Active Deep
액티브 딥

Active Deep(액티브 딥)란 무엇입니까?

Active Deep 액티브 딥 - In this context, an experimental setup was installed in the upslope catchment area of an active deep-seated landslide in Vögelsberg (community of Wattens, Tyrol, Austria). ^[1] The morphology of this abandoned and buried course of the Adda river is controlled by active deep-seated gravitational slope deformation along the adjacent mountain slope. ^[2] Al doping is found to trigger the formation of visible-active deep-trap levels within the bandgap. ^[3] A thermophilic chemolithoautotrophic bacterium was isolated from vent fluids at Axial Seamount, an active deep-sea volcano in the northeast Pacific Ocean. ^[4] To form these springs, the presence of active deep-seated faults is necessary. ^[5] The seabed is easily eroded and shaped by active deep-sea bottom currents and watercourses, resulting in different span heights for pipelines originally laid on the seabed. ^[6] A new fit of diffractive parton distribution functions (DPDFs) to the HERA inclusive and dijet data in diffractive deep-inelastic scattering (DDIS) at next-to-next-to-leading order accuracy (NNLO) is presented. ^[7] We conclude that 3-D seismic reflection data are a powerful tool for constraining the geometry, volumes, and extrusion dynamics of ancient or active deepwater volcanoes and lava flows. ^[8] peregrina, the dominance of intermediate to low productivity indicating fauna, and relatively low planktonic δ13C records suggest low productivity and active deep-water oxygenation after 15 kyr. ^[9] A total of 23 structures in the Gulf of Mexico have been decommissioned in water depth > 400 ft through 2017, leaving an active deepwater inventory of 46 fixed platforms, three compliant towers, and 47 floating structures circa 2017. ^[10]
이러한 맥락에서, Vögelsberg(오스트리아 Tyrol, Wattens의 커뮤니티)에 있는 활동적인 심층 산사태의 오르막 집수 지역에 실험 설정이 설치되었습니다. ^[1] Adda 강의 버려지고 매몰된 이 코스의 형태는 인접한 산비탈을 따라 작용하는 심층 중력사면 변형에 의해 제어됩니다. ^[2] Al 도핑은 밴드갭 내에서 가시 활성 딥 트랩 레벨의 형성을 유발하는 것으로 밝혀졌습니다. ^[3] 호열성 chemolithoautotrophic 박테리아는 북동 태평양의 활동적인 심해 화산인 Axial Seamount의 분출 유체에서 분리되었습니다. ^[4] 이러한 용수철을 형성하려면 활성 깊은 단층의 존재가 필요합니다. ^[5] 해저가 활동적인 심해 바닥 해류와 수로에 의해 쉽게 침식되고 모양이 만들어지기 때문에 원래 해저에 깔린 파이프라인의 경간 높이가 다릅니다. ^[6] NNLO(next-to-next-leading order 정확도)에서 회절 심층 비탄성 산란(DDIS)의 HERA 포함 및 dijet 데이터에 대한 회절 파톤 분포 함수(DPDF)의 새로운 적합이 제시됩니다. ^[7] 우리는 3D 지진이 반사 데이터는 지오메트리, 볼륨, 고대 또는 활성 심해 화산 및 용암의 압출 역학 흐른다. ^[8] peregrina, 동물군을 나타내는 중간에서 낮은 생산성의 우세 및 상대적으로 낮은 플랑크톤 δ13C 기록은 15천년 후 낮은 생산성과 활성 심해 산소화를 시사합니다. ^[9] 멕시코만에서 2017년까지 총 23개의 구조물이 400피트 이상의 수심에서 해체되어 2017년경 46개의 고정 플랫폼, 3개의 규정 준수 타워, 47개의 부유 구조물에 대한 활성 심해 인벤토리를 남겼습니다. ^[10]

