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LX-IVM 两线控制器
控制器应包含 FloManager 功能，提供实时流量、功率和站点管理。FloManager 应根据水源容量、站点流量、每个站点的阀门数量、每个程序和控制器的用户定义同时站点来管理在任何时间点运行的站点数量。FloManager 应包含提供站点优先级的功能，以确定站点的运行顺序。启用 FloManager 时，控制器应忽略站点编号，而是首先操作优先级最高的站点，最后操作优先级较低的站点。FloManager 应为默认禁用的选项，控制器应按站点编号的顺序操作区域，从设置为灌溉的编号最小的区域开始，到编号最大的区域结束。
扫雷线炸药（MICLIC）
扫雷线炸药 (MICLIC) 是一套系统，由安装在 M200A1 拖车上的 MK155 发射器发射的火箭推进式爆炸线炸药组成。M58 线性爆破炸药由 MK 22 5 英寸火箭发动机推进雷区，然后通过指令线引爆，清理一条 100 米长的车辆宽车道。M58 线性爆破炸药长 350 英尺，由三个 100 英尺部分和一个 50 英尺部分组成，总共包含 700 个 C4 块炸药。MICLIC 弹药组件也可以从 M1150 突击破门车上发射。
从实验室到制造线 - addi
锂离子电池（LIB）促进了向更可持续的能源模型的过渡。矛盾的是，当前的高能量阴极使用有机溶剂对环境有害的有机溶剂进行工业处理。在这项工作中，Lini 0.6 MN 0.2 CO 0.2 O 2（NMC622）高能阴极电极在实验室尺度上制备了更环保的水性途径。在制备电极（例如干燥温度，干燥空气或pH缓冲的）方面进行了几个步骤，以增强水上处理的电极的质量。之后，将在实验室尺度开发的食谱上升到半工业电极涂料线，以分析开发的加工条件的生存能力到现实的电极制造环境中。使用基于石墨的阳极作为反电极在全硬币细胞中测试所获得的电极。有趣的是，基于水上加工电极的细胞的循环性能高于有机加工的电极。可以证明，在电化学性能中，可以在环保，更便宜且可实施的电极处理方法上生产高能密度LIB的电极。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。要获得商业重复使用的许可，请发送电子邮件至permissions@ioppublishing.org。[doi：10.1149/1945-7111/acb10d]这是根据创意共享属性的条款分发的一篇开放访问文章，非商业无衍生物4.0许可（CC BY- NC-ND，http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/），如果没有任何原始的工作，则可以在任何原始工作中更改，从而允许在任何媒介中进行过重用，分发，并不更改。
Altenheim线框架计划
为了帮助最大程度地提高步道在未来几年的积极影响，Altenheim线框架计划确定了走廊附近的六个重点领域，以实施社区发展策略。这些策略包括促进新的零售和娱乐选择，改善对经济适用房，工作增长的机会，以及其他改善现有居民和工人生活的便利设施。
机器学习线束连接
图1：椭圆曲线上的A d = 2网络，其输出应解释为khler势，k或倒数束公制的log g -1的log g -1，具体取决于一个人是计算calabi -yau公制还是Hermitian Yang -Mills的连接。在这里，“ Bihom”是指将z i =（z 0，z 1，z 2）作为输入的双重构层，并输出z z z j j的真实和虚构部分。“正方形”是一个具有二次激活函数的密集层，⃗X7→（W1⃗X）2，其中w 1是尺寸w（1）×9的一般线性变换。“ log”是一个具有对数激活函数的密集层，⃗X7→log（W2⃗X），其中W 2是维度1×W（1）的一般线性变换。
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
增强 AI 对图像编码伪影的适应性
摘要 — 在机器对机器 (M2M) 传输环境中，非常需要使用有损压缩来减少传输的信息量。然而，常用的图像压缩方法是为人类感知而设计的，而不是为人工智能 (AI) 算法的性能而设计的。众所周知，这些压缩失真会影响许多基于深度学习的架构在多个计算机视觉任务上的表现。在本文中，我们专注于分类任务，并提出了一种名为专家训练的新方法，以增强卷积神经网络 (CNN) 对压缩失真的弹性。我们在 ImageNet 数据集上使用 MnasNet 和 ResNet50 架构验证了我们的方法，以抵抗三种常用方法 (JPEG、J2K 和 BPG) 引入的图像压缩失真。结果表明，使用所提出的专家训练方法，这两种架构对测试的编码伪影具有更好的鲁棒性。我们的代码可在 https://github.com/albmarie/expert training 上公开获取。索引术语 — 人工智能 (AI)、图像编码、机器对机器 (M2M)