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高质量的光电离探测器灯（PID）
光电子化是吸收高光电离的术语是气体或蒸气分子吸收高能光子的术语，该术语通过气体或蒸气分子具有能量光子，该分子具有电离电位较低或近似于光子离子化电位或近似光子能量的电离电位。这导致源提供的能量电离。这导致该分子的电离。如果在该分子的区域应用了电场。如果将电场应用于离子化的分子物种区域，则产生的电流是离子化的分子物种，那么产生的电流与分子在样品环境中成比例的浓度成正比成比例。这为样本环境提供了一种简单的方法；这提供了一种简单的方法，用于定量分析比源/灯的光子能量低的光子磅，对各种气态或蒸气量的各种气态或蒸气分析的电离潜力低。该技术是源/灯的非破坏性能量。该技术是非破坏性的，因此可以与其他检测器一起使用，以便与其他检测器一起使用以扩展分析。扩展分析。PID灯。对于手持式探测器，RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。在一般DC操作中是固定安装仪器（例如气相色谱仪）的首选选项，其中需要连续监测，并且可以支持高压电源。Excelitas在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益，因为Excelitas技术团队可以与OEM合作设计和制造产品，以达到其特定的维度和性能要求。
混合预测编码：推断，快速和慢
预测性编码是皮质神经活动的影响模型。它提出，通过依次最大程度地减少“预测误差”（预测数据和观察到的数据之间的差异）来提供感知信念。该提案中隐含的是成功感知需要多个神经活动的循环。这与证据表明，视觉感知的几个方面（包括对象识别的复杂形式）来自于在快速时间标准上出现的初始“ feedforward扫描”，该快速时间表排除了实质性的重复活动。在这里，我们建议可以将馈电扫描理解为摊销推断（应用直接从数据映射到信念的学习函数），并且可以将经常处理的处理理解为执行迭代推理（依次更新神经活动以提高信念的准确性））。我们建立了一个混合预测编码网络，该网络以原则性的方式结合了迭代和摊销的推论，通过描述单个目标函数的双重优化。我们表明，可以在生物学上合理的神经体系结构中实现了结果方案，该神经体系结构近似使用本地HEBBIAN更新规则，近似于贝叶斯的推理。我们证明，混合预测性编码模型结合了摊销和迭代推断的好处 - 对熟悉数据的快速和计算廉价的感知推断，同时保持上下文敏感性，精度和迭代推理方案的样品效率。此外，我们展示了我们的模型如何固有地敏感其不确定性和适应性地平衡迭代和摊销的推论，以使用最低计算费用获得准确的信念。混合预测编码为视觉感知期间观察到的前馈活动和经常性活动的功能相关性提供了新的观点，并提供了对视觉现象学不同方面的新见解。
“高级飞机系统的实用项目 /⑧下一代电力促销... < / div>
AFRP ARAMID纤维增强塑料一种基于Tri的化合物，具有钙钛矿结构，例如Bazro 3，Basno 3和Bahfo 3，短BAMO 3（M：METAR）化合物的芳香纤维纤维增强塑料的化合物。通过将这些BMO相掺入Rebco层作为杂质（人造固定中心），可以比平常获得更高的磁场特性。在PLD方法的情况下，RebCO和BMO相可以合作生长，通过沉积已提前与BMO掺杂的固体目标，并在RebCO层中形成了纳米棒形BMO相。顺便说一句，通过更改掺杂量和膜形成过程条件，可以在一定程度上更改BMO的形状和密度。 CFRP一种FRP，代表碳纤维增强塑料。 FRP是一种结合两种或多种材料的复合材料，通过将塑料（树脂）作为基础材料并将纤维添加为增强材料，可以将塑料的轻质和高成型自由结合起来，以及纤维的高刚度和强度特性。在FRP中，添加为加固材料的碳纤维称为CFRP。 FEM分析有限元法（FEM）分析。将连续对象分为有限的“元素”，使用简单的数学模型近似于每个元素的属性，并形成同时分析整体行为的方法。 FFD的电线面对面双堆叠的缩写。两条基于RE的超导电线的超导侧与焊料或类似相连。即使一根电线杆缺陷，电流也可以通过稳定层传递到另一根钢丝杆，从而增加了基于RE的超导线的产率。此外，应力中心是两条电线的中心，这使得具有高弯曲强度。 GFRP玻璃纤维增强塑料