Electrically Active Deep

7 eV and proves that these defects introduce optically and electrically active deep levels in the bandgap of AlN. ^[1] We show that TiN successfully mitigates in-diffusion of CZTS elements into the c-Si bulk during the high temperature sulfurization process, and find no evidence of electrically active deep Si bulk defects in samples protected by just 10 nm TiN. ^[2]
7 eV이고 이러한 결함이 AlN의 밴드갭에 광학 및 전기 활성 깊은 수준을 도입한다는 것을 증명합니다. ^[1] 우리는 TiN이 고온 황화 공정 동안 c-Si 벌크로 CZTS 요소의 내부 확산을 성공적으로 완화하고 10nm TiN으로 보호된 샘플에서 전기적 활성 깊은 Si 벌크 결함의 증거를 찾지 못한다는 것을 보여줍니다. ^[2]

active deep neural 활성 깊은 신경

We introduce diffractive deep neural networks (${\mathrm{D}}^{2}$NNs) and their applications to process VBs. ^[1] Here, we propose a diffractive deep neural network (D2NN) method for OAM mode multiplexing and demultiplexing. ^[2] Diffractive deep neural networks (D 2 NNs) form such an optical computing framework that benefits from deep learning-based design of successive diffractive layers to all-optically process information as the input light diffracts through these passive layers. ^[3] One landmark method is the diffractive deep neural network (D2NN) based on three-dimensional printing technology operated in the terahertz spectral range. ^[4] The all-optical diffractive deep neural network has recently demonstrated its inference capabilities on the image classification task. ^[5] Among them, free-space diffractive deep neural networks (D2NNs) based on the light diffraction, feature millions of neurons in each layer interconnected with neurons in neighboring layers. ^[6] We introduce a physical mechanism to perform machine learning by demonstrating a Diffractive Deep Neural Network (D2NN) architecture that can all-optically implement various functions following the deep learning-based design of passive layers that work collectively. ^[7] As an optical-based classifier of the physical neural network, the independent diffractive deep neural network (D2NN) can be utilized to learn the single-view spatial featured mapping between the input lightfields and the truth labels by preprocessing a large number of training samples. ^[8] In this work, we put our focus on leveraging textual and visual data modalities for the application of user post classification and investigate how batch size and batch normalization disabling techniques could affect active deep neural network learning process. ^[9] Unitary learning is a backpropagation (BP) method that serves to update unitary weights in fully connected deep complex-valued neural networks, meeting a prior unitary in an active modulation diffractive deep neural network. ^[10] We improve the inference performance of diffractive deep neural networks (D2NN) for image classification by utilizing ensemble learning and feature engineering. ^[11] We present a unitary learning avenue on diffractive deep neural network, meeting the physical