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材料-结构-性能一体化激光金属增材制造
背景：金属零部件是航空航天、汽车制造、能源生产等现代工业的基础，对高性能金属零部件的严格要求阻碍了材料选择和制造的优化。基于激光的增材制造（AM）是技术创新和产业可持续发展的关键战略技术。随着应用的增加，科技挑战也随之增加。由于激光AM具有逐域（如逐点、逐线、逐层）局部成形的特点，打印工艺和性能控制的要求涵盖了从微观结构（纳米到微米级）到零部件宏观尺度的结构和性能的六个数量级以上
DR068 - 数字化接收器 - Teledyne Defense Electronics
一般操作如下所述： • 每次检测到并测量 RF 脉冲时，DR068 都会在 FPDP 上传输脉冲描述符字。• FPDP 通信是单向的，但是，接收器能够通过断言 SUSPEND 信号来暂停 PDW 的传输。• FPDP 数据字是 32 位宽的“帧”，DR068 PDW 长度为 96 位，因此每个 PDW 传输 3 个 32 位帧 • FDPD 时钟速率为 40MHz。• PDW 传输需要 5 个时钟周期，因此在 40MHz 时，TX PDW 需要 125ns。
来自有限时钟参考框架的量子纠错码的连续横向门组
在介绍参考帧纠错任务 [ 1 ] 之后，我们展示如何通过使用参考帧与时钟对齐，将一组连续的阿贝尔横向逻辑门添加到任何纠错码中。据此，我们进一步探索一种绕过 Eastin 和 Knill 的无行定理的方法，该定理指出，如果局部错误是可校正的，则横向门组必须是有限阶的。我们可以通过在解码过程中引入一个小错误来做到这一点，该错误随着所用帧的维数而减小。此外，我们表明，这个误差有多小与量子钟的精确度之间存在直接关系：时钟越精确，误差越小；如果时间可以在量子力学中完美测量，则会违反无行定理。在多种参考系和误差模型的场景下研究了误差的渐近缩放。该方案还扩展到未知位置的误差，我们展示了如何通过参考系上的简单多数投票相关误差校正方案来实现这一点。在展望中，我们讨论了与 AdS/CFT 对应和 Page-Wooters 机制相关的结果。
使用rvq-vae
在手语制作（SLP）任务中，一种常见的方法是具有独立的手语单词，然后将其运动表示形式串联以形成完整的句子。然而，由于中间缺少框架，该过程构成了挑战，这导致突然过渡并降低平滑度，从而使结果序列难以解释。为了解决此问题，本文介绍了一个量化的矢量量化变异自动编码器（RVQVAE）模型，用于在视频中插值2D关键点运动。我们的实验通过在视频关键点序列中随机隐藏一组帧来模拟单个符号转变。通过将其性能与隐藏帧的基线方法进行比较，可以评估所提出的模型。矩阵距离误差和动态时盘指标的改进表明，RVQVAE模型可为生成中间帧产生有希望的结果。这些发现突出了开发应用程序的潜力，以增强手语的生产以使聋人社区受益。
基于人工智能的外科手术预测模型...
腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
目录，2007 年 5 月 - Micron 无线电控制
DSP 解码器：ECO、MAX 和 FET 接收器配有可选智能解码器。它使用数字信号处理（因此称为 DSP ）在受到干扰时提供优雅的降级。它分析控制帧以确定是否受到干扰（或噪声）的影响，如果某个帧被认为是坏的，则每个输出通道设置为最后 4 帧的平均值。结果是伺服响应在受到相当大的干扰时会减慢，而不是到处跳跃。最终，解码器决定信号已完全损坏或已丢失，并进入“故障安全”模式。可以从 Micron 网站下载 DSP 接收器设置指南或 DSP 解码器套件组装手册，了解更多详细信息。
CardiacNet：学习从超声心动图视频中重建心脏疾病评估异常
我们提供了四个不同的带注释的超声心动图视频，涵盖正常病例、房间隔缺损 (ASD) 病例和肺动脉高压 (PAH) 病例。此数据集已删除有关患者的所有私人信息。医院授权此数据集并获得伦理批准。图 1 显示了四个不同的 ASD 患者示例。已标记异常区域以便于理解。图 2 和图 3 也分别展示了四个不同的 PAH 患者和正常病例示例。对于这三个图，垂直字母表示不同的情况，而横轴是按顺序每 10 帧采样的帧。有关完整的视频可视化，请参阅 supplementary.zip 中的附件以获取更多数据集示例。
从事与任务参数化的高斯流程一起学习的多参考框架技能
摘要 - 从演示中学习的核心挑战是生成适应能力并可以推广到看不见的情况的表示。这项工作建议在不使用特定于任务的启发式方法的情况下学习这种表示形式，而在全球框架中叠加本地技能，在多次参考框架技能学习的背景下。首先通过使用高斯流程（GPS）拟合相对技能来了解本地政策。然后，另一个GP决定了每个帧与每个时间步的相关性，它是从不同批次的演示中以自我监督的方式训练的。GP的不确定性定量能力被利用以稳定当地政策并以完全贝叶斯的方式训练框架相关性。我们通过在模拟中生成的多帧任务的数据集以及具有机器人操作的拾取和位置重新封闭任务的真实实验中生成的多帧任务。我们用两个指标评估了方法的性能：生成的轨迹与每个任务目标以及这些轨迹和测试专家轨迹之间的偏差有多近。根据这两个指标，所提出的方法始终优于最先进的基线，任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）。