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World File Search System粗粒度
黑洞和半经典量子引力
为什么黑洞与量子引力有关？与广义相对论方程的所有其他解一样，它们是先验的完全经典的对象。然而，一个令人惊讶的特征是它们表现出热力学性质。普通热力学定律是许多微观状态集合的宏观、粗粒度描述；例如，使用统计力学，可以从气体动力学理论中推导出这些定律。同样，黑洞热力学定律可以看作是广义相对论提供的低能有效理论中引力的突现特性。了解黑洞热力学如何随着能量的增加而改变，可能会揭示一些关于量子引力基本理论的信息，从而为时空的量子结构提供一个窗口。相反，应该可以从量子引力的基本理论出发，采取一些适当的粗粒度极限，推导出黑洞热力学及其修正。
高级粗太阳传感器技术规范，...
图1。ACSS sun sensor device ........................................................................................................................... 5 Fig 2.ACSS schematic ........................................................................................................................................ 5 Fig 3.Labeling ..................................................................................................................................................... 8 Fig 4.Angles reference ....................................................................................................................................... 8 Fig 5.Mechanical interface .................................................................................................................................. 9 Fig 6.Electrical interface ................................................................................................................................... 11 Fig 7.Signal acquisition recommended............................................................................................................. 11 Fig 8.Connector pin numbering ........................................................................................................................ 12 Fig 9.Spectral Responsivity .............................................................................................................................. 13 Fig 10.Sensor response of nominal and redundant units of ACSS .................................................................. 14 Tables
固定静电II：从带电的软物质到...
自由仅保持“重要”的自由度o使用“有效”相互作用•经典的第一步：原子和相互作用（全原子或原子）•通常需要进一步的粗粒度，并且有用•对于软物质，我们通常在分子和介质水平上，例如。：聚合物
粗粒模型的耗散粒子动力学
我们开发了一种基于耗散粒子动力学（DPD）的计算方法，该方法将溶剂的水动力相互作用引入了溶质的粗粒模型，例如离子，分子或聚合物。dpd-solvent（DPDS）是一种完全非驻留方法，可以直接通过任何基于粒子的溶质模型以所需的溶剂粘度，可压缩性和溶质扩散率直接掺入流体动力学。溶质仅通过DPD恒温器与溶剂相互作用，这确保了溶质系统的平衡性能不受引入DPD溶剂的影响，而恒温器耦合强度则设定了所需的溶质扩散率。因此，DPD可以用作替代传统分子动力学恒温器，例如Nosé -Hoover和Langevin。我们证明了在聚合物动力学和通过纳米孔电流流动的情况下，DPD的适用性。该方法应广泛用作将流体动力相互作用引入现有的粗粒溶质和软材料模型的一种手段。
六种语言粒度的具身处理
语言处理受感觉运动体验的影响。在这里，我们回顾了语言处理中体现和扎根影响的行为证据，这些影响涵盖六个语言粒度级别。我们研究 (a) 子词特征，讨论扎根对图像性（词形和含义之间的系统关联）的影响；(b) 单词，讨论模拟颜色、感觉模态和空间位置的边界条件和概括；(c) 句子，讨论动作方向模拟的边界条件和应用；(d) 文本，讨论模拟教学如何提高初学者的理解力；(e) 对话，讨论多模态线索如何改善轮流和对齐；(f) 文本语料库，讨论分布式语义模型如何揭示扎根和体现知识在文本中的编码方式。这些方法正在汇聚成令人信服的语言心理学解释，但与此同时，对体现方法和特定实验范式也提出了重要的批评。最可靠的前进之路需要采用多种科学方法。通过提供互补证据，结合不同粒度级别的多种方法可以帮助我们更全面地了解语言处理中体现和基础的作用。
光学粒度仪型号 3330 - Luchsinger
TSI 光学粒度仪 (OPS) 型号 3330 是一款轻便的便携式设备，使用单粒子计数技术快速准确地测量粒子浓度和粒度分布。凭借 40 多年的气溶胶仪器设计经验，OPS 采用最先进的光学元件，具有 120° 光收集和复杂的电子处理功能，可产生精确、高质量的数据。严格的工厂校准标准确保测量准确性。型号 3330 可以单独使用，也可以放置在 TSI 的防风雨环境外壳中。
云中的粒度委派管理特权（GDAP）...
网络安全仍然是我们数字时代最重要的挑战之一。创建安全的生态系统需要采用整体安全方法，其中包括零信任的心态，云端姿势以及对人和技能的投资。零信托遵循明确验证的原则，使用最小特权访问并假设违反。根据这些原则运作的组织更有弹性，一致和对新攻击的反应。与我们的合作伙伴一起，我们正在采取与这些原则保持一致的步骤，以保护渠道。
量子无线传感：原理、设计和...
摘要 近年来，无线传感引起了人们的极大兴趣，即利用无线信号代替传统传感器进行传感。非接触式无线传感已经使用各种射频信号（如 WiFi、RFID、LoRa 和 mmWave）成功实现，从而实现了大范围的应用。然而，受限于硬件热噪声，射频传感的粒度仍然相对较粗。在本文中，我们提出了第一个量子无线传感系统，该系统不使用宏观信号功率/相位进行感测，而是使用原子的微观能级进行感测，将感测粒度提高了一个数量级。所提出的量子无线传感系统能够利用宽频谱（例如 2.4 GHz、5 GHz 和 28 GHz）进行感测。我们用两种广泛使用的信号（即 WiFi 和 28 GHz 毫米波）展示了量子无线传感的卓越性能。我们表明量子无线传感可以将WiFi的感知粒度从毫米级推进到亚毫米级，将毫米波的感知粒度推进到微米级。
![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。
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。