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CEPC电磁量热量计研发：状态和亮点
•需要空前的喷气测量能量分辨率•主要的量热法选项：高度粒度（成像） +粒子流量算法（PFA）•PFA量热量：calice calorimetry：在此过程中探索的各种选项•专注于这次演讲：Skintillator-Sipillator-Sipillator-SIPM-SIPM ECAL PROTOTYS和NEW CRYSER ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL ECAL
标签：在任何粒度上跟踪
我们在任何粒度（标签）中介绍跟踪：用于跟踪视频中任意目标的新任务，模型和数据集。我们寻求一种跟踪方法，将点，零件和对象视为同样可跟踪的目标类型，这是一个事实，即这些粒度之间的区别是模棱两可的。我们为任务介绍了通用的高容量变压器，作为输入视频和目标提示（指示要跟踪的内容，以单击，框或掩码的形式跟踪），并在每个帧上输出目标的分割时产生。为了训练模型，我们几乎汇总了我们所知道的几乎所有公共可用的跟踪数据集，目前总计75个，总计数百万的带有跟踪注释的剪辑，包括长长的稀有主题，例如昆虫上的身体关键点和显微镜数据。我们的模型在标准基准测试基准上具有竞争力，用于点跟踪，掩盖跟踪和盒子跟踪，但更重要的是，在很大程度上要归功于数据工作。我们将公开发布我们的代码，模型和汇总数据集，以提供运动和视频理解的基础模型，并促进该方向的未来研究。
铁矿石CLC反应器.pdf
本研究重点介绍了铁矿石在新型高能量密度化学链固定床反应器中的应用，该反应器可用于储能和备用电源。该反应器设计用于对大型铁填料床进行缓慢扩散控制氧化，从而提供加热高压气流所需的能量，同时避免出现较大的温度分布和热点。进行了热重试验，以评估铁矿石在反应器条件下作为氧载体的性能，即在颗粒周围极低的 O 2 浓度和较长的反应时间内进行氧化。使用 dp 50 = 4 – 150 μ m 固体分析了粒度对反应性和最大转化率的影响。随着粒度减小，观察到转化率更高，在 980 ◦ C 下 dp 50 = 4 μ m 固体的快速氧化阶段结束时转化率高达 93%。在预期的反应器条件下，经过 30 次以上的氧化还原循环，确认了细小材料的可逆性能。这些测试表明，细颗粒是最大化反应堆能量存储密度的首选。进一步的分析证明了扩散控制氧化还原细铁矿石超过 100 分钟的可行性，从而表明它是所研究反应堆的有前途的候选材料。
![arXiv:2208.00465v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 31 日](/simg/c\cebc2f8776316fb471760e7bf6e67938ef4f655a.webp)
arXiv:2208.00465v1 [cs.LG] 2022 年 7 月 31 日
摘要。使用脑电图 (EEG) 信号进行眼动追踪 (ET) 预测的主要挑战是基准数据和真实世界数据之间的分布模式差异以及来自多个来源的脑信号的意外干扰所导致的噪声。因此，提高机器学习模型在从 EEG 数据预测眼动追踪位置方面的稳健性对于研究和消费者使用都至关重要。在医学研究中，已经探索使用更复杂的数据收集方法来测试更简单的任务以解决这一问题。在本研究中，我们提出了一种用于 EEG-ET 数据收集的细粒度数据方法，以创建更强大的基准测试。我们利用粗粒度和细粒度数据训练机器学习模型，并在对分布模式相似/不同的数据进行测试时比较它们的准确性，以确定 EEG-ET 基准对分布数据差异的敏感性。我们应用协变量分布偏移来测试这种敏感性。结果表明，与基于粗粒度、二分类数据训练的模型相比，基于细粒度、基于向量的数据训练的模型不太容易受到分布变化的影响。
和石墨烯诱导的能量转移光谱
生物膜的平面外闪光，也称为随机位移，在调节细胞和细胞器中的许多基本生命过程中起着至关重要的作用。尽管有各种方法可用于量化膜动力学，但可以准确地量化具有快速和微小的闪光（例如线粒体）的复杂膜系统仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种方法，该方法将金属/格拉烯诱导的能量转移（MIET/GIET）与荧光相关光谱（FCS）结合在一起，以量化膜的平面弹性与大约一个Nanonoles和One MicroseCond的平面空间分辨率。为了验证技术和时空分辨率，我们测量模型膜的弯曲起伏。此外，我们证明了MIET/GIET-FC在研究多样化的膜系统中的多功能性和适用性，包括人类红细胞的广泛研究的振动系统，以及两个未探索的膜系统，具有微小的闪光，一个微小的孔，一个孔隙孔膜膜，膜状膜和米孔粒粒度/外粒粒子/毛线粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒粒度。
dapagliflozin和心力衰竭的死亡模式，并改善了射血分数，均事事后分析
基于强化学习（基于RL）的能源管理策略（EMS）被认为是具有多种电源的电动汽车的能源管理的有前途的解决方案。正在出现强化学习和深度强化学习的研究和应用。但是，以前的研究尚未系统地检查基于RL的EMS的基本要素。本文介绍了插电式混合动力汽车（PHEV）和燃料电池电动汽车（FCEV）中基于RL的EMS的性能分析。绩效分析在四个方面开发：算法，感知和决策粒度，超参数和奖励功能。结果表明，与其他算法相比，在整个驾驶周期内有效地开发了更具燃油效率的解决方案。改善感知和决策粒度会降低基于表格的策略更新的频率，但可以更好地平衡电池功率和油耗。在训练中设置高初始SOC将有效地改善基于RL的EMS的绩效。应谨慎对待基于瞬时电荷状态（SOC）变化的基于RL的EMS的等效能量损失奖励函数。这种方法对参数高度敏感，更有可能导致违反SOC约束。相比之下，基于整体SOC变化的等效能量奖励函数是更安全的选择。
PACE：RISC-V SoC 中适用于边缘计算应用的可扩展且节能的 CGRA
简介 ƒ 粗粒度可重构阵列 (CGRA) 可提供高能效，同时保持可编程性优势。 ƒ CGRA 是高效处理循环内核的理想选择，它允许它从 CPU 卸载重复循环函数，例如向量乘法或散列算法。 ƒ 它依靠编译器将给定的工作负载转换为数据流图 (DFG)，然后以实现最高能效的方式将其映射到硬件上。
