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摘要 — 飞行测试是确保正常运行期间安全并在认证阶段评估飞机的强制性过程。由于试飞可能是一种高风险活动,可能导致飞机损失甚至生命损失,因此模拟模型和实时监控系统对于评估风险和提高态势感知和安全性至关重要。我们提出了一种基于 CNN 的新型检测和跟踪模型,该模型使用基准标记,称为 HSMT4FT。它是光学弹道系统 (SisTrO) 的主要组件之一,负责在飞行测试期间检测和跟踪飞机外部存储、吊架和机翼中的基准标记。HSMT4FT 是一种实时处理模型,用于测量存储分离测试中的轨迹,甚至评估振动和机翼偏转。尽管有多个库提供基于规则的方法来检测预定义标记,但这项工作通过开发和评估三个用于检测和定位基准标记的卷积神经网络 (CNN) 模型做出了贡献。我们还比较了在 OpenCV 库中实现的角点检测的经典方法和在 OpenVINO 环境中执行的神经网络模型。评估了这些方法的执行时间和精度/准确度。在测试和基准模型中,其中一个 CNN 模型实现了最高的吞吐量、较小的 RMSE 和最高的 F1 分数。最好的模型足够快,可以在嵌入式系统中实现实时应用,并将在未来的实际飞行测试中用于实际检测和跟踪。
漏洞预测器根据执行代码提交以修复漏洞时可用的信息进行训练。此信息是代码更改,包括注释和提交注释。借助提交信息,Veracode 可以预测它是否与安全相关。此预测器可以每天大规模运行,扫描 Veracode 客户使用的所有开源软件包存储库。这使 Veracode 客户有机会更新软件包以修复他们的软件,无论漏洞是否在公共漏洞数据库中。
ETT 已使用超过 60 年,仍然是一种相对便宜且可广泛使用的检查方法 (1) 。25 年前,英国开始呼吁标准化 ETT 程序,从那时起,心脏病科学技术协会 (SCST) 有时还会联合英国心血管协会 (BCS) 制定指导方针,以促进高标准的服务提供 (2, 3) 。在英国,过去 15 年来,由于国家健康与临床优化研究所 (NICE) 建议不应将 ETT 用于诊断疑似冠状动脉疾病 (CAD) (4) ,ETT 的使用发生了重大转变。相反,人们青睐其他先进的成像策略,因为它们可以提供更高的诊断准确性 (4) 。因此,全国范围内进行的 ETT 数量大幅下降 (5) 。这给维持员工能力以及为协助和领导 ETT 的新员工和学生提供培训带来了挑战。尽管 ETT 是非侵入性的,但通过在
对脑图进行统计比较是神经成像中的标准程序。在评估图间相似性时,已开发出多种推理方法来解释空间自相关的影响。旋转测试是一种常用的生成保留空间自相关的替代图的方法。本文我们表明,该程序的一个关键部分——将脑图投影到球面——会扭曲顶点之间的距离关系。这些扭曲会导致替代图不能完美地保留空间自相关,从而导致假阳性率过高。然后我们确认,有针对性地去除具有高扭曲的单个旋转可降低假阳性率。总的来说,这项工作强调了在生成用于图间比较的替代图时准确表示和操纵皮质几何形状的重要性。
风洞测试需要具有高通道数的 DAQ 系统,能够在长时间内连续采集采样数据,并可靠地将数据传输到主机 PC 进行处理和存储。Bustec 基于 LXI 的 DAQ 系统提供 96 个通道,能够以每通道 216 kS/s 的速度从风洞采集测试数据,并具有高精度同步和实时事件触发功能,可通过千兆以太网传输到 PC。作为符合 LXI 标准的设备,Bustec 的 ProDAQ 6100 载体包含一个内置的 Web 界面,用于配置和故障排除以及自动发现工具,以最大限度地缩短开发时间。使用 LXI,可以执行远程执行、监控和调试,这些对于恶劣的风洞环境是必不可少的。
识别资本市场异常的两种标准方法是横截面系数检验(Fama 和 MacBeth (1973) 的精神)和时间序列截距检验(Jensen (1968) 的精神)。一个新信号可以通过第一个检验,我们将其标记为分数异常,它可以通过第二个检验作为因子异常,或者它可以同时通过两者。我们证明了每种方法与均值-方差优化投资者面临的简单交易成本(这些交易成本在股票之间保持不变)的相关性。对于面临交易成本的风险中性投资者,只有分数异常是相关的。对于没有交易成本的风险规避投资者,只有因子异常是相关的。在风险规避和交易成本的更一般情况下,两个测试都很重要。在扩展中,我们推导出基本测试的修改版本,这些版本在投资者面临资本约束、多期投资组合选择问题或不同股票的交易成本的情况下,可以扣除异常执行成本。接下来,我们测量两个测试的计量经济学功效。时间序列因子测试的相对功效与现有因子模型的样本内夏普比率下降,如 Shanken (1992) 所述。新的因子异常可能越来越难以检测,导致时间序列测试可以识别的异常数量的自然限制更低。同时,对于面临交易成本的投资者,分数异常也适用,可以统计验证为相关的异常数量的自然限制可能更高。
美国国家标准与技术研究所正在开发性能测试和相关工件,以对机器人装配领域的研究进行基准测试。使用任务板概念配置与机械组件一致的组件集,包括螺钉、齿轮、电连接器、电线和皮带,用于组装或拆卸。测试协议与任务板一起提供,旨在模拟中小型制造商通常面临的低产量、高混合装配挑战。除了组装产品中常见的刚性组件外,任务板还包括许多非刚性组件操作,例如线束和皮带传动组件,以支持可变形物体抓取和操纵领域的研究,该领域仍被认为是机器人领域的新兴研究问题。一组四个主要任务板以及竞赛任务板作为基准,以及评分指标和将机器人系统装配时间与人类表现进行比较的方法。竞赛用于提高对这些基准的认识。介绍了用于推进和比较研究的工具,并强调了基于系统竞赛的解决方案,以抓取和操纵可变形任务板组件。
[5] R. Schmidt 和 U. Scheuermann,“使用芯片作为温度传感器 - 陡峭横向温度梯度对 Vce(T) 测量的影响”,2009 年第 13 届欧洲电力电子及应用会议,巴塞罗那,2009 年,第 1-9 页。