doi:https://dx.doi.org/10.30919/es1156设计和制造具有3D打印和生命周期分析,可回收可回收聚合物的H-Darrieus Windrieus WindrieusandrésAndrésFolivera f olivera f olivera,1,1,2 Edwin Chica,2,*和Henry a Gorcolado 1,* Arfording Inderdive Issrunt(3)彻底改变了具有复杂形状的组件的开发,从而可以使用可塑性和易于重塑的空气动力学材料,从而实现更好的发达表面,从而有利于空气动力学的形状;涉及流体动力学,能源和运输行业。从这一进步中受益的一个行业是风能。在这项研究中,小型的H-Darrieus型风力涡轮机的设计旨在由3D打印机制造,使用碳纤维的聚对乙二醇terephathalate(PETG)的细丝。涡轮机是在实验室尺度上制造的,高度和直径分别为0.20 m和0.22 m。该模型后来在风洞中进行了测试。在尖端速度比(TSR)为0.12时,获得的最大功率系数为0.21。考虑了制造过程,操作以及将其拆卸的生命周期分析,并将其拆卸为回收或重复使用。结果表明,H-Darrieus涡轮机的制造是针对环境和社区的可持续解决方案。这项研究显示了低规模风力涡轮机的设计,材料和环境影响计算中的创新结果。
抽象的深神经网络为重建少量和嘈杂测量的图像重建图像提供了最新的准确性,例如在加速磁共振成像(MRI)中引起的问题。然而,最近的作品引起了人们的担忧,即基于学习的图像重建方法对扰动很敏感,并且比传统方法不那么易用:神经网络(i)可能对小而却对对抗性的扰动敏感,(ii)可能会在分配中表现不佳,并且(iii)可能会在覆盖小型的图像中表现出色,但可能会在一个图像中覆盖重要特征。为了理解对此类范围的敏感性,在这项工作中,我们测量了图像重建的不同方法的鲁棒性,包括训练有素和未经训练的神经网络以及传统的基于稀疏的方法。我们发现,与先前的作品相反,训练和未经训练的方法都容易受到副本扰动的影响。此外,针对特定数据集调整的经过训练和未经训练的方法都在分配转移中遭受的损失非常相似。fi-Nelly,我们证明了一种实现更高重建质量的图像重构方法在准确恢复细节方面的性能也更好。我们的结果表明,基于最新的深度学习图像重新构造方法比没有构成鲁棒性的传统方法提供了改进的穿孔方法。
将于4月29日至5月31日进行2024 HWT春季预测实验(SFE 2024),EFP的基石。这将是面对面和虚拟参与的第二个混合实验。相对于去年的混合实验,SFE 2024将具有类似的格式,所有参与早晨和下午预测活动的参与者以及第二天的模型评估活动。此外,将有一个小型的晚间活动,其中2-4个NWS预测者将发出实验性0-1和1-2 h提前时间预测,直到下午8点CDT。与往年一样,我们的大量合作者贡献了一套新的和改进的实验CAM指导,将在这些预测和模型评估活动中至关重要。这些贡献包括一个合奏框架,称为社区利用统一的合奏(线索; Clark等2018)。2024线索是通过使用通用模型规范(例如,网格间距,模型版本,域大小,后处理等)构建的在可能的情况下,可以在精心设计的受控实验中使用每组贡献的模拟。这种设计将再次使我们能够进行几项针对确定确定性凸轮和凸轮合奏的最佳配置策略的实验。2024线索包括34名成员。SFE 2024还将继续测试WARN-FORECAST系统(WOFS,以下称),该系统产生18人,3公里的网格间隔预测,并将在第8年使用,以发行很短的交付时间和产品。
摘要 本文报告了弗劳恩霍夫 IZFP 进行的一项调查,其中旋翼八旋翼微型飞行器 (MAV) 系统用于扫描建筑物,以使用高分辨率数码相机进行检查和监控。MAV 配备了基于微控制器的飞行控制系统和不同的传感器,用于导航和飞行稳定。照片以高速度和高频率拍摄,并存储在机上,然后在 MAV 完成任务后下载。然后将拍摄的照片拼接在一起,以获得完整的 2D 图像,其分辨率允许在毫米范围内观察到损坏和开裂。在后续步骤中,开发了一种图像处理软件,可以专门过滤掉开裂模式,这些模式可以在未来的步骤中从统计模式识别的角度进一步分析。引言民用基础设施建筑数量的增加已成为其老化过程和生命周期管理的一个问题。监测这些建筑物状况的传统方法是仅通过人工目视检查,可能还需要一些抽头测试。这种监测方式主要提供有关混凝土或石材结构开裂情况和可能脱落的覆盖层的完整信息。当考虑大坝、冷却塔、教堂或甚至简单的多层建筑的结构时,提供这些信息所需的努力可能会变得费力,因为检查需要大量的起重设备。一种规避这种努力的方法是使用无人驾驶飞行器 (UAV) 以及甚至小型的微型飞行器 (MAV) 作为机载传感器系统来捕获所需的数据。这种无人机在无损检测 (NDT) 中的潜在应用 _____________