在图形及其图纸上的组合优化
科学背景。离散的几何形状和组合优化具有丰富的相互作用。对于一般输入而言，许多优化问题是NP的，但对于受限但重要的输入类别，例如，对于某些图和矩阵类，或几何结构起作用时，变得有效/近似于近似。图形及其图纸是数学和计算机科学以及该项目中研究的核心对象。我们考虑将顶点表示为平面点的图形的图纸，边缘用简单的曲线（或线段，直线图中的线段）表示连接点的图形。在简单的图纸中，任何两条曲线最多在一个共同点中相交。在图表及其图纸上的优化问题的背景下，完整的图构成了一个特别有趣且具有挑战性的研究对象：例如，交叉数问题（至少有图形的任何图形至少有多少个交叉点）对于一般图表[4]。但是，完整图的特殊情况不太可能在计算上很难（赋予著名的Harary-Hill猜想[1，6]）。同样，C颜色的交叉数问题（发现最小的k，因此给定图形图的边缘可以以c颜色为c颜色，以使单色交叉数的数量最多为k）是已经用于C = 2的通用图[8]，而完整图的绘图的复杂性状态为C = 2 [8]。完整图的少数已知硬度结果之一是完整图K n的给定简单绘制是否包含≥k边缘的平面亚绘制[3]。K N的直线图的相应问题很容易，因为每个最大平面亚绘制都是三角剖分，也是最大的。对简单图纸及其上的问题的研究与相交图密切相关，因为图形的每个（简单）绘图D诱导了相交图。因此，识别此类图的结构特性是迈向改进优化算法的有希望的步骤。
最初发表于：托马斯的Bohnstingl；苏里纳（Surina），安贾（Anja）； Fabre，Maxime； Demirag，Yigit；夏洛特的弗伦克尔； Payvand，Melika； Indiveri，Giacomo；裤子
摘要 - 急流尖峰神经网络（SNN）的灵感来自生物神经系统的工作原理，这些原理提供了独特的时间动态和基于事件的处理。最近，通过时间（BPTT）算法的错误反向传播已成功地训练了局部的SNN，其性能与复杂任务上的人工神经网络（ANN）相当。但是，BPTT对SNN的在线学习方案有严重的局限性，在该场景中，需要网络同时处理和从传入数据中学习。特别是，当BPTT分开推理和更新阶段时，它将需要存储所有神经元状态以及时计算重量更新。要解决这些基本问题，需要替代信贷分配计划。在这种情况下，SNN的神经形态硬件（NMHW）实现可以极大地利用内存计算（IMC）概念，这些概念（IMC）概念遵循记忆和处理的脑启发性搭配，进一步增强了他们的能量效率。在这项工作中，我们利用了与IMC兼容的生物学启发的本地和在线培训算法，该算法近似于BPTT，E-Prop，并提出了一种支持使用NMHW的经常性SNN推理和培训的方法。为此，我们将SNN权重嵌入了使用相位变更内存（PCM）设备的内存计算NMHW上，并将其集成到硬件中的训练设置中。索引术语 - 在线培训，尖峰神经网络，神经形态硬件，内存计算，相位变化内存我们使用基于PCM的仿真框架和由256x256 PCM Crossbar阵列的14NM CMOS技术制造的内存内计算核心组成的NMHW开发了模拟设备的精确度和瑕疵的方法。我们证明，即使对4位精确度也是强大的，并实现了32位实现的竞争性能，同时为SNN提供了在线培训功能，并利用了NMHW的加速收益。
有关循环经济的全球咨询的书面陈述
