XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热和功
流体机械 代码：MCC 16101 主题：喷射冲击板
1) 流动是稳定的，即质量流量在任何部分都是恒定的，即转子中没有流体质量的存储或消耗。2) 转子与其周围环境之间的热和功相互作用以恒定速率发生。3) 速度在任何垂直于流动的区域上都是均匀的，即任何一点的速度矢量都代表有限区域上的总流量。4) 没有泄漏损失，整个流体都经历相同的过程
炎热和潮湿环境下的弹性能源系统设计指南...
John Anderson - 美国陆军工程兵团，机动区 (Ch. 4)、Richard Argall - Makai 海洋工程 (Ch. 6)、Heather Creason - 美国陆军工程兵团研发中心，伊利诺斯州香槟市 (Ch.1、Ch.4 和 Ch.5)。Scot Duncan - Conservant Systems (Ch. 5)、Anders Dyrelund - Ramboll，丹麦哥本哈根 (Ch.6)、William Durham - 美国陆军工程兵团，机动区 (Ch. 5)、Joel Good - RWDI，加拿大 (Ch.7)、Oddgeir Gudmundsson - Danfoss，丹麦诺德堡 (Ch. 6)、Hock, Vincent - 美国陆军工程兵团，机动区 (Ch.1、Ch.4 和 Ch.5)、Hermann Kugeler - Makai 海洋工程 (Ch. 6)、Andy Lynch - Academy Energy Group (Ch. 5)、Richard J. Liesen，博士- 美国陆军工程研发中心 (Ch.4、Ch.7)、Mark MacCracken – Trane Technologies (Ch.5)、Jim Meacham - Altaire Systems (Ch.5)、Kenneth Mocko - 美国陆军工程兵团，檀香山地区 (Ch.5)、Sharie Ono - 美国陆军工程兵团，太平洋师 (Ch.4)、Aylin Ozkan 博士。 – RWDI，加拿大 (Ch.7)、Raymond E. Patenaude，PE - Holmes Engineering Group LLC，佛罗里达州圣彼得堡 (Ch.2)、Chad Pierce，美国陆军工程兵团，移动区 (Ch.1、Ch.4 和 Ch.5)、Jonathan Smegal，RDH Building Science Inc. 安大略省滑铁卢 (Ch. 4)、Sam Reinicke - PIE 咨询与工程 (Ch. 4)、William B. Rose - William B. Rose & Associates, Inc.，伊利诺伊州香槟市 (Ch.2、Ch.4)、Jason Scarbrough，美国陆军工程兵团，移动区 (Ch. 4)、Travis Shimizu - 美国陆军工程兵团，太平洋师 (Ch. 5)、Andrew Yee，太平洋师 (Ch. 5)、W. Jon Williams，博士- 国家个人防护技术实验室 (NIOSH/CDC)，宾夕法尼亚州匹兹堡（第 2 章）、Andrew Yee - 美国陆军工程兵团太平洋师（第 5 章）和 Alexander M. Zhivov 博士、MBA - 美国陆军工程兵研发中心，伊利诺伊州香槟市（前言、第 1 章、第 2 章、第 3 章、第 4 章、第 5 章、第 6 章和第 7 章）。
未来太空运输系统部件承受高热和机械负荷
© 编辑（如适用）和作者 2021。本书为开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名 4.0 国际许可证 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 的条款进行许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可证的链接并指明是否做了更改。本书中的图片或其他第三方资料包含在本书的知识共享许可证中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在本书的知识共享许可证中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。本出版物中使用的一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等，即使没有特别声明，也并不意味着这些名称不受相关保护法律法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对本书所含材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法管辖权主张保持中立。
将潜在受体识别为地面源加热和冷却系统
科学研究和分析基于环境机构所做的一切。它有助于我们有效理解和管理环境。我们自己的专家与领先的科学组织，大学和Defra集团的其他部分合作，将最佳知识带入我们现在和将来面临的环境问题。我们的科学工作作为摘要和报告发表，所有人都可以免费获得。本报告是环境局首席科学家小组委托研究的结果。您可以在https：//www.gov.uk/government/organisation/environment-agency/about/research上找到有关我们当前的科学计划的更多信息，如果您对此报告或环境局的其他科学工作有任何评论或疑问，请与Research@envorirnment-agencency.gov.uk联系。
社论：功能与结构脑网络的构建、表征与应用
