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World File Search System系数
R.Avaflow V4，一个多功能滑坡仿真框架
表1：对于最多三个阶段中的任何一个中的任何一个，x方向通量和源术语控制流动动力学。y方向上的术语以类似的方式提出。u x和u y = x和y方向的深度平均速度； UU VM和UV VM =虚拟质量贡献（Pudasaini and Mergili，2019年）； dt =分散术语（Pudasaini，2023）; g x = x方向重力的有效下坡分量； F D =变形系数（Pudasaini和Mergili，2024a）; k x = x方向地球压力系数； G Z +和G Z- =重力的有效斜率正常成分，包括不同的浮力效应（Pudasaini和110 Mergili，2019年）； G Z * =有效的重力斜率正常成分，包括浮力和曲率效应； C drag =阻力系数（Pudasaini and Mergili，2019年）； δ=基底摩擦角； c =内聚力； E V =通过剪切系数通过剪切系数损失（Pudasaini和Mergili，2024b）； φ=内部摩擦角； f ml =碎片数（Pudasaini等，2024）; ζ=湍流摩擦数； n =曼宁号码；和C AD =环境阻力系数。绿色表示输入参数，蓝色表示派生的参数。115
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
成功过渡到净零排放能源系统的风险
太低，实际上对于所有可再生能源技术而言（如果考虑到储能），其投资回报率都低于经济可行性所需的水平[2]。EROI 与人类发展指数（HDI）、医疗支出、女性识字率、体重不足儿童比例以及性别不平等等生活质量因素密切相关[3]。对相关研究结果的汇编和比较[1-3]清楚地表明，过快且密集地转向可再生能源可能会严重降低生活质量，并且不会显著减少向大气中的温室气体排放。在这一点上，我们还应该看到一个同样令人不安的事实：风能和太阳能装置的容量系数低。对于风电装置，根据地理位置不同，容量系数从 0.1 到 0.25 不等，而对于风力涡轮机，容量系数从 0.2 到 0.4 不等；然而，海上装置的容量系数最高，而海上装置对技术和投资的要求更高。表 1 显示了一些大规模可再生能源装置及其容量系数的示例。
基于DenseNet的多模态脑肿瘤图像分割
脑肿瘤磁共振图像处理算法可以帮助医生对患者病情进行诊断和治疗，在临床医学中有着重要的应用意义。针对传统U-net网络中多模态脑肿瘤图像分割中类别不平衡以及特征融合导致有效信息特征丢失的问题，本文提出一种基于U-net与DenseNet结合的网络模型。将原网络上编码路径和解码路径的标准卷积块改进为dense块，增强特征的传递；采用二元交叉熵损失函数与Tversky系数组成的混合损失函数取代原来的单一交叉熵损失，抑制了不相关特征对分割精度的影响。与U-Net、U-Net++、PA-Net相比，本文算法的分割精度有明显提升，在WT、TC、ET的Dice系数指标上分别达到0.846、0.861、0.782。 PPV系数指标分别达到了0.849、0.883、0.786；与传统U-net网络相比，所提算法的Dice系数指标分别提高了0.8%、4.0%、1.4%，且在肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的PPV系数指标分别提高了3%、1.2%；所提算法在肿瘤核心区域分割性能最优，其Sensitivity指标达到了0.924，具有很好的研究意义和应用价值。
尼日利亚的经济政策不确定性、制度质量和可再生能源转型
活动往往会带来不断增长的能源需求，这可能会激励人们转向更清洁、更可持续的能源。同样，跨国公司的影响也各不相同，第 10 分位数的系数为负，第 10 分位数的系数为正，并且仅在中位数百分位数显著。这表明存在潜在的长期影响。
流体动力学风洞实验...
空气阻力又称气动阻力，在高速运动中对运动员的动作有很大的影响。以滑雪运动而言，在滑雪场滑雪过程中，场地的风环境对滑雪者的身体产生推力或拖力，滑行速度和抗阻功受风的影响很大，如何减小风阻功是运动科学的研究重点。本研究对滑雪者实体模型进行了风洞实验。首先对某滑雪者身体进行非接触式三维测量，并扫描打印若干滑雪者模型；然后在黑龙江省亚布力滑雪训练基地针对该滑雪者典型的运动姿势进行风洞实验，研究滑雪过程中空气阻力系数与风速的关系。结果表明：滑雪过程中阻力系数不随风速而变化。滑雪运动员的身高、滑雪姿势、迎风面迎风面积等参数对阻力系数有一定的影响，滑雪运动员身高越高，阻力系数越大。本文总结出的规律可供运动员在训练中采取合理的战术、优化滑雪姿势，从而提高比赛成绩。
P.530-7 - 地面视距系统设计所需的传播数据和预测方法
表 1 给出了公式 (4) 中系数 C 0 的值，针对发射和接收天线中较低的天线的三个高度范围和三种地形（平原、丘陵或山脉）。如果不确定某条链路应归类为平原地区还是丘陵地区，则应采用这两种地区的系数 C 0 的平均值。同样，如果不确定某条链路应归类为丘陵地区还是山区，则应采用这两种地区的系数 C 0 的平均值。一端穿越平原、另一端穿越山脉的链路应归类为丘陵地区。为了确定部分越过水面的路径是位于大部分平原、丘陵地区还是山区，应将水面视为平原。
用于嗜睡的离散小波变换系数...
摘要 — 本文提出了一种使用离散小波变换 (DWT) 系数作为特征从脑电信号中检测困倦的有效方法。大多数困倦检测系统使用 FFT 计算功率谱密度或使用 DWT 计算脑电子带的熵来提取特征。虽然这些技术擅长在频域中捕捉有价值的特征，但它们忽略了分析脑电信号所必需的时间细节。这些细节被整合到表示小波函数和不同时间的脑电信号之间相关性的系数中。在我们的工作中，我们使用 DWT 系数对脑电信号进行时频分析以保留这种时间背景。此外，该研究探讨了时间段大小对系统性能的影响。随后，我们确定了最合适的技术来最小化输入特征冗余。我们的方法只使用两个脑电电极 C3 和 C4，与检测清醒和困倦的常见设置相似。评估了四个分类器：决策树、随机森林、多层感知器和支持向量机。研究结果表明，DWT 系数提高了困倦检测的性能，超越了以前的方法。
