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World File Search System缺少的
（受邀）电泵送GESN/SIGESN激光
Si的光子集成电路，其中光学组件是单层集成在SI集成电路上的，有望在未来的信息和通信技术基础架构中占主导地位。由主动组件和被动组件组成的SI光子（SIPH）技术已经在大量应用中广泛使用，范围从DataCom到检测系统。最近，SIPH进入了集成量子技术，光学计算和人工智能的新兴领域中的低温应用技术平台。尽管如此，可以仅使用组IV半导体制造的有效的电泵光源仍然是一个重大挑战。通过将半金属的替代掺入替换为GE晶格而获得的新型GESN和Sigesn半导体可获得比其他组IV型半导体合金提供的一些优势：通过正确选择合金组成和外部材料，这些材料将这些材料转化为基本直接型号的单个型号bardgap semiciccaptors。第四组通常缺少的此属性使（SI）GESN系统对有效的光源非常有吸引力。使用该材料系统，近年来达到了IV激光的主要里程碑，例如光学抽水散装和多Quantum Wells（MQW）激光器的激光器，直至室温。
ISR操作中人工智能的未来
每天，加拿大及其盟友进行了情报，监视和依赖（ISR）的运营。尽管有许多成功，但运营商和分析师每天都有一座山攀爬，这是随后的每个任务而成长的。山是ISR“大数据”不断涌入的结果，ISR“大数据”需要进行处理，利用和传播到最终用户，以确保从每个任务中获得最大优势。许多国家现在承认当前系统无法正确分析和融合多键数据。此外，这些系统无法为分析师和运营商实时提示提供可能缺少的重要信息。尽管尽了最大的努力来使资源合理化和重新调整资源，但ISR大数据的山仍增长，即埋葬在那座山上的重要情报启示被错过了。与任何山区一样，有许多路径可以通往山顶。本文旨在绘制一条路径。它将定义ISR社区的大数据概率，以理解地形，探索人工智能（AI）的潜力（AI）来应对该地形所带来的挑战，并寻求了解AI所带来的法律和道德陷阱。考虑到这些因素，本文将提出有关如何最好地发展人工智能的建议，并为ISR山的山顶开辟了一条清晰的道路。
将显着性排名和加强学习的整合...
摘要 - 随着对象检测方法的不断增长，本研究探讨了一系列实验，这些实验是基于强化学习（RL）的视觉注意力 - 与显着排名技术的基于显着性和可持续性解决方案。通过整合初始边界框预测的显着性排名，并随后应用RL技术通过在多个时间步中进行有限的动作来完善这些预测，该研究旨在提高RL对象检测准确性。作为一系列实验提出，该研究研究了使用各种图像提取方法的使用，并探讨了基于深度强化学习的本地化代理训练的各种深层Q-Network（DQN）架构变化。此外，我们通过优先考虑轻巧和更快的模型来优化每个步骤中的检测管道，同时还结合了对检测到的对象进行分类的功能，这是先前的RL方法中缺少的功能。我们表明，通过使用Pascal VOC 2007数据集评估这些训练的代理的性能，开发了更快，更优化的模型。值得注意的是，本研究中获得的最佳平均平均精度（MAP）为51.4，超过了文献中基于RL的单个对象检测器设定的基准。索引术语 - 对象检测，计算机视觉，增强学习，显着排名
Cigna Dental 1500计划
在30天的提前通知时，的速率可能会发生变化45天提前通知，佛罗里达州的75天提前通知，在MS上通知，并在CA，GA，NV，TX，VA和WV上通知60天。 最初的12个月的覆盖范围保证了LA费率的，除非增加了新覆盖的人，年龄或地理位置的变化或政策覆盖范围的变化。 此后，预先通知45天后，费率如有更改。 在NC中，保证牙齿率在12个月的时间内保证。 牙科计划将等待期应用于涵盖的基本（6个月），主要（12个月）和正畸（12个月）牙科护理服务。 在我中，如果不到19岁以下 等待期可能因州而异。 有关详细信息，请参阅保险的策略或概述。 