha与Vata dosha cans the Nasal cans the Nasal cans the nasal the Nasal the Nasal cassecage一起出现。Acharya Sushrutha和Charaka使用NASA Ratinaha一词来解释这种疾病。Nasanaha的独特特征是鼻阻塞导致呼吸困难。ASAL阻塞是临床实践中最常遇到的症状之一，它可能会干扰社交活动，从而极大地损害了生活质量。nasanaha可以与鼻阻塞性疾病相关，例如肥厚的涡轮，偏置的鼻中隔，囊肿，肿瘤，腺样体和息肉。在这些疾病中，肥厚性涡轮的临床特征可以通过Nasanaha的临床特征进行分析。抗组胺药，充气剂，局部和全身性皮质类固醇被广泛用于医疗治疗，可能会引起嗜睡，出血，干燥和鼻子结层等有害作用。这只能
2023年度业绩管理简报
依靠科技创新，构建新高质量生产力和新型工业化“双轮驱动”的现代化产业体系 • 以完整的科技创新能力驱动高质量发展： 1）2023年研发费用突破148亿元，创历史新高； 2）2023年投资超过100家科技公司； 3）在AI PC、AI服务器、POE等新能源材料等核心战略产品上取得突破； 4）成立创新发展中心，推进产学研合作，联合60多家合作伙伴，筛选出40项技术进行产业化； 5）通过免费培训项目，支持1,298名科技创业者创新人才 • 以产业链和供应链的韧性和安全性为支撑： 1）联想与上下游核心企业超过2,000家建立合作关系。供应链培育出国家级专创企业45家、细分领域领军企业15家、产品领军企业7家；2）联泓新材料加快打造新材料平台型公司；3）富瀚微电子参与孵化和投资产业链科技型初创企业 • 聚焦数字化、智能化转型：联想服务超百万中小企业，助力超三万家专创企业智能化转型，佳沃集团水果业务数字化智能化解决方案完成产品研发
护林员前 PT 时间表
每次锻炼都以规定的热身开始，以拉伸和泡沫轴滚动结束。这些对于运动员的进步和伤害预防至关重要。- 如果运动员不知道什么是锻炼，他或她可以通过 YouTube 获取有关锻炼的信息。- 运动员需要知道以下锻炼的一次最大重复次数 (1RM)：前蹲、罗马尼亚硬拉和前架严格推举。这不需要是“新”最大值。运动员可以使用现有的 1RM 来确定百分比。- 营养和水分摄入是关键。运动员每天需要喝 3/4 到 1 加仑的水。夏季可以使用 50/50 的水和佳得乐混合物。运动员应该从营养食品中摄取比他们认为需要的更多的热量。如果运动员了解他们的巴塞尔代谢率，作者建议热量盈余为 300-500 卡路里。- 佐治亚州本宁堡的高温令人难以忍受。作者建议运动员在一天中最热的时候在户外训练，以最好地做好准备。- 卡森堡士兵不应该指望海拔来弥补他们的跑步时间。湿度和额外的压力可能会抵消卡森堡士兵的海拔因素。- 行军时的制服如下：OCP 上衣和 FLC 下衣，配有两个水壶袋和三个弹匣袋。ACH 靴子 大锤、橡皮鸭 M16 或指定 M4 武器。陆军 Molle Ruck 包装重量不超过 40 磅。干燥。
游骑兵预备训练计划
每次锻炼都以规定的热身开始，以拉伸和泡沫轴滚动结束。这些对于运动员的进步和伤害预防至关重要。- 如果运动员不知道什么是锻炼，他或她可以通过 YouTube 获取有关锻炼的信息。- 运动员需要知道以下锻炼的一次最大重复次数 (1RM)：前蹲、罗马尼亚硬拉和前架严格推举。这不需要是“新”最大值。运动员可以使用现有的 1RM 来确定百分比。- 营养和水分摄入是关键。运动员每天需要喝 3/4 到 1 加仑的水。夏季可以使用 50/50 的水和佳得乐混合物。运动员应该从营养食品中摄取比他们认为需要的更多的热量。如果运动员了解他们的巴塞尔代谢率，作者建议热量盈余为 300-500 卡路里。- 佐治亚州本宁堡的高温令人难以忍受。作者建议运动员在一天中最热的时候在户外训练，以最好地做好准备。- 卡森堡士兵不应该指望海拔来弥补他们的跑步时间。湿度和额外的压力可能会抵消卡森堡士兵的海拔因素。- 行军时的制服如下：OCP 上衣和 FLC 下衣，配有两个水壶袋和三个弹匣袋。ACH 靴子 大锤、橡皮鸭 M16 或指定 M4 武器。陆军 Molle Ruck 包装重量不超过 40 磅。干燥。
