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World File Search System紧凑性
患者对使用移动应用程序来支持心力衰竭管理的观点：定性描述性研究
使用微生物诱导的碳酸钙沉淀（MICP）技术可以改善粉质粘土的机械性能，而粘性米粉可以增强微型活性，提高CACO 3降水的转化率，并有助于提高土壤强度。通过添加不同的老化米米浆液和胶结液体，以及无限制的抗压强度测试和扫描电子显微镜分析固体样品，进行了MICP固化测试。研究了粘性稻糊的强度生长机制，结果表明，粘性的米浆可以改善微生物的酶促活性，即，微生物可以产生更多的尿素，可以使尿素分解尿素，并且随着尿布的量增加，促尿液的浓度会增加ic的浓度，并增加了ic的浓度。当添加的煮熟的大米浆液的浓度为5％时，土壤的不受限制抗压强度最大。此外，扫描电子显微镜分析表明，冷却的粘性米浆可以用作产生大量无效的含碳酸的桥梁。钙原子被连接在一起形成有效的碳酸钙，碳酸钙填充了整个土壤的孔，增加了土壤的紧凑性并大大提高了其宏观机械强度。
核糖 - 卡比德 - 毛线for-MoSfet-Medical- ...
碳化硅（SIC）MOSFET通过提供出色的效率，可靠性和紧凑性来改变医疗设备的设计和功能。尽管基于标准的硅电源设备，SIC MOSFET可提供增强的电气和热性能，包括更高的击穿电压，较低的开关损耗以及改善的导热率。在医疗保健应用中，准确性，能源效率和操作的可靠性至关重要，这些特征是极为重要的SIC MOSFET，可以提高功率密度，并提高医学成像系统（例如CT和MRI扫描仪）的开关速度，从而提高了图像质量和减少系统大小。可穿戴和便携式医疗设备的出色效率有助于缩小尺寸并延长电池寿命。此外，确保在重症监护环境中的可靠性，SIC MOSFET提高了手术，诊断工具和生命支持系统的仪器效率。在本文中介绍了SIC MOSFET在改善医疗保健技术方面的重要性，以及它们的主要特征，与医疗保健，现场的应用以及其与医疗保健系统的好处有关。SIC MOSFET有可能成为先进的医疗电子产品的基本要素，因为医疗保健行业逐渐融合了精致和能源密集型技术，因此可以在临床和便携式护理解决方案中发展。
光照不变的物体分割
常见的通用分割方法会因照明突然变化而受阻。由于打开灯而导致的亮度显著增加以及物体投射的阴影通常会导致这些方法产生错误的分类。为了实现照明不变分割，本文讨论的共线向量模型从局部像素邻域构建 RGB 颜色向量。亮度变化只会对这些向量的长度产生标量值的影响。因此，可以采用正交距离测量来确定照明不变下的局部颜色相似性。在存在加性噪声的情况下，通过找到从向量到未知无噪声信号的最小正交距离来估计向量共线。距离最小化可以定义为最小特征值问题。该最小值被纳入贝叶斯框架，从而允许最大化决策的后验概率 (MAP)。将结果值与静态和自适应阈值进行比较。分类标签被认为是通过马尔可夫随机场 (MRF) 采样的，以对像素相互依赖性进行建模。相应的能量函数定义为证据在空间邻域上的积分。这会导致前景蒙版的空间紧凑性和平滑边缘。使用 PETS 2001 数据集和特定照明测试集来衡量性能。
混合碳的导电聚合物纳米复合材料，以提高电磁干扰屏蔽有效性
