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Schindler 1000电梯 - 简单，可靠和紧凑
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个性化治疗效果估计的可靠机器学习
•有条件的平均值（C A TE）•条件分位数（C Q TE）•有条件的超品质（C SQ TE），也称为条件性值 - at-at-strisk（CVAR）•F-strisk firf-strivergence（C FR TE）
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CheFEM 3：聚合物及其复合材料的可靠化学暴露分析
CheFEM 3 由 Composite Analytica 开发，是一款先进的软件工具，专为高级热机械分析而设计，重点关注聚合物基复合材料。CheFEM 3 具有先进的化学物理模拟功能和经过校准的热机械建模，为分析化学暴露场景、预测使用寿命和优化设备运营支出提供了一个可靠的平台。本文概述了 CheFEM 3，重点介绍了它能够减少大量暴露实验的需求，从而降低成本和环境影响。利用经过校准的三次状态方程和有限元方法，该软件可以准确预测关键材料特性，例如渗透性、耐化学性和机械响应。CheFEM 3 可作为独立应用程序运行，并与 Abaqus、Ansys 和 SolidWorks 等其他 FEM 软件包集成，在工作流程管理方面提供无与伦比的灵活性。 CheFEM 3 将成为严重依赖复合材料的行业的重要工具，为耐用、高性能结构的设计和维护提供强有力的解决方案。
利用可靠网络量子通信的编码理论
量子通道受物理资源的限制，使用了几个中继器来建立遥远主机节点之间的连接。每个主机节点具有处理通用量子信息的能力，而中继器节点专门从事特定的量子功能。此外，假定每个节点中都存在可靠的量子记忆，从而确保了通信任务的量子资源的可用性。我们假设网络中任何两个节点之间的双向经典通信都是可行的。这意味着每个节点都可以使用诸如ClassInts Internet之类的频道将经典位传输到任何其他节点。此外，通过卫星进行量子通信也是连接两个遥远量子网络的可行手段。量子互联网涉及两种类型的量子通信：量子信息的传输和经典信息的量子辅助通信。量子消息的传输是一个基本方面，它超出了传统互联网的功能，实现了各种高级任务。但是，在某些情况下，量子互联网需要进行高速经典交流。在本文中，我们讨论了如何可靠地实施这两种类型的量子通信。量子信息是使用精致的量子状态进行编码和处理的，这些量子状态极易受到影响。我们想通过有损量子陈列物使用此类量子状态传输量子信息。此外，局部量子操作容易受到瑕疵的影响。这些进步尽管如此，我们希望进行可靠的量子通信。为了应对这些挑战，广泛的研究集中在通过量子误差校正代码[2]上。本文旨在回顾编码理论的概念，并阐明如何实施容忍性量子互联网[3]。可以将量子性传送，包括量子传送，超密集的编码和纠缠交换，包括量子误差校正技术，并将在以下说明中进行解释。具体来说，我们专注于基于传送的误差校正的利用。此外，我们还要汇总和分析不同的量子代码，以实现基于可靠的远程量子通信。有效的稀疏量子量子代码，尤其是当可访问非局部QUBIT连接性时，有可能以高度的速率进行EPR对。
无线传感器网络可靠监测城市空气质量
摘要 本文介绍了一种支持物联网的低成本无线传感器网络，该网络采用新开发的可靠方案来提高郊区空气质量监测的可靠性。该系统具有用于路由器通信的传感单元，通过动态保护节省能源。基于可靠性函数和平均故障时间，使用连续时间马尔可夫链模型来分析监测性能。结果表明，所提出的可靠监测网络在能耗和数据保证方面具有高可用性，在郊区空气质量监测的至少 72 小时运行期间，存活概率超过 80%。在 6 个月内研究的细颗粒浓度分布表明，所开发的系统与基准监测站具有高度相关性，PM2.5 和 PM10 的皮尔逊系数分别为 0.903 和 0.817，因此是可行的。对与两起极端事件（一次是丛林大火，另一次是疫情封锁）相关的性能评估进行了统计分析。结果表明，用于城市空气质量无线监测的共置可靠低成本传感器网络的可靠性和准确性有所提高。
超可靠低延迟通信 - 5G Americas
2017 年出版的《5G 低延迟应用的商业案例和技术分析》很好地描述了一些基于 5G 低延迟功能的关键垂直市场的市场规模。2 数字医疗垂直市场预计将达到 430 亿英镑的全球市场规模，与 2014 年相比几乎翻了一番。全球汽车垂直市场或联网汽车市场在驾驶辅助、基本安全技术和自动驾驶方面提供了新的应用，预计到 2019 年将达到 1042 亿英镑，并将继续以 35% 的复合年增长率增长。3 增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的全球市场预计将达到 1185 亿英镑；低延迟功能对这些应用至关重要。4 AR 和 VR 领域 5 是增长最快的领域之一，人们普遍预计它们将推动可穿戴设备行业的发展。重要的是，制造业垂直领域的 ICT 部门，基于
实地测量的树高是否如人们所想的那样可靠
由于有效采样困难，不同来源的树高观测值的定量比较很少。本研究调查了通过常规现场清查、机载激光扫描 (ALS) 和地面激光扫描 (TLS) 获得的树高观测值的可靠性和稳健性。进行了一项精心设计的无损实验，其中包括斯堪的纳维亚北方森林 18 个样地 (32 m × 32 m) 中的 1174 棵树。ALS 数据的点密度约为 450 点/平方米。TLS 数据是通过从样地中心和四个象限方向进行多次扫描获得的。ALS 和 TLS 数据都代表了最前沿的点云产品。借助现有的树木图，从 ALS 和 TLS 点云中手动测量树高。因此，评估结果揭示了应用激光扫描 (LS) 数据的容量，同时排除了单株树检测等数据处理方法的影响。通过对 ALS、TLS 和基于现场的树高进行交叉比较，评估了不同树高源的可靠性和稳健性。与 ALS 和 TLS 相比，现场测量对林分复杂性、树冠等级和树种更敏感。总体而言，现场测量倾向于高估高大树木的高度，尤其是共显性树冠等级的高大树木。在密集的林分中，中等和抑制树冠等级的小树的现场测量高度也存在很大的不确定性。基于 ALS 的树高估计在所有林分条件下都是稳健的。树越高，基于 ALS 的树高越可靠。由于难以识别树梢，基于 ALS 的树高的最大不确定性来自中等冠级的树木。使用 TLS 时，可以预期低于 15-20 米高的树木的可靠树高，具体取决于林分的复杂性。LS 系统的优势在于数据几何精度的稳健性。LS 技术在测量单个树木高度方面面临的最大挑战在于遮挡效应，这导致 ALS 数据中遗漏了中等和抑制冠级的树木，TLS 数据中高大树木的树冠不完整。
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