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World File Search System遍历
MONS经济活动公园，配备了地热能
对于圣吉斯兰剂，在73°C的温度下以每小时100立方米的流动速度在73°C的温度下弹簧几乎2400 m。它遍历交流器，并将其热量从6公里长的城市供暖网络转移到水中，从而为体育馆，车站，游泳池，学校，医院和住房等加热建筑物。回报时，水仍然可以在被运输到治疗厂之前加热温室，并促进污泥消化过程和沼气生产，这是电动机的燃料，并允许在现场重复使用绿色电力。
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。
Dell Precision 数据科学工作站：基准测试和
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 于 2018 年底开发的一种强大工具，可让计算机处理、分析和“理解”人类语言。它已成为各种 NLP 应用的标准，例如问答、命名实体识别、自然语言推理和文本分类。以前，所有语言模型（即 Skip-gram 和连续词袋）都是单向的。它们只能从左到右或从右到左遍历单词的上下文窗口。BERT 使用双向语言建模来理解单词的上下文；即，该模型根据单词的所有周围环境来学习单词的上下文。
helios航天器数据重新审视：通过遵循原位灰尘撞击
上下文。cometary子流线小径存在于彗星附近，形成了星际尘埃云的细胞结构。这些步道主要由最大的彗星颗粒组成（大小约为0.1 mm – 1 cm），它们以低速弹出，并保持非常接近彗星轨道，以围绕太阳的几次旋转。在1970年代，向内部太阳系推出了两个Helios航天器。航天器配备了原位灰尘传感器，该传感器第一次测量了内部太阳系中星际尘埃的分布。最近，当重新分析HELIOS数据时，发现了七个影响的聚类，由Helios在非常狭窄的空间区域中检测到，真正的异常角度为135±1°，作者认为这是潜在的cometary Trail颗粒。但是，当时无法进一步研究该假设。目标。我们在Helios Dust Data中重新分析了这些候选彗星径向粒子，以调查某些或全部确实起源于彗星步道的可能性，并且我们限制了它们的源彗星。方法。空间模型中用于探索的星际探索（IMEX）尘埃流是一种新的且最近发布的通用模型，用于内部太阳系中的彗星气星流。我们使用IMEX研究Helios制作的彗星径的遍历。结果。在太阳周围的十革命中，Helios航天器与13条彗星小径相交。在大多数遍历中，预测的灰尘频量非常低。结论。在Helios检测到候选粉尘颗粒的狭窄空间区域中，航天器反复穿越45p/Honda-Mrkos-Pajdušáková彗星的步道，并具有72p/Denning-fujikawa，具有相对较高的预测粉尘。对检测时间和粒子冲击方向的分析表明，四个检测到的粒子与这两个彗星的来源兼容。通过组合测量和模拟，我们在这些小径中发现了尘埃空间密度，约为10-8 –10-7 m -3。在较狭窄的空间区域中，径向遍历的聚类构成了Helios数据中潜在的彗星径向颗粒的识别。基于航天器的尘埃分析仪可以将其追溯到其源体的现场检测和分析，为对彗星和小行星的远程组成分析提供了一个新的机会，而无需将航天器吹入甚至降落在这些天体上。这为命运 +（例如，与Phaethon Flyby and Dust Science的空间技术的示范和实验），Europa Clipper以及星际映射和加速探针提供了新的科学机会。
批次2023的方案和教学大纲（第3-8个学期）
模块3：链接列表单独链接列表：内存中的表示形式，多个操作的算法：遍历，搜索，插入，从链接列表中删除，删除；链接的堆栈和队列表示，标题节点，双重链接列表：对其进行操作和算法分析；循环链接列表：所有操作的算法和复杂性分析。树：基本的树术语，不同类型的树：二进制树，螺纹二进制树，二进制搜索树，AVL树；通过复杂性分析，对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树，B+树：定义，算法和分析。
批次2020的方案和教学大纲（第3
模块3：链接列表单独链接列表：内存中的表示形式，多个操作的算法：遍历，搜索，插入，从链接列表中删除，删除；链接的堆栈和队列表示，标题节点，双重链接列表：对其进行操作和算法分析；循环链接列表：所有操作的算法和复杂性分析。树：基本的树术语，不同类型的树：二进制树，螺纹二进制树，二进制搜索树，AVL树；通过复杂性分析，对每种树及其算法的树木操作。二进制树的应用。B树，B+树：定义，算法和分析。