unitary prior in coherent diffraction. ^[12] In this second part, we introduce a physical mechanism to perform machine learning by demonstrating a Diffractive Deep Neural Network architecture that can all-optically implement various functions following the deep learning-based design of passive layers that work collectively. ^[13] In this Letter we propose the Fourier-space diffractive deep neural network (F-D^{2}NN) for all-optical image processing that performs advanced computer vision tasks at the speed of light. ^[14] We propose an orbital angular momentum (OAM) state detection method based on diffractive deep neural network (D2NN). ^[15] Optical computing: Harnessing a rainbow with diffractive neural networksAn optical machine learning framework termed Diffractive Deep Neural Networks has been expanded to compute a variety of desired tasks through broadband light and simultaneous processing of a wide and continuous range of wavelengths. ^[16] Diffractive deep neural networks have been introduced earlier as an optical machine learning framework that uses task-specific diffractive surfaces designed by deep learning to all-optically perform inference, achieving promising performance for object classification and imaging. ^[17]
회절 심층 신경망(${\mathrm{D}}^{2}$NN)과 VB를 처리하기 위한 응용 프로그램을 소개합니다. ^[1] 여기서는 OAM 모드 다중화 및 역다중화를 위한 D2NN(Diffractive Deep Neural Network) 방법을 제안합니다. ^[2] 회절 심층 신경망(D 2 NN)은 이러한 수동 층을 통해 입력 광이 회절할 때 정보를 전광학적으로 처리하는 연속 회절 층의 딥 러닝 기반 설계에서 이점을 얻는 광학 컴퓨팅 프레임워크를 형성합니다. ^[3] 한 가지 획기적인 방법은 테라헤르츠 스펙트럼 범위에서 작동하는 3차원 인쇄 기술을 기반으로 하는 회절 심층 신경망(D2NN)입니다. ^[4] 전광 회절 심층 신경망은 최근 이미지 분류 작업에 대한 추론 기능을 시연했습니다. ^[5] 그 중 광 회절에 기반한 자유 공간 회절 심층 신경망(D2NN)은 각 층에 수백만 개의 뉴런이 인접 층의 뉴런과 상호 연결되어 있습니다. ^[6] 집합적으로 작동하는 수동 계층의 딥 러닝 기반 설계에 따라 다양한 기능을 전광학으로 구현할 수 있는 D2NN(Diffractive Deep Neural Network) 아키텍처를 시연하여 기계 학습을 수행하는 물리적 메커니즘을 소개합니다. ^[7] 물리적 신경망의 광학 기반 분류기로서 독립 회절 심층 신경망(D2NN)은 많은 수의 훈련 샘플을 사전 처리하여 입력 라이트 필드와 진실 레이블 간의 단일 뷰 공간 특징 매핑을 학습하는 데 사용할 수 있습니다. ^[8] 이 작업에서 우리는 사용자 사후 분류 적용을 위해 텍스트 및 시각적 데이터 양식을 활용하는 데 중점을 두고 배치 크기 및 배치 정규화 비활성화 기술이 활성 심층 신경망 학습 프로세스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 조사합니다. ^[9] 단일 학습은 완전 연결된 심층 복소수 값 신경망에서 단위 가중치를 업데이트하고 능동 변조 회절 심층 신경망에서 이전 단위를 만나는 역전파(BP) 방법입니다. ^[10] 앙상블 학습과 특징 공학을 활용하여 이미지 분류를 위한 회절 심층 신경망(D2NN)의 추론 성능을 향상시킵니다. ^[11] 우리는 회절 심층 신경망에 대한 단일 학습 방법을 제시하고, 일관된 회절에서 물리적 단일 요소를 사전에 충족합니다. ^[12] 이 두 번째 파트에서는 ​​집합적으로 작동하는 수동 계층의 딥 러닝 기반 설계에 따라 다양한 기능을 전체 광학적으로 구현할 수 있는 회절 심층 신경망 아키텍처를 시연하여 기계 학습을 수행하는 물리적 메커니즘을 소개합니다. ^[13] 이 편지에서 우리는 빛의 속도로 고급 컴퓨터 비전 작업을 수행하는 전광학 이미지 처리를 위한 푸리에 공간 회절 심층 신경망(F-D^{2}NN)을 제안합니다. ^[14] 회절심신경망(D2NN) 기반의 궤도 각운동량(OAM) 상태 검출 방법을 제안한다. ^[15] 광학 컴퓨팅: 회절 신경망으로 무지개 활용Diffractive Deep Neural Networks라는 광학 기계 학습 프레임워크는 광대역 빛과 광범위하고 연속적인 파장 범위의 동시 처리를 통해 원하는 다양한 작업을 계산하도록 확장되었습니다. ^[16] 회절 심층 신경망은 딥 러닝으로 설계된 작업별 회절 표면을 사용하여 모든 광학적으로 추론을 수행하여 객체 분류 및 이미징에 대한 유망한 성능을 달성하는 광학 기계 학습 프레임워크로 일찍 도입되었습니다. ^[17]