IV类邻to骨等候期无法放弃。 牙科计划不会在AR，NM，NV，MN和VT的涵盖预防/诊断服务和颞下颌联合服务上应用等待期。 一些涵盖的服务是由年龄确定的：局部应用氟化物或密封剂，太空维护者以及冠状和桥梁的材料。 如果该计划涵盖了牙齿的替换，则无需支付用于覆盖之前缺少的牙齿的付款。 在佛罗里达州，洛杉矶，俄亥俄州，VA和VT中，付款限制不再适用于12个月的连续覆盖范围。的速率可能会发生变化45天提前通知，佛罗里达州的75天提前通知，在MS上通知，并在CA，GA，NV，TX，VA和WV上通知60天。，除非增加了新覆盖的人，年龄或地理位置的变化或政策覆盖范围的变化。此后，预先通知45天后，费率如有更改。在NC中，保证牙齿率在12个月的时间内保证。牙科计划将等待期应用于涵盖的基本（6个月），主要（12个月）和正畸（12个月）牙科护理服务。在我中，如果不到19岁以下等待期可能因州而异。有关详细信息，请参阅保险的策略或概述。IV类邻to骨等候期无法放弃。牙科计划不会在AR，NM，NV，MN和VT的涵盖预防/诊断服务和颞下颌联合服务上应用等待期。一些涵盖的服务是由年龄确定的：局部应用氟化物或密封剂，太空维护者以及冠状和桥梁的材料。如果该计划涵盖了牙齿的替换，则无需支付用于覆盖之前缺少的牙齿的付款。在佛罗里达州，洛杉矶，俄亥俄州，VA和VT中，付款限制不再适用于12个月的连续覆盖范围。在NM中，付款限制不再适用于6个月的连续覆盖范围。
本期内容 - 军事海运司令部
MSC 拥有 30 多艘补给油船和干货弹药船，STREAM 课程是 MUTC 的核心课程。它训练 CIVMAR 进行海上补给，并确保 MSC 能够实现其使命，即全年 265 天、每天 24 小时为整个军事领域提供后勤支持。“我们的主要重点是培训人们在我们的船上进行航行补给，”MUTC 教员 David Dodge 说道。“为此，我们的 STREAM 课程是我们的主要培训目标。我们有两门 STREAM 课程，一门是 STREAM 熟悉课程，目前，我们正在对所有通过 MSC 的新员工进行培训，让他们上船后对自己将要做的事情有所了解。” “另一门 STREAM 课程是 MSC 为所有人开设的为期两周的完整课程，但通常最能从中受益的是预备役军人，他们在出发进行为期两周的航行之前会学习这门课程。他们学习实际航行补给的安全程序。我们像在船上执行一样执行每个步骤。” 每年有 500 多名 CIVMAR 参加 STREAM 课程，他们使用现场加油和货物装置模拟海上补给，这些装置配置了与发送和接收船上相同的设备。“这里唯一缺少的就是船和水，”Dodge 说。“我们从课堂开始
AW-Drones 提议的标准 – 1 次迭代
AW-Drones 项目旨在通过确定与 UAS 领域相关的现有标准来支持规则制定过程，从而协调欧盟无人机监管框架。本文件介绍了对被认为可能符合特定操作风险评估方法 (SORA) 规定的要求的标准的评估结果，该方法由欧洲航空安全局 (EASA) 推荐为欧盟法规 947/2019 第 11 条的 AMC。对于每项 SORA 要求，评估都会提供一份至少可部分覆盖的标准清单，以及完全覆盖所缺少的空白，以及一份建议清单，以弥补每个空白并完全满足要求。在对标准进行全面评估之前，有一个数据收集阶段，其中包括将收集到的标准与 SORA 要求进行初步映射。这导致针对每项要求确定了一组可能适合支持合规性的标准。根据项目在工作包 2 中定义的评估方法，评估重点关注以下情况： 情况 1：已确定一个或多个可能适合满足给定要求的标准； 情况 2：没有完全涵盖给定要求的标准，因此确定了差距。因此，对于每个 SORA 要求，本文档提供： 部分或完全涵盖要求的标准列表，按全球范围排序
摘要集
