摘要 了解流行病的空间动态越来越重要。虽然流行病的数学模型有很多,但是具有足够良好控制的参数以进行定量模型测试的物理系统却很少。在微观系统中复制复杂模型的宏观非平衡效应也是一项挑战。在这项工作中,我们通过实验展示了使用光驱动的强相互作用里德堡原子中的非平衡相变来模拟流行病传播的物理模拟。使用多束激光,我们可以施加任何所需的空间结构。观察到的空间局部相变模拟了传染病在多个位置的爆发,以及疫情在子区域的分裂,以及在不同状态下向“群体免疫”和“地方性状态”的动态。报告的结果表明,里德堡系统足够灵活,可以模拟复杂的时空动态。
新的战略声明以先前的战略为基础,反映了我们推动包容性教育体系逐步实现的雄心和使命,正如我们最近的政策建议“包容性教育,包容性社会——特殊学校和班级政策建议文件”中所述。NCSE 成立已有二十年,旨在改善向有特殊教育需求的人提供的教育服务。2023 年,NCSE 开始了广泛的组织审查,此后一直通过转型计划进行组织变革,包括急需扩大我们的员工人数以满足我们教育系统日益增长的需求,利用政府在 2023 年预算中提供的 1300 万欧元的大量额外投资。由于大规模扩张,我们比预期更早地审查了我们之前的战略。我要感谢我们的利益相关者和员工为战略制定所做的贡献。
WaveWriter 是我们为 Axcess 系统提供的优质 Palm 软件包。对于 Palm“m”系列手持设备 (PDA),它包括所有 Palm Axcess 文件管理功能以及一个简单的图形化脉冲 MIG 波形整形程序,适用于要求最苛刻的脉冲 MIG 应用。客户可以从适用于常见焊丝和气体组合的程序中获得任何 Axcess 系统的卓越焊接性能 - 开箱即用。对于那些需要调整脉冲参数以适应特殊情况或实现特定结果的人,WaveWriter 将允许任何人更改特定焊丝、气体或焊接接头配置的工厂程序,以实现独特或不同的预期结果。许多焊接工程师可能会发现此工具有助于开发自己独特的竞争优势并拥有自己的专有焊接程序。
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Belardinelli,P.,Biabani,M.,Blumberger,D.M.,Bortoletto,M.,Casarotto,S.,David,David,O.,Desideri,D.,Etkin,A.,Ferrarelli,F.,F. Kimiskidis,V。K.,Lioumis,P.,Miniussi,C.,…Ilmoniemi,R。J.(2019)。TMS中的可重复性 - 脑电图研究:呼吁数据共享,标准程序和有效的实验控制。大脑刺激,12,787 - 790。Burns,E.,Chipchase,L。S.,&Schabrun,S.M。(2016)。 响应急性肌肉疼痛的主要感觉和运动皮层功能:系统评价和荟萃分析。 欧洲痛苦杂志,20,1203 - 1213。https://doi.org/10.1002/ejp.859Buzsáki,G。,&Draguhn,&Draguhn,A。 (2004)。 皮质网中的神经元振荡。 Science(1979),304,1926 - 1929。https://doi.org/10.1126/science.1099745 Casali,A.G.,Casarotto,S.,Rosanova,M.,Mariotti,M。,M。和Massimini,M。(2010)。 一般指数以表征大脑皮层对TMS的电反应。 Neuroimage,49,1459 - 1468。 Casarotto,S.,Fecchio,M.,Rosanova,M.,Varone,G.,D'Ambrosio,S.,Sarasso,S.,Pigorini,A.,Russo,S.,Comanducci,A. RT-TEP工具:TMS- 的实时可视化Burns,E.,Chipchase,L。S.,&Schabrun,S.M。(2016)。响应急性肌肉疼痛的主要感觉和运动皮层功能:系统评价和荟萃分析。欧洲痛苦杂志,20,1203 - 1213。https://doi.org/10.1002/ejp.859Buzsáki,G。,&Draguhn,&Draguhn,A。