2021年5月10日 - 马库斯·奥利维拉（Marcus Oliveira）的干预当今对我们社会的最大挑战之一是电子废物的指数增加。只有在2021年，全世界才会产生超过5700万吨的电子废物。这堆废物的原材料价值每年的价值超过600亿美元，但不到20％的卷被正式回收。尽管与挑战一起，也带来了机会。我们了解到，迫切需要从线性到循环经济的过渡只会通过创新完成。不仅产品创新，尤其是业务模型创新。但好消息是，这项创新已经开始！圆形大脑是拉丁美洲的第一个循环技术，该公司的创业公司旨在为循环经济创建数字解决方案。我们基于控制电子产品和原材料生命周期的可追溯性算法创建了一个数字生态系统。这个生态系统被称为Think Cignular，这是一个多利益相关者平台，它通过其运营的数字化和标准化，可以连接和赋予小型循环代理，例如维修店，翻新机和回收中心，从而为它们提供了成为数字经济的一部分的工具。这个圆形药物网络近似于电子废物的产生及其处理，从而降低了CO2排放和运输成本，并为电子产品生产商创造了价值，这些产品为其扩展生产者的责任程序提供了毛细管解决方案，但所有数据集中在一个信息门户中。越来越多地连接到该数字生态系统，增加了产品覆盖范围和消费者的参与度，增加了收集的电子设备的数量，对圆形试剂产生更多价值，加速了网络效应，从而增加了电子设备的回收速率，从而避免了电子废物的产生。生态系统基于可提供环境处置证明，创建循环供应链并成为回收信用的镇流器的可追溯性算法，这是
基于机器的基于机器的分裂启发式启发式 -
摘要。在本文中，我们提出了一个基于机器学习的启发式启发式，用于分裂和遇到的平行布尔sat求解器。使用代理指标设计的分裂启发式方法，无论它们是看上去的还是看上去的，它是设计的，在优化后，近似于拆分产生的亚构架上的求解器运行时的真实度量。这样的指标的理由是，除了以在线方式计算时，它们已被经验证明是解决方案运行时的绝佳代理。但是，传统拆分方法的设计通常是临时的，并且不利用求解者生成的大量数据。为了解决上述问题，我们提出了一种基于机器学习的启发式启发式启发式，以利用输入公式的特征和在分裂和构架（DC）Par-allel求解器运行期间生成的数据。更准确地说，我们将分裂问题重新制定为排名问题，并为成对排名和计算最低排名变量开发两个机器学习模型。我们的模型可以根据它们的分裂质量比较变量，该变量基于从输入符号的结构属性中提取的一组功能，以及在求解器运行期间收集的动态探测统计。，我们通过在样品公式和其中的变量上的o ffl i ine收集了平行直流求解器的运行时间来得出真实标签。在每个拆分点，我们生成了候选变量的预测排名（成对或最低等级），并将公式分配在顶部变量上。我们在无痛的平行SAT框架中实施了启发式，并在编码SHA-1预映射以及SAT竞赛2018和2019基准的一组密码实例上评估了我们的求解器。与基线无痛求解器相比，我们从最近的SAT比赛（例如TreenGeling）中求出了更多的实例。此外，我们比这些顶级求解器在加密基准测试中要快得多。
BCI评估的伪在线框架：MOABB透视
目的：BCI（脑部计算机界面）技术以三种模式运行：在线，OfflINE和伪内线。在在线模式下，经常分析实时脑电图数据。在offl ine模式下，后来获取并处理信号。伪在线模式处理收集的数据，就像实时接收一样。主要的区分是OfflINE模式经常分析整个数据，而在线和伪在线模式仅在短时间窗口中分析数据。offlINE分析通常是使用异步BCI进行的，该分析将分析限制为预先确定的时间窗口。异步BCI与在线和伪在线模式相吻合，允许灵活的心理活动持续时间。offlINE处理往往更准确，而在线分析对治疗应用更好。伪在线实现近似于在线处理而无需实时限制。与现实生活相比，许多BCI研究都引入了偏见，从而影响了分类算法的性能。