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SP400 电动气动智能定位器 - 斯派莎克
3.1 描述 SP400 智能阀门定位器由 4 - 20 mA 输入信号回路供电，为气动线性和四分之一转阀门提供精确的自适应位置控制。通过阀门位置反馈保持精确控制，阀门位置反馈自动改变气动输出压力以克服阀杆摩擦和流动力的影响，从而保持所需的阀门位置。通过连续数字显示行程百分比来指示阀门位置。阀门位置反馈通过基于霍尔效应的非接触式技术检索。气动装置基于压电阀技术 - 因此，在稳定状态下可保证高分辨率、高可靠性、抗振动性和极低的空气消耗。SP400 包含许多智能功能，可以通过菜单驱动软件使用集成键盘和 LCD 字母数字数据进行完全编程。阀杆和定位器之间没有机械连接，大大简化了安装程序并减少了所需时间。此外，软件的设计尽可能简化了操作：调试只需将 SP400 组装到阀门上并按下一个按钮即可。SP400 配有 NAMUR 标准安装套件，用于连接到轭架或柱式安装执行器。对于四分之一转阀门，提供符合 VDI / VDE 3845 的安装套件。
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识代表和推理（KRR）和机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及原型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射门学习中利用语义特征，以构成缺乏数据的内容；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则或特殊类型的信息，例如
亚历克斯·罗斯特
注：州 RPS 要求通过要求电力供应商（电力配送公司和竞争性供应商）使用可再生能源满足其零售负荷的最低百分比来促进可再生能源资源的发展。康涅狄格州的 I 类 RPS 要求在 2030 年稳定在 40%。缅因州的 I/IA 类 RPS 要求在 2030 年增加到 50%，此后每年都保持在该水平。马萨诸塞州的 I 类 RPS 要求在 2020 年至 2024 年期间每年增加 2%，在 2025 年至 2029 年期间每年增加 3%，此后每年恢复到 1%，没有规定的到期日期。新罕布什尔州的百分比包括 I 类和 II 类资源的要求（II 类资源是 2006 年 1 月 1 日后开始运营的新太阳能技术）。新罕布什尔州的 I 类和 II 类可再生能源配额要求将在 2025 年稳定在 15.7%。罗德岛州对“新”可再生能源的要求将在 2033 年达到 100%。佛蒙特州的“总可再生能源”要求将在 2035 年对所有公用事业达到 100%；它承认位于佛蒙特州或新英格兰地区的新可再生能源和现有可再生能源组成的几个层级，并且独特地将大型水电归类为可再生能源。
岛屿可再生能量微电网的韧性评估
军方在偏远岛屿上的装置具有最高的电力成本，并且需要有弹性和可靠的任务来保证。这些装置没有与外部公用事业提供商的电气连接，并且在结合可再生能源方面遇到了许多挑战，并且在定义弹性方面都存在明显的差距，并且在岛屿的海军安装（INIS）中对离网岛的微电网（INIS）进行了测量。这项工作的研究目标是开发一种方法，以选择可再生能源微电网设计，以最大程度地提高弹性并最大程度地减少INIS应用的偏远岛屿成本。可交付的工具结合了该方法，以使用捕获弹性曲线下区域的度量来识别弹性成本。该工具使用本研究中开发的模型来为不同的微电网设计和维护选项创建弹性和成本权衡曲线，以使决策者能够选择主要用于San Nicolas Island等偏远岛屿军事装置的最佳微电网设计。研究得出的结论是，可以通过对可再生能源微电网使用最佳功率能力比来提高弹性，从而改善了较低的成本的弹性，并且只有当发电能力更接近需求和较少冗余的微电磁体时，才能提高弹性。
机器学习与推理之间的协同作用-Orca
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
南澳大利亚健康与医学研究所（...