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言,开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此,我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络,它可以以最小的设备开销实现,并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行,以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量,我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器,仅使用 2 – 5 个储层节点,同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能,并直观地了解储层处理。最后,我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练,并且可以作为集成低温超导设备实现,用于在计算边缘低延迟处理量子信号。
我们非常高兴地向大家介绍这本出版物,它是巴布亚新几内亚银行 (BPNG) 精选研究生撰写的论文集。每篇论文都始于 2012 年 6 月至 8 月在 BPNG 举办的计量经济学课程。作为这门课程的一部分,参与者需要完成一个小型的独立研究项目,该项目汇集了课程中涵盖的各种技术和概念,同时也让参与者有机会提高他们的分析、写作和演示技巧。建议参与者选择与其工作领域密切相关的主题。Eli 和 Mark 研究货币政策,因此分别选择了利率传导和货币乘数。Ludwig 从事实体部门分析,因此选择了一个专注于各个行业销售的项目,而刚毕业的 Ishmel 选择了国际收支来补充其他项目。通过这门课程进行的项目的许多结果随后被纳入 BPNG 新构建的两个宏观经济工具中;首先是金融规划和政策 (FPP) 框架,其次是预测和政策分析系统 (FPAS)。这两个框架均由 BPNG 和宏观经济顾问 Jan Gottschalk 先生共同开发,后者是国际货币基金组织 (IMF) 区域分支机构太平洋金融技术援助中心 (PFTAC) 的顾问。例如,Eli 关于利率传递的研究被用于构建 FPAS 中的利率模块,而 Ishmel 的研究则帮助在 FPP 中创建与价格挂钩的农业出口预测。课程结束后,有人建议将其中一些项目进行扩展并收集到一份工作论文中,通过 BPNG 工作论文系列发表。在选择将哪些论文纳入当前出版物时,编辑们不仅考虑了初始研究项目的质量,还考虑了它们作为一篇集体文章的连贯性。因此,所选的四篇论文涵盖了货币、实体和外部部门。
简介加拿大与强迫劳动和童工在供应链法案中的战斗(“供应链法”),加利福尼亚州供应链法案(SB 657)和《 2015年英国现代奴隶制法》的透明度(SB 657)要求某些企业要求提供有关供应链的强迫劳动和儿童供应链的披露,以使他们能够为消费者提供更好的服务,以使他们能够为他们提供更好的供应服务。商业实体哥伦比亚运动服公司(CSC)认为,强迫劳动,童工,现代奴隶制和人口贩运是严重的问题。我们致力于在运营中进行尽职调查,以最大程度地降低风险,并在我们的供应链中进行任何发现的这些问题。公司信息CSC成立于1938年,在俄勒冈州波特兰市,是一家小型的家庭帽子分销商,并于1961年成立。CSC总部位于美国俄勒冈州波特兰市。我们通过设计,开发,营销和分发我们的户外,活跃和日常的生活方式服装,鞋类,配件和设备产品,以满足四个主要品牌的客户和消费者的各种需求:Columbia®,Sorel®,MountainHardWear®和Prana®。CSC是一家商业零售商。我们在100多个国家 /地区出售我们的产品,并在四个地理领域运营:美国(“美国”),拉丁美洲和亚太地区(“ LAAP”),欧洲,中东和非洲(“ EMEA”)以及加拿大。我们的子公司列表可以在我们的2024表格10-K,图表21.1中找到。我们通过分销渠道的混合出售产品:批发分销,国际发行商,直接面向消费者(“ DTC”)分销,零售以及通过在各种服装,配件,设备,鞋类和家庭产品中获得我们的某些商标的许可。CSC的年度,全球,总收入超过1亿美元,$ 4000万美元,年营业额超过3600万英镑。CSC的年度,全球,总收入超过1亿美元,$ 4000万美元,年营业额超过3600万英镑。
