摘要- 在全球能源转型过程中,电力基础设施正以前所未有的速度发生根本性变化。由于电网整合可再生能源以及电动汽车等可变负载的影响,现有电网越来越多地处于接近其技术和热极限的运行状态。大多数现有网络的设计都不适合在当今条件下运行。配电网运营商正在采取措施,使其网络符合电网规范,同时考虑到整合可变配电发电和消费单元以实现气候目标的压力。在发电和消费波动性大的情况下运营配电网是一项艰巨的任务。智能变压器、电池存储系统和先进的负载和发电控制器等新技术已经出现,以帮助减轻分布式可再生能源和可变负载的影响,但已有技术(如带载分接开关)也可以为增加可变可再生能源的承载能力提供非常有效的解决方案,正如本文所证明的那样。仿真结果表明,负荷开关与智能控制器相结合可以将配电馈线的承载容量提高 1.92 倍,而过电压是分布式可再生能源接入的主要制约因素。
敏捷、无缝的全球人员、资产和基础设施网络,必须不断增强和发展其能力,以 (1) 打击恐怖主义,(2) 支持和推进合法经济活动,(3) 定义、优先处理和破坏跨国犯罪组织 (TCO),以及 (4) 防止农业病虫害的传播。为了支持运营要求和 CBP 的使命,2023 财年预算包括对现代边境安全技术的新投资超过 10 亿美元;贸易和旅行执法和便利化、任务能力增强和任务支持增强以及非公民处理和护理,包括以下关键资助计划:现代边境安全技术 • 6320 万美元用于边境执法协调网络 (BECN):支持 IT 系统、设备和服务的现代化,以支持
到实验数据集。13,14 副作用是,裂纹尖端载荷以及高阶项也由该方法确定。15 与直流电位降 (DCPD) 16,17 或柔度法等经典裂纹长度方法相比,18,19 图像分析技术能够检测各种形状的裂纹。20,21 然而,由于 DIC 数据集中的实验散射或伪影,裂纹路径(尤其是裂纹尖端)的全自动检测通常受到限制。22,23 因此,在 fcp 实验期间将 DIC 应用于大量(几百张)图像总是伴随着大量的手动工作,这构成了研究过程中的瓶颈。机器学习,更具体地说是深度学习,正在成为土木工程结构健康监测的有前途的工具。这涉及特定表面检查以检测建筑物中的裂缝,24,25
县税务人员是公路安全和机动车辆部 (DHSMV) 授权的代理人,可以对机动车辆、房车和船只进行所有权登记和注册,并提供驾驶执照服务。但是,一些特许县的指定税务人员无权提供驾驶执照服务。一些县税务人员已与私人车牌代理商 (LPA) 签订合同,提供所有权和注册服务。LPA 目前不在佛罗里达州提供驾驶执照服务。此外,描述 LPA 的术语在法规中并不一致,也没有定义任何这些术语。该法案定义了“车牌机构”一词,并符合使用该术语的各种法定规定。该法案规定,DHSMV 政策和程序规定的运营要求对于政府和私人管理的车牌机构必须相同。该法案规定,自 2021 年 10 月 1 日起,任何特许县的指定税务人员都可以与一个或多个 LPA 签订合同,提供以下驾驶执照服务:
量子信息理论中的一个重要问题是,在任意维度的纠缠状态上进行局部测量而产生的相关性集合集。目前,解决此问题的最著名方法是NPA Hier-Archy;半限定程序的无限序列,可提供与所需相关集合的外部近似值越来越紧密的序列。在这项工作中,我们考虑了一种更一般的方案,其中一个人在任意维度的纠缠状态下执行局部测量序列。我们表明,对原始NPA层次结构的简单改编为这种情况提供了类似的层次结构,具有可比的资源要求和收敛属性。然后,我们使用该方法来解决与设备无关的量子信息中的一些问题。首先,我们展示了如何使用一系列测量序列从两位数状态下对超过2.3位独立于设备的局部随机性进行稳健认证,这超出了通过非测量测量值可以实现的两个位的理论最大值。最后,我们在连续的贝尔测试方案中显示了与以前定义的两个任务的紧密上限。
摘要:当前射频标识(RFID)标准之间的不相容性导致需要通用和无线保真度(Wi-Fi)兼容物联网应用程序(IoT)应用程序的RFID。这样的通用RFID需要单极双掷开关(SPDT)开关和低噪声放大器(LNA)才能通过天线指导和扩增接收到的原始信号。SPDT患有低隔离,高插入损失和低功率处理能力,而LNA遭受较小的增益,笨重的模具面积,质量较小(Q)因子,有限的调整灵活性等。由于当前一代设备中的被动电感器使用情况。在这项研究中,提出了基于互补的金属氧化物半导体(CMOS)的无电感SPDT和LNA设计。SPDT采用了一系列拓扑以及平行的共振电路和电阻体漂浮,以实现改进的插入损失和隔离性能,而LNA设计则以Gyrator概念实现,其中频率选择性储罐电路与伴随的活跃电感器形成了伴随的频率,并由伴随的激活电感器形成。