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网格异常的情