结构和功能性脑网络已成为理解不同脑区之间相互作用以及特定神经系统疾病发病机制的越来越有用的工具。在过去十年中，人们对基于各种模式数据（例如 fMRI、EEG、PET 和 DTI）对脑网络进行建模以及捕捉脑网络的特征表示（例如连接、图拓扑和图神经网络）以了解发病机制的兴趣日益浓厚。由于大脑的复杂性远远超出我们的想象，揭示大脑的奥秘仍然面临许多挑战。因此，关于构建脑网络的多种方法、如何有效利用多模态数据以及如何最好地揭示有关大脑健康和疾病的信息仍然存在争议。网络科学在脑中的应用促进了我们对脑结构和功能组织的理解。此外，在这个框架内研究大脑可以有效地揭示神经系统疾病如何影响脑组织。在本研究主题中，我们力求收集有关脑网络构建、多模态融合、网络学习表征以及通过脑网络进行推理和预测的新发现。更具体地说，本研究主题的目标是通过数学建模促进对脑连接组的现有理解，开发新的和先进的方法来捕捉功能和结构之间的图形关系，有效利用多模态数据，准确学习脑部疾病中网络的表征，从而促进我们对大脑底层结构和动态的理解。从本主题中，我们不难发现，主要工作可以归纳为三类，即利用网络作为新的生物标志物、基于网络的新机器学习模型、新的脑网络估计方法（如图 1 所示）。
噪声信道中双模高斯态的可提取量子功
我们研究了一种基于高斯态的 Szilard 引擎，该系统由两个玻色子模式组成，位于一个噪声通道中。系统的初始状态为纠缠压缩热态，通过对两个模式之一进行测量来提取量子功。我们使用马尔可夫 Kossakowski-Lindblad 主方程来描述开放系统的时间演化，并使用基于二阶 Rényi 熵的量子功定义来模拟引擎。我们表明，可提取的量子功随着库的温度和模式之间的压缩、热光子的平均数量和模式的频率而增加。功也随着测量强度的增加而增加，在异差检测的情况下达到最大值。同样，随着噪声通道的压缩参数的增加，可提取的功也在减少，并且它随着压缩热库的相位而振荡。
调查人脑执行功能与认知心理学之间的关系
心理学shokooh bajalan 1，morteza mostafavi 2 * 1。伊朗伊斯兰阿扎德伊斯兰阿扎德大学临床心理学硕士。orcid：0009-0002-0828-4397 2。伊朗Zanjan Azad University临床心理学硕士。orcID：0009-0006-3822-2073通讯作者：Morteza Mostafavi，Zanjan Azad University临床心理学硕士。电子邮件：Mostafavi_morteza66@yahoo.com摘要：背景：本研究的目的是调查大脑的执行功能与人中认知心理学之间的关系。方法：当前的研究方法是一项综述，它是通过检查搜索词的搜索方法，即：大脑的执行功能，认知心理学（在波斯语和拉丁数据库的数据中）。共有32篇文章，报告和协议，并删除相似和无关的项目并参考更新的报告，最终审查了21项研究。结果：研究结果表明，执行功能是指可用于执行任务并与他人互动的一系列心理技能。但是，执行功能中的任何障碍和问题都会影响人们组织和管理行为的能力。紧张，心理健康和行为障碍（例如自闭症，阿尔茨海默氏症，抑郁和注意力缺陷多动障碍）会影响大脑的执行功能。诊断大脑执行功能障碍的原因有助于识别治疗方案，例如认知心理学家。当然，可以治疗执行功能障碍的许多原因。慢性混乱，缺乏注意力，记忆力障碍和不适当的社会行为是执行功能障碍的症状之一。认知心理学涉及对思想内部过程的研究，这意味着您大脑中发生的一切，包括感知，思维，记忆，注意力，语言，解决问题和学习。有许多与这种认知方法相关的应用程序，例如有助于处理记忆障碍，提高决策的准确性，寻找帮助人们从脑损伤中恢复，治疗学习障碍并组织课程以增强学习的方法。结论：根据研究的结果，认知心理学与大脑的执行功能有着显着的关系，并且患有脑部疾病的人可以通过参考此类心理学家来治疗。关键词：大脑的执行功能，认知心理学。提交：2023年1月13日，修订：2023年1月28日，接受：2023年2月8日
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
前哨：一个聚合功能以确保分散的联合学习
摘要。分散的联合学习（DFL）是一种创新的范式来培训协作模型，以解决单一的失败限制。但是，FL和DFL的安全性和可信赖性因中毒攻击而受到损害，从而对其表现产生负面影响。现有的防御机制是为集中式FL设计的，它们不能充分利用DFL的特殊性。因此，这项工作引入了Sentinel，这是一种防御策略，以抵消DFL中的中毒攻击。Sentinel利用本地数据的可访问性，并定义了一个三步聚合协议，该协议包括相似性过滤，自举验证和归一化以保护恶意模型更新。Sentinel已通过不同的数据集和数据分布进行了评估。此外，已经验证了各种中毒攻击类型和威胁水平。当数据遵循IID（独立和相同分布）配置时，结果与未靶向和有针对性的中毒攻击相对于不靶向和有针对性的中毒攻击提高了最新性能。此外，在非IID配置下，它可以分析Sentinel和其他最先进的强大聚合方法的性能如何降低。
映射加热和冷却载荷以评估热能网络的潜力
热能网络提供了邻里规模的脱碳策略，使用共享的基础设施在互连建筑物之间有效地传递热能并将重点从单个建筑层面的解决方案转移。虽然试点项目已经证明了本地利益，但尚未探索扩大热能网络的更广泛影响。评估这些系统的全部潜力需要一种系统的方法来识别可行的部署地点，评估其技术和经济潜力，并将其整合到长期的能源系统模型中。本报告通过（1）建立评估热能网络可行性的关键标准的第一步，以及（2）开发地理空间方法来绘制热能水槽。该分析使用可扩展的工具和公开可用的地理塔来在马萨诸塞州的弗雷明汉（Framingham）提出了一个案例研究，以表征建筑物库存，计算加热和冷却负载，并识别高密度负载中心。使用灰色框模型计算建筑物水平的加热和冷却负载曲线，汇总到热能需求密度图中，并用于识别和表征研究区域内的热水槽。已鉴定的热水公司与为潜在的热能网络试点项目选择的位点对齐，从而验证了方法。最后，该报告提供了扩展分析并提高对热能网络大规模部署的系统范围价值的指南。