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World File Search System视差
大数据与人工智能（H）工作组
贝叶斯姓氏编码 (BSG) 贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG) 医疗保险贝叶斯改进姓氏地理编码 (MBISG) 贝叶斯改进姓氏地理编码扩展 (BISGE) 贝叶斯改进名字姓氏地理编码 (BISFG) 改进的贝叶斯改进名字姓氏地理编码 (MBIFSG) 完全贝叶斯改进姓氏地理编码 (fBISG ) 带零计数校正 带附加姓氏 带名字 带名字和中间名 贝叶斯工具回归视差估计 (BIRDiE)
新的Photon III检测器
在很大程度上，现代检测器获得的数据准确性基于计数单光子的能力。但是，您只能计算“看到”的内容。在常规硅传感器中，Ag辐射的三分之二的传感器通过传感器传递，因此从未被检测到。因此，吸收效率是每个检测器的关键特性，因为它直接影响了I/σ，尤其是非常弱反射的数据质量。Bruker Photon III结合了最新的混合模式技术与优化的X射线闪烁体。这种方法优化了X射线吸收和信号增益，消除了视差效应并获得更准确的数据。新的Photon III，他用一个新的，优化的闪烁体扩展了这一概念，以实现MO，AG和IN的近乎理想的量子效率。
多个OB星的定量光谱
上下文。大多数巨星位于二进制或多个恒星系统中。与单颗恒星相比，这些物体基于模型大气对定量分析提出了其他挑战。特别是目前几乎没有有关此类系统化学组成的信息。目标。四个恒星系统HD 37061的成员充满了猎户座中H II区域43的兴奋。首次得出所有可在光谱中可追踪的线的元素的精确和精确的丰度。方法。采用了与A tLAS 12代码与非LTE线形成计算相结合的杂种非本地热力学平衡（非LTE）方法。分析了单个恒星的大气参数和元素丰度的高分辨率复合谱。基本的恒星参数是基于恒星进化轨迹得出的，并表征了星际红色。结果。我们确定了HD 37061系统中三个恒星的基本参数和化学丰度。系统中的第四个和最微弱的恒星由于其快速旋转而没有显示出不同的光谱特征。但是，该恒星对连续体具有明显的影响。单个恒星的派生元素丰度和确定的年龄相互一致，并且丰度与宇宙丰度标准相一致。我们发现光谱距离与Gaia数据释放3个视差距离之间有着极好的一致性。
在行为学视觉运动任务中根据单眼线索进行距离估计
摘要 在自然环境中，感觉处理和运动输出紧密相关，这反映在许多大脑区域同时包含感觉和运动信号的事实中。然而，标准的还原论范式将感觉决策与其自然的运动后果分离开来，而头部固定会阻止自我运动的自然感觉后果。特别是，在环境中的运动提供了许多深度线索，这些线索超出了立体视觉的范围，但人们对这些线索知之甚少。为了研究自然任务中视觉处理和运动输出的整合，我们研究了自由移动小鼠的距离估计。我们发现小鼠使用视觉准确地跳过可变间隙，从而将视觉计算直接耦合到其相应的行为运动输出。单眼眼睑缝合不影响间隙跳跃成功，因此小鼠可以使用不依赖于双眼视差和立体视觉的线索。在单眼条件下，小鼠改变了头部位置并进行了更多的垂直头部运动，这与从使用立体视觉转向其他单眼线索（如运动或位置视差）的转变一致。最后，当光纤分别位于双眼或单眼 V1 区时，对初级视觉皮层的光遗传抑制会损害双眼和单眼条件下的任务表现。总之，这些结果表明小鼠可以使用单眼线索，依靠视觉皮层来准确判断距离。此外，这种行为范式为研究神经回路如何将感觉信息转化为行为运动输出奠定了基础。
valuitiatiative
全身PET/CT覆盖整个患者的一个床位，例如UExplorer®，代表了成像技术方面的重大进步，满足了许多临床和研究需求，同时还提出了新的挑战。但是，采用这项技术并非没有障碍。由于其构造所需的晶体量，这些系统的成本较高。也存在与扫描仪的物理大小相关的实际考虑因素，可以适合大多数但不是全部PET/CT套件。因此，联合成像考虑了临床需求，技术规格，房间尺寸以及开发全身系统的成本。在考虑能够在单床位置从头部扫描到大腿中部的全身宠物/ CT系统的必要规格时，有必要查看成人人群的平均高度。男性的中位高度为178.4厘米，女性为164.7 cm 1-表明，很大一部分患者人群可能不会在一次扫描范围（100 cm）的扫描范围内完全覆盖。（图1）这尤其正确，因为您认为灵敏度在视野边缘在头部和骨盆区域的边缘下降。此限制可能导致需要多次扫描通行证，这引入了注册错误的潜力并增加了整体扫描时间。UMI Panorama™GS的长轴向视野为148厘米，有效地解决了这个问题，从而使大多数人可以从顶点到大腿中部的覆盖范围。对于总体和全身宠物系统，需要克服技术挑战，以解决视差，散射，随机物，以在较大的轴向视野（AFOV）（AFOV）（AFOV）中具有检测器效率并管理它们生成的实质数据。
事件地平线望远镜协作