active deep learning 액티브 딥 러닝

ABSTRACT Active deep learning (ADL) presents an appropriate solution for hyperspectral images (HSIs) classification based on domain adaptation (DA) with limited labelled samples in the target domain. ^[1] To that end, we propose a new, active deep learning method to estimate oil palm density at large scale from Sentinel-2 satellite images, and apply it to generate complete maps for Malaysia and Indonesia. ^[2] The Active Deep Learning (ADL) classifier is used for opinion prediction from the obtained information vectors. ^[3] The chatbot is supported by a user-centered classifier that uses an active deep learning approach to separate complex eligibility criteria into questions that can be easily answered by users and information that requires verification by their doctors. ^[4] In this paper, we design novel interactive deep learning methods to improve semantic interactions in visual analytics applications. ^[5] Our hypothesis is that active deep learning will help to share some of the burden that researchers face in their everyday work. ^[6] Plant recognition using CNNs is one of the active deep learning research topics due to its added-value in different related fields, especially environmental conservation and natural areas preservation. ^[7] The content used to implement the PD framework was a learning framework that focuses on students’ active deep learning, FIRST. ^[8] Aiming at improving the classification performance with greatly reduced annotation cost, this paper presents an active deep learning approach for minimally-supervised PolSAR image classification, which integrates active learning and fine-tuning convolutional neural network (CNN) into a principled framework. ^[9] Aiming at improving the classification performance with greatly reduced annotation cost, this paper presents an active deep learning approach for minimally supervised PolSAR image classification, which integrates active learning and fine-tuned convolutional neural network (CNN) into a principled framework. ^[10] We propose an active deep learning method for automatic stereology counts using a snapshot ensemble approach. ^[11] Firstly, the active deep learning mathematical model of transient analysis software function test is constructed by using association rule mining method, and the correlation dimension characteristics of software function failure are analyzed. ^[12] Purpose The aim of this study was to develop an interactive deep learning-assisted identification of the hyperdense middle cerebral artery (MCA) sign (HMCAS) on non-contrast computed tomography (CT) among patients with acute ischemic stroke. ^[13]
요약 ADL(액티브 딥 러닝)은 대상 도메인에 레이블이 지정된 샘플이 제한된 DA(도메인 적응)를 기반으로 하는 HSI(초분광 이미지) 분류에 적합한 솔루션을 제시합니다. ^[1] 이를 위해 우리는 Sentinel-2 위성 이미지에서 대규모로 기름야자 밀도를 추정하는 새롭고 능동적인 딥 러닝 방법을 제안하고 이를 말레이시아와 인도네시아의 완전한 지도 생성에 적용합니다. ^[2] ADL(Active Deep Learning) 분류기는 획득한 정보 벡터로부터 의견 예측에 사용됩니다. ^[3] 챗봇은 능동적 딥 러닝 접근 방식을 사용하여 복잡한 자격 기준을 사용자가 쉽게 대답할 수 있는 질문과 의사의 확인이 필요한 정보로 분리하는 사용자 중심 분류기가 지원합니다. ^[4] 이 백서에서는 시각적 분석 응용 프로그램에서 의미론적 상호 작용을 개선하기 위해 새로운 대화형 딥 러닝 방법을 설계합니다. ^[5] 우리의 가설은 활성 딥 러닝이 연구자들이 일상 업무에서 직면하는 부담의 일부를 공유하는 데 도움이 될 것이라는 것입니다. ^[6] CNN을 이용한 식물 인식은 다양한 관련 분야, 특히 환경 보전 및 자연 지역 보존에서 부가가치를 제공하기 때문에 활발한 딥 러닝 연구 주제 중 하나입니다. ^[7] PD 프레임워크를 구현하기 위해 사용한 콘텐츠는 학생들의 능동적 딥러닝인 FIRST에 초점을 맞춘 학습 프레임워크였습니다. ^[8] 주석 비용을 크게 줄이면서 분류 성능을 향상시키는 것을 목표로 하는 이 백서에서는 능동 학습과 CNN(미세 조정 CNN)을 원리 프레임워크에 통합하는 최소 감독 PolSAR 이미지 분류를 위한 능동 딥 러닝 접근 방식을 제시합니다. ^[9] 주석 비용을 크게 줄이면서 분류 성능을 향상시키는 것을 목표로 하는 이 백서는 능동 학습과 미세 조정된 CNN(Convolutional Neural Network)을 원칙 프레임워크에 통합하는 최소 지도 PolSAR 이미지 분류를 위한 능동 딥 러닝 접근 방식을 제시합니다. ^[10] 우리는 스냅샷 앙상블 접근법을 사용하여 자동 입체학 카운트를 위한 능동 딥 러닝 방법을 제안합니다. ^[11] 첫째, 연관 규칙 마이닝 기법을 이용하여 과도 분석 소프트웨어 기능 테스트의 능동 딥 러닝 수학적 모델을 구성하고 소프트웨어 기능 장애의 상관 차원 특성을 분석합니다. ^[12] 목적 이 연구의 목적은 급성 허혈성 뇌졸중 환자에서 비조영 컴퓨터 단층촬영(CT)에서 과밀도 중대뇌동맥(MCA) 징후의 대화형 딥 러닝 보조 식별을 개발하는 것입니다. ^[13]