方法：因此，本研究论文的目的是扩展以O fflINE模式运行的当前MOABB框架，以便允许在伪内部设置中使用不同的算法与基于重叠滑动窗口的技术的使用进行比较。这样做将需要在数据集中引入空闲状态事件，该事件考虑了所有不是任务思维的不同可能性。为了验证算法的性能，我们将使用归一化的Matthews相关系数（NMCC）和信息传输率（ITR）。主要结果：我们分析了过去15年的最新算法，该算法是由几个受试者组成的几个运动图像（MI）数据集，显示了从统计学的角度来看两种方法之间的差异。引人注目的能力：分析在OfflINE和伪在线模式中不同算法的性能的能力将使BCI社区获得有关分类算法性能的更准确和全面的报告。
神经母细胞瘤儿童手册
一分钟审查国际神经母细胞瘤风险组分期系统（INRGSS）L1局部肿瘤，不涉及由图像定义的风险因素列表（IDRF）定义的重要结构（IDRF）；局限于一个身体舱。l2 Loco区域肿瘤，存在一个或多个IDRFS M远处转移性疾病MS转移性疾病，<18个月的转移酶限于皮肤，肝脏和/或骨髓（骨髓的参与应限于涂抹/活检的总成核细胞的10％）。手术原理。目标：确定诊断，促进准确的分期，并预先或在诱导化疗后进行最完整，最安全的切除。原则：限制发病率和死亡率，避免切除周围的结构，控制出血并避免重大出血，保留正常器官功能，并防止长时间延迟术后化疗。可接受的切除术。特定的手术问题：原发性肿瘤：尽可能几乎完整切除，总切除。避免肾切除术或其他主要器官切除以及周围重要结构的伤害。淋巴结：形式的淋巴结清扫术不是强制性的，也不影响分期。在明确的肿瘤切除过程中应切除或相邻的淋巴结。其他：如果临床可疑，则肝活检。进行活检的组织处理：开放切开活检：新鲜，> 1cm 3或1克在带有盐水浸泡纱布的无菌容器中。组织的产量应近似于1克或1厘米3经皮的开放活检产量：20完整的16G核心被认为是最小的。强烈建议在活检时的病理学家存在，以确保组织活检不是坏死的。观察组：INRG L1肿瘤患者在诊断时少于12个月，并且直径<5 cm的肿瘤在没有活检，手术切除或其他治疗的情况下观察到肿瘤<5 cm。这些患者应参加当前的COG非风险研究ANBL1232。
空间组装反射天线的可扩展概念
引言 可部署的空间网状反射器天线已得到广泛应用，孔径为 10 - 20 m[1-3]。标准的可部署结构是 AstroMesh，它由双曲缆网组成，由可部署周边桁架支撑[4,5]。这种特殊的反射器设计已成功实现质量和体积效率[6-9]。可部署结构必须满足运载火箭的质量和体积限制，以及发射期间动态环境施加的负载限制。使用现有的运载火箭无法发射存放高度超过 20 m 的结构[10]。因此需要在太空建造极大的结构。许多研究人员已经研究了空间组装 (ISA) 技术。ISA 需要：功能元素的模块化和在太空组装单独模块的策略。开发 ISA 架构将为在太空环境中建造大型结构提供新方法[11,12]。使用 ISA 建造大型功能结构的概念[10]包括 RAMST[13]和 ALMOST[14]，这两个概念都是在太空组装的模块化空间望远镜。在当前的研究中，我们考虑在太空中建造具有特定架构的反射器，如图 1 所示。反射器由两个相同的近似于抛物面的索网组成。反射面连接到前网上。拉力带安装在前后网之间，对电缆施加预应力。前后网都连接到周边桁架。反射器的设计类似于可展开的 AstroMesh，但概念实现现在支持在太空中组装，而不是从收起配置展开。本文的结构如下：我们首先设计反射器的几何形状和结构。然后计算孔径高达 200 米的质量和存放体积，以评估所提议的反射器的发射极限。然后，我们提出了一种空间组装方案，该方案能够使用集中式机器人系统组装大型反射器。实验室规模的原型用于演示所提议的组装程序。