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科技与资本在经济发展中的作用
• 技术进步是经济增长的关键。随着技术进步，资本积累将进一步推进，经济增长也将实现。没有技术进步，资本积累只能在有限的范围内提高产量和收入。在劳动力不变和技术给定的情况下，只要劳动力队伍中的所有工人没有配备体现最新技术的最新资本设备，资本积累就会导致产量增加。此后，技术进步可以导致产量和收入的增长。
深度学习的扩散MRI拖拉术
图1。（a）我们提出的拖拉术算法的概述：给定种子点或部分已知的流线，我们的方法提取了相应的局部和邻域DMRI信号，以形成输入数据序列（x 1，…，x t）。然后将此序列馈送到我们的网络中，以预测传播的方向。随后，流线根据给定的步长和传播方向生长。更新的流线（不完整）将是我们方法的新输入，
团问题的电路设计及其在...上的实现
在图中查找团伙因其模式匹配能力而有多种应用。k -团伙问题是团伙问题的一种特例，它确定任意图是否包含大小为 k 的团伙，该问题已在量子领域得到解决。列出所有大小为 k 的团伙的 k -团伙问题变体在现代也有流行的应用。尽管如此，这种 k -团伙问题变体在量子环境中的实现仍未触及。在本文中，除了此类 k -团伙问题的理论解决方案之外，还使用 Grover 算法解决了基于量子门的实际实现。该方法进一步扩展到设计经典-量子混合架构中最大团伙问题的电路。该算法自动为任何给定的无向无加权图和任何给定的 k 生成电路，这使我们的方法具有广义性。与最先进的方法相比，对于大图的小 k ，提出的解决 k -团伙问题的方法表现出量子比特成本和电路深度的降低。还提出了一个可以将团问题自动生成电路映射到量子设备的框架。使用IBM的Qiskit对实验结果进行了分析。
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。
电池和电气化计划概述
• 预计交通运输应用电池生产的进步将继续有利于固定应用电池中使用的类似技术的生产、性能和安全性 • “未来的 PES 和 ESS 集成将采用标准化、模块化、可扩展的系统架构框架进行整体设计，与基于组件的解决方案相比具有优势，并且采用“一种架构适合所有人”的思维方式，为给定的用例场景提供最佳解决方案。”
深度学习在电子显微镜中的应用
图1：针对目标输出的不同处理路由的示例。经典方法是指（半）自动化算法和ML方法，这些方法取决于给定的分析任务。给定网络的输出主要取决于所使用的训练图像。输入数据图像“高res”。STEM石墨烯，“系统脑组织”和“层析成像纳米颗粒”以及分别从[79]，[135]和[90]复制的相应输出。**
建议的课程计划和起搏指南
奇迹是一项全面的，基于研究的英语艺术计划，它整合了几个关键过程和技能：文本理解和倾听，语音意识，语音和单词识别，流利性，词汇和语言，英语惯例和写作。奇迹中的教学组织的组织使您可以灵活地做出有意义的决定，即如何在给定的一周或流派研究中每天集中教学，以最佳地满足学生的需求。