active deep eutectic 활성 깊은 공융

An extractive deep eutectic solvent (DES) was formed by trioctylphosphine oxide (TOPO) (hydrogen bond acceptor) and methylidenesuccinic acid (itaconic acid, IA) (hydrogen bond donor) in an optimized mole proportion of 0. ^[1] The use of Reactive Deep Eutectic Solvents (RDESs) in the preparation of polar head modified phospholipids (PLs) with phospholipase D (PLD)-catalyzed biotransformations has been investigated. ^[2] Wood cellulose pulp was sulfated using a reactive deep eutectic solvent (DES). ^[3] Both materials were first sulfated using a reactive deep eutectic solvent. ^[4] WNFs and reference CNFs were produced using a reactive deep eutectic solvent to obtain nanofibers with abundant sulfate groups on their surfaces. ^[5]
추출 심층 공융 용매(DES)는 최적화된 몰 비율 0에서 트리옥틸포스핀 옥사이드(TOPO)(수소 결합 수용체) 및 메틸리덴숙신산(itaconic acid, IA)(수소 결합 공여체)에 의해 형성되었습니다. ^[1] 포스포리파제 D(PLD)-촉매된 생체 변형과 함께 극성 머리 변형 인지질(PL)의 제조에서 반응성 심층 공융 용매(RDES)의 사용이 조사되었습니다. ^[2] 반응성 깊은 공융 용매(DES)를 사용하여 목재 셀룰로오스 펄프를 황산화했습니다. ^[3] 두 재료는 먼저 반응성 깊은 공융 용매를 사용하여 황산화되었습니다. ^[4] WNF 및 참조 CNF는 표면에 황산기가 풍부한 나노섬유를 얻기 위해 반응성 깊은 공융 용매를 사용하여 생성되었습니다. ^[5]

