XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System频移
电子膨胀阀开度对恒温恒湿箱系统性能的影响
EEV) 具 有流量调节范围大 、 反应迅速 、 控制精确等特点 [9] , 在定频机组中的应用愈发受到关注 [10] 。 郝文洋 等 [11] 利用电子膨胀阀代替毛细管作为恒温恒湿箱的 节流装置进行实验研究 , 发现改进后箱体温湿度控制
审查多频全息雷达的设计和应用：审查和案例历史
到连续波（CW）HSR信号排除足够的有效穿透深度。确实是，hsr的基本物理学使用了CW信号，但不允许稍后放大（即更深的）到达有损培养基中（如脉冲地下雷达（ISR），HSR可能是可能的，但HSR具有不同的优势。其中最重要的是能够以ISR无法实现的分辨率进行较浅的地下成像。此外，由于相对较低的技术传输和接收触角，因此HSR系统的设计比ISR更简单。本文通过光学类比对HSR的主要原理进行了回顾，并描述了雷达全息图重建的可能算法。我们还介绍了Rascan类型的系统和应用的历史，这可能是唯一可商购的全息图地下雷达。在考虑的地下成像和遥感中，所考虑的是人道主义的脱落，建筑检查，对电介质航空航天材料的非破坏性测试，历史建筑和艺术品的调查，古生物学和安全筛查。用实验室和/或现场实验中获得的相关数据说明了每个应用程序。
多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
运动中的碳：对视频生成AI的可持续性进行开放式曲目
生成AI（Genai）技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方，但是由于其高碳足迹，这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究，从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉（Openai Sora）模型，我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明，视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多，并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字，视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性，我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生，为Genai提供环保实践的基础。
![[公布] 6.12.13 11:00 投标 24S1E8028 设备等的迁移服务（从市谷到入间）](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6b332873c5658343a2271c021ecdd279a5466692.png)
[公布] 6.12.13 11:00 投标 24S1E8028 设备等的迁移服务（从市谷到入间）
4. 参加投标的资格 (1) 投标人不得存在《预算会计审计法》第七十条规定的情况。此外，未成年人、受援助者或接受援助的人，如果已经取得签订合同所必需的同意，也属于同一条款下的特殊情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）2022年度至2024年度全省厅统一资格“提供服务等”中被评为D级以上，且有资格参加关东、甲信越等地区竞争性投标的人。 （4）该人目前没有受到国防部的停职或者其他措施的处罚。 (5) 与前项规定暂停指定对象者有资本或人事关系，且无意与国防部签订与其同类物品买卖或制造契约或劳务承包契约者。 （6）目前中止招标的单位原则上不允许进行分包。 但有关部会暂停提名权机关认定确有不可避免的情况时，不在此限。
非洲在气候，移民和健康挑战的交汇处
11H00-11H30咖啡休息11H30-12H30主题演讲（由Houriiyah Tegally（斯特伦博斯大学的流行病与创新中心（CERI）中心）和盖伊·米德利（Guy Midgley 13H00-14H00非洲论坛 - 非洲平台大会（适用于Ugent的员工）14H00-15H30单个口头演示 - 第二节（6个插槽）
红移的Cherenkov辐射，用于快速定时检测器
基于闪烁体的伽马射线检测器中时间响应的增强对于诸如飞行时间正电子发射断层扫描（TOF-PET）以及实验核和粒子物理等应用至关重要。实现这一改进的一种有希望的方法是利用Cherenkov辐射，与传统闪烁光相比，它几乎瞬间发出。然而，基于Cherenkov的检测的主要局限性是可检测光子的低收率，因为大多数紫外线（UV）范围内发出，许多材料表现出很高的吸收和透明度降低。为了克服这一限制，我们建议使用红移的Cherenkov散热器（RCR）。通过将荧光掺杂剂引入液体溶剂中，Cherenkov光子从紫外线转移到可见的光谱，在紫外线上，材料更透明，常规的光电探测器具有更高的效率。这种技术旨在增加检测到的Cherenkov光子的数量，最终导致辐射探测器的时机分辨率得到改善。为了评估这种方法的可行性，我们测试了不同的液体溶剂，包括八度（ODE），氯仿（CHCL₃）和二甲基亚氧化二甲基亚氧化物（DMSO），并以Popop为波长转移掺杂剂。uv-ab-吸附分析证实，ODE在紫外线范围内表现出最高的透明度，并且在检测到的Cherenkov光子中，Popop的掺入导致了17％至56％的增加，如图1左图所示，这比较了与波长偏移的不同溶剂的相对检测率。
乳酸在急性移植物中诱导Th1反应 -
极化条件，LDHA - / - T细胞表现出下调的T-bet表达（C）和IFN-γ产生（D）的同时减少。使用LDHA - / - T细胞，我们建立了一个AGVHD模型，并在第14天进行了实验。结果表明，接受LDHA - / - T细胞的小鼠的脱发显着降低，
通过机器学习模型对星系的光度红移估计：比较研究
这项工作旨在评估用于银河红移估计问题的光度法（高度理想化）数据集中的某些经典回归模型的性能。线性回归模型，多项式回归，决策树，随机森林和支持向量机经过训练和验证，最初是在训练样本中，与原始基本数据的5％相对应。接下来，在测试样本中评估了这些相同的模型，对应于其余95％的基数，从而允许调整后的模型概括的概括。此外，由于变量之间的高度相关性，主要组件分析技术（PCA）也用于降低系统维度。关键字：星系，光度法，回归，宇宙学，机器学习