简单但有效：具身人工智能的 CLIP 嵌入
对比语言图像预训练 (CLIP) 编码器已被证明对从分类和检测到字幕和图像处理等一系列视觉任务有益。我们研究了 CLIP 视觉主干对 Embodied AI 任务的有效性。我们构建了非常简单的基线，称为 EmbCLIP，没有任务特定的架构、归纳偏差（例如使用语义图）、训练期间的辅助任务或深度图——但我们发现我们改进的基线在一系列任务和模拟器中表现非常出色。EmbCLIP 在 RoboTHOR ObjectNav 排行榜上以 20 分（成功率）的巨大优势名列前茅。它在 iTHOR 1-Phase Rearrangement 排行榜上名列前茅，击败了采用主动神经映射的第二佳提交作品，并且 % Fixed Strict 指标增加了一倍多（0.08 到 0.17）。它还击败了 2021 年 Habitat ObjectNav 挑战赛的获胜者，该挑战赛采用了辅助任务、深度图和人工演示，以及 2019 年 Habitat PointNav 挑战赛的获胜者。我们评估了 CLIP 的视觉表示在捕获输入观察的语义信息方面的能力——这些原语对于导航繁重的具身任务很有用——并发现 CLIP 的表示比 ImageNet 预训练的主干更有效地编码了这些原语。最后，我们扩展了我们的一个基线，生成了一个能够进行零样本物体导航的代理，它可以导航到训练期间未用作目标的物体。我们的代码和模型可以在 https://github.com/allenai/embodied-clip 获得。
脑电图解码深度学习方法的经验比较
脑电图（EEG）是一种可在非侵入性脑机界面（BMI）系统中用于注册脑电活动的技术。EEG信号是非线性和非平稳的，使解码过程成为复杂的任务。深度学习技术已成功地应用于几个研究领域，与传统方法相比，经常改善结果。因此，人们认为这些技术还可以改善在BMI系统中解码大脑信号的过程。在这项工作中，我们介绍了两个基于深度学习的解码器的实施，并将结果与其他最先进的深度学习方法进行了比较。第一个解码器使用长期记忆（LSTM）复发性神经网络，第二个题为EEGNET-LSTM的第二个解码器将基于卷积神经网络（称为EEGNET）的众所周知的神经解码器与某些LSTM层相结合。使用BCI竞争IV的数据集2A对解码器进行了测试，结果表明，EEGNET-LSTM解码器比赢得比赛的解码器好约23％。wilcoxon t检验在两个解码器之间显示出显着的区别（z = 2.524，p = 0.012）。基于LSTM的解码器比同一竞争中最佳解码器高约9％。但是，没有显着的差异（z = 1.540，p = 0.123）。为了验证EEGNET-LSTM解码器在另一个数据上的复制，我们使用Physionet的Physiobank EEG EEG运动/成像数据集进行了测试。EEGNET-LSTM比EEGNET提出的性能（0.85精度）（0.82精度）。这项工作的结果对于开发新研究以及基于脑电图的BMI系统至关重要，这可以从神经解码器的高精度中受益。
可再生能源领域
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