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9。诱人的味蕾
9。诱人的味蕾发出了启发和说服的演示文稿1。简介幻灯片：第一印象制造商A Pitch Deck的简介是您的创业公司的电梯音高。将其视为数字上等同于坚定的握手和自信的问候。此幻灯片需要立即以清晰且有趣的方式传达您的业务所做的事情。目标是在几秒钟内消除对您的业务模型的任何混乱。关键策略：制作一个无术的句子，解释您的价值主张。例如，Airbnb的“与当地人的书房”而不是酒店立即告诉您他们的工作。避免使用含糊不清的陈述，例如“我们出售幸福”，而没有提供具体信息。可视化至关重要。包括加强您业务概念的高质量图像或图形。如果您是物理产品公司，请展示您的产品。如果您是一项服务，请使用引人注目的图形来说明您独特的方法。
当手膜膜遇到皱纹时：视角独立波纹光子晶体
胆固醇液晶（CLC）相。[1] CLC相的最引人注目的特征是由于光的选择性反射，其异常的光旋转功率和结构颜色。[2]结构颜色是光干扰现象的结果，例如由周期性纳米结构引起的Bragg反射和棒状分子的平均折射率。CLC的初始缺口位置可以通过公式λ0= n×p 0表示，其中λ0是初始缺口位置，n是平均折射率，P 0是初始音高长度。[3]自然采用了这种螺旋纳米结构，向花瓣，蝴蝶翅和甲虫的表皮提供各种颜色信息。[4]灵感来自此类天然光子纳米结构，许多研究人员使用光子晶体，等离子体纳米结构和元素制造人造结构颜色。[5]这些天然螺旋纳米结构的实例和人造结构颜色的研究已用于设计具有先进功能的材料，例如在光学传感，伪装和反伪造技术中使用的材料。[6]
间隙定向的化学升降光刻纳米构造用于任意亚微米图案
摘要我们引入了独特的软标志操作，该操作利用了邮票屋顶塌陷引起的间隙，以选择性地去除AU上的烷烃 - 硫醇自组装单层（SAM），以生成表面图案，这些表面图案比原始弹性邮票上的结构小。使用化学升降光刻（CLL）过程中的千分尺尺度结构邮票实现的最小特征维度为5 nm。分子图案保留在邮票特征及其周围或铭文圆之间的差距中，遵循数学预测，可以通过更改邮票结构尺寸（包括高度，音高和形状）来调整它们的尺寸。这些生成的表面分子模式可以用作生物识别阵列，也可以将其转移到下方的Au层以进行金属结构创造。通过将CLL过程与此差距现象相结合，以前被认为是使用的柔软的属性属性，可用于在简单的草图中实现低于10 nm的特征。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
MAE研究生研究研讨会
摘要：该海报对螺旋桨性能的上前缘表面粗糙度影响进行了实验评估。本研究中使用的螺旋桨的直径为16英寸，音高为10英寸。四个螺旋桨用圆顶形状的粗糙度打印出3D。每个螺旋桨都具有不同的粗糙度区域覆盖范围，弦脉和跨度范围不同。对这些螺旋桨进行测试是在低亚音线风洞中进行的，测量推力，扭矩，空中速度和旋转速度。空气速度从20英尺/s到50英尺/s，旋转速度从3000 rpm到6000 rpm不等。这些条件全部属于低雷诺数制度，这可能容易受到边界层分离的影响。结果表明，在某些情况下，表面粗糙度对螺旋桨的性能产生了积极影响，这可能表明粗糙度被动地向上表面上的流动。这项研究的结论将无人飞机运营商在不利天气下在低飞行速度下对性能的潜在影响，从而促使螺旋桨选择和设计变化。
加强学习以最大化风力涡轮机能源
我们提出了一种加固学习策略，以通过主动更改转子速度，转子偏航角和叶片螺距角来控制风力涡轮机能量。具有优先体验重放剂的双重Q学习与刀片元件动量模型相结合，并经过训练以允许控制风。训练代理商可以决定最佳的控制（速度，偏航，音高），以实现简单的稳定风，随后通过真正的动态湍流挑战，表现出良好的性能。将双重Q学习与经典价值的迭代增强学习控制进行了比较，并且两种策略在所有环境中都超过了经典的PID控制，增强型学习方法非常适合不断变化的环境，包括湍流/阵阵风，显示出极大的适应性。最后，我们将所有控制策略与实际风进行比较，并计算年度能源生产。在这种情况下，双重Q学习算法也胜过经典方法。