通过 A) 类别标准化引用影响力和 B) 前 10% 文献百分比来衡量...................................................................... 27 图 9：2016-2018 年授予 SAHMRI 的 NHMRC 奖学金资助比例不断增加。 ................................................. 30 图 10：教职员工任命情况明细 ...................................................................................................................................... 35 图 11：SAHMRI 所有主题领域的土著和托雷斯特质诽谤员工队伍（截至 2020 年 4 月） ............................................................................................. 37 图 12：SAHMRI 各职业层级的女性员工队伍实力强劲（2010 年至 2019 年） ............................................................................................. 37 图 13：SAHMRI 的员工队伍（截至 2020 年 3 月）年轻研究人员的平衡，以实现科学继任 ............................................................................. 38 图 14：过去五年内 SAHMRI 的合作........................................................................................................... 47 图 15：2012 年至 2019 年，SAHMRI 在 A）行业和 B）国际合作方面在独立 HMRI 中处于领先地位 ........................................................................................................................... 48 图 16：2012 年至 2019 年期间 NHMRC 对南澳大利亚的资助 ........................................................................................................... 56 图 17：相对于人口和 SDP，NHMRC 每年对南澳大利亚的支出 ............................................................................................. 56 图 18：2016 年至 2019 年，南澳大利亚 NHMRC 向 SAHMRI 提供的资助百分比不断增加......................... 57 图 19：SAHMRI 获得了 NHMRC 大部分的原住民和托雷斯性取向诽谤健康资金，相比之下
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
纳米管中栅极静电可控性的增强
近年来，随着半导体技术进入10nm以下技术节点，短沟道效应（SCE）和功耗耗散问题成为场效应晶体管进一步小型化面临的巨大挑战，需要采取强制性措施予以解决。从3nm技术节点开始，环绕栅极结构提高的SCE抑制能力使环绕栅极场效应晶体管登上了历史舞台。本文展示了双栅极纳米管环绕栅极场效应晶体管（DG NT GAAFET）的超强静电控制能力，并与具有相同器件参数设计的纳米管（NT GAAFET）和纳米线环绕栅极场效应晶体管（NW GAAFET）进行了比较。与NT GAAFET和NW GAAFET相比，DG NT GAAFET的I on 分别提升了62％和57％。此外，由于静电控制的增强，DG NT GAAFET 中的 SCE 得到了明显抑制，这可以通过改善 I off 、SS 和 I on /I off 比来证明。另一方面，NT GAAFET 的 I on 与 NW GAA-FET 相当，而与 NW GAA-FET 相比，它的 I off 小 1 个数量级，SS 小近 2 倍，体现了纳米管通道结构的优越性。最后，通过 TCAD 模拟研究验证了纳米管通道结构，特别是双栅极纳米管结构对 L g 缩放的稳健性。关键词：双栅极，纳米管，纳米线，短沟道效应，功耗耗散。
经济
• 国内生产总值：最近第三季度（10 月至 12 月）按不变价格（2011-12 年）计算的 GDP 增长率为 4.7%，为 7 年来最低水平。o 该数据由国家统计局发布。o 就季度增长而言，印度已将增长最快经济体的称号拱手让给了中国，中国 9 月季度的经济增长率为 6%。o 《2019-20 年经济调查》预计 2020-21 财年的增长率为 6% 至 6.5%。o 经济放缓的原因既有结构性的（制造业、电力和建筑业增长缓慢），也有周期性的（投资萎缩和出口疲软）。• 投资：以固定资本形成总额（GFCF）占 GDP 的百分比来衡量的投资率呈下降趋势。o GCFC 本质上是净投资，用于衡量固定资本的净增加值。它是计算 GDP 的支出法的一个组成部分。 o 固定投资率自 2011-12 年起急剧下降，随后从 2016-17 年起趋于平稳，导致自 2017-18 年起增长减速。• 储蓄：储蓄从 2011 年的 32.7% 下降到 2018 年的 29.3%。储蓄率下降的原因是经济正在经历工资增长下降（农村和城市工资）。• 全要素生产率（TFP）- 它是总产出（例如 GDP）与投入（例如劳动力和资本）加权平均值的比率。o 在同样的劳动力和资本投入下，TFP 越高意味着增长率越高。o 自 2008 年以来，大多数国家的 TFP 增长都较慢（中国自 2012 年以来一直为负增长）。
使用深...
这项研究的重点是在视频中移动对象检测的关键任务，以提高识别场景中动态特征的准确性和效率。所提出的方法专门结合了光流估计的准确性；带有Yolo（您只看一次）模型强的对象检测功能的Farneback方法。Yolo用于识别视频帧中的对象，并并发光流分析用于识别运动模式。这里提出了一种创新方法，该方法评估了检测到的对象内每个像素的运动角度和大小，以获得精确的移动对象识别。系统根据显示明显运动的像素的百分比来确定对象是否通过设置阈值来移动。，由于这种自适应技术，可以识别出较少的假阳性和更高的精度，因此可以识别移动对象。在各种数据集上的实验发现证明了建议的方法在精确识别移动对象方面的有效性。通过用于运动分析的光流和用于对象检测的YOLO的组合提供了一个完整的有效解决方案，可在视频流中移动对象检测。此处提出的方法在视频分析，自主系统和监视中具有潜在的应用，在该视频分析，自主系统和监视中，精确检测动态特征至关重要。索引项 - 移动对象检测，光流估计，运动角度和幅度。