对军事，工业和商业应用中高质量电子和通信设备的需求不断增长，导致电子设备和系统紧凑性，从而提高了电路的复杂性。这是一种新型的挑战形式，由于反复的努力，需要对电磁辐射做出许多决定。这些电磁辐射相互干扰，并有可能破坏系统，该系统被称为电磁（EM）污染。因为它会干扰设备或传输通道的操作，因此电磁干扰是关注的关键来源。为了解决这个问题，科学和研究组织已开始为电磁干扰（EMI）屏蔽应用创建各种材料。碳长期以来一直是一种令人着迷的化学物质。碳的同素异形体，例如富勒烯，石墨，石墨烯，碳纳米管和其他改善EMI屏蔽的填充剂，对各种频带都引起了重大兴趣。最初，将多壁碳纳米管（MWCNT）和石墨烯（GNS）功能化以改善导电聚合物界面。聚苯胺/碳纳米管/石墨烯（PANI）/（MWCNT）/（GNS）使用原位氧化聚合过程合成，MWCNT的重量百分比保持恒定，而GN的重量百分比从1-3中增加，然后使用SEM和FTIR分析表征。与纯聚苯胺相比，纳米复合材料的电导率随着GN的重量增长而上升。基于碳的导电聚合物纳米复合材料表现出半
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
在Trauen的光学空间通信
摘要对卫星链路的更高信号带宽的需求不断增加，这需要大量使用较高的载流子频率。因此，使用光通道。这些不仅允许比常见的射频载体更大的数据速率，而且还具有降低的干扰易感性。除了增加身体安全程度外，它们还提供了能够分配复杂许可程序的优势。激光通信的终端非常适合在小型卫星上部署，因为它们具有高功率效率和紧凑性。基于激光的SAT-SAT通信已经在太空中进行了验证，并且已由欧洲数据中继系统（EDRS）在操作中部署。，但还将这项技术应用于直接卫星至地球（DTE）连接具有巨大的潜力。目前，RSC³正在与低地球轨道中的卫星进行光学通信验证Labot（Laser-BodeNStation Trauen）。主要使用的对应物将是遵循CCSDS标准“ Optical On-Off Keying（O3K）”的DLR通信与导航研究所的Osiris末端。我们介绍了设计（主要由Digos Potsdam GmbH公司），初始测试站点以及项目状态。通过调试，该站将扩展现有的DLR网络，从而增加其链路可用性。车站的可部署结构将支持研究不同位置大气条件的影响。
![arxiv：2411.08017v1 [cs.cv] 2024年11月12日](/simg/c\c131dbf0dfc52b3b406f28cdca6fe35c450f3932.webp)
arxiv：2411.08017v1 [cs.cv] 2024年11月12日
大规模3D生成模型需要大量的计算资源，但在高分辨率下捕获细节和复杂的几何形状方面常常缺乏。我们将这种限制归因于当前表示的效率低下，这缺乏有效建模生成模型所需的紧凑性。为了解决这个问题，我们介绍了一种名为Wa velet la Tent扩散或WALA的新方法，该方法将3D形状编码为基于小波的紧凑型潜在编码。具体而言，我们将256 3签名的距离场压缩到12 3×4潜在网格中，达到了令人印象深刻的2,427×压缩比，细节的损失最小。这种高水平的压缩使我们的方法可以有效地训练大规模生成网络而不增加推理时间。我们的模型，无论是有条件还是无条件的，都包含大约十亿个参数，并在256 3分辨率下可成功地生成高质量的3D形状。此外，尽管模型的规模，但Wala提供了快速推断，根据条件，在两到四秒钟内产生形状。我们证明了多个数据集的最新能力，并有显着提高的发电质量，多样性和计算效率。我们为我们的代码开放代码，据我们所知，我们跨不同方式发布了最大的预估计的3D生成模型：https：//github.com/autodeskailab/wala。
课程大纲，用于助理职位的招聘测试...