本报告介绍了美国海军濒海作战潜艇 (SSLW) 的概念探索与开发。该概念设计是在弗吉尼亚理工大学为期两个学期的船舶设计课程中完成的。SSLW 要求基于对能够进入濒海地区的技术先进、隐蔽且小型的潜艇的需求。任务要求包括特种部队的运送、撤离和支援、布雷和对抗措施、防御性反潜战、搜索和打捞以及 AUV 支援。潜艇需要具有多个灵活的任务包。在进行了大量技术研究和定义后,使用多目标遗传优化 (MOGO) 完成概念探索权衡研究和设计空间探索。此优化的客观属性是成本、风险(技术、成本、进度和性能)和军事效能。此优化的产物是一系列成本-风险-效能边界,用于根据客户对成本、风险和效能的偏好选择替代设计并定义作战要求 (ORD1)。 SSLW ATLAS 是一种来自非主导前沿的高风险、双层替代方案。选择该设计是为了提供一个具有挑战性的设计项目。由于成本在要求之内,它是一艘高效的潜艇。SSLW ATLAS 的特点如下。ATLAS 具有轴对称船体形状。其高度自动化使海军人员免受危险并降低了成本。小尺寸使其成为一种多功能设计,能够进入以前无法进入的区域。三个有效载荷接口模块使 ATLAS 具有高度可升级性并能够执行许多不同的任务。它适用于秘密行动,但如果有必要,它仍然可以用 8 枚 Mark 50 鱼雷自卫。概念开发包括船体形状开发、结构有限元分析、推进和电力系统开发和布置、总体布置、机械布置、战斗系统定义和布置、平衡多边形分析、成本和可生产性分析以及风险分析。最终的概念设计在成本和风险约束内满足 ORD 中的关键操作要求,还需要额外的工作来评估波浪中的浅水运动;评估机动和控制;更好地定义和评估有效载荷包和母舰的操作;重新评估电池电量特性;更好地改进耐压壳外部的结构。
本报告介绍了美国海军濒海作战潜艇 (SSLW) 的概念探索和开发。该概念设计是在弗吉尼亚理工大学为期两个学期的船舶设计课程中完成的。SSLW 要求基于对能够进入濒海地区的技术先进、隐蔽且小型的潜艇的需求。任务要求包括特种部队的运送、提取和支援、布雷和对抗措施、防御性反潜战、搜索和打捞以及 AUV 支援。潜艇需要具有多个灵活的任务包。在进行大量技术研究和定义后,使用多目标遗传优化 (MOGO) 完成概念探索权衡研究和设计空间探索。此优化的客观属性是成本、风险(技术、成本、进度和性能)和军事效能。优化的结果是一系列成本风险效益边界,用于根据客户对成本、风险和效益的偏好选择替代设计并定义作战需求 (ORD1)。SSLW ATLAS 是一种高风险、双层甲板的替代方案,与非主导边界不同。选择该设计是为了提供一个具有挑战性的设计项目。成本完全符合要求,是一艘高效的潜艇。SSLW ATLAS 的特点如下。ATLAS 具有轴对称船体形状。其高度自动化使海军人员远离危险并降低了成本。小尺寸使其成为一种多功能设计,能够进入以前无法进入的区域。三个有效载荷接口模块使 ATLAS 具有高度可升级性,能够执行许多不同的任务。它适用于秘密行动,必要时仍能用 8 枚 Mark 50 鱼雷自卫。概念开发包括船体形式开发、结构有限元分析、推进和电力系统开发和布置、总体布置、机械布置、战斗系统定义和布置、平衡多边形分析、成本和可生产性分析以及风险分析。最终概念设计在成本和风险约束内满足 ORD 中的关键操作要求,还需要进行额外工作来评估波浪中的浅水运动;评估机动和控制;更好地定义和评估有效载荷包和母舰的操作;重新评估电池功率特性;并更好地改进耐压船体外部的结构。
露丝·科迪尔·雷施是一名精神分析师,从事儿童和成人心理治疗已有 35 年。她曾在布鲁克林的纽约州立大学下州医学中心、纽约城市大学、纪念斯隆凯特琳癌症中心和现在的威尔康奈尔医学院担任精神病学和临床心理学的职员和主管职位。目前,她是俄勒冈州普罗维登斯梅德福医疗中心的神经康复辅助专业人员,主要为中风、失语症和脑损伤等灾难性疾病患者提供治疗。她曾在《儿童精神分析研究》、《婴儿心理健康杂志》、《精神分析心理学》和《新英格兰医学杂志》等上发表过研究和临床研究。雷施也是一名画家和版画画家,在帕森斯新设计学院学习素描和绘画,最近开始将数字图像融入她的艺术作品中。在这次采访中,雷施探讨了她个人和职业生涯中的关键事件——一场中风使她失去了说话能力——以及她在各种艺术和舞蹈中对感官和非语言的运用,使她重新发现并超越了口语。 美国游戏杂志:1975 年,在您遭遇改变人生的中风之前,您的未来是什么样的? 露丝·科迪尔·雷施:当时我是纽约大学刚毕业的博士,论文基于对与母亲分离的高危婴儿的自然观察。著名临床心理学家诺伯特·弗里德曼曾请我在他的精神病医生研究培训项目中教授我的方法。他还让我认识了下州医学中心儿童和青少年精神病学主任阿道夫·克里斯特,他想在那里开办一个婴儿观察研究部门。这些联系让我有机会在为高危婴儿服务的诊所进行会诊,我甚至还有一个小型的私人诊所。我实现了我的职业梦想。AJP:是什么让你有了那个梦想?你是如何对儿童发展产生兴趣的?Resch:我从两个方向开始对婴儿发展产生兴趣。我自己的童年早期被非常不快乐的父母所笼罩,我想了解婴儿期如何正常发展的细节。此外,我非常高兴地观察了我女儿在头两年的发展——她的