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伽利略高精度服务：在不同运行条件下进行测试
位置、速度和计时 (PVT) 信息如今在从汽车到空间应用的各个领域都不可或缺。全球导航卫星系统 (GNSS) 技术是此类应用的关键推动因素，因为它具有全球和连续覆盖范围以及用户友好性。欧洲联盟空间计划署 (EUSPA) 最近发布的市场报告 (EUSPA, 2024 ) 证实，依赖基于 GNSS 的 PVT 的应用程序和用户数量正在增加。基于 GNSS 的应用程序多种多样，对准确性、连续性和完整性的要求各不相同。为了满足这些不断变化的需求，GNSS 正在扩展其服务并开发新服务以提高其性能。在此背景下，伽利略推出了两项新服务：伽利略高精度服务 (HAS) (欧盟，2022 ) 和开放服务导航消息认证 (OSNMA) (欧盟，2023a )。前者侧重于提高位置准确性，是本文的重点，而后者则提供了一种使用加密元素验证接收数据真实性的方法。
Mithraprabhu，Tara Mahendran。高精子DNA碎片指数对妊娠结局产生负面影响
©作者（S），2024年，出版商和许可证：THB。开放访问。本文根据创意共享归因4.0国际许可的条款分发，该许可允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和非商业复制，只要您对原始作者和来源提供适当的荣誉。
m Xu：实现高精度和复杂矩阵...
摘要 - 备受瞩目的人工智能和机器学习（AI/ML）工作负载，对标准和复杂的浮点数的高性能矩阵操作的需求仍然很强，但服务不足。ever，广泛采用的低精度矩阵处理单元（MXU）只能满足对AI/ML工作负载的需求，AI/ML工作负载在其目标域以外运行应用程序时未充分利用或空闲。本文介绍了M 3 XU，支持IEEE 754单精制和复杂32位浮点数的多模式矩阵处理单元。m 3 XU不依赖更精确的乘数。相反，M 3 XU提出了一种多步方法，该方法扩展了AI/ML工作负载的现有MXU。所得的m 3 XU可以无缝地升级现有系统，而无需程序员的努力并保持现有内存子系统的带宽需求。本文通过全系统仿真和硬件综合评估M 3 XU。m 3 XU可以达到32位矩阵乘法的3.64×加速度，与常规矢量处理单元相比，对于复杂数字操作的3.51×速度。
通过 3D 打印开发用于机器人应用的高精度微型夹钳
压电致动器由带电石英板构成，当施加电压时石英板会膨胀。这些致动器以其快速响应时间、高输出力和实现亚纳米定位分辨率的能力而闻名。由于这些特性，压电致动器经常用于微夹钳，如许多研究报告所述。在设计包含压电致动器的机构时，必须对致动器施加预应力，因为产生的位移极小。此外，位移放大通常是必要的，以便在夹钳尖端获得所需的力。一种常见的放大技术是桥式放大器，它通过偏转平行梁将水平运动转换为垂直运动。使用桥式放大器的微夹钳的一个例子是将放大器的输出连接到梁屈曲机构，通过允许梁在压力下屈曲而不是断裂，确保夹钳尖端的力一致。然而，这种设计的恒定力应用仅限于小范围的位移，操纵的最小物体尺寸为 200 µm。
通过同时二秒，分辨出静脉和脑的原位测量的分室室内药物转运的高精度
图1（a）基于电化学适体的（EAB）传感器包含一个目标识别的适体，该适体已被特定于电极与电极特定连接，并用甲基蓝色氧化还原报告剂进行了修饰。结合诱导的适体折叠会改变从报告基因的电子传递速率，当使用方波伏安法对传感器进行询问时，（b）易于测量的信号。（c，d）在这里，我们采用了颅内EAB传感器来直接在清醒的，自由移动的大鼠的侧心室中测量抗生素万古霉素的浓度。（e）药物静脉注射后，脑室室内万古霉素水平表现出双相上升和下降，非常适合简单的两室模型。不幸的是，两个在数学上等效的“解决方案”（参数集）非常适合数据（表1）。（f）但是，这两种解决方案预测了完全不同的等离子体药物时间课程。虽然仅使用在大脑中收集的数据进行区分，但使用EAB传感器同时收集脑内和内部测量的相对容易性为此提供了解决方案。
通过深度学习来推进手写签名验证：全面的研究和高精度方法
摘要 - 本文介绍了一项有关使用深度学习技术的手写签名验证的全面研究。本研究旨在应对离线签名验证的挑战，在此任务是自动区分真正的签名与伪造的挑战。所提出的方法利用了最新的深度学习模型，包括Mobilenet，Resnet50，InceptionV3和VGG19与Yolov5结合使用，以实现高精度分类和可靠的伪造检测。在多个基准数据集上评估了该系统，包括Kaggle签名，Cedar，ICDAR和SIGCOMP，在各种现实世界中展示了其有效性和鲁棒性。所提出的方法包括数据预处理技术，以增强输入手写签名图像的质量，从而使模型能够捕获基本功能和模式以进行准确的分类。结果表明，与现有的最新方法相比，提出的方法的优越性在识别真正的特征并准确检测伪造方面达到了出色的准确率（89.8％）。此外，该模型对变化数据集大小和配置的适应性进一步支持其在签名验证任务中实际部署的潜力。这项研究有助于脱机签名验证技术的发展，为确保各种应用程序中手写签名的安全性和真实性提供了可靠，有效的解决方案。
改进BI-LSTM以获得高精度蛋白序列家族分类器
对于鉴定生物化学过程和活细胞中生物学规范至关重要的主要营养素是蛋白质。蛋白质通常围绕由其家庭类型定义的一个或几个功能。因此，需要识别和分类来根据其结构和家庭分离蛋白质。在这项工作中，我们建立了一个模型来对蛋白质序列的家庭进行分类。我们使用的蛋白质序列数据集由各种生物学意义的大分子组成。分类器是使用BI-LSTM深入学习的。我们通过从结构生物信息学研究合作社的蛋白质数据库中收集数据集，使用令牌化对数据进行预处理，并基于BI-LSTM的深度学习网络对分类器进行建模。由于我们获得了受过训练的模型的最佳准确率，因此我们使用学习曲线，准确率和损失的评估指标来找出模型性能。结果表明，Deep Bi-LSTM具有拟合学习曲线，99％的精度率和0.042损失的出色性能。
高精度，被动的切实界面通过MoiréEfect
我们介绍了Moiréwidgets，这是一种在Teraction中有形的新方法，它利用MoiréFect（一种普遍存在的光学现象）来启用对物理小部件的高精度事件检测。与需要与外部硬件紧密耦合的其他无电子的有形用户界面不同，Moiréwidgets可以在更远的距离上使用，同时保持交互的高分辨率感官。我们为一组相互作用的原语，例如按钮，滑块和拨盘，可以用作独立对象或组合以构建复杂的物理控制。这些由3D打印的结构机制组成，图案在两层上打印了图案 - 一层在纸上，另一个在塑料透明度纸上 - 产生一个视觉信号，可放大微妙的动作，从而能够检测用户输入。我们的技术评估表明，我们的方法的表现优于标准的fducial标记，并在100 cm的距离处保持亚毫米准确性，并且宽阔的观看GLES。我们通过创建音频控制台来演示我们的方法，并指示我们的方法如何扩展到其他域。