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数据驱动的攀爬轨迹不确定性量化
摘要 高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了管制员的行动之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。出于运营方面的考虑，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升剖面的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升至巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即 QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。根据此分析，为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到体现。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
使用计算机视觉进行攀爬等级分类-CS231N
月球板是攀岩社区中的标准化攀岩板弹出板，攀岩概率分为离散类别。当前，没有完美的分类器来确定概率的等级。在这里，我们提出了一种新颖的方法，用于通过提供爬升的图像作为视觉模型的输入来攀登月板攀爬。为此，我们制定了一个数据集，其中每个攀登都有一个相应的图像，其中可用。然后，我们训练了定制的CNN和预定型模型，以将这些攀爬分类为正确的难度。我们在测试数据集上实现了40％的性能，这与先前的非视觉方法相当。由于数据集显着不平衡，因此我们试图通过平均加权不同类别来平衡学习。在以这种方式平衡学习的同时，并不能改善总体结果，但导致平均班级准确性的显着提高。这里提出的另一个新颖的方法是将这个问题构建为回归而不是分类：这导致稍差的恢复，但批判性地，逐一的准确性（我们也认为，当问题放在邻近的困难中时，它是正确分类的）。最后，我们显示了显着图，以指示模型用于分类的特征，以及对错误分类问题的定性讨论。
LORIS：用于极端地形探索的轻型自由攀爬机器人
摘要 — 攀爬机器人可以调查传统探测车由于地形陡峭而无法到达的具有科学价值的地点。配备微棘爪的机器人特别适合攀爬岩石峭壁，但大多数现有设计要么体积大、速度慢，要么仅限于相对平坦的表面（如墙壁）。我们提出了一种新型自由攀爬机器人，通过创新爪设计和力控制来弥补这一差距。完全被动的爪和腕关节可实现安全抓握，同时减轻质量和复杂性。使用基于优化的控制策略在机器人的爪之间分配力，以最大限度地降低意外脱落的风险。机器人原型已经展示了在地球重力环境下在平坦的煤渣砌块墙壁和不平坦的岩石表面上的垂直攀爬。
通过脱位攀爬机制在2D过渡金属二分法中形成高度掺杂的纳米条
这种方法倾向于创建不良的缺陷，然后将其去除需要其他退火步骤。最近，大量的研究注意力集中在2D材料上，[1,2]，因为它们不仅具有从绝缘子到金属的电子特性，而且具有与降低尺寸相关的独特特性。虽然2D材料可以用与散装系统相同的方法掺杂，但它们的方法是独特的。由于仅表面几何形状，也可以通过以下方式获得2D材料中的掺杂； 1）物理/化学吸附； 2）离子液体门控； 3）直接原子构造。[3,4]表面吸附和离子 - 液体门基本上与环境与2D材料之间的电荷转移的实现相同，这两个材料都非常有效，这两个材料都非常有效。但是，系统集成的困难限制了这些方法的实际应用。可以通过硫化/硒化来完成2D材料中的直接原子替代。[5]或者，可以通过辐射[6,7]或退火过程中的热蒸发产生空缺，然后进行掺杂物种的沉积。直接替代也可以通过离子植入来实现，但是在技术上很难，因为它需要非常低的离子能量（低于100 eV），或者需要额外的缓冲层和通量后的涂层[9]，否则离子会通过原子上的较薄靶标。[10,11]至于2D过渡金属
DNA-PKCS信号的深入映射发现其激酶特异性的保守特征CBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 - 2024.12.30.630795.full.pdfCBF表达1（ICE1）的诱导剂促进冷 -2024.12.30.630795.full.pdf