在本文中，我们量化了SGR a *的地平尺度发射的时间变异性和图像形态，如EHT在2017年4月的波长1.3 mm所示。我们发现，SGR A *数据表现出可变性，超过了数据中的不确定性或星际散射的影响所能解释的。这种变异性的大小可能是相关孔密度的很大一部分，在某些基准线上达到约100％。通过对简单几何源模型的探索，我们证明了与其他具有可比复杂性的形态相比，环类形态为SGR A *数据提供了更好的拟合。我们开发了两种策略，以将静态几何环模型拟合到Time-sgr a * data；一种策略将模型拟合到源是静态并平均这些独立拟合的数据的简短段，而其他拟合模型则使用参数模型与平均源结构围绕结构可变性功率谱的参数模型进行完整数据集。几何建模和图像域特征提取技术都确定环直径为51.8±2.3μ，为（68％可靠的间隔），环形厚度约束，其FWHM的FWHM约为30％和50％。要将直径测量值提高到共同的物理尺度，我们使用GRMHD模拟产生的合成数据对其进行了校准。该校准将重力半径的角度大小限制为 - + 4.8 0.7 1.4μAS，我们将其与Maser视差的独立距离测量结合在一起，以确定SGR A *的质量为´ - + 4.0 10 10 0.6 1.1 6 1.1 6 M e。统一的天文学词库概念：黑洞（162）
一种基于计算机的测量立体潜伏期的方法......
介绍 视觉深度感知（立体视觉）传统上是通过评估受试者可检测到的最小双眼视差来测试的。然而，事实表明，在日常生活中无法区分单眼和双眼视觉的受试者在视差测试中可能会得分较高（“立体视觉障碍”）。研究发现，产生视觉感知（立体延迟）所需的双眼测试刺激的最短持续时间与日常立体视觉障碍的相关性更高。我们描述了一种评估立体延迟的新方法，该方法不需要除个人计算机（PC）和一副 3D 眼镜（带绿色和红色镜片）以外的特殊仪器。材料和方法受试者舒适地坐在 IBM 兼容 PC 的屏幕前，戴着一副带绿色和红色滤光片（镜片）的 3c0 眼镜。计算机屏幕上以以下方式生成随机点立体图：最初只显示绿点，然后突然添加红点。并在屏幕上持续一段随机设定的可变时间（25-500 毫秒）。时间步长通常为 25 毫秒。每次三次持续 4 秒，双眼刺激总是在这个时间结束时出现。受试者在三次之后按下两个键之一以表示深度知觉的缺失或存在。能够引出 70% 或更多正确答案的最小呈现时间（每个时间步长重复 10 次）被记录为立体延迟。结果到目前为止，已有 7 名 24-45 岁的正常受试者接受了测试。一名受试者未通过测试，无法在任何时间步长上表现得比偶然情况更好。对于其余受试者，平均立体延迟为 250 毫秒（SD=25 毫秒）。结论这似乎是一种有效的、易于实施的协议，用于确定随机点立体图的立体延迟。目前正在改进该程序，以便更精确地测定最小立体潜伏期值，并使正常人和患有神经眼科疾病的患者的值标准化。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 架构
图 1. 现代云数据中心工作负载需要 NVIDIA GPU 加速 .......................................................... 8 图 2. NVIDIA A100 中的新技术.................................................................................... 10 图 3. 新 SXM4 模块上的 NVIDIA A100 GPU ........................................................................ 12 图 4. 用于 BERT-LARGE 训练和推理的统一 AI 加速 ............................................................. 13 图 5. 与 NVIDIA Tesla V100 相比，A100 GPU HPC 应用程序加速 ............................................. 14 图 6. 带有 128 个 SM 的 GA100 全 GPU（A100 Tensor Core GPU 有 108 个 SM） ............................................................................................. 20 图 7. GA100 流多处理器 (SM) ............................................................................................. 22 图 8. A100 与 V100 Tensor Core 操作 ............................................................................................. 25 图 9. TensorFloat-32 (TF32) ........................................................................................... 27 图 10. 