揭开粒子物理学的奥秘:尽情参与实践活动和品尝含酒精的液氮冰淇淋。品酒:品尝来自 Keel Farms 的精选葡萄酒,售完即止。现场音乐:欣赏 Ed John 的现场表演,度过愉快的夜晚。大奖赢取:参加独家抽奖,就有机会赢取令人惊叹的奖品。引人入胜的杂技:欣赏坦帕杂技团 Acrobellum 的惊心动魄的表演。美味佳肴:您可以从 Zydeco Brew Werks 购买食物和饮料,犒劳自己。量子倒计时将于 2024 年 12 月 31 日星期二晚上 9:00 至凌晨 12:30 在北坦帕上城区 4801 E. Fowler Ave. 的 MOSI 举行。量子倒计时的门票现已开始发售,由于座位有限,强烈建议提前购买。此活动严格限制 18 岁以上人士参与,购买酒精饮料需出示有效 21 岁以上身份证件。MOSI 会员门票 20 美元,非会员门票 30 美元。如需门票、可选 VIP 套餐和更多信息,请单击此处。关于坦帕科学与工业博物馆 MOSI MOSI 是坦帕湾的科学与创新中心,位于北坦帕 4801 E. Fowler Ave. 欢迎来到科学与工业博物馆,在这里科学的奇迹栩栩如生。我们是一个动手实践的科学中心,致力于互动学习和有趣的探索。通过引人入胜的永久和轮换展览以及超凡脱俗的项目,MOSI 让所有人都能接触到科学和技术。快来加入我们的探索之旅,解开我们周围世界的奥秘。
完成程序设置后,按时钟按钮。(此操作将保存编程并将显示器返回时钟屏幕)。计时器将在下一个计划事件中开始执行程序。当选择的程序指示模式保留在自动中时,计时器将使用这些程序。
Behzad Razavi ,“RF微电子学”, Prentice-Hall 1998, ISBN 0-13-887571-5, Thomas H. Lee ,“CMOS射频集成电路设计,第二版”, Cambridge University Press, 2004. Jan Crols, Michiel Steyaert ,“CMOS无线收发器设计”, Kluwer Academic Publisher, 1997. Assad Abidi, Paul R. Gray, Editors,“无线通信集成电路”, IEEE Press 论文集, Steve Cripps ,“无线通信的射频功率放大器”, Artech House 1999. ISBN 0890069891 Stephen A. Maas ,“微波混频器”, 第二版, Artech House 1993. Stephen A. Maas ,“射频和微波电路设计手册”, Artech House 1998. Lawrence E. Larson,“无线通信的射频和微波电路设计”,Artech House,1996 年。James S. Ussailis,“无线通信的射频电路和布局”,McGraw-Hill,1998 年。Gonzalez,“微波晶体管放大器”,第二版,Prentice-Hall 1997 年。Hagen,“射频电子学”,剑桥大学出版社 1996 年。Joseph J. Carr,“射频电路设计的秘密”,McGraw-Hill,(books.com 说是 Tab Books),1996 年。Chris Bowick,“射频电路设计”,Butterworth-Heinemann 1997 年(1982 年书籍的重印版?不确定是否更新)。 Davidse,“模拟电子电路设计”,Prentice-Hall 1991。Pederson,“用于通信的模拟集成电路”Kluwer 1991。Grebene 和 Gray,Meyer,模拟集成电路设计的通用参考资料。Jack Smith 和 Krauss,Bostian,Raab,通信电路设计的通用参考资料。
在这一努力中,我们展示了 BHEX 任务时间参考的一种方案的性能:使用目前作为激光干涉仪空间天线 (LISA) 任务的一部分开发的太空级超低噪声激光器,以及光学频率梳,将该激光器的稳定性转移到微波范围以供仪器使用。我们描述了微波下变频的实现,其中 LISA 腔稳定激光器被锁定到光学频率梳,以将光频率降低到 100 MHz。使用参考独立实验室超稳定激光系统的相位噪声分析仪测量 100 MHz 信号的分数频率稳定性。我们展示了该实验的结果,表明该系统的性能符合 BHEX 要求。
经颅直流刺激(TDC)已被证明可以改变一级运动皮层(M1)的兴奋性并影响在线运动学习。但是,对TDC对运动学习的影响的研究主要集中在简化的运动任务上。本研究的目的是研究在犯罪课程中对M1的阳极刺激是否会影响对相对复杂的节奏定时视频游戏的在线学习。五十八名健康的年轻人被随机分配到A-TDC或假条件下,并进行了2个熟悉块,在接受分配的刺激的同时进行了20分钟的5块练习期,并用非优势的手进行了测试后块。为了评估性能,计算了一个绩效指数,该指数结合了定时精度元素和不正确的密钥输入。结果表明,M1 A-TDCS比在练习过程中的假刺激以及在测试后的整体学习中增强了基于视频游戏的技能的学习。这些结果提供了证据,表明M1 A-TDC可以增强对技能的获取,在这种情况下,绩效的质量或成功取决于技能组成部分之间的优化时机,这可能对在许多现实世界中的应用中的应用有影响。
深度学习为时间序列分析的进步做出了显着贡献。仍然,深层模型可以在现实世界中数据筛选场景中遇到性能瓶颈,由于当前基准上的小型模型的性能饱和,可以隐藏它们。同时,大型模型通过大规模的预训练在这些情况下表现出了很大的力量。通过大型语言模型的出现,已经取得了持续的进步,这些模型表现出了前所未有的能力,例如少数通用,ization,可伸缩性和任务通用性,但是在小型深层模型中不存在。为了更改从头开始的训练方案特定小型模型的现状,本文旨在早期开发大型时间序列模型(LTSM)。在预训练期间,我们策划了最高10亿个时间点的大规模数据集,将杂项时间序列统一为单序列序列(S3)格式,并开发GPT型体系结构to-Ward ltsms。为了满足各种应用需求,我们将预测,归档和时间序列的异常检测转换为统一的生成任务。这项研究的结果是一个时间的变压器(计时器),它是由下一个令牌预测预测的生成性培训,并适用于具有有希望的Capabil-Ities作为LTSM的各种下游任务。代码和数据集可在以下网址提供:https://github.com/thuml/large time-series-模型。
西班牙巴塞罗那超级积分中心(BSC)。流行病学剑桥大学,西班牙巴塞罗那。 MSC,J M Anto PhD教授);巴塞罗那大学Pompeyo Fabra(UPF)。 Ciber流行病学与公共卫生(Ciberesp),西班牙巴塞罗那。