active deep reinforcement

Therefore, in this study, we propose interactive deep reinforcement learning models based on voice feedback. ^[1] In this study, a real-time optimal control approach is proposed using an interactive deep reinforcement learning algorithm for the Moon fuel-optimal landing problem. ^[2] Using deep rectifier neural nets and probabilistic sampling for topical unit classification -- Monte Carlo methods for real-time driver workload estimation using a cognitive architecture -- Cognitive data visualization - a new field with a long history -- Executive functions and personality from a systemic-ecological perspective -- Mirroring and prediction of gestures from interlocutor’s behavior -- Automatic labeling affective scenes in spoken conversations -- Tracking the expression of annoyance in call centers -- Modeling of filled pauses and prolongations to improve Slovak spontaneous speech recognition -- Enhancing air traffic management security by means of conformance monitoring and speech analysis -- Compassion cluster expression features in affective robotics from a cross-cultural perspective -- Understanding human sleep behaviour by machine learning -- Electroencephalogram-based brain-computer interface for Internet of Robotic Things -- CogInfoCom-driven surgical skill training and assessment -- Cognitive cloud-based telemedicine system -- Pilot application of eye-tracking to analyze a computer exam test -- The edu-coaching method in the service of efficient teaching of disruptive technologies -- 3D modeling and printing interpreted in terms of cognitive infocommunication -- Constraints programming driven decision support system for rapid production flow planning -- Improving adaptive gameplay in serious games through interactive deep reinforcement learning -- A study on a protocol for ad hoc network based on Bluetooth Low Energy. ^[3] Our idea is to use interactive deep reinforcement learning (iDRL) to maximize the individualization with respect to the context information. ^[4]
따라서 본 연구에서는 음성 피드백을 기반으로 하는 대화형 심층 강화 학습 모델을 제안합니다. ^[1] 본 연구에서는 달 연료 최적 착륙 문제에 대해 대화형 심층 강화 학습 알고리즘을 사용하여 실시간 최적 제어 접근 방식을 제안합니다. ^[2] 국소 단위 분류를 위한 심층 정류기 신경망 및 확률적 샘플링 사용 -- 인지 아키텍처를 사용한 실시간 운전자 워크로드 추정을 위한 몬테카를로 방법 -- 인지 데이터 시각화 - 오랜 역사를 가진 새로운 분야 -- 시스템의 실행 기능 및 성격 -생태학적 관점 - 대담한 사람의 행동에서 제스처의 미러링 및 예측 - 음성 대화에서 감정적 장면에 자동 레이블 지정 - 콜 센터에서 짜증나는 표현 추적 - 슬로바키아어 자발적 음성 인식을 개선하기 위해 채워진 일시 중지 및 연장 모델링 - 공기 향상 적합성 모니터링 및 음성 분석을 통한 교통 관리 보안 -- 다문화적 관점에서 본 감성 로봇의 연민 클러스터 표현 기능 -- 기계 학습을 통한 인간의 수면 행동 이해 -- 로봇 사물 인터넷을 위한 뇌파 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 - - CogInfoCom 중심의 수술 스킬 훈련 ng 및 평가 -- 인지 클라우드 기반 원격 의료 시스템 -- 컴퓨터 시험 테스트를 분석하기 위한 시선 추적의 파일럿 응용 -- 파괴적 기술의 효율적인 교육을 위한 교육 코칭 방법 -- 용어로 해석되는 3D 모델링 및 인쇄 인지 정보 통신의 -- 빠른 생산 흐름 계획을 위한 제약 프로그래밍 기반 의사 결정 지원 시스템 -- 대화형 심층 강화 학습을 통해 진지한 게임에서 적응형 게임 플레이 개선 -- Bluetooth Low Energy 기반 Ad Hoc 네트워크 프로토콜에 대한 연구. ^[3] 우리의 아이디어는 대화형 심층 강화 학습(iDRL)을 사용하여 컨텍스트 정보에 대한 개별화를 극대화하는 것입니다. ^[4]

active deep tendon 활성 깊은 힘줄

The main neurologic findings were mild intellectual disability, hypoactive deep tendon reflexes, symmetrical weakness of the proximal lower and/or upper limbs, and difficulties in walking on heels and/or toes. ^[1] Neurological examination revealed normal muscle strength, hypoactive deep tendon reflexes, impaired pinprick, temperature, and light touch sensations from the wrist and ankles distally, reduced distal position and vibration sensations, and a broad-based unsteady gait with a positive Romberg test. ^[2] She had horizontal and vertical nystagmus, right peripheral facial paralysis, ataxic gait, and hyperactive deep tendon reflexes. ^[3] One patient had hypoactive deep tendon reflexes. ^[4]
주요 신경학적 소견은 경미한 지적 장애, 저활동성 심부 건 반사, 근위 하지 및/또는 상지의 대칭적 약화, 발뒤꿈치 및/또는 발가락으로 걷기 어려움이었습니다. ^[1] 신경학적 검사는 정상적인 근력, 저활동성 심부 건 반사, 손상된 핀자국, 온도, 손목과 발목 말단의 가벼운 접촉 감각, 말단 위치 및 진동 감각 감소, Romberg 검사 양성으로 광범위하게 불안정한 보행을 나타냈다. ^[2] 그녀는 수평 및 수직 안진, 우측 말초 안면 마비, 보행 ​​실조 및 과민성 심부 건 반사가 있었습니다. ^[3] 1명의 환자는 저활동성 심부 건 반사를 가졌다. ^[4]

