出版商:哥本哈根全球生物多样性信息机构 http://www.gbif.org 版权所有 © 2006 加州大学董事会。保留所有权利。本书中的信息代表作者的专业意见,并不一定代表出版商或加州大学董事会的观点。尽管作者和出版商已尝试使本书尽可能准确和全面,但此处包含的信息是“按原样”提供的,并且不对其准确性或完整性提供任何保证。作者、出版商和加州大学董事会对任何个人或实体因使用本书中提供的信息而造成的任何损失或损害不承担任何责任。地理参考最佳实践指南包括索引 ISBN:87-92020-00-3 推荐引用:Chapman,AD 和 J. Wieczorek(编辑)。2006 年。地理参考最佳实践指南。哥本哈根:全球生物多样性信息机构。编辑:Arthur D. Chapman 和 John Wieczorek 撰稿人:J.Wieczorek、R.Guralnick、A.Chapman、C.Frazier、N.Rios、R.Beaman、Q.Guo。
摘要。我们定义并解释了用于电气和磁刺激的现场建模的准近似(QSA)。神经调节分析管道包括离散阶段,当通过给定的刺激剂量计算在组织中产生的电场和磁场时,QSA专门应用。QSA简化了建模方程,以支持可拖动的分析,增强的理解和计算效率。QSA在神经调节中的应用是基于四个基本假设:(A1)无波传播或在组织中的自我诱导,(A2)线性组织特性,(A3)纯电阻性组织和(A4)非分散性组织。由于这些假设,每个组织都被分配一个固定的电导率,并且为磁场的空间分布求解了简化的方程(例如,拉普拉斯方程),该场分布与田间的时间波形分开。认识到电组织特性可能更为复杂,我们解释了如何并行或迭代管道嵌入QSA以模型频率依赖性或电导率的非线性。我们调查了QSA在特定应用中的历史和有效性,例如微刺激,深脑刺激,脊髓刺激,经颅电刺激和经颅磁刺激。在使用QSA模型或测试其极限时,神经调节中QSA的精确定义和解释对于严格至关重要。
摘要CIBSE TM54最近进行了修订,并涵盖了评估建筑物运营能源使用的最佳实践方法。tm54是一个指导文档,可在设计和施工过程的每个阶段以及在被占领阶段的每个阶段进行性能评估,以确保长期运营绩效与设计意图保持一致。TM54中的主要绩效评估原理是逐步建模方法和方案测试,以提高设计建议计算的鲁棒性。此技术备忘录的最新版本为建模方法带来了更新的视角,包括详细的供暖,通风和空调(HVAC)建模和仿真。还对风险,目标设置,方案测试和灵敏度分析进行了更详细的指导。一种案例研究方法用于探索和证明TM54中描述的一些重要方面。TM54建议根据其规模和复杂性遵循的三种建模方法(又称实现路线):使用准稳态的状态工具;使用模板HVAC系统的动态仿真;以及具有详细HVAC系统建模的动态仿真。作为三个系列的一部分,该案例研究提供了第一个实现路线的应用:使用准稳态状态工具进行建模。实用应用:此案例研究提供了有关进行CIBSE TM54建模和投影设计阶段建筑绩效的详细指南。该研究涵盖了如何通过准稳态建模工具对如何应用TM54的解释和明确说明。
量子误差缓解技术可以降低当前量子硬件上的噪声,而无需容错量子误差校正。例如,准概率方法使用有噪声的量子计算机模拟无噪声量子计算机,但前提是仅产生可观测量的正确预期值。这种误差缓解技术的成本表现为采样开销,其随着校正门的数量呈指数增长。在这项工作中,我们提出了一种基于数学优化的算法,旨在以噪声感知的方式选择准概率分解。与现有方法相比,这直接导致采样开销的基础显著降低。新算法的一个关键要素是一种稳健的准概率方法,它允许通过半有限规划在近似误差和采样开销之间进行权衡。
很久以前就强调了自旋爆发对SR 2 RUO 4物理学的重要性[1]。该材料接近旋转密度波不稳定性和杂质的小浓度触发排序[2,3]。Sidis等人开创的非弹性中子散射(INS)实验。 [1]并在多年来进行了修复[4-10]表明,磁反应本质上是:(i)与均匀敏感性的均匀敏感贡献相关的弱动量贡献,与频带值相比,均匀敏感性的增强因子(一致)均匀敏感性的增强因子,与频带值相比[11,12])和(ii)evection [11,12])和(ii)(ii)/(ii)(ii)quemmentrate qummentrate quntimemensurate quntiment qumensurate quntiment 3,0。 3,0)[13]靠近旋转密度波(SDW)不稳定性[10]。 使用密度函数理论(DFT)和随机相近似(RPA)预测了Q SDW处的峰值。 但是,RPA并未解释宽结构,它预测在反铁磁X点Q x =(0。)处的响应 5,0。 5,0)高于 - 点响应q =(0,0,0),与实验相矛盾[10]。 最近,已经意识到,该材料中强相关性的起源可能与长波长磁相关性相关,而是与hund的耦合驱动的局部相关性[15,16]。 在此图片之后获得了SR 2 RUO 4的广泛物理特性的成功描述,并由定量的动态均值结构理论(DMFT)计算支持。Sidis等人开创的非弹性中子散射(INS)实验。[1]并在多年来进行了修复[4-10]表明,磁反应本质上是:(i)与均匀敏感性的均匀敏感贡献相关的弱动量贡献,与频带值相比,均匀敏感性的增强因子(一致)均匀敏感性的增强因子,与频带值相比[11,12])和(ii)evection [11,12])和(ii)(ii)/(ii)(ii)quemmentrate qummentrate quntimemensurate quntiment qumensurate quntiment 3,0。 3,0)[13]靠近旋转密度波(SDW)不稳定性[10]。 使用密度函数理论(DFT)和随机相近似(RPA)预测了Q SDW处的峰值。 但是,RPA并未解释宽结构,它预测在反铁磁X点Q x =(0。)处的响应 5,0。 5,0)高于 - 点响应q =(0,0,0),与实验相矛盾[10]。 最近,已经意识到,该材料中强相关性的起源可能与长波长磁相关性相关,而是与hund的耦合驱动的局部相关性[15,16]。 在此图片之后获得了SR 2 RUO 4的广泛物理特性的成功描述,并由定量的动态均值结构理论(DMFT)计算支持。3,0。