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上态和下态量子的描述
HITRAN2004 论文 [1] 中曾描述过 HITRAN 数据库逐行部分提供的能级或状态的量子数标识。从那时起，许多新分子被添加到 HITRAN 数据库中，并且对某些分子和同位素的格式进行了调整以包含更多信息。下表将概述作为 HITRAN2020 传统（默认）“.par”输出格式（请参阅 www.hitran.org/lbl/ ）的一部分提供的量子数格式（截至 HITRAN2020 [2]）。应当注意，“.par”是固定长度的 ASCII 格式；因此，一些分子需要单独的解决方案才能在有限的空间内拟合所有可用的量子信息。数据库的关系结构还支持XSAMS格式（解释见http://www.vamdc.org/documents/cbc-1.0/），可以通过创建自定义输出格式进行检索，并能够存储更详细的量子信息。
人工智能系统认证框架
摘要 — 当前的航空航天软件认证流程不适用于深度神经网络等“基于人工智能”的算法。与传统的航空航天软件不同，神经网络训练期间优化的精确参数与处理网络的代码一样重要（甚至更重要），而且它们不是直接用数学方法可以理解的。尽管这些算法缺乏可解释性，但它们很有吸引力，因为对于某些应用，它们可以表现出任何传统的逐行显式软件方法都无法达到的高性能。本文提出了一个框架和原则，可用于建立神经网络模型的认证方法，而当前的认证流程（例如 DO-178）无法应用这些模型。虽然这不是一个神奇的秘诀，但它是一套常识性的步骤，通过展示汇集、跟踪和追踪需求、数据、软件、训练过程和测试结果的能力，将使申请人和监管机构对开发的软件增加信心。
SDGE WMP 空间非金融季度数据报告...
• 采用 OEIS 提供的格式的非空间数据表（“2023-02-01_SDGE_2022_QDR 非空间数据_R0.xlsx”） • 包含 SDG&E 当前可用的 WMP 可报告数据的地理数据库文件，该数据采用 WSD 提供的模式（机密文件“SDGE_2022_Q4.gdb.zip”），基于 OEIS GIS 模式 2.2 版。SDG&E 还提供了一份随附的保密声明。 • 根据之前提供的指导，QDR 状态报告是一个 Excel 电子表格“2022-02-01_SDGE_QDR 空间数据状态报告_R0.xlsx”，它逐行记录了此 QDR 中包含的数据，并解释了数据缺口以及收集机密地理数据库文件中当前未包含的数据的时间表。 • “SDGE_InitiativePhotoLog_2022_Q4 要素类”包含一个名为“超链接”的附加字段，其中包含与 DIAR 计划资产检查点合规性结果相关的照片的 URL。SDG&E 将向将审查照片的 OEIS 员工提供访问权限。
心理学 - Vidhya Clinic
主题：电子媒体新闻写作 学分：4 教学大纲 理念 纪录片和专题节目；专题；传记；生活方式；健康；专业写作和报道；新闻和时事；科学和体育；印度教育广播的发展：（广播）；培训。来源 新闻来源；采访；密报；现场；目击者；新闻机构；重要新闻服务详情；新闻稿；理解和使用互联网；其他媒体。编辑判断 编辑判断简介；编辑指南；应用新闻选择原则；灾难和人文关怀；优先次序；编辑价值观和政策；新闻议程；国际新闻议程。写作技巧 写作技巧简介；结构；逐行发展故事；客观性合法性；电视写作；广播写作；拼凑视频和音频；相关视频和音频提示；电视新闻节目制作步骤。推荐阅读：1.电子媒体写作入门：剧本写作要点；Robert B. Musburge；Elsevier。2.电子媒体新闻写作：原则；示例；应用；Daniel E. Garvey；Wadsworth Publishing Company
电子媒体新闻写作 - 心理学
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电子媒体新闻写作 - 心理学
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使用胸肌抑制进行乳房分割...