active deep convection

Some models show overly active deep convection on daily timescales in the subtropical low cloud regions, which contributes to weaker subsidence inversion and smaller amounts of low-level clouds. ^[1] 5  K) in the PO, warmer SSTs in the MC and PO produce more active deep convection that tends to force the air upward to the tropopause layer and increase the temperature gradient there. ^[2] We confirm that RCE is established through the interplay of regions of active deep convection with high precipitation and weak radiative cooling and regions of subsiding motions leading to shallow cloud states that allow strong radiative cooling with no precipitation. ^[3]
일부 모델은 아열대 저운 지역에서 일일 시간 규모에 대해 지나치게 활동적인 심층 대류를 보여주며, 이는 더 약한 침하 역전과 더 적은 양의 저층 구름에 기여합니다. ^[1] 5  K) PO에서, MC에서 더 따뜻한 SST 그리고 PO는 공기를 위로 밀어 올리는 경향이 있는 더 활동적인 깊은 대류를 생성합니다. 대류권계면층으로 이동하고 그곳에서 온도 구배를 증가시킵니다. ^[2] 우리는 RCE가 강수량이 많고 복사 냉각이 약한 활성 깊은 대류 영역과 강수 없이 강한 복사 냉각을 허용하는 얕은 구름 상태로 이어지는 침강 운동 영역의 상호 작용을 통해 설정되었음을 확인합니다. ^[3]

active deep inelastic

The goal of this study is to determine a set of diffractive parton distribution functions (diffractive PDFs) from a QCD analysis of all available and up-to-date diffractive deep inelastic scattering (diffractive DIS) datasets from HERA ep collider, including the most recent H1 and ZUES combined inclusive diffractive cross section measurements. ^[1] In this new determination of diffractive PDFs, we use all available and up-to-date diffractive deep inelastic scattering (diffractive DIS) datasets from H1 and ZEUS Collaborations at HERA including the most recent H1/ZEUS combined measurements. ^[2]
이 연구의 목표는 가장 최근을 포함하여 HERA ep collider에서 사용 가능한 모든 최신 회절 심층 비탄성 산란(회절 DIS) 데이터 세트의 QCD 분석에서 회절 파톤 분포 함수(회절 PDF) 세트를 결정하는 것입니다. H1 및 ZUES 결합된 회절 단면 측정. ^[1] 회절 PDF의 이 새로운 결정에서 우리는 가장 최근의 H1/ZEUS 결합 측정을 포함하여 HERA의 H1 및 ZEUS 협업에서 사용 가능한 모든 최신 회절 심층 비탄성 산란(회절 DIS) 데이터 세트를 사용합니다. ^[2]

active deep sea

This work presents a new high-resolution multibeam bathymetric map of a segment of active deep sea-floor spreading in the Atlantic Ocean, the northern Mid-Atlantic Ridge (MAR) at 45–46o N. ^[1] A BTF was inoculated with microorganisms from a known AOM active deep sea sediment collected at a depth of 528 m below the sea level (Alpha Mound, Gulf of Cadiz). ^[2]
이 작업은 북위 45-46o에서 대서양 북부 중부 대서양 해령(MAR)에 퍼져 있는 활성 심해저 부분에 대한 새로운 고해상도 다중빔 수심 측량 지도를 제시합니다. ^[1] BTF에 해수면 아래 528m 깊이(Alpha Mound, Gulf of Cadiz)에서 수집된 알려진 AOM 활성 심해 퇴적물에서 미생물을 접종했습니다. ^[2]

active deep vein 활성 깊은 정맥

Later, doppler ultrasound showed an active deep vein thrombosis. ^[1] Materials and Methods: After we excluded patients with active deep vein thrombosis, the mean flux (MF) and mean velocity (MV) of the popliteal vein, femoral vein, and external iliac vein (EIV) were compared between the left and right sides. ^[2]
나중에 도플러 초음파에서 활성 심부 정맥 혈전증이 나타났습니다. ^[1] 대상 및 방법: 활동성 심부정맥 혈전증 환자를 배제한 후 좌우측 슬와정맥, 대퇴정맥, 외장골정맥(EIV)의 평균유속(MF)과 평균속도(MV)를 비교하였다. ^[2]