609.0 7.3 L TBD TBD 604.2 7.4 R TBD TBD ◊ 530.0 8.0 L,R 8/4/2023 政府机械 472.3 8.0 R TBD TBD ∆ 469.3 7.4 L,R 8/1/2023 合同机械 424.3 8.0 L,R 8/4/2023 政府机械 345.3 7.2 R TBD TBD
•承认这些土地和水域的文化和生态重要性以及sḵwx̱wú7mesh与它们的关系。•尊重sḵwx̱wú7meshúxúxúxwumixw权利和标题和提前对帐。•逐步补救,恢复和增强MBC的环境健康(所有人的生态与社会基础)。•为社区的海洋门户提供安全的访问权,并在MBC中的各种海洋用户的平衡需求,同时尊重Sta'7MES社区的核心需求和价值。•优先考虑水道安全和通道维护,以实现导航目的,并最大程度地减少影响。•采用可持续,实用和财务可行的长期渠道维护计划。•设计未来需求,气候适应和海洋机会。•确保收益和成本在最广泛的受益人中分享。尽可能探索合作伙伴关系和成本分布的机会。•查看次要挖泥(即私人水批次)作为特定受益人的成本和责任。
固态光源比常规源更容易容易出现更大的时间光调制(TLM)。tlm的可见性取决于波形,频率,调制深度和占空比,并且受观察者的敏感性的影响。tlm可以远远超过临界闪烁融合频率(CFF)。这个人类受试者实验探索了在74 TLM波形下的靶向任务的频道阵列效应与幻影阵列效应的可见性。结果显示,频镜的可见性峰在90至120 Hz之间,而幻影阵列可见性峰在500至1,000 Hz之间。在6,000 Hz的敏感参与者中可以看到幻影阵列。在矩形和正弦TLM,较高的调制以及占空比的周期为10%或30%和50%时,这两种效应更为可见。使用Leiden视觉灵敏度量表进行区分的高灵敏参与者将TLM波形评为更明显,尤其是那些本质上难以看见的tlm波形。这项工作奠定了幻影阵列效应指标的基础,并指导驱动器和调光设计师迈向电子电路,以最大程度地减少LED产品中TLM的可见性。
有关最佳信息传输方法的研究对于量子通信至关重要。增强可靠传输信息量的一种方法是减少噪声的影响。在专门针对此任务量身定制的方法中是错误校正,缓解错误和抑制错误技术[1,2]。校正代码允许通过将信息编码为大量物理量表来降低逻辑门的错误率。Mitiga的技术不需要传输冗余信息,而需要显着增加的测量数量。最后,错误抑制使用有关系统的知识来避免不良影响的潜在影响。又是解决有害噪声问题的另一种方法是将这种噪声用作量子资源[3-6],因此接受错误的存在并试图从中受益,而不是反对其影响。已经表明,这种方式可以增强测量信道传输特性的数量,例如保真度,熵或容量[4-6]。量子通道特性的完整表征通常是非常具有挑战性的。为了使问题更容易解决,可以引入其他对称性,例如通道的协方差属性。按定义,量子通道λ相对于统一表示u,v的u,v(或紧凑)G组的协方差,如果
摘要全渠道(OC)方法在正常条件下提高了效率,并在危机爆发时提高了弹性,例如Covid-19。我们采用顺序混合方法研究来进行两阶段的研究,以探讨OC零售商如何实现供应链弹性(SCR)。在第1阶段,OC零售商促进SCR的三个关键功能被定性地确定,即协作,灵活性和冗余,以及基于动态功能视图而开发的概念模型。在第2阶段中,通过使用部分最小二乘结构方程模型模型来基于225个中国OC零售商的样本来测试假设,从而定量检查了关键能力在三个阶段促进SCR中的作用,即准备,响应性和恢复。调查结果表明,灵活性和冗余对于响应能力更为重要,而协作对于恢复而言更为重要,为支持零售商的OC转型提供了宝贵的见解,并设置了能够承受供应链中断的能力组合。关键字:全渠道零售;供应链的弹性;牢固的能力;动态功能查看纸张类型:研究论文1。引言在当今高度连接的全球市场,不可预测的,低概率和高影响力的破坏事件(例如Covid-19)正成为零售商的长期成功和生存的严重威胁(Shekarian和Mellat Parast,2021年)。例如,沃尔玛和塔吉特(Walmart)和塔吉特(Target's)将消费者订单在网上使用路边拾取来实现,从而在中断期间增加了市场份额和利润。COVID-19 PANDEMAIC强调了Omni-channel(OC)零售商如何通过协调和整合其多个渠道来提供无缝购物服务(Song等,2021),具有弹性能力,几乎没有额外的成本,这要归功于后端操作中的协同作用(Chopra等人2021Al。2021Al。尽管开发出这种弹性结构时没有考虑风险(Chopra等,2021; McKinsey,2020)。同样,小型零售商在第三方的支持下经营OC业务,在正常时间增加销售额并在危机期间提供弹性。例如,亚马逊使用其在线平台以及其存储和履行服务,而阿里巴巴和Shopify为其在线平台提供了仓库和履行服务,使小零售商能够在Covid-19-9 Pandemic中追求OC零售(OCR)。然而,没有建立OC结构的零售商并不那么幸运,例如,塞西尔·麦比(Cecil McBee)和继续持有的零售商在大流行期间挣扎,因为他们对步入式商店的高度依赖。
