执行器尺寸型LS200和LS204(18.7英寸/ 475毫米):出口范围为0.25至2 psig / 17.2至138 MBAR的低压最大运行入口高达90 psig / 6.2 bar。2至5 psig / 138至340 mbar的出口压力范围最大的运行入口高达125 psig / 8.6 bar。最大紧急入口压力等级为100°F / 38°C(1),300 psig / 20.7 bar时的285 psig / 19.7 bar。类型LS220和LS224(13.8 in。/ 350毫米):出口压力范围为0.34至10 psig / 0.02至0.69 bar的中型压力结构。最大工作入口压力为125 psig / 8.61 bar。出口范围为10至21.75 psig / 0.69至1.5 bar的中型压力的最大运行入口高达285 psig / 19.7 bar。最大工作和紧急入口压力等级为100°F / 38°C(1),300 psig / 20.7 bar的285 psig / 19.7 bar。类型LS250和LS254(10.0 in。/ 255毫米):出口压力范围为20至60 psig / 1.37至4.2 bar的高压结构。最大工作入口压力为285 psig / 19.7 bar,最大紧急入口压力为285 psig / 19.7 bar在100°F / 38°C(1),300 psig / 20.7 bar。
我们介绍了 Perceval,这是一个用于模拟和与离散变量光子量子计算机交互的开源软件平台,并描述了它的主要特性和组件。它的 Python 前端允许光子电路由基本的光子构建块组成,例如光子源、分束器、移相器和探测器。有各种计算后端可用,并针对不同的用例进行了优化。它们使用最先进的模拟技术,涵盖弱模拟或采样和强模拟。我们通过重现各种光子实验并模拟一系列量子算法的光子实现(从 Grover 和 Shor 的算法到量子机器学习的例子),给出了 Perceval 的实际应用示例。 Perceval 旨在成为一个有用的工具包,适用于希望轻松建模、设计、模拟或优化离散变量光子实验的实验者,希望为离散变量光子量子计算平台设计算法和应用程序的理论家,以及希望在现有的最先进的光子量子计算机上评估算法的应用程序设计者。
快速增长的物联网(IoT)可以避免通过使用无可持续的电池设备来代替数万亿电池的高成本和环境负担,这些设备数十年来无需维护。要开发无电池的物联网系统,研究人员和制造商需要一个通用,价格合理且易于使用的通用平台。但是,有限的可用性和缺乏支持阻止了以前无电池平台的广泛采用。我们介绍了Riotee,这是一个开源和市售的无电池平台,其中包括多个板,广泛的软件和全面的文档。我们通过机器学习应用程序展示了Riotee的功能,并介绍了涉及学生和客户的用户研究结果,他们对其有用性和可用性评为高度评价。
We,Micro Motion Inc. 7070 Winchester Circle Boulder,CO,80301 USA在我们的全部责任下声明,该产品型号4200/4700 Coriolis Field Mount发射器与该声明相关的产品与该产品相关的产品符合欧洲社区指令的规定,包括最新的修正案,包括附属计划中显示的最新修正案。合格的推定是基于统一标准,规范文件或其他文件的应用,如所附时间表所示,欧洲社区在适用或要求时通知了身体认证。
与AutoSar Classic平台相比,AutoSar自适应平台并未定义其自己的操作系统TEM,而是使用已建立的POSIX接口。除了通过零拷贝机械态的ECU-Inter NAL数据交换以及诸如某些/IP之类的通信协议的有效连接之外,中间件还支持其他汽车用例,例如Diag Nostics和网络管理。在其定义上,特别重点是并且放在功能安全性和网络安全性上,而无需忽略有关数据吞吐量的高要求。由于这些特征,Autosar自适应平台已确立为ADA/AD应用程序以及在车身和舒适等其他车辆域中的中间件。在信息娱乐域中,越来越多地使用受消费电子启发或源自消费电子的软件解决方案。由于其起源和方向,通常需要进行特定于车辆的集成。一个重要的例子是Android Automo
许多公司提供 AI 驱动的软件平台,用于对临床测序数据(例如 NGS、WES、WGS)进行基因组分析和解释,例如使用 VCF 文件作为输入(表 1)。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习(例如 ISOWN)、机器学习(例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq)、卷积神经网络(例如 Clairvoyante)、深度卷积神经网络(例如 DeepSea)、深度循环神经网络(例如 Deep Nano)、深度神经网络(例如 DANN)和人工神经网络(例如 Skyhawk)的基于 AI 的变异调用算法(一些可免费获得),这些算法最近都得到了调查和评论(Bohannan and Mitrofanova 2019;Karimnezhad et al 2020;Koboldt 2020;Liu et al 2019;Xu 2018)。
摘要:用于用户身份验证是一项重要的新兴技术。贝尔格莱德和塞尔维亚国防部(MOD)的国防大学已经认识到生物识别应用在身份管理中的重要性。因此,在过去的几年中,进行了一项名为“国防部和塞尔维亚武装部队计算机网络中受保护资源的访问控制资源的访问控制管理”的深入研究。本文的主要贡献是一个软件平台,用于了解脑波获取和分析。该平台是作为项目的一部分而开发的,其主要目标是改善和增加参与者在生物识别方面的知识。进行了一项研究,目的是比较基于开发平台的传统学习方法和学习方法。
其中s f是满足给定约束的可行解决方案集。我们可以通过ISING模型来表示组合优化问题的目标函数。ISING模型是统计物理学中的理论模型。如果我们通过ISING模型表示组合优化问题,则 ISING机器可以治疗组合的选择问题。 将在第二秒中解释Ising模型的细节。 II。 Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量(请参阅第二节 iii)。 当前,已经撤销了各种类型的Ising机器。 2011年,第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1],引发了Ising机器的注意。 现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3],[4]的量子硬件。 发布第一次商业量子退火ISING机器可以治疗组合的选择问题。将在第二秒中解释Ising模型的细节。II。 Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量(请参阅第二节 iii)。 当前,已经撤销了各种类型的Ising机器。 2011年,第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1],引发了Ising机器的注意。 现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3],[4]的量子硬件。 发布第一次商业量子退火II。Ising机器可根据物理原理最大程度地减少Ising模型的能量(请参阅第二节iii)。当前,已经撤销了各种类型的Ising机器。2011年,第一个商业量子退火机D-Wave出来了[1],引发了Ising机器的注意。现有的量子退火机是受量子退火理论的启发[2]和绝热量子计算[3],[4]的量子硬件。发布第一次商业量子退火