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在天气引起的不确定性下，强大的4D气候 - 最佳飞机轨迹计划：自由路线空间
航空的非CO 2气候影响强烈依赖于排放时的大气条件。因此，可以通过计划轨迹重新列出具有重大气候影响的空域区域来减轻其相关的气候影响。识别这种气候敏感区域需要特定的天气变量。如果不考虑飞行计划中的不考虑，不可避免的不确定天气预报会导致飞机轨迹效率低下。当前的研究解决了在使用集合预测系统中特征的气象不确定性下生成强大气候友好的飞行计划的问题。我们基于强大跟踪最佳控制理论的概念引入了一个框架，以制定和解决拟议的飞行计划问题。气象不确定性对飞机性能变量的影响是使用配制的集合飞机动力学模型捕获的，并通过惩罚性能指数方差来控制。案例研究表明，所提出的方法可以产生气候优化的轨迹，对天气不确定性的敏感性最小。
测量印尼渔业供应链中的鱼类物流绩效指数（Papua中央米米卡的Poumako渔港的研究案例）
摘要。印度尼西亚是一个群岛国家，岛屿之间存在不平等的人口分配，经济获取和价格差异。为了应对此类挑战，印度尼西亚海洋事务和渔业部（MMAF）打算建立国家鱼类物流系统，以构建和开发综合的渔业产品供应链管理。该研究旨在使用MMAF开发的F-LPI测量方法来确定2021年走廊Mimika-Java（Jakarta/ Surabaya）中的鱼类物流性能指数（以下称F-LPI）。Mimika-Surabaya/Jakarta走廊的评估和计算结果导致F-LPI得分为65.74，其中包括在“良好”类别中。福利和治理的维度的维度指数值分别为92.32和81.91（非常好），而渔业产品采购管理的指数值的最低维度指数值为40.15（较差），效率和连接的维度为40.15（较差）。这些结果将成为该地点几个改进步骤的基础，例如渔港管理，其他冷链设施以及该地点的物流参与者的合并。
使用基于机器学习的优化算法拆分拉伸强度预测
摘要。预测拉伸强度的预测是确定结构性能的关键机械属性，是评估可回收骨料的可行性的组成部分。评估回收骨料的分裂拉伸强度的传统技术依赖于高级和耗时的实验室测试，这对于大规模应用可能是昂贵且效率低下的。这项工作提出了基于机器学习的算法，以预测分裂拉伸强度的性能。在这项研究中，从先前的研究中获得了257项测量，其中包含影响分裂强度的输入变量。使用三种方法来构建不同的预测模型，即支持向量回归，XG增强和随机森林。使用MAE，RMSE，MAPE和MASE等指标评估了各种模型的性能指数，以测量模型的准确性和可靠性。本研究表明，随机森林算法的表现优于其他RMSE值1.76的模型。实施拟议的模型可提高预测的可靠性，使研究人员能够做出有关将再生材料纳入可持续建筑实践中的明智决定，从而有助于减少建筑部门的环境影响。关键字：回收总骨料混凝土（RAC），机器学习，随机森林，XG提升，拉伸强度，支持向量回归
通过偏好学习和人体工程学增强了人类 - 肉体协作的框架
行业5.0旨在优先考虑人类运营商，专注于他们的福祉和能力，同时进行人类和机器人之间的合作，以提高效率和生产力。协作机器人的整合必须确保人类运营商的健康和福祉。的确，本文解决了以人类机器人协作（HRC）方案中基于偏好的优化算法提出以人体工程学评估来提高基于偏好的优化算法的必要性，以改善工作条件。HRC应用程序包括在对象处理任务期间优化协作机器人最终效果。以下方法（AMPL-RULA）利用了一种主动的多首选项学习（AMPL）算法，这是一种基于偏好的优化方法，在其中要求用户通过在几个候选人之间表达成对的偏好来迭代提供定性反馈。要解决身体健康，符合人体工程学的性能指数，快速上肢评估（RULA）与用户的成对偏好相结合，以便可以计算最佳设置。实验测试以验证该方法，涉及机器人执行的对象处理过程中的协作组装。结果表明，所提出的方法可以在简化协作任务时改善操作员的物理工作量。
博士学位（全职）机构xi'an jiaotong- ...