单层 Sr 2 IrO 4 和双层 Sr 3 Ir 2 O 7 中存在莫特绝缘态是意料之外的，因为它们的 Ir 5d 轨道相对离域，且带宽 (W) 远大于在场库仑相互作用 (U)（即 W>>U）。这些铱酸盐中的绝缘相既不能用通常的能带理论来描述，也不能只考虑 U/W 比。解释这种不寻常行为所缺少的因素是自旋轨道 (SO) 相互作用，它在 5d 过渡金属氧化物中至少比在 3d 过渡金属氧化物中大一个数量级。在层状铱酸盐中，Ir 4+ 在 t 2g 能级上容纳五个电子，通过 SO、U 和晶体场相互作用的协同作用，建立了一个由 J eff =1/2 轨道中的电子组成的奇异莫特绝缘基态。共振非弹性 X 射线散射 (RIXS) 是一种独特的光谱工具，可用于测量具有体积和元素敏感性的低能基本激发的全光谱。对于铱酸盐，Ir L- [1] 和 O K-edges [2] 处的 RIXS 可提供有关磁振子、自旋轨道激子和电荷转移激发的详细且互补的见解。
利用ECG Beat扩散模型从间接信号进行形态学重建
心电图（ECG）信号提供了有关心脏状况的基本信息，并广泛用于诊断心血管疾病。可用铅上单个心跳的术语是用于监测心脏疾病的主要生物信号。但是，由于噪声和伪影，缺少的潜在客户以及缺乏带注释的数据，分析心跳形态可能会具有挑战性。生成模型，例如deoising扩散生成模型（DDMS），已被证明成功地生成复杂的数据。我们介绍了Beatdiff，这是一种针对多个铅心跳的形态量身定制的轻质DDM。然后，我们证明，使用Beatdiff作为先验，可以将许多重要的心电图下游任务作为贝叶斯反问题框架中的条件生成方法提出。我们提出了一种期望 - 最大化算法EM-Beatdiff，以在不进行微调的情况下解决此条件生成任务。我们通过多个任务说明了结果，例如去除ECG噪声和工件（基线徘徊，电极运动），从单个铅中重建12个LEAD ECG（用于智能手表实验的ECG重建），以及无需可解释的可解释的静音术检测。实验表明，对于本工作中考虑的问题，Beatdiff和Em-Beatdiff的组合优于SOTA方法。
实现不完整的多视图学习
摘要 - 在多视图环境中，由于观察过程的限制，它将产生缺失的观察结果。最新的表示学习方法难以通过简单地填充缺少的视图数据或通过推断现有观点中的一致表示来固定来探索完整信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深层生成模型，以学习完整的生成潜在表示，即完整的多视图变化自动编码器（CMVAE），该模型由由高斯分布的混合物表示的完整潜伏变量产生多个视图的生成。因此，缺失的视图可以完全以潜在变量为特征，并通过估计其后验分布来解决。因此，引入了一种新颖的变分下限，以将视图不变信息整合到后推理中，以增强学习潜在的表示的凝固性。挖掘了视图之间的固有相关性，以寻求跨视图的通用性，而导致视图丢失的信息则通过视图权重达到坚固性来融合。基准实验结果在聚类，分类和跨视图图像生成任务中证明了CMVAE的优势，而时间的复杂性和参数灵敏度分析则说明了效率和鲁棒性。此外，应用于生物启发性数据的应用例证其实际意义。
使用重复卷积方法
图像介绍是一种有前途但具有挑战性的方法，它填充了图像中巨大的自由形式空白区域。最近的大多数论文都集中于将蒙面的图像分成2个有效和无效元素的矩阵，从而使系统更加复杂。本文提出了一种名为Reconv的新型算法，该算法使用重复的标准卷积操作，该操作以相同的方式处理图像的有效元素和无效元素。我们建议的方法的结果重新配置，表明，与较早的方法相比，我们的系统产生的输出更适合于现实世界应用。在药物和酒精成瘾治疗和研究的背景下，该技术提供了几种独特而新兴的应用，例如治疗性视觉刺激修饰。介绍技术可以填补与成瘾相关图像中缺少的数据，例如损坏的MRI扫描或不完整的调查响应，从而增强了成瘾研究中使用的机器学习模型的预测能力。对两种数据集类型的广泛比较研究验证了我们的方法。使用PSNR，SSIM和FID等不同措施评估了建议策略的有效性。结果表明，与现有的现代方法相比，我们建议的方法在性能方面表现出色。