迭代TCAIRS 求解器收敛到 FP64 精度所需的时间 .............................................. 30 图 11. TCAIRS 求解器相对于基线 FP64 直接求解器的加速 ........................................................ 30 图 12. A100 细粒度结构化稀疏性 ...................................................................................... 32 图 13. 密集 MMA 和稀疏 MMA 操作示例 ............................................................................. 33 图 14. A100 Tensor Core 吞吐量和效率 ............................................................................. 39 图 15. A100 SM 数据移动效率 ............................................................................................. 40 图 16. A100 L2 缓存驻留控制 ............................................................................................. 41 图 17. A100 计算数据压缩 ............................................................................................. 41 图 18. A100 强扩展创新 ............................................................................................. 42 图 19. Pascal 中基于软件的 MPS 与硬件加速的 MPS Volta............. 44 图 20. 当今的 CSP 多用户节点 ...................................................................................... 46 图 21. 示例 CSP MIG 配置 .............................................................................................. 47 图 22. 具有三个 GPU 实例的示例 MIG 计算配置。 ...................................................... 48 图 23. 具有多个独立 GPU 计算工作负载的 MIG 配置 ...................................................... 49 图 24. 示例 MIG 分区过程 ............................................................................................. 50 图 25. 具有三个 GPU 实例和四个计算实例的示例 MIG 配置。 .................... 51 图 26. 带有八个 A100 GPU 的 NVIDIA DGX A100............................................................. 53 图 27. 光流和立体视差的说明 .................................................................................... 55 图 28.顺序 2us 内核的执行细分。................................................................ 59 图 29. 任务图加速对 CPU 启动延迟的影响 .............................................................. 60
用混合非LTE方法的晚期O型主序列星的定量光谱