图1。神经元中VPS13的丧失导致年龄增强运动缺陷。（a）果蝇中组织特异性敲低的示意图。使用泛神经元驱动器elav-gal4进行神经元（红色）的特定敲低（红色）。使用Pan-Muscle驱动器24B-GAL4进行肌肉（蓝色）的特定敲低（蓝色）。（b）在无处不在（ACT-GAL4），神经元特异性（ELAV-GAL4）或肌肉特异性（24B-GAL4）敲低的（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。 n≥50个基因型分析的动物。 （c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。 在实验中，分析了N〜10的组。 （D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。 在每个条上显示的总n。 对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。 （F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。 elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。 生物学三份分析的所有样品。 图显示平均值±S.D。 使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。 * p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。（b）表现为成年的百分比，与基因型匹配的对照（GAL4具有UAS-luciferase（Luc）（Luc）相比，VPS13的肌肉特异性（24B-GAL4）敲低。n≥50个基因型分析的动物。（c）示意图描绘了成人飞行攀岩测定法，示例为100％攀爬（左）和50％攀爬（右）。在实验中，分析了N〜10的组。（D-E）在3-4天旧的神经元特异性（D）或肌肉特异性（E）VPS13敲低苍蝇和配对对照中进行攀爬测定。在每个条上显示的总n。对于每种基因型，从三个独立的遗传杂交中收集苍蝇。各个数据点代表了这些生物学重复的平均攀爬。（F-G）控制（圆形符号）和特定于神经元特异性的敲低，红色（F）或特定于肌肉的敲低，蓝色（G）的VPS13（正方形符号）的攀爬测定法。elav> luc n = 79; elav> vps13（i）n = 68; 24b> luc n = 75; 24b> vps13（i）n = 70。生物学三份分析的所有样品。图显示平均值±S.D。使用未配对的两尾t检验计算出的显着性。* p <0.05; ** p <0.01; NS =不重要。
攀岩技术的生物力学
4.3.3.技术坐标系 71 4.3.4.身体节段惯性参数 73 4.3.5.全身重心 73 4.3.6.关节旋转约定 73 4.3.7.肩部中心 74 4.3.8.髋关节 77 4.3.9.敏感性分析 79 4.3.10.局限性 79 4.3.1l.结论 82 4.4 悬垂墙上攀岩者的测量 82 4.4.1 数据缩减验证 82 4.5.试点研究 2 84 4.5.l.参与者 84 4.5.2.设备和设置 84 4.5.3.方法 85 4.5.3.1.静态试验 85 4.5.3.2.攀爬试验 86 4.5.4.数据分析 86 4.5.4.1.静态校准试验 86 4.5.4.2.肩关节和髋关节中心 86 4.5.4.3.攀爬试验 86 4.5.5.结果 87 4.5.5.1 攀爬问题的扩展 87 4.5.5.2.技术选择 88 4.5.5.3.运动时间 89 4.5.5.4.重心位移 89 4.5.5.5.起始姿势中的关节方向 90
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该区在 Incline Village 和 Crystal Bay 拥有并维护着十三 (13) 个饮用水水库，用于储存清洁的饮用水，为该区的居民和商业客户提供饮用水。该区还拥有一 (1) 个废水污水储存水库。这些水库大部分建于 20 世纪 60 年代和 70 年代，最后一个水库建于 1996 年。每个钢制水库的容量从 173,000 加仑到 1,000,000 加仑不等。水库为焊接钢制水箱，配有各种类型的梯子和安全攀爬设备，可进入安装通信设备的屋顶，并进入水库内部进行维护和操作。目前，所有水库都可以通过攀爬设备和防坠落设备安全进入。这将使所有地点现代化并提高安全性。
分析设计中的电池重量要求
混合动力推进飞机使用传统发动机驱动发电机来提供电力，并配备了可充电储能电池。发电机和电池都可以为分布在机翼或机身上的多个电动机 /螺旋桨提供电源。电池的重量受到有限的车载空间和负载的约束，满足飞行任务的功率和能量要求的最小重量通常被用作设计目标。基于新的混合动力系统方案，本文研究了飞行过程中飞机电池重量要求的计算方法。分析结果表明，攀爬阶段的电池电量需求可以转换为电池重量要求，该电池重量要求高于根据起飞阶段的功率要求计算得出的电池重量要求；此外，电池的总能量需求是起飞和攀爬阶段要求的积累，这需要在飞机的概念设计阶段进行考虑。
身体健康与发展，出生2级
pk3.ix.a.1儿童掌握了跑步，跳跃，攀爬和踏板的基本技能。pk4.ix.a.1。儿童表现出孤立的协调和平衡。pk3.ix.a.2儿童与成人支持一起进行运动序列。pk4.ix.a.2儿童坐标运动序列以执行任务。