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鳗鱼装：封闭的行星蛇机器人模拟器...
eels-darts是一种模拟器，旨在用于自治的自由开发和分析，以用于太空探索的蛇形机器人。介绍了鳗鱼点模拟器设计的详细描述。这包括用于建模各种不同的蛇机器人配置的多功能多体动力学表示以及用于描述螺丝冰相互作用的各向异性摩擦模型。讨论了其他模拟组件，例如图形，可进口地形，关节控制器和感知。讨论了用于设置和运行模拟的方法，包括如何使用ROS模拟蛇机器人的自主堆栈关闭命令和信息循环。描述了多种用例，以说明如何在整个项目的生命周期中使用模拟来帮助和告知机器人设计，自主性开发和现场测试用途。对螺丝冰接触模型进行了验证分析。最后，讨论了最近对加拿大Athabasca冰川进行现场测试期间的模拟使用概述。
混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
构建深度封闭的环形 - 盖特 - 孔 - 全球...
在作者提交的摘要中包含的信息之后，SPE/IADC计划委员会选择了本文进行演讲。该论文的内容尚未经过石油工程师协会或国际钻探承包商协会的审查，并且作者需要进行更正。材料不一定反映石油工程师协会或国际钻探承包商，其官员或成员的任何立场。电子复制，分发或存储本文的任何部分。允许在印刷中复制的权限仅限于不超过300个单词的摘要；插图可能不会复制。摘要必须包含对SPE/IADC版权的明显确认。
金属外壳封闭的拜尔-阿尔珀特电离计的长期稳定性
电离真空计被校准实验室用作二级标准，并被用作计量实验室之间比对的传递标准。对于这些应用来说，定量测量仪表稳定性与仪表校准因子的关系至关重要。我们报告了热丝金属外壳封闭电离计的长期校准稳定性，该报告基于对 15 年内九个仪表的重复校准的分析。研究中涉及的所有仪表均为同一类型：Bayard-Alpert 型电离计，采用全金属结构，热丝、网格和收集器周围有一体式金属外壳。所有仪表均在美国国家标准与技术研究所 (NIST) 使用 NIST 高真空标准反复校准，但归 NIST 以外的组织所有。校准后，仪表从高真空标准中取出，运回仪表所有者，并在稍后（超过 1 年）返回 NIST 进行重新校准。仪表稳定性是使用基于 NIST 测量的所有校准因子的合并标准偏差（单个仪表标准偏差的加权均方根平均值）来确定的，并用于定义与长期稳定性 u LTS 相关的相对不确定度分量。我们确定，对于以 4 mA 发射电流运行的仪表，u LTS = 1.9%（k = 1），对于以 0.1 mA 发射电流运行的仪表，u LTS = 2.8%（k = 1）。[http://dx.doi.org/10.1116/1.4750482]
封闭的管状机械超材料作为轻质负荷结构和能量吸收器
周期性的桁架晶体材料，尤其是当与当前的添加剂制造技术结合使用时，引起了轻质材料工程的关注。作为基本立方桁架家族的成员，简单的桁架晶格沿主要方向具有最高的良好和强度，并且在承载载荷机械超材料中起着重要作用。高的各向异性机械性能和对屈曲载荷和剪切负荷的低阻力限制了其在能量吸收中的使用。在这里，我们提出了一类简单的封闭管晶格，具有有限的负载方向依赖性以及高机械性能和不规则的稳定后产物后反应。通过在微观上直接激光写作使其复杂结构的制造成为可能。实验和模拟表明，无论负载方向如何，弹性模量和简单封闭管状晶格的屈服强度都比简单立方体晶格的晶格明显大。在0.1的相对密度下，与桁架晶格相比，闭合的管状晶格可以分别吸收沿方向[100]和[110]的能量的4.45倍和6.14倍。平均标准化的Young的模量和屈服强度分别比最杰出的壳质超材料的质量大28％和53％。如此出色的机械性能使其成为用于承载和吸收能量的应用的潜在候选者。
镰状细胞疾病（SCD）临床研究中血管封闭的定义对功效结果评估的影响
感谢您研究参与者及其家人，以及网站，调查人员，护士和整个EXA-CEL团队。医学写作，图形支持和编辑协调由Nathan Blow博士和Concetta G. Marfella博士提供，后者是Vertex Pharmaceuticals Incorporated的雇员，可以在公司持有股票和/或股票期权。攀登SCD-121由Vertex Pharmaceuticals Incorporated和CRISPR Therapeutics赞助。
危害识别第 3 部分 – 成分
注意：水可能无法完全扑灭正在燃烧的锂电池，但可以让相邻的电池保持冷却，从而降低火势蔓延的风险。由于燃烧的电池会自行燃烧，因此用水淹没几乎可以控制所有涉及锂电池的火灾。但是，锂电池中的物质会与水发生反应，释放氢气。在封闭的空间中，这可能会导致爆炸性混合物。在封闭的空间中使用窒息剂可以扑灭正在燃烧的锂电池。
顶点小问题的复杂性
图论的一个核心问题是研究图的“子结构”。这些子结构通常定义为从起始图通过给定的一组图操作可到达的图。这种子结构的一个研究透彻的例子是图子式，其核心问题是判断图 G 是否可以通过连续应用顶点删除、边删除和边收缩转换为图 H [1]。如果是的话，我们称 H 为 G 的子式。许多图的性质，如平面性，都可以通过检查图是否具有某些子式来测试。特别是罗伯逊-西摩定理 [2] 指出，每个采用子式封闭的图集都由一组有限的禁止子式来刻画。1 因此，要检查某个图是否在该集合中，可以检查它是否包含其中一个禁止子式。例如，平面图集在取子式 [ 3 ] 下是封闭的，树宽至多为 k 的图集也是封闭的，因为在取子式 [ 4 ] 下树宽不能增加。问题