3,0)[13]靠近旋转密度波(SDW)不稳定性[10]。使用密度函数理论(DFT)和随机相近似(RPA)预测了Q SDW处的峰值。但是,RPA并未解释宽结构,它预测在反铁磁X点Q x =(0。5,0。5,0)高于 - 点响应q =(0,0,0),与实验相矛盾[10]。最近,已经意识到,该材料中强相关性的起源可能与长波长磁相关性相关,而是与hund的耦合驱动的局部相关性[15,16]。在此图片之后获得了SR 2 RUO 4的广泛物理特性的成功描述,并由定量的动态均值结构理论(DMFT)计算支持。This includes the large mass enhancements of quasi- particles observed in de Haas–van Alphen experiments [ 17 ] and angle-resolved photoemission spectroscopy [ 18 ] as well as quasiparticle weights and lifetimes [ 15 ], nuclear magnetic resonance [ 15 ], optical conductivity [ 19 , 20 ], thermopower
视觉诱发电位(VEP)对周期性刺激通常用于大脑计算机界面中的有利特性,例如高目标识别精度,较小的训练时间和较低的目标干扰。传统的周期性刺激会导致由于连续和高对比度刺激而导致主观的视觉疲劳。在这项研究中,我们将准周期和混乱的复杂刺激与常见的周期性刺激进行了比较,以与基于VEP的大脑计算机界面(BCIS)一起使用。规范相关分析(CCA)和相干方法用于评估三个刺激组的性能。通过视觉模拟量表(VAS)评估了由提出的刺激引起的主观疲劳。使用M2模板方法使用CCA,与Quasi-periodic(M = 78.1,SE = 2.6,P = 0.008)和周期性(M = 64.3,SE = 1.9,SE = 1.9,P = 0.0001)相比,混乱刺激的目标识别精度最高(M = 86.8,SE = 1.8)。对疲劳率的评估表明,与准周期性(p = 0.001)和周期性(p = 0.0001)刺激组相比,混乱刺激引起的疲劳较少。另外,与周期性刺激相比,准周期性刺激导致疲劳率较低(p = 0.011)。我们得出的结论是,与具有CCA的其他两个刺激组相比,混沌组的靶标识别结果更好。此外,与周期性和准周期性刺激相比,混乱的刺激导致主观视觉疲劳较少,并且可以适合设计新的舒适的基于VEP的BCIS。
残骸重建和一般紧固件装配过程。在一项关于航空工业点云配准的研究中,孙等[6,7]利用三维点云和测量技术开发了一套拼接飞机残骸的系统。结果表明,其粗配准精度为0.6毫米,可接受的配准精度为0.2毫米。王等[8]提出了一种用于飞机点云配准的通用密度不变框架。结果表明,与其他研究[9-11]相比,他们的方法具有更好的精度(0.6毫米——1.0毫米),以均方根误差(RMSE)评估。虽然精度有所提高,但所提出的方法适用于整个扫描飞机,而不是特定的部件。徐等[12]提出了一种紧固件装配的配准方法,其中利用局部几何特征和迭代最近点(ICP)算法。该配准方法用于扫描数据和 CAD 模型之间。结果表明,与单独使用 ICP 算法相比,所提出的方法具有更好的效率。但是,所提出的注册方法的不确定性并未披露。
院系课程要求 核心课程 一个学期的本科有机化学(CHM 301 或 CHM 302 或 CHM 304) 一个学期的本科无机化学(CHM 411 或 CHM 412) 一个学期的本科物理化学(CHM 305 或 CHM 306 或 CHM 406) 一个学期的核心实验室(CHM 371 或 MSE 302 或 PHY 312 或 CBE 346) 同源课程 另外四门院系课程或同源院系的课程。课程必须是高级课程(有先修课程)且化学成分较多。MAT/PHY(200+)、CHM/MOL/MAE/CBE/GEO(300+)课程可视为同源课程。由于每年开设的课程不尽相同,因此批准名单是动态的。请咨询 DUS 以确认课程资格。
本综述的主题是机器人中的几何配准。配准算法将数据集关联到一个公共坐标系中。它们已广泛应用于物体重建、检查、医疗应用和移动机器人定位。我们专注于需要配准点云的移动机器人应用。虽然这些算法的基本原理很简单,但已经针对许多不同的应用提出了许多变体。在这篇综述中,我们从历史的角度介绍了配准问题,并表明可以根据一些元素来组织和区分大量的解决方案。因此,我们提出了几何配准的形式化,并将文献中提出的算法投射到该框架中。最后,我们回顾了该框架在移动机器人中的一些应用,这些应用涵盖了不同类型的平台、环境和任务。这些示例使我们能够研究每个用例的具体要求以及导致配准实施的必要配置选择。最终,本评论的目的是为几何配准配置的选择提供指导。
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一,也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样,偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事,文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理,各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法,可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限,以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后,给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果,以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用,还给出了集中式跟踪场景的模拟结果,其中本地传感器发送所有测量值(而不是 AMR 或本地轨道)。