动态有向图的量子编码
在路由、网络分析、调度和规划等应用领域，有向图被广泛用作形式模型和核心数据结构，用于开发高效的算法解决方案。在这些领域，图通常会随时间而演变：例如，连接链路可能由于临时技术问题而失败，这意味着图的边缘在一段时间内无法遍历，必须遵循替代路径。在经典计算中，图既通过邻接矩阵/列表显式实现，又以有序二元决策图符号化实现。此外，还开发了临时访问程序来处理动态演变的图。量子计算利用干扰和纠缠，为特定问题（例如数据库搜索和整数分解）提供了指数级加速。在量子框架中，一切都必须使用可逆运算符来表示和操作。当必须处理动态演变的有向图的遍历时，这带来了挑战。由于路径收敛，图遍历本质上不是可逆的。对于动态发展的图，路径的创建/销毁也会对可逆性产生影响。在本文中，我们提出了一种新颖的量子计算高级图表示，支持实际网络应用中典型的动态连接。我们的程序可以将任何多重图编码为一个酉矩阵。我们设计了在时间和空间方面最优的编码计算算法，并通过一些示例展示了该建议的有效性。我们描述了如何在恒定时间内对边/节点故障做出反应。此外，我们提出了两种利用这种编码执行量子随机游走的方法：有和没有投影仪。我们实现并测试了我们的编码，获得运行时间的理论界限并由经验结果证实，并提供有关算法在不同密度图上的行为的更多细节。
ACM 参考格式：Yoonjoo Lee、John Joon Young Chung、Tae Soo Kim、Jean Y. Song 和 Juho Kim。2022 年。Promptiverse：通过可扩展的方式生成脚手架提示
虽然在线视频学习已成为各种学习者广泛采用的方法，但大多数在线视频学习环境为所有学习者提供的都是相同的讲座视频。在千篇一律的设计中，由于学习者先前的知识不同，他们可能会对讲座内容的不同部分感到困难。找到另一个能更好地解释学习者困难点的视频可能是一个解决方案，但这需要学习者搜索这样的视频，从而产生额外的努力。此外，由于学习者是新手，他们可能没有足够的知识来辨别哪个视频可以帮助他们克服困难。缓解学习者因千篇一律的视频设计而产生的各种痛点的一种方法是利用不同的支架提示，这些提示提供提示并向学习者询问学习内容。例如，如果视频对某个概念的解释对学习者来说不够详细，那么学习者就会很难理解内容。有了多样化的提示，如果学习者向在线学习系统寻求有关概念的帮助，那么系统可以提供合适的支架提示，让学习者有机会促进他们对该概念的理解。提示可以让学习者检查他们的理解，保持他们的参与度，并让他们将该概念与他们已经知道的其他概念联系起来[11，12]。最终，对概念的理解将拓宽学习者组织和感知新信息的方案，让学习者全面理解讲座。为了成功提供这种支持，必须准备各种各样的支架提示来应对学习者的各种痛点。然而，由于创作成本高昂，手动创建多样化的支架提示可能是不切实际的，如果没有这种多样性，提示往往无法全面解决讲座中涉及的各种概念。在这项工作中，我们介绍了 Promptiverse，这是一种支架提示生成方法，它使用知识图谱以较低的创作成本大规模创建多样化的提示。 Promptiverse 借助讲座内容的知识图谱，遍历知识实体和关系，同时考虑 Ausubel 理论 [ 4, 6 ] 中有意义的学习模式，这为设计有效的教学提示提供了深刻见解。Promptiverse 不仅从遍历的路径中生成大量提示，而且还通过改变哪些知识元素作为提示提供以及哪些知识元素从学习者那里引出，使提示的内容多样化。例如，在图 1 中，Promptiverse 通过改变遍历的路径生成了两个不同的支架提示（绿色框）。这些不同内容的提示可以为那些可能无法理解视频解释的学习者提供不同的解释。尽管 Promptiverse 有望实现提示的可扩展创建，但构建底层知识图谱需要课程设计人员的手动操作。因此，我们设计了 Grannotate，一款人机混合系统，用于协助课程设计人员
设计和开发具有集成环境传感器的摇滚乐机构机器人
这项研究揭示了一种新型的悬浮机制，并详细介绍了其运动学分析结果。与1990年代后期开发的传统摇滚乐悬架系统不同，我们的新设计大大改善了在高速线性转向架运动过程中的保护。这种增强功能可提高现场环境中的操作可靠性，从而使探索更快，同时保留了摇滚恐怖系统的障碍遍历能力。传感器数据将中继到称为实时监视和研究的ThingsPeak的物联网（IoT）云服务。此外，由Arduino芯片提供动力的天气监测系统还提供了有关大气压，温度，湿度，空气质量和光强度的实时更新。