使用90 nm CMOS的cmos cmos过程的表明,我们的SPDT设计完成了0.83 dB的插入损失,45.3 dB的隔离和11.3 dBM的动力处理能力,而LNA则达到33 dB的频率为33 db,bandf of 30 mhz和30 mhzz和db nf的频率。 SPDT和LNA的布局非常紧凑,分别为0.003 mm 2和127.7μm2。 这样的SPDT和LNA设计将增强与Wi-Fi兼容的IoT RFID技术的广泛改编。表明,我们的SPDT设计完成了0.83 dB的插入损失,45.3 dB的隔离和11.3 dBM的动力处理能力,而LNA则达到33 dB的频率为33 db,bandf of 30 mhz和30 mhzz和db nf的频率。SPDT和LNA的布局非常紧凑,分别为0.003 mm 2和127.7μm2。这样的SPDT和LNA设计将增强与Wi-Fi兼容的IoT RFID技术的广泛改编。
目的。本研究通过基于皮质厚度的大脑结构协方差网络(即半球形态网络)计算得出图形指标的性别差异。方法。使用从人类连接组计划 (HCP) 中检索到的 285 名参与者(150 名女性,135 名男性)的 T1 加权磁共振成像扫描,为每个参与者构建半球形态网络。在这些半球形态网络中,两个不同大脑区域在皮质厚度值分布模式方面的相似度(Jensen - Shannon 散度)被定义为连接两个不同大脑区域的网络边的权重。在计算和总结全局和局部图形指标之后(跨网络稀疏度级别 K = 0: 10 - 0: 36),得出这些图形指标的不对称指数。结果。半球形态网络满足小世界性和全局效率,网络稀疏度范围为 K = 0 : 10 – 0 : 36 。不对称指标的组间比较(女性与男性)显示,对于归一化聚类系数、归一化特征路径长度和全局效率的全局指标,不对称的方向性相反(向左与向右)(所有 p < 0 : 05)。对于局部图形度量,男性扣带回-顶上回的节点效率向右不对称性大于女性,女性颞极的度中心性向左不对称性大于男性,直肠回的度中心性在女性(向右)和男性(向左)的半球间不对称性方向相反(所有 p < 0:05)。结论。由于皮质厚度分布与其他大脑区域的相似性,男性和女性的扣带回、顶上回、颞极和直肠回的半球间不对称模式不同。因此,在未来的大脑形态和大脑结构协方差网络研究中,必须考虑性别与半球相互作用的可能影响。
在本文中,我们描述了巴西联邦税务特别秘书处 (RFB) 2019 年的人工智能计划。RFB 涵盖巴西的海关部门和国税局,这两个领域都有人工智能计划。其中之一是全国范围内成熟的人工智能,其核心技术由 RFB 创建和开发:通过机器学习的海关选择系统 (Sisam)。在海关领域,我们还有其他正在生产的人工智能,如 Aniita 系统中的专家系统和 Iris 人脸识别系统。其他一些计划已部分实施、处于测试或开发后期。海关和国税局都有此类计划。越来越多的计划正处于起步阶段。
摘要 — 开发基于运动相关皮层电位 (MRCP) 的脑机接口 (BMI) 的一个重要挑战是在现实环境中准确解码用户意图。然而,与其他 BMI 范例相比,由于内源性信号特性,该性能仍然不足以进行实时解码。本研究旨在从预处理技术(即频谱滤波)的角度提高 MRCP 解码性能。据我们所知,现有的 MRCP 研究对所有受试者都使用了具有固定频率带宽的频谱滤波器。因此,我们提出了一种基于受试者的分段频谱滤波 (SSSF) 方法,该方法考虑了受试者在两个不同时间截面的个人 MRCP 特征。在本研究中,MRCP 数据是在受试者进行自我启动步行的动力外骨骼环境下获取的。我们使用实验数据和公共数据集 (BNCI Horizon 2020) 对我们的方法进行了评估。使用 SSSF 的解码性能为 0.86 (± 0.09),在公共数据集上的性能为 0.73 (± 0.06),适用于所有受试者。实验结果显示,与之前方法在两个数据集上使用的固定频带相比,该方法具有统计学上显著的增强 (p < 0.01)。此外,我们还通过伪在线分析展示了成功的解码结果。因此,我们证明了所提出的 SSSF 方法可以比传统方法包含更多有意义的 MRCP 信息。
例外情况 如果孩子出生在国外,其母亲是合法永久居民,或者美国国民,且孩子是在母亲临时出国访问期间出生的,则合法永久居民可以登机。但是,孩子必须在出生后两年内申请进入美国,并且孩子出生后,申请重新以永久居民身份入境的父母必须陪同孩子首次返回美国。如果孩子的父母在国外出生,且其父母在获得移民签证后首次以移民身份入境前出生,只要孩子有护照和出生证明,则孩子可以登机。