梯度法自 Semmlow 等人 [ 9 ] 的早期工作以来就一直被使用，他们利用空间滤波器和 Sobel 边缘检测器获得乳房边界。类似地，M´endez 等人 [ 10 ] 使用两级直方图阈值获得乳房区域，然后将其向上划分为三个部分，使用梯度法跟踪边界。使用“准确”或“接近准确”标签对分割质量进行评估。他们成功地将他们的结果与 Yin 等人 [ 5 ] 提出的工作进行了比较。Karssemeijer 等人 [ 14 ] 提出的工作利用了多分辨率方案，在低分辨率下处理并推断结果。他们使用全局阈值技术获得一个初步区域，然后使用 3x3 Sobel 算子对其进行处理，并通过 Hough 变换估计胸肌位置。Abdel-Mottaleb 等人 [12] 提供了一种基于不同阈值的方案来查找乳房边缘。使用两幅图像的梯度及其并集，他们获得了可能的乳房轮廓。他们在 500 张测试图像中的 98% 中找到了边界。Morton 等人 [13] 提出的分割是另一种基于梯度的方法。通过初始阈值减去背景后，通过逐行梯度分析找到边缘。Zhou 等人 [11] 提出了最后一种方法的改进。
Quasar-ViT：面向硬件的视觉变换器量化感知架构搜索
视觉转换器 (ViT) 已证明其在计算机视觉任务中比卷积神经网络 (CNN) 具有更高的精度。然而，为了在资源有限的边缘设备上有效部署，ViT 模型通常需要大量计算。这项工作提出了 Quasar-ViT，一种面向硬件的量化感知 ViT 架构搜索框架，以设计用于硬件实现的高效 ViT 模型，同时保持精度。首先，Quasar-ViT 使用我们的逐行灵活混合精度量化方案、混合精度权重纠缠和超网层缩放技术来训练超网。然后，它应用一种高效的面向硬件的搜索算法，结合硬件延迟和资源建模，从不同推理延迟目标下的超网中确定一系列最佳子网。最后，我们提出了一系列 FPGA 平台上的模型自适应设计，以支持架构搜索并缩小理论计算减少和实际推理加速之间的差距。我们搜索到的模型在 AMD/Xilinx ZCU102 FPGA 上分别实现了 101.5、159.6 和 251.6 帧每秒 (FPS) 的推理速度，对于 ImageNet 数据集的 top-1 准确率分别达到 80.4%、78.6% 和 74.9%，始终优于之前的研究。
超快速退火改善了SNR和长期稳定性的长期逐线FBG阵列，该阵列刻在无固定纤维中，用于极度温度应用
摘要 - 这项研究报告了在高度多模型无芯光纤中使用飞秒激光铭文制造的4阶逐行线纤维Bragg Gragg Gragg（FBG）阵列，特别着重于实现实质性的多重功能。采用了超快速退火程序，从而使FBG传感器的边缘可见性的令人印象深刻的增强大约13 dB，这意味着显着改善了约4 dB。这种实质性的增强有助于在极端温度条件下多路复用FBG阵列的长期稳定性和性能。用于多路复用FBG阵列采用的系统制造方法可以保证阵列内每个单独的FBG的高信号效率比（SNR）。此FBG阵列旨在用于极端温度应用，以基于掺杂的光纤（包括SNR降解和温度诱导的边缘漂移）的传统FBG相关的限制。在高达1120°C的温度下进行测试证明了FBG阵列的稳定性，而不会在读数中发生波动。此外，它忍受了七个热周期，从500°C到1120°C，超过60小时，表现出出色的热稳定性。具有超快速退火方法的高度多路复用的FBG阵列对极端温度环境（例如钢制造）有希望，例如，精确且可靠的分布式温度监测必须进行。索引条款 - 超快速退火；无木纤维bragg graging;按线方法； Femto秒激光制造；高度多模波导。
动态三元含量 - 可调的内存确实是...
摘要 - 内部内容可寻址内存（TCAM）一直是缓存，路由器等的关键组件，其中密度，速度，功率效率和可靠性是主要的设计目标。使用了非胆汁记忆（NVM）设备，具有常规的低维能力，但基于SRAM的TCAM设计，但也很密集，但较差，但可靠性较差或更高的功率TCAM设计。同时，还提出了一些使用动态记忆的TCAM设计。尽管动态设计TCAM比CMOS SRAM TCAM更密集，并且比NVM TCAM更可靠，但传统的逐行刷新操作在正常的TCAM活动的干扰瓶颈上升起。因此，本文提出了使用纳米电机力学（NEM）继电器设备的自定义低功率动态TCAM，该中继设备利用一声刷新来解决内存刷新问题。通过使用拟议的新细胞结构来利用独特的NEM继电器特性，提出的TCAM占据了仅3个晶体管的小占地面积（通过后端过程中的两个NEM继电器在顶部集成了两个NEM继电器），这显着超过了基于SRAM-SRAM-SRAM-SRAM-基于SRAM的TCAM的密度。此外，评估表明，拟议的TCAM分别超过了SRAM，RRAM和FEFET TCAM，将写入能效分别提高了2.31倍，131倍和13.5倍。 SRAM，RRAM和FEFET TCAMS分别提高了搜索能量固定产品的12.7倍，1.30倍和2.83倍。