摘要。我们描述了一个贝叶斯控制器的贝叶斯控制器,这是控制理论中众所周知的基准。卡车孔系统的特征是其非线性和不足的性质,我们通过(1)假设控制器缺乏传感器噪声方差的知识,并且(2)在控制信号上施加界限。传统的控制算法通常难以适应不确定性和约束。然而,贝叶斯框架,尤其是专用推理框架,可以顺利地适应这些复杂性。在拟议的控制器中,整个计算过程由在线贝叶斯推理组成。通过工具箱简化了此过程,以在因子图中快速传递基于消息传递的推断。我们描述了在因子图中传递消息的机制,解决了诸如非线性因素,有限控制和实时参数跟踪之类的挑战。本文的主要目的是证明,随着主动推理框架的发展和自动推理工具箱的效率,贝叶斯控制成为应用程序工程师的吸引人选择。
本文致力于开发一个数值模型,用于对具有施加运动的二维 (2D) 和轴对称物体进行水冲击。这项工作是实施用于分析飞机迫降的 2D+t 程序的第一步。在假设流体为无粘性和不可压缩流体的情况下研究该问题,该流体由具有自由表面完全非线性边界条件的势流模型建模。通过边界元法对具有自由表面的非稳定边界值问题进行数值求解,并与简化的有限元法相结合以描述射流的最薄部分。这项研究旨在描述进入和退出阶段。开发了特定的数值解来解决退出阶段并提高模型的稳定性。结果以自由表面形状、压力分布和作用于撞击体的流体动力载荷的形式呈现。该模型用于研究 2D 楔形体和轴对称锥体的进水和出水,文献中提供了相关数值或实验结果。数值研究表明,所提出的模型可以准确模拟进入和退出阶段。对于退出阶段,结果表明,所提出的模型是完全非线性的,与简化(分析)方法相比,它可以更好地预测负载和浸湿面积。重力的影响通常被忽略
Acq O&M - 收购相关运营与维护 ACAT - 收购类别 ADM - 收购决策备忘录 APB - 收购计划基准 APPN - 拨款 APUC - 平均采购单位成本 $B - 十亿美元 BA - 预算授权/预算活动 Blk - 区块 BY - 基准年 CAPE - 成本评估与计划评估 CARD - 成本分析要求说明 CDD - 能力开发文件 CLIN - 合同项目编号 CPD - 能力生产文件 CY - 日历年 DAB - 国防收购委员会 DAE - 国防收购执行官 DAMIR - 国防收购管理信息检索 DoD - 国防部 DSN - 国防交换网络 EMD - 工程与制造开发 EVM - 挣值管理 FOC - 全面作战能力 FMS - 对外军售 FRP - 全速率生产 FY - 财政年度 FYDP - 未来年份国防计划 ICE - 独立成本估算 IOC - 初始作战能力Inc - 增量 JROC - 联合需求监督委员会 $K - 数千美元 KPP - 关键性能参数 LRIP - 低速率初始生产 $M - 数百万美元 MDA - 里程碑决策机构 MDAP - 主要国防采购计划 MILCON - 军事建设 N/A - 不适用 O&M - 运营与维护 ORD - 运营需求文件 OSD - 国防部长办公室 O&S - 运营与支持 PAUC - 项目采购单位成本
• GCS 监控器中的工程学科用于确保安全性和数据质量 • 定性地观察与飞行前模拟预测之间的差异 • 对闭环稳定性和振动阻尼进行实时评估 • 观察执行器速率限制和饱和度,这些因素会有效地打开环路并导致失控 • 监控由执行器死区引起的极限环振荡 (LCO),将其作为不稳定性的指标 • 飞行后数据分析
要处理样品,有必要填写数字样本表模板。“ ngs - 示例表”模板可在我们的主页上找到:www.medizin.uni-muenster.de/cf-genomik/将其发送到coregenomik@uni-muenster.de,并引用您的报价。和此形式。
摘要这项研究调查了机器学习技术在检测油棕叶中疾病的应用,并利用来自Tanah Laut地区种植园的1,119张图像的数据集。数据集包含488例患病和631个健康的叶片样品,这些样品经过精心裁剪以隔离叶片区域,并在域专家的帮助下标记。用于特征提取,同时考虑了实验室和RGB颜色空间,以及Haralick纹理特征,每个像素总共有11个功能。采用了尺寸和选择相关特征,应用主成分分析(PCA)和随机森林方法。随后使用支持向量机(SVM)进行叶片健康状况的分类,并使用准确性,精度,召回和F1得分指标评估模型性能,这些均来自混淆矩阵。研究发现,PCA和随机森林显着提高了模型性能,从而提高了区分健康和患病叶片的能力。这些发现为在油棕种植园中开发自动疾病检测系统的发展提供了宝贵的见解,并在精确农业中使用了潜在的应用。此外,结果提出了进一步研究植物疾病诊断的途径,强调了先进的机器学习技术在增强作物管理和支持可持续农业实践中的作用。
一位名叫 HM 的著名患者让海马体的重要性得到了深刻的体现。作为癫痫手术的一部分,医生切除了他大部分的内侧颞叶。自 1953 年那次手术以来,他没有形成任何新的记忆。他能记得童年和手术前的一切,他仍然有工作记忆和形成程序记忆的能力。你可以和他进行正常、清晰的对话,但如果你离开房间片刻,当你回来时,他不会记得你或对话。他完全失去了形成陈述性记忆的能力。
结果:数据库包括73342个条形码,分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱(物种代理)。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半,而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家,哥斯达黎加,加拿大,南非,德国和西班牙,尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系,但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度,因为一个国家添加了更多的物种多样性,并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而,在物种层面,即使在最激烈的采样国家中,库存仍然不完整,并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
马铃薯叶疾病主要有两类;早期疫病和晚疫病疾病。这种疾病在某些天气模式中可能更普遍,并且对马铃薯作物产生灾难性影响。总结,温暖,潮湿的天气,经常降雨或大量露水,15°C至20°C之间的温度以及缺乏阳光的天气条件是可能导致马铃薯晚枯萎病的天气条件。较干燥的天气条件有利于早期疫病,与后期的疫病不同。温暖而干燥的天气,缺乏降雨或灌溉,21°C至29°C之间的温度以及早晨的高湿度是可能导致马铃薯早期枯萎病的天气状况。修改的数据集用于受气候影响的预测,使用随机森林模型的测试精度为97%。对实验结果的分析表明,基于天气数据框架的建议的马铃薯叶疾病预测优于框架的结果。