项目描述：压电MEMS麦克风具有消除对真空包装，低功耗和制造简单性的需求。这些优势已导致对压电技术的进一步研究。无论传感技术如何，MEMS麦克风都有一些基本参数，例如灵敏度，信噪比（SNR），带宽，输出阻抗等。这些参数共同确定麦克风的性能[2]。压电mems麦克风的性能受到压电材料的很大影响。中，氧化锌（ZnO），锆钛酸铅（PZT）和硝酸铝（ALN）是最常见的压电材料，每个材料都有其自身的特征[3]。与其他两种材料的制造难度相比，Aln由于与CMOS技术的兼容性而引起了很多关注。尽管ALN的压电系数不是这三种材料中最高的，但有一些方法可以改善其压电系数。最近，研究人员发现，将sc（SC）掺入ALN可以有效地改善其压电性能。然后，可以根据掺杂的硝化铝板进一步改善压电mems麦克风的性能指数。[1] Y. Seo，D。Corona和N. A.Hall，“关于压电麦克风的理论最大可实现的信噪比（SNR），”传感器和执行器A，2017年。[2] VM1000低噪声底部端口麦克风数据表，Vesper Technologies Inc，2017年。[3] Y.-C。 Chen，S.-C。[3] Y.-C。 Chen，S.-C。lo，S。Wang，Y.-J。Wang，M。Wu和W. Fang，“在PZT/SI Unimorph Cantilever设计上，用于增强压电MEMS麦克风的信噪比，”，《微机械和微工程学杂志》，第1卷。31，105003（16pp），2021。
碳纳米管复合材料以增强空间应用的热和电气性能 - 审查
高特异性刚度材料用于设计太空有效载荷组件。这些组件应在整个生命周期中维持极端的环境条件，而不会失败。空间任务需要具有高热电导率和电力电导率的机械强度的轻质材料。碳纤维增强聚合物（CFRP）提供了可观的质量节省和高强度，可用于太空有效负载组件。但是，由于其电导率低，它具有替代传统空间合格材料的局限性。碳纳米管（CNT）具有更大的电导率和热导电性有效。使CNT被视为有效的增援，以获得高强度和聚合物复合材料的高强度和电导率，它们需要满足通过溶液混合方法良好分散的标准。CNT纳米复合材料的质量依赖于几个参数，例如CNT类型，纯度，宽高比，载荷量，对齐和界面粘附在纳米管和聚合物之间。CNT-CFRP复合材料的性能取决于处理技术的成功执行。在本文论文中旨在强调复合材料的机械，热和电气性能的增强，以及实现它的挑战。已尝试优化工艺参数以制造太空有效载荷组件，这可能是现有高密度材料的绝佳替代方案。此外，这项审查研究是对诸如ISRO和NASA等著名太空机构的未来空间间任务等著名太空机构的需求，在这种情况下，有效负载重量需要保持光线，而无需对性能指数构成任何妥协。
在MRI上区分Sacroiliisis特征中机器学习算法的性能：系统评价
抽象目标总结了机器学习算法在MRI上区分Sacroiliis tartim the Sacroiliis tartim的证据，并将其与人类医师的准确性进行比较。Medline，Embase，Cihnal，Web of Science，IEEE，美国风湿病学院和欧洲风湿病学协会摘要档案库的欧洲学院搜索了2008年至2023年6月4日之间发表的研究。两位作者独立筛选并提取了变量，结果是使用表和森林图提出的。结果从2381中选择了十项研究。超过一半的研究使用了深度学习模型，使用脊椎关节炎国际社会s骨炎标准作为基础真理，并手动提取了感兴趣的区域。所有研究都报告了曲线下的面积为性能指数，范围从0.76到0.99。敏感性和特异性是最常见的指数，灵敏度范围从0.56到1.00，特异性范围为0.67至1.00；这些结果与放射科医生的灵敏度为0.67-1.00，在同一队列中的特异性为0.78-1.00。由于样本量较小或过度拟合问题，超过一半的研究表明，质量评估的分析领域的偏差风险很高。结论机器学习算法在区分Sacroiliitis特征MRI中的性能由于研究与小样本量之间的高异质性，过度拟合和个人研究报告不足的问题而异。需要进一步设计和透明的研究。
行业时代的供应链管理和建模4.0：韧性和可持续性的见解和策略
供应链管理是一种数字解决方案，旨在快速有效地将产品从供应商交付到制造商和消费者，整合物流分配，库存管理和订单处理等信息流，并通过网络传输以减少库存，维持产品过期日期，降低物流，降低物流成本并提高客户质量。供应链建模全部与创新策略有关[1]。供应链管理在各个行业中都很重要[2]。已提出使用仿真和建模（SM）作为供应链经理尝试潜在解决方案并提供有关广泛SCM问题的决策的替代方法[2]。在可持续创业，可持续供应链管理和绿色激进产品创新（GRPI）的背景下，在可持续企业家取向（SEO）和可持续性绩效之间的联系中起了中介作用[1]。在巴基斯坦，高层管理人员支持显着影响绿色供应链管理，环境和基于社区的可持续发展目标（SDGS）。绿色供应链管理在高层管理支持和环境实践以及高层管理支持与社区实践之间起部分中介作用[3]。在先前的研究中，使用结构方程建模（SEM）和分析层次结构过程（AHP）方法一起计算每个维度的性能指数，然后获得最终产品供应链绩效评分。这项研究的维度包括供应链管理，资源管理，产品安全，包装和废物管理[4]。
用于空间物体观察和测量的地面光学传感器网络性能指标
地球轨道上的空间物体总数估计超过 20 万个，而目前不断跟踪和编目的空间物体数量约为 2 万个。在我们这个时代，太空交通量每年都在增加，因此可能发生碰撞的风险也随之增加，全球都需要控制近地空间环境，特别是低地球轨道。这是每个北约国家的共同问题，可以通过各国之间的全球合作来解决。此外，与轨道物体测量位置相关的不确定性是影响性能、准确性和及时性的主要因素之一。因此，旨在协调大量传感器是该领域最重要的方面之一。本文提出了一种算法来估计全球分布的光学资产网络（望远镜和探测器）的性能，该网络使用现成的望远镜组件，部署在不同位置的多个站点。在探测尺寸小至 3 厘米的太空物体的情况下，定量性能指标计算为网络在给定时间窗口内可见的总分类碎片比例（在我们的例子中，已考虑 24 小时）。所提出的算法将所有 NORAD 目录、DISCOS 目录提供的所有物体物理数据以及所有光学和大气数据作为输入。然后，它会传播空间物体群，以获得它们在选定时间窗口内的位置，过滤掉所有不在地面站网络视线范围内足够时间的物体，以保证可行的轨道确定，并对满足所有先前条件的物体估计光学资产可实现的信噪比。这些值直接转化为检测概率，从而为给定的地面传感器网络配置提供性能指数，可用作评估不同架构时要优化的目标函数。
Seagate Lyve数据物流的数据平台和AWS上的能源数据洞察 scsi命令参考手册 反奴隶制和人口贩运声明 数据表 Seagate储物飞行 反奴隶制和人口贩运声明 FY2023 ESG性能指数 数据表 EXOS X20 20TB
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