高可靠性应用中的精细铜支柱翻转芯片
要跟上对较小天线的需求，其性能提高和成本下降，大多数下一代体系结构都要求更高的IC（集成电路）芯片集成。与传统的包装配置相比，高级芯片包装技术（例如2.5D和3D）提供了更大的芯片兼容性和较低的功耗。鉴于这些优点，不可避免地采用先进包装。在高级包装中，铜支柱互连是一个关键的启用技术，也是下一个逻辑步骤。这项技术提供了多种好处，包括改善电气抗性，改善的电导率和导热性，简化的弱化金属化金属化（UBM）以及更高的I/O（输入/输出）密度。铜支柱允许的细球有助于该技术取代焊撞技术，该技术达到了最低的40微米。更精细的音高允许更高的I/O计数，从而提高性能。
Q -250-2D CMOS成像器
条形码扫描仪光学源：冷的白色照明LED扫描方法：CMOS区域传感器，640 x 480像素扫描速率：最高120 fps触发模式：手动，自动触发角度，阅读音高：360°读取倾斜倾斜：±15°读取倾斜角度：±15°阅读倾斜角度：360°curvature：rupcature：rupcature：rupcature：r c）（r c）。在PCS 0.9：0.2 mm / 7.87 mil min处的分辨率。PCS值：0.2视野：水平74˚，代码39：10-75毫米（0.127 mm） / 0.39-2.95英寸（50万）10-115 mm（0.254 mm） / 0.39-0.39-4.53 IN（10 mil）30-140 mm（0.53代码EAN13：10-150毫米（0.33毫米） / 0.39-5.91英寸（13 mil）code QR代码的景深：0-42毫米（0.169 mm） / 0.59-1.59-1.57 in（6.7米）0-110 mm（6.110 mm（0.381 mm）（0.381 mm） / 0-4.53英里 / 0-4.53 in（15-4.4.53 in（15米）< / div>
通过以下方式探索人工智能创作音乐的缺点
本文介绍了 Jazz Transformer，这是一种生成模型，它利用一种名为 Transformer-XL 的神经序列模型来建模爵士乐的曲谱。此外，该模型还努力结合魏玛爵士乐数据库 (WJazzD) 中存在的结构事件，以在生成的音乐中归纳结构。虽然我们能够将训练损失降低到较低值，但我们的听力测试表明，生成的曲目和真实曲目的评分之间存在明显差距。因此，我们更进一步，从不同角度对生成的曲目进行了一系列计算分析。这包括分析音高类、律动和和弦进行的统计数据，借助适应度景观图评估音乐的结构性，并通过类似 MIREX 的延续预测任务评估模型对爵士乐的理解。我们的工作以分析的方式展示了为什么迄今为止机器生成的音乐仍然比不上人类的艺术作品，并为未来自动作曲的研究设定了一些目标。
第 5 章 感知和记忆的可用性影响
与视觉相反，声音是一种“易变”的媒介，因为声音不像视觉图像那样持久。或者换句话说，视野可以看作是信息元素的平行阵列，每个元素可能保持不变，也可能随时间而变化。另一方面，声音可以看作是一个可能随时间变化的单一元素（由其音高、音色和强度描述），并且它变化或携带信息或被感知的速率不受听众的控制。因此，它作为传达信息的手段的潜力以及可以携带的信息的数量和类型与视觉通道截然不同。因此，视觉通道可以被认为通常具有更快的访问时间。例如，大量信息可以在视觉通道中同时提供，而在音频通道中呈现信息可能需要更长的时间，因为信息必须“序列化”。另一个含义是，音频信息流可能对用户的记忆力要求更高：在收听部分消息时，用户必须记住之前的内容。阅读视觉显示时，之前阅读的部分仍然可见。