摘要 - 构建语义3D地图对于搜索官方,仓库,商店和房屋感兴趣的对象很有价值。我们提出了一个映射系统,该系统会逐步构建一种语言包裹的高斯splat(腿):详细的3D场景表示形式,该表示同时编码外观和语义是在统一的表示中。腿在网上训练,因为机器人遍历其环境,以便可以定位开放式对象查询。我们在4个房间场景上评估了腿部,在该场景中我们查询场景中的物体,以评估腿如何捕获语义含义。我们将腿与LERF [1]进行了比较,并发现尽管两个系统都具有可比的对象查询率,但腿的训练速度比LERF快3.5倍。结果表明,多相机设置和增量捆绑捆绑调节可以提高受约束的机器人轨迹的视觉重建质量,并建议腿可以定位开放式播放器和长尾对象查询,其精度高达66%。请参阅项目网站:berkeleyautomation.github.io/legs
以动量守恒为起点,推导出一个多相机械能量平衡方程,该方程考虑了移动控制体积内存在的多个材料相和界面。该平衡应用于固定在三相接触线上的控制体积,该接触线在粗糙且化学均匀且惰性的固体表面上连续前进。使用控制体积内材料行为的半定量模型,进行数量级分析以忽略不重要的项,根据三相接触线周围发生的界面动力学知识,生成一个预测接触角滞后的方程。结果表明,三相接触线“粘滑”运动期间发生的粘性能量耗散是粗糙表面接触角滞后的原因,可以通过中间平衡界面状态的变化来计算。该平衡适用于 Wenzel、Cassie–Baxter 和 Fakir(超疏水)润湿状态,表明对于 Fakir 情况,在界面前进和后退过程中都会发生显著的耗散,并将这些耗散与“粘滑”事件周围发生的界面面积变化联系起来。
摘要 - N路径交通的电容网络提供了一种实用的解决方案,以实施高度追求的高Q过滤应用程序,其中由于其显着的足迹和低Q因子而无法使用集团电感器。最近,还揭示了N-PATH网络还可以表现出其他有趣的功能,例如非偏置相移和超宽带真实的时间延迟,为各种互惠和非互动设备的微型化提供了途径。这些网络的分析处理仍然具有挑战性,因为它们的操作涉及时代调制产生的频率混合。在本文中,我们提出了一种基于扰动理论的N-PATH网络分析的高度准确的频域方法。我们的方法通过数学上的简单得多,与最先进的多相分析相比,但提供了与数值模拟基本上没有区别的结果,同时为N-Path滤波器运行提供了物理见解。我们为高Q运行方案提供了解决方案,并获得了简单的封闭形式分析表达式,以实现术语传递函数,散射参数和基带阻抗。
材料和制造技术 - 小型特殊车辆制造商的自我评估标准化(主要研究人员) - 车辆检查和诊断的标准化(主要研究者) - 铝制模具量压力的剩余压力和变形分析(首主研究者) - 主要密封型材料的反应型(主要密封)的反应型(原理)型号的反应型 - 原理设计 - 原理设计型高温设计,以下高温设计,以下高温设计,以下高度固定型号。 (主要顾问) - 多相辅助过程(MPSP)新闻钢灌木丛(首席研究员) - 对压电智能结构(助理研究者)的微力学和失败研究 - 残留应力的实验表征(助理研究者)(助理研究者) - 助理研究员(助理研究人员)核能(助理)的骨折分析(助理)型核压(助理)型核能(助理)型(助理)<核型(助理)<核能(助理)<练习>核疗法>
诸如 COVID-19 之类的传染病的传播取决于病原体与流体相之间复杂的流体动力学相互作用,包括单个液滴和多相云。了解这些相互作用对于预测和控制疾病传播至关重要。这适用于人类和动物的呼气,例如咳嗽和打喷嚏,以及在各种室内和室外环境中产生微米级液滴的破裂气泡。通过探索这方面的案例研究,本研究考察了疾病传播中流体动力学的新兴领域,重点关注多相流、界面流、湍流、病原体、人流、气溶胶传播、通风和呼吸微环境。这些结果表明,增加通风率和局部通风方法可以有效降低个体之间直接呼吸空间中含有 SARS-CoV-2 的气溶胶浓度。在置换通风的房间中,无论是否有测试对象,中性和不稳定条件都能更有效地从空气中去除吸入的含有 SARS-CoV-2 的气溶胶。然而,稳定的环境可能会增加居住在密闭空间中的个人感染风险。因此,本研究的结果可为控制空气传播感染提供实用指导。
