XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System控制效率
新乌兹别克斯坦的开发策略...
新乌兹别克斯坦的发展战略旨在在未来五年内实现乌兹别克斯坦发展的七个优先领域。实现这些目标的努力也很明显。反过来，他们更容易控制效率和有效性。换句话说，政府引入了一种系统的制度，以根据发展目标的水平来评估计划改革的有效性。
低阻力艾哈迈德体的人工智能控制......
本研究提出了一种机器学习或人工智能 (AI) 控制低阻力 Ahmed 体的方法，其后倾角 ϕ = 35°，旨在找到有效减阻 (DR) 的策略。根据机身横截面积的平方根，所研究的雷诺数 Re 为 1.7 × 10 5。控制系统包括五个独立操作的稳定微喷射阵列，沿后窗和垂直底座的边缘吹出，车身尾部的二十六个压力抽头，以及一个基于蚁群算法的控制器，用于无监督学习近乎最优的控制律。成本函数的设计同时考虑了 DR 和控制功率输入。AI 控制的学习过程发现强迫产生高达 18 % 的 DR，相当于阻力系数降低 0.06，大大超过了之前报道的这种机身的任何 DR。此外，发现的强迫因素可能提供替代解决方案，即在 DR 略微牺牲的情况下大幅提高控制效率。在有控制和无控制的情况下进行的大量流量测量表明，车身周围的流动结构发生了显著变化，例如后窗上的流动分离、再循环气泡和 C 柱涡流，这些都与窗户和底座上的压力上升有关。揭示了 DR 的物理机制，以及在最佳控制或最大 DR 下改变的流动结构的概念模型。进一步将该机制与最高控制效率下的机制进行了比较。
ULTIMATE AMR ARF - 精密特技飞行
并安装。每组机翼都与每个机身相匹配。Ultimate 还具有独特的副翼设计，可提高空气动力学控制效率。您需要做的就是将它们用螺栓固定。副翼和升降舵控制面预先用铰链间隙密封件铰接，随附的碳纤维起落架只需用螺栓固定到位即可。玻璃纤维罩经过喷漆、预切割和碳纤维加固。还包括喷漆玻璃纤维轮罩，但可选的碳纤维轮罩以及 Ultimate 式碳纤维旋转器可单独购买。甚至还提供了控制偏转计。还有更多很棒的功能，不胜枚举。组装手册是我见过的最好的！
产品碳足迹和产品碳成本
“产品碳足迹和产品碳成本：气候保护的关键数字”针对运营气候保护管理的公司，并希望完善其关键数字和控制效率。基本面是来自ENPI连接项目（Ökotec，Fraunhofer ISI，Deneff）的材料，以及Ökotec和Deneff在BMU出现时开发的关键人物方法论。实时碳足迹项目流以及ISO 14064，ISO 14067和GHG协议的洞察力（DIN EN ISO 14067，2019）。特别注意的是4.Deeste的交易期（DEST，2020）。过程也适用于调查主题CO 2E（DIN ISO 50006，2014）。我们还为CO 2E排放的内部CO 2E价格提供建议，例如B.更好地包括投资决策。
智能网格的多代理系统：革命性
目前，世界上许多高级技术都使用多代理系统来控制和管理智能电网中的能源，讨论多代理系统能源管理的作用对未来的电力系统具有重要意义。本论文的重点是多代理系统在智能电网的能源管理部分的潜在作用。首先，论文通过分析最先进的文献，分析多代理系统的内部结构和通信过程，全面地描述了智能电网架构及其关键特征，并演示了当前智能电网中当前高级多主体系统的各种应用。接下来，论文通过其在能源管理中的应用来分析多代理系统的作用。最终期待多代理系统的未来，并探索解决系统缺陷的方法。在电网中使用多代理系统用于能源管理，对于实现可再生能源产生的目标并具有有希望的市场很重要。本论文可以为优化智能电网模型和提高能量控制效率提供指导。