上下文。在亮度log l / l⊙⊙5.2的亮度log log-type恒星中显示弱的风，质量损失速率低于10-8 m⊙yr-1。这意味着，与他们更庞大，更发光的兄弟姐妹不同，它们的光电层不会受到恒星风的强烈影响。目标。一种混合非本地热力学平衡（非LTE）方法 - 在LTE假设下与非LTE线形成计算相结合的线主静水压模型大气 - 测试了晚期O-Type恒星的分析，其质量为量高达25 m 25 m。研究了20个大多数尖锐的O8型O8至O9.7型恒星的银河恒星，以及先前使用全非LTE模型大气的文献中研究的Luminosity类V和IV样品。方法。使用Kurucz的A TLAS 12代码计算的静液压和平行大气结构以及合成光谱以及非LTE线形成代码D ETAIL和S URFACE，这些代码an和S Urface（涉及了湍流压力对大气的影响）。高分辨率光谱的大气参数。通过考虑恒星进化轨道和Gaia早期数据版本3（EDR3）视差来得出基本恒星参数。星际红色的特征是从紫外线到MID-IR拟合光谱能量分布。结果。对于16个样本恒星的所有派生参数都可以实现高精度和精度（4个对象显示复合体格）。湍流压力效应对于定量分析而言很重要。有效温度确定为1–3％的不确定性水平，表面重力为0.05至0.10 dex，质量高于8％，半径高于10％，并且亮度通常超过20％的不确定性。丰度均具有0.05-0.10 DEX的不确定性，并且在0.03–0.05 DEX（1σ标准偏差）一般而言。总的来说，先前研究使用统一的光球加风（全）非LTE模型大气的结果，并具有更高的精度。对于元素丰度，这些改进最为明显，并且发现较小的微涡轮速度。在我们的光谱距离与盖亚（Gaia）之间达成了总体良好的一致性。GAIA EDR3基于LAC OB1B关联以及开放簇NGC 2244，IC 1805，NGC 457和IC 1396的距离被确定为副产品。派生的N/C与N/O的丰度比率紧密地遵循了恒星进化模型的预示。恒星上的两个显示出非常高的CNO加工材料的混合，并且似乎源于二元进化。
M.Tech。在遥感中 b'' 物流（主要）W.E.F. AY 2023-24课程结构 B.Sc.物理学荣誉（主要）W.E.F. AY 2023-24 ... B.Sc. （荣誉）农业和农村发展 B药房计划 生物技术次要
遥感的单元I基本原理：遥感的定义：遥感原理，遥感历史。电磁辐射，辐射定律，EM光谱。EMR的相互作用：与大气，大气窗，成像光谱法，与地球相互作用。各种土地覆盖特征的光谱标志。单元-II平台：平台类型。卫星轨道，开普勒定律，卫星特征，地球观测研究的卫星和行星任务。 传感器：传感器的类型和分类，成像模式，光传感器的特征，传感器分辨率 - 光谱，辐射和时间，检测器的特征。 单元III数据接收，处理和图像解释。 地面站，数据生成，数据处理和更正。 错误和校正：辐射，几何和大气。 地面调查以支持遥感。 培训集，准确性评估，测试站点。 地面真相工具和光谱签名，频谱反射率和RS数据植被源的光谱特征：全球和印度数据产品。 视觉图像解释：视觉解释的视觉解释元素的基本原理，视觉解释的技术，解释键单元IV摄影测量法：航空摄影系统的基本原理：历史发展 - 分类 - 垂直照片的几何形状 - 规模 - 浮雕 - 浮雕流离失所 - 倾斜度和倾斜的照片和倾斜的照片，飞行计划。 导热率。 IR图像的特征。 教科书：1。卫星轨道，开普勒定律，卫星特征，地球观测研究的卫星和行星任务。传感器：传感器的类型和分类，成像模式，光传感器的特征，传感器分辨率 - 光谱，辐射和时间，检测器的特征。单元III数据接收，处理和图像解释。地面站，数据生成，数据处理和更正。错误和校正：辐射，几何和大气。地面调查以支持遥感。培训集，准确性评估，测试站点。地面真相工具和光谱签名，频谱反射率和RS数据植被源的光谱特征：全球和印度数据产品。视觉图像解释：视觉解释的视觉解释元素的基本原理，视觉解释的技术，解释键单元IV摄影测量法：航空摄影系统的基本原理：历史发展 - 分类 - 垂直照片的几何形状 - 规模 - 浮雕 - 浮雕流离失所 - 倾斜度和倾斜的照片和倾斜的照片，飞行计划。导热率。IR图像的特征。 教科书：1。IR图像的特征。教科书：1。立体镜：立体镜-Parallax方程 - 视差测量 - 高度的视差杆测量和斜率 - 立体绘图工具的测定。分析和数字摄影测量法：空中照片的方向间接，相对和绝对方向的概念，带状三角剖分，独立模型的阻滞调节（BAIM），特殊情况（切除，交叉点和立体声配件），空中式 - 空中三角形，三角构造，块调节，块调节，矫形器，矫形器，摩擦。单元V热成像：简介 - 动力学和辐射温度，材料的热性能，发射率，辐射温度。热容量，热惯性，明显的热惯性，热扩散性。IR - 辐射仪。天气对图像的影响。i）云，ii）表面风，iii）烟羽的穿透。热图像的解释。微波遥感和激光雷达：简介 - 电磁频谱，机载和空间传播雷达系统基础仪器。系统参数 - 波长，极化，分辨率，雷达几何形状。目标参数 - 背部散射，点目标，体积散射，穿透，反射，bragg共振，跨侧面变化。斑点，辐射校准。微波传感器和图像特征，微波图像解释。LIDAR简介。高光谱遥感。Floyd，F。Sabins，Jr：遥感原理和解释，Waveland Pr Inc，2020 2。Lillesand and Kiefer：遥感和图像解释，John Wiley，2015年。3。4。遥感卷的手册。i＆ii，第2版，美国摄影测量学会。Mikhail，E.M.，Bethel，J.S.，McGlone，J.C。（2001）。 现代摄影测量简介。 印度：威利。Mikhail，E.M.，Bethel，J.S.，McGlone，J.C。（2001）。现代摄影测量简介。印度：威利。