3 Applying Machine Learning and swarm optimisation Techniques for Real-Time Decision Making in Supply Chain Management 6 An Efficient and Cost Effective Approach for Smart Pharmaceutical Cold Chain Logistics using Internet of Things 7 An advanced vision transformer technique for skin cancer identification 10 ResCrabNet: A Deep Transfer Learning Approach for Improved Crab Species Classification with Explainable AI 11 DenseCucumberNet: An Enhanced Model for Interpretable Detection of Cucumber Diseases 19 Performance Analysis of Dual带有可调节绕组集的定子多相杯笼式转子感应电动机22预测使用机器学习的太阳能潜力和家庭消费和家庭学习和物联网23深度学习方法,以优化可再生能源产生和消耗预测24智能网格中的可再生能源产生和消耗预测24深度学习的太阳能跟踪系统,用于最大程度地发电效率29掩盖的狂潮34在三角形不规则,刚性和初始应力的影响下,各向异性层12:00 pm
环氧复合材料填充了不同量的橡胶颗粒和无骨料的纳米颗粒,以检查多相颗粒对复合材料机械性能的协同作用。在这项工作中,使用ABAQUS中的扩展有限元方法模拟裂纹传播(生长),并将位移,压力和裂纹传播的结果与实验结果进行比较。这项研究的主要目的是评估有限元方法的性能,预测结果所需的要素的数量以及扩展有限元方法预测裂纹传播行为的能力。本研究研究了裂纹传播位移和计算网格独立性中所需的元素数量,还比较了Abaqus中2D中纳米颗粒增强的环氧聚合物获得的数值和实验结果。颗粒分离和裂纹繁殖,在拉伸模拟过程中吸收能量,可以在表面硬化和增强中起关键作用。该模拟证实了纳米复合界面的弱化和加强机制,并证明了扩展有限元方法是模拟纳米复合材料的机械行为的有效方法。关键字:CACK传播; XFEM;强化;环氧树脂;纳米复合
摘要增强现实(AR)已成为各个医学领域的宣传技术。1 2在大脑动脉畸形(BAVM)手术的背景下,AR提供了增强手术可视化并改善程序性准确性的潜力。3 4 5 6本报告旨在探索在神经外科混合动力室中AR引导的BAVMS切除BAVMS中IV对比度注射(IV-DSA)的数字减法血管造影(DSA)的应用。基于IV-DSA的AR指导手术的工作流程是切除BAVM的四个主要组成部分:(1)通过i-Flow量身定制或多相扫描(德国西门子)获取源图像; (2)使用SmartBrush软件(Brainlab,Westchester,Illinois,USA)在工作站中标记目标; (3)使用Brainlab曲线导航系统; (4)使用Zeiss Kinevo(AG,德国)合并微观AR融合。在视频1中,我们显示了整个工作流程,并在混合动力手术室中介绍了I-Flow量身定制的IV-DSA数据采集。总而言之,基于IV-DSA的增强现实是BAVM手术的创新技术。
最近,有研究表明,在非中心相对论重离子碰撞中,椭圆流 v 2 在有限快速度下会分裂,这是由于全局涡度所致。在本研究中,我们发现有限快速度下椭圆流的这种左右(即在撞击参数轴的两侧)分裂是由于非零定向流 v 1 所致,其分裂幅度 ≈ 8 v 1 (1 − 3 v 2 ) / (3 π )。我们还使用多相传输模型(该模型自动包含涡度场和流动波动)来确认 v 2 分裂。此外,我们发现,对于相对于一阶或二阶事件平面测量的原始 v 2 和 v 1(即在应用事件平面解析之前),v 2 分裂的分析预期都成立。由于 v 2 分裂主要是由 v 1 驱动的,因此它在零横向动量( p T )时消失,而且它的大小和符号可能对 p T 、中心性、碰撞能量和强子种类具有非平凡的依赖性。
服务过程中工程材料的突然损害始终是一个挑战,材料科学家已经提出了许多努力,以解决此问题。这激发了各种合金的设计,例如不锈钢,变形和隔离的钢,亚稳态Ti合金,并最近开发了高熵合金(HEA)。从单相到多相HEAS的连续不断发展的旅程表现出了出色的工作性能,这是金属系统中改善抗衰竭性所必需的。与此相一致,最近开发的变换高熵合金(T-Heas)在常规处理,严重变形和激光辅助的3D印花后,在提高的损伤耐受性(σUTS〜1.2 GPA和延性〜20%)方面表现出有趣的结果。这些结果归因于由于缺陷附近转化诱导的可塑性(TRIP)效应,应力浓度区域内的局部WH活性。结果,这些T-HEAS中存在的缺陷是通过显示出明显的转化诱导裂纹延迟(TRICR)效应来延迟损害的位点,从而提高了服务过程中的故障阻力。