同步加速器成像得出定向能量沉积增材制造 IN718 的工艺参数与构建质量之间的关系
激光增材制造正在改变多个工业领域，尤其是定向能量沉积工艺。广泛采用这种新兴技术的一个关键挑战是形成不良的微观结构特征，例如孔隙、裂纹和大的外延晶粒。由于工艺的瞬态性质和涉及的参数数量，建立工艺参数与材料特性之间关系的试错法存在问题。在这项工作中，使用定向能量沉积增材制造 IN718 的工艺参数、熔池几何形状和构建质量测量之间的关系，使用神经网络作为广义回归量以统计稳健的方式进行量化。数据是使用原位同步加速器 x 射线成像获取的，为我们的分析提供了独特而准确的测量值。对重复测量变化的分析显示了异方差误差特性，这些特性可以使用原则性的非线性数据转换方法来解释。分析结果表明，表面粗糙度与熔池几何形状相关，而轨道高度与工艺参数直接相关，表明有潜力直接控制效率和层厚度，同时独立地最小化表面粗糙度。
外化和内化共病的层次神经认知模型
越来越多的证据表明，精神共病背后存在层次化的精神病理学因素。然而，这些多层次因素的确切神经生物学特征仍然难以捉摸。在这项研究中，我们利用大脑行为预测框架和 10 年纵向成像遗传队列（IMAGEN，年龄 14、19 和 23 岁，N = 1,750），构建了外化和内化症状背后的两个神经因素，这些因素在六个临床和基于人群的数据集（ABCD、STRATIFY/ESTRA、ABIDE II、ADHD-200 和 XiNan，年龄从 10 岁到 36 岁，N = 3,765）中可重现。这两个神经因素表现出不同的神经配置：外化症状的冲动相关回路中存在超连接，而内化症状的目标导向回路中存在低连接。这两个因素在认知行为相关性、遗传基础和发展特征方面也有所不同。结合先前的研究，这些发现提出了从青春期前到成年期共病精神疾病的分层神经认知谱模型：一个一般神经精神病理学 (NP) 因素（表现为执行控制效率低下）和两个分层因素，分别针对外化（抑制控制不足）和内化（目标导向功能受损）症状。这些整体见解对于开发分层的精神障碍治疗干预措施至关重要。
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。
诱饵受体Leeix1的基因编辑增加了宿主对Trichoderma Bio-Control的接受度
真菌和细菌病原体会引起毁灭性的疾病，并在全球范围内造成明显的番茄作物损失。由于损害环境和人类健康的化学农药，包括微生物生物控制剂（BCAS）在内的替代性疾病控制策略在农业中越来越引起人们的追求。生物控制的微生物，例如trichoderma spp。已显示可激活宿主中的全身电阻（ISR）。然而，仍然缺乏在农业环境中高度活跃的生物控制微生物的例子，这主要是由于生物控制效率的不一致，通常导致宿主所需的ISR诱导之前引起广泛的疾病。作为其植物殖民策略的一部分，Trichoderma spp。可以分泌各种化合物和分子，这可以影响宿主启动/ISR。这些分子之一合成并从几种毛d虫物种中分泌的是11二甲化酶酶，称为乙烯诱导二甲那酶Eix。eix充当特定植物物种和品种的ISR引起的。烟草和番茄品种中对EIX的反应由一个称为Leeix的单个主要基因座控制，其中包含两个受体Leeix1和Leeix2，均属于一类富含亮氨酸的重复细胞表面糖蛋白。两种受体都能够结合EIX，但是，Leeix2介导植物防御反应时，Leeix1充当诱饵受体，并减弱EIX诱导的Leeix2受体的免疫信号传导。通过使用CRISPR/CAS9突变Leeix1，在这里，我们报告了对番茄中Harzianum介导的ISR和疾病生物控制的接受能力的增强。