•PICO1024是一个高分辨率1024x768图像传感器,音高为17 µm•对LWIR(8至14 µm)光谱范围敏感•基于无需硅(α-SI)的频谱范围•基于无需硅温度(α-SI)•-40°C至 +85°C之间的工作温度•提供-85°C•30-50 MK•热量<12 M.模拟视频信号(最多4个输出)•输入时钟信号:主时钟,集成时间,重置框架同步
我们报告了使用深度学习模型设计从头蛋白质的方法,该方法基于基本构件通过分层模式相互作用。深度神经网络模型基于将蛋白质序列和结构信息转换成乐谱,该乐谱的特点是每种氨基酸具有不同的音高,音符长度和音符音量的变化反映了二级结构信息以及有关链长和不同蛋白质分子的信息。我们训练了一个深度学习模型,该模型的架构由几个长期短期记忆单元组成,这些数据来自由按某些特征分类的蛋白质的音乐表示组成的数据,这里重点关注富含 α 螺旋的蛋白质。然后,我们使用深度学习模型生成从头乐谱,并将音高信息和链长转换成氨基酸序列。我们使用基本局部比对搜索工具将预测的氨基酸序列与已知蛋白质进行比较,并使用优化蛋白质折叠识别方法 (ORION) 和 MODELLER 估计折叠蛋白质结构。我们发现,这里提出的方法可用于设计尚不存在的从头蛋白质,并且设计的蛋白质会折叠成指定的二级结构。我们通过在显式水中进行分子动力学平衡,然后使用正常模式分析进行表征,验证了新预测的蛋白质。该方法提供了一种设计新型蛋白质材料的工具,这些材料可以作为生物、医学和工程领域的材料得到有用的应用。
在听觉感知过程中,神经振荡已知会与声学动态同步,但它们在听觉信息处理中的作用仍不清楚。作为一种可以通过声学参数化的复杂时间结构,音乐特别适合解决这个问题。在一项针对人类参与者的行为和脑电图联合实验中,我们研究了刺激的时间(声学动态)和非时间(旋律频谱复杂性)维度对神经同步的相对贡献,神经同步是一种刺激-大脑耦合现象,在这里操作上定义为声学和神经动态之间的时间相干性。我们首先强调低频神经振荡会稳健地与复杂的声学时间调制同步,这强调了这种耦合机制的细粒度性质。我们还揭示了增强音高、和声和音高变化方面的旋律频谱复杂性会增加神经同步。重要的是,这种操作增强了 theta(5 Hz)范围内的活动,这是一种与旋律音符速率无关的频率选择性效应,可能反映了所涉及的神经过程的内部时间限制。此外,虽然情绪唤醒评级和神经同步都受到频谱复杂性的正向调节,但未观察到唤醒和神经同步之间的直接关系。总体而言,这些结果表明,音乐的神经同步对听觉信息的频谱内容很敏感,并指示了听觉水平的处理,这应该与高阶情绪处理阶段区分开来。
继 Transformer 架构在自然语言领域取得成功后,类似 Transformer 的架构最近被广泛应用于符号音乐领域。然而,符号音乐和文本是两种不同的模态。符号音乐包含多种属性,既有绝对属性(例如音高),也有相对属性(例如音长)。这些相对属性塑造了人类对音乐主题的感知。然而,这些重要的相对属性在现有的符号音乐建模方法中大多被忽略,主要原因是缺乏一个具有音乐意义的嵌入空间,无法有效地表示符号音乐标记的绝对嵌入和相对嵌入。在本文中,我们提出了基于偏差调整正弦编码的符号音乐基本音乐嵌入 (FME),其中可以嵌入绝对属性和相对属性,并且明确保留基本音乐属性(例如平移不变性)。利用所提出的 FME,我们进一步提出了一种基于相对索引、音高和起始嵌入(RIPO 注意)的新型注意机制,以便充分利用音乐领域知识进行符号音乐建模。实验结果表明,我们提出的模型:利用 FME 和 RIPO 注意的 RIPO 变压器在旋律完成任务中优于最先进的变压器(即音乐变压器、线性变压器)。此外,在下游音乐生成任务中使用 RIPO 变压器,我们注意到臭名昭著的退化现象不再存在,并且 RIPO 变压器生成的音乐在主观和客观评价中都优于最先进的变压器模型生成的音乐。所提出方法的代码可以在线获取:github.com/guozixunnicolas/FundamentalMusicEmbedding
通过气候解决方案奖网站提交英文或法语。提交应描述公司,其技术,当前地位,团队和筹款策略,并且必须包括8至12个幻灯片的全面俯仰甲板,概述了投资机会。在申请表中提供了在音高甲板上要求的物品的列表。团队应考虑在准备最初的提交内容时规定的相关评估标准,并确保他们满足上述所有资格要求。o申请审查:3月7日至4月1日,2025年25
这个项目在爱尔兰科克郡的Ballyvourney展示了一个30 kWP的太阳能系统,带有20 kW solis逆变器。面板是向南的,并使用Van der Valk安装系统以10度的音高安装。Limerick Punch Consulting进行的一项结构调查确保了系统的完整性。在SEAI赠款的支持下,该项目的投资回收期为4。5年,估计每年能源产量为24 MWH。委托于2024年3月1日委托,由于我们的内部设计和安装团队的专业知识,该系统目前符合客户总体能源负载的70%。
1。基于音高数据;包括有关IONQ,ARQIT,剑桥量子计算和Psiquantum的宣布交易。QTS的实际投资量可能更高。2。包括公司和公司风险投资的投资。不包括对内部QT计划的公司投资。3。包括政府,主权财富基金和大学的投资。4。包括欧盟,瑞士和挪威。5。中国启动资金的数据可用性有限。概述包括有关中国的所有公开数据。尽管实际投资可能更高,但我们认为,在此阶段,中国授予的大多数资金都是为研究机构提供的。