(2004)。皮质网中的神经元振荡。Science(1979),304,1926 - 1929。https://doi.org/10.1126/science.1099745 Casali,A.G.,Casarotto,S.,Rosanova,M.,Mariotti,M。,M。和Massimini,M。(2010)。一般指数以表征大脑皮层对TMS的电反应。Neuroimage,49,1459 - 1468。Casarotto,S.,Fecchio,M.,Rosanova,M.,Varone,G.,D'Ambrosio,S.,Sarasso,S.,Pigorini,A.,Russo,S.,Comanducci,A.RT-TEP工具:TMS-
摘要 本文旨在研究人工智能 (AI) 在解决当前气候变化、环境保护和自然资源管理问题中的作用。分析了使用人工智能制定政治和法律参数以确保技术系统安全有效实施以及确保对其运作和发展趋势进行可持续控制的优势和威胁。该主题的相关性由以下事实证实:该领域的立法基础处于形成的早期阶段,而人工智能对社会生活各个方面的影响规模可能无法准确预见。特别关注在欧盟和乌克兰的背景下对这些问题的法律监管的分析。本研究是少数解决三个问题的研究之一:气候变化、人工智能日益增长的影响力以及在不威胁基本人权和自由的情况下对使用人工智能解决紧急环境问题进行法律监管的可能性。关键词气候变化;人工智能;环境政策;欧盟法律;乌克兰立法的调整
摘要 — 雷达遥感高度提取是建筑物检测与识别中一个备受关注的问题。根据对SAR图像中建筑物几何特性的分析,提出了一种基于模型的几何结构预测与匹配策略的高度估计算法。引入距离多普勒方程并对其进行简化,用于倾斜图像平面中建筑物二维几何结构预测。还建立了一个基于指数加权平均值比(ROEWA)的评估函数,用于预测结构与观测到的SAR图像之间的匹配。通过结合遗传算法(GA),最大化评估函数以获得最佳高度参数。使用模拟和真实的机载和星载SAR图像的实验结果表明,所提出的方法可以有效地从单个SAR图像估计建筑物高度,并且在部分遮挡情况下比两种流行的算法取得更好的性能。
摘要:大多数塑料制品制造商主要偏爱基于石化原料的原生聚合物,而不是再生塑料原料。主要原因是缺乏有关再生塑料质量、适用性和可用性的可靠信息,部分原因是缺乏适当的分离技术。在本文中,我们介绍了我们正在进行的根据塑料类型分离塑料并提高再生塑料信息可靠性的努力,使用首创的区块链智能合约,该合约由使用人工智能的多传感器数据融合算法驱动。我们已经展示了如何使用不同的数据融合模式来检索塑料废物的各种物理化学参数以进行准确分离。我们已经讨论了这些智能工具如何帮助有效地分离混合塑料,并可以可靠地用于塑料的循环经济。使用这些工具,分离器、回收商和制造商可以可靠地共享数据、规划供应链、执行采购订单,从而最终增加再生塑料原料的使用。
摘要:本文建立了一项准确且可靠的研究,用于估计锂离子电池的充电状态(SOC)。准确的状态空间模型用于确定电池非线性模型的参数。非洲秃鹰优化器(AVOA)用于解决识别电池参数以准确估算SOC的问题。一种混合方法由具有自适应无知的卡尔曼过滤器(AUKF)的库仑计数法(CCM)组成,以估计电池的SOC。在不同的温度下,对电池进行了四种方法,在包括负载和电池褪色之间有所不同。数值模拟应用于2.6 AHR松下锂离子电池,以证明混合方法对电荷估计的有效性。与现有的混合方法相比,建议的方法非常准确。与其他策略相比,所提出的混合方法实现了不同方法的最小误差。
远程攻击,从根本上来说需要对被调查设备进行近距离物理访问。对于 ECU 而言,这意味着将 ECU 从车辆中移除并放置在工作台上。尽管存在这种限制,但攻击媒介仍然很重要,因为攻击者经常会使用这种方法来寻找可以进行远程攻击的漏洞。具体到汽车领域,此类逆向工程工作被用于构建复杂的攻击媒介,最终导致远程攻击 [6]。标准和规则的变化也引起了人们对物理层攻击问题的更多关注。例如,SAE J3061 提供了一份“网络安全指南”,其中讨论了一些物理级攻击,同样,欧盟委员会法规 (EU) 2017/1151 规定电子安全机制应使更改参数以超过排放标准变得困难。一个悬而未决的问题是,各种物理级攻击在实际场景中应用起来有多困难?