1.IEA 可再生能源报告,2023 年,https://www.iea.org/reports/renewables-2023/executive-summary 2.世界经济论坛:https://www.weforum.org/agenda/2024/01/energy-transition-renewables-capacity/ 3.Ember:https://ember-climate.org/insights/in-brief/tripling-renewables-and-doubling-efficiency-will-accelerate-a-fossil-phaseout/
实现统一的单眼3D对象检测,包括室内和室外场景,在机器人导航等应用中非常重要。然而,涉及各种数据方案来训练模型引起了挑战,因为它们的特性显着不同,例如,二 - 几何特性和异质域分离。为了应对这些挑战,我们根据鸟类的视图(BEV)检测范式建立了一个检测器,在该检测范式中,当采用多个数据方案以训练检测器时,明确的特征投影有利于对几何学学习模棱两可。然后,我们将经典的BEV检测体系结构分为两个阶段,并提出了不均匀的BEV网格设计,以处理由上述Challenges引起的收敛不稳定。此外,我们开发了稀疏的BEV功能策略,以降低计算成本和处理异质域的统一操作方法。将这些技术结合起来,得出了一个统一的检测器Unimode,它超过了富有挑战性的Omni3D数据集(一个大规模的数据集(一个室内和室外场景))的先前最先进的AP 3D,揭示了Bev bev tor tor tor tor tor tor tor unified 3D对象的第一个成功概括。
使用穿透式细胞外多通道电极阵列(通常称为神经探针)记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计,但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此,这个手动过程容易出现错误映射,进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里,我们介绍了 ProbeInterface,这是一个开源项目,旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述,以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API,使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次,ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述,这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三,我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库,可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后,使用 ProbeInterface,我们定义了一种用于探头处理的文件格式,其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息,并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
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对齐的碳纳米管(CNT)复合材料由于其出色的机械和物理特性而引起了很大的兴趣。本文简要概述了对齐的CNT复合材料的合成方法。首先对制造排列的CNT纤维制造的三种主要方法进行了审查,包括湿旋,干旋和浮动催化剂。但是,由于其多孔结构和纤维内的CNT对齐不良,获得的CNT纤维具有有限的机械和物理性能。需要适当的处理以使纤维致密以增强其性质。然后讨论CNT纤维致密化的主要方法。为了进一步增强CNT纤维内的负载转移,始终使用聚合物浸润。综述了CNT纤维聚合物浸润的典型研究,所获得的复合材料的特性表明该复合制造方法优于常规分散方法。由于对齐的CNT复合材料通常是在长纤维或薄膜的结构中获得的,因此很难测量这些复合材料的热导率。开发了一个非晶格蒙特卡洛模型,以准确预测对齐的CNT复合材料的热导率。
对离子在半导体中产生的电离径迹的产生和传输进行 TCAD 模拟与可靠性以及辐射探测器的设计息息相关。具体而言,可靠性应用侧重于模拟在测试半导体元件是否易受软错误(逻辑器件、存储器,例如 [1] )和单粒子烧毁(功率器件,例如 [2] )影响时发生的瞬态现象。主要的 TCAD 工具已经包含模型和程序(例如 [3] ),但它们存在一些实际限制,例如仅限于单一类型的离子、有效能量范围的限制以及仅适用于硅的校准。此外,现有模型在数值上比较僵化,不易针对其他类型的离子、半导体和能量范围进行校准。本文提出了一个基于物理导向的 Crystal-Ball 函数 [4] 的半导体中低能离子沉积电荷的统一模型。特别关注能量范围分别为 0 – 10 MeV 和 0 – 160 MeV 的 α 粒子和质子。与常用模型相比,这种选择具有几个优势。特别是,α 粒子和质子使用相同的建模函数。此外,与现有解决方案相比,所提出的模型使用的校准参数更少,数值条件良好,并且其校准参数更透明,因为它们与可测量的物理量相关。最后,所提出的模型可以轻松扩展到不同的半导体和离子类型。
数学常数(例如π,E和φ)长期以来一直被认为是天然系统中几何,生长和自组织的基础。然而,常规数学将这些数字视为独立领域的新兴特性(几何,微积分和数字理论),而不是统一框架内的内在共振状态。动态新兴系统(代码)的手性提出,这些常数不是任意的,而是在主要驱动的共振字段中作为必要的相锁定结构出现。
该策略阐明了欧洲机器人界的集体愿景。它借鉴了来自欧洲境内的多种信息来源,来自欧洲主题小组,研讨会和市场研究,从跟踪全球机器人技术的进步以及与其他协会和组织的合作。它提出了一系列建议,内容涉及公共和私人组织应如何努力确保欧洲的机器人技术在中长期内具有经济和社会影响。这些关于使欧洲产品和服务能够创造附加值的中心,同时维持欧洲强大的机器人研究和创新基础。它列出了支持吸收的案例,长期关注研究并满足从机器人的角度来支持欧洲强大的创新基础设施的基本需求。它探讨了机器人创新的途径和创新增长的方向。
co 1将许多熟悉的系统视为向量空间,并使用矢量空间工具(例如基础和维度)与它们一起运行。co 2了解线性变换并使用其矩阵表示来操纵它们。CO 3 Understand the concept of real and complex inner product spaces and their applications in constructing approximations and orthogonal projections CO 4 Compute eigen values and eigen vectors and use them to diagonalize matrices and simplify representation of linear transformations CO 5 Apply the tools of vector spaces to decompose complex matrices into simpler components, find least square approximations, solution of systems of differential equations etc.
上行因素: • 经营规模持续改善 30%,并维持营业利润率,从而带来更高的现金应计额。 • 营运资本周期改善 下行因素: • 由于收入或营业利润下降,净现金应计额降至 1 亿卢比以下。 • 大量债务融资资本支出削弱了资本结构 CRISIL Ratings 的政策是持续监控和审查其认可的评级。因此,CRISIL Ratings 会定期向公司寻求有关业务和财务表现的最新消息。然而,CRISIL Ratings 正在等待 Unify Technologies Private Limited (UTPL) 提供足够的信息,以便我们进行评级审查。CRISIL Ratings 将继续不时提供有关此信用的相关发展的最新信息。 CRISIL Ratings 还将信息可用性风险确定为评级评估中的一个关键信用因素,如其标准“信用评级中的信息可用性风险”中所述。 关于集团 UTPL 成立于 2014 年,从事提供软件解决方案和服务的业务。 IT 服务包括应用开发和管理服务、产品工程和管理、基础设施管理服务、企业应用实施、支持和集成服务。它面向金融服务、零售、通信、制造、高科技、生命科学、能源、公用事业、资源和服务等垂直行业。该公司在印度海得拉巴、德里、班加罗尔、浦那和昌迪加尔设有 5 个办事处。它还在西雅图和美国纽约设有办事处。UTPL 由 Brahma Naidu Vella 先生和 Hima Bindu Vella 先生发起。Unify Technologies Inc 是 UTPL 在美国注册成立的全资子公司,从事提供软件解决方案和服务的业务。