单元 - 1分析：基本集理论，有限，可数和无数的集合，实际数字系统作为完整的有序字段，Archimedean属性，至高无上，invimum。序列和系列，收敛，Limsup，liminf。Bolzano Weierstrass定理，Heine Borel定理。 连续性，统一的连续性，可不同，平均值定理。 序列和一系列函数，均匀收敛。 Riemann总和和Riemann积分，不正确的积分。 单调函数，不连续性的类型，有限变化的函数。 Lebesgue Measure，Lebesgue积分。 函数的函数，定向导数，部分导数，衍生物作为线性转换，逆和隐式函数定理。 度量空间，紧凑性，连接性。 规范的线性空间。 连续函数的空间作为示例。 线性代数：向量空间，子空间，线性依赖性，基础，维度，线性转换代数。 矩阵的代数，矩阵，线性方程的等级和决定因素。 特征值和特征向量，Cayley-Hamilton定理。 线性变换的矩阵表示。 基础，规范形式，对角线形式，三角形形式，约旦形式的变化。 内部产物空间，正交基础。 二次形式，二次形式单位的还原和分类 - 2复杂分析：复数代数，复杂平面，多项式，功率序列，先验函数，例如指数，三角学和双曲线功能。 分析函数，Cauchy-Riemann方程。Bolzano Weierstrass定理，Heine Borel定理。连续性，统一的连续性，可不同，平均值定理。序列和一系列函数，均匀收敛。Riemann总和和Riemann积分，不正确的积分。单调函数，不连续性的类型，有限变化的函数。Lebesgue Measure，Lebesgue积分。函数的函数，定向导数，部分导数，衍生物作为线性转换，逆和隐式函数定理。度量空间，紧凑性，连接性。规范的线性空间。连续函数的空间作为示例。线性代数：向量空间，子空间，线性依赖性，基础，维度，线性转换代数。矩阵的代数，矩阵，线性方程的等级和决定因素。特征值和特征向量，Cayley-Hamilton定理。线性变换的矩阵表示。基础，规范形式，对角线形式，三角形形式，约旦形式的变化。内部产物空间，正交基础。二次形式，二次形式单位的还原和分类 - 2复杂分析：复数代数，复杂平面，多项式，功率序列，先验函数，例如指数，三角学和双曲线功能。分析函数，Cauchy-Riemann方程。Contour Integrall，Cauchy的定理，Cauchy的整体公式，Liouville定理，最大模量原理，Schwarz Lemma，开放映射定理。Taylor系列，Laurent系列，残基的计算。共形映射，莫比乌斯转换。代数：排列，组合，鸽子孔原理，包容性排斥原理，扰乱。算术的基本定理，Z中的分裂性，一致性，中国余数定理，Euler的Ø-功能，原始根。
多 IMU 方向估计研究
惯性测量单元 (IMU) 于 20 世纪 30 年代首次应用于飞机导航和大型设备。当时，由于尺寸、成本和功耗等限制，它们的应用受到限制。然而，近年来，微机电 (MEMS) IMU 被引入，具有低成本、紧凑性和低处理能力等非常有利的特性。这些低成本 IMU 传感器的缺点之一是与高端传感器相比精度较低。然而，过去的实验结果表明，冗余 MIMU（磁和惯性测量单元）可提高无人驾驶飞行器的导航性能。尽管过去的模拟和实验结果表明冗余传感器可提高导航性能，但目前的研究工作都没有提供有关需要多少个传感器才能达到一定精度的信息。本文使用模拟环境评估 MIMU 传感器阵列的不同数量的传感器配置。不同旋转的 MIMU 传感器以增量方式添加，并使用 Madgwick 滤波器估计脚踏式 MIMU 数据的欧拉角。使用的评估指标是基于欧拉角与地面实况相比的均方根误差 (RMSE)。在实验过程中，我们注意到随着传感器数量的增加，执行时间呈指数增长，因此，我们设计和实现了代码的并行化，并在多核机器上运行。因此，我们评估了并行实现的加速。使用具有 16 个传感器的并行版本的结果显示，执行时间比仅使用 1 个传感器的执行时间少两倍，比使用顺序版本的执行时间少 24 倍，同时准确率提高了 26%。
使用变压器无监督的大脑异常检测和分割
病理脑外观可能是如此异质，以至于仅作为异常而言可以理解，这是由于它们偏离正常性而不是任何特定的病理特征而定义的。在医学成像中最艰巨的任务中，检测这种异常需要正常大脑的模型，将紧凑性与复杂的，远程相互作用的表达性结合在一起，以表征其结构组织。这些要求是变形金刚比其他候选候选体系结构具有更大的满足潜力，但是它们对数据和计算资源的要求抑制了它们的应用。在这里，我们将矢量定量的变异自动编码器的潜在表示与自动回应变压器的集合结合在一起，以在相对适度的数据制度内以低计算成本以低计算成本实现的健康脑成像数据来偏离健康的脑成像数据，从而实现无监督的异常检测和分割定义。我们将我们的方法与涉及合成和实际病理病变的一系列实验中的当前最新方法进行了比较。在实际病变上，我们对来自英国生物库的15,000名放射线正常参与者进行训练，并评估四个不同的脑MR数据集，患有小血管疾病，脱髓鞘病变和肿瘤。我们在图像和像素方面都表现出了出色的异常检测性能，而无需后处理就可以实现。这些结果引起了对变压器在这项最具挑战性的成像任务中潜力的关注。关键字：变压器，无监督的异常分割，异常检测，neu-Roimaging，vector量化变异自动编码器