头皮脑电图(EEG)是研究实时神经现象的最流行的非侵入性方式之一。虽然传统的脑电图研究集中在识别群体级统计效应上,但机器学习的兴起促使计算神经科学的转变向时空预测分析。我们介绍了一种新颖的开源查看器脑电图预测器(EPVIZ),以帮助研究人员开发,验证和报告其预测性建模输出。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。 除了查看和操纵脑电图数据之外,EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型,将其应用于脑电图功能,并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。 这些结果可以作为高分辨率图像保存,以用于手稿和演示文稿。 EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具,包括频谱可视化,基本数据统计数据的计算和注释编辑。 最后,我们包括一个内置的EDF匿名模块,以促进临床数据的共享。 在一起,EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。 我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。EPVIZ是Python开发的轻量重量和独立软件包。除了查看和操纵脑电图数据之外,EPVIZ还允许研究人员加载Pytorch深度学习模型,将其应用于脑电图功能,并在原始时间序列的顶部覆盖输出渠道或主题级的时间预测。这些结果可以作为高分辨率图像保存,以用于手稿和演示文稿。EPVIZ还为Clinician科学家提供了有价值的工具,包括频谱可视化,基本数据统计数据的计算和注释编辑。最后,我们包括一个内置的EDF匿名模块,以促进临床数据的共享。在一起,EPVIZ填补了急需的脑海中的差距。我们的用户友好界面和丰富的功能集合也可能有助于促进工程师和临床医生之间的合作。
外部更改。因为“我们可能处于我们中有多少人生活以及如何生产和分发商品的重大转变的边缘。”[3]。概念方法可以实现实验发展,从而从当前的风险评估状态到通过分析方法来衡量风险。这些实验研究的发展集中在以下方面:(1)需要将COVID-19的风险数据塞入训练预测算法的主要和次要数据集中; (2)需要将AI包括在医疗网络中,以与各种孤立的生产和供应链领域相交。本文的主要动机是时机 - 诸如Covid -19之类的全球大流程是非常罕见的事件。尽管有几种流通病毒(例如寨卡,艾滋病),但自上次全球大流行(西班牙流感)以来已经过去了一个世纪。因此,我们可以说研究Covid-19是终生事件,并且发现在处理疾病X方面将是最重要的。
摘要。基于脑电图(EEG)基于脑部计算机界面(BCI)的通道选择已被广泛研究了二十年,其目标是选择可以提高BCI的总体解码功效的最佳特定主题通道。随着基于深度学习(DL)模型的出现,出现了需要新的视角和新技术来进行渠道选择。在这方面,与受试者无关的通道选择相关,因为使用交叉主体数据训练的DL模型提供了出色的性能,并且尚未完全了解脑电图特征固有的主体间变异性在受试者独立的DL训练中的影响。在这里,我们提出了一种新的方法,用于使用层相关性传播(LRP)和神经网络修剪在基于DL的运动图像(MI)-BCI中实现主题独立通道选择。使用韩国大学(KU)EEG数据集的Deep Convnet和62通道MI数据进行了实验。使用我们提出的方法,由于LRP选择了高度相关的通道,因此我们在受试者独立的分类精度中降低了61%的通道数量(p = 0.09)。LRP相关的渠道选择提供了明显更好的精度,同时使用频道总数的40%,精度的差异范围为5.96%至1.72%。仅使用通道总数的16%的适应性稀疏LRP模型的性能与适应的基线模型相似(p = 0.13)。此外,适应的稀疏LRP模型的准确性仅使用频道总数的35%超过了改编的基线模型的准确性(p = 0.81)。LRP选择的通道的分析证实了选择的神经生理学合理性,并强调了MI-EEG分类中运动,顶叶和枕通道的影响。
rydberg原子可以用作数字和模拟信息传输的原子射频接收器。在本文中,在室温剖宫产原子蒸气电池中制备了梯子型电磁诱导的透明度系统。以12.52 GHz的频率和39.80 GHz的KA频段的微波电场用作两通道通信载体,以证明并发信息传输。模拟和数字通信。提出的系统的动态范围约为50 dB,通信带宽超过10 MHz。获得的结果证明了基于不同rydberg最终状态的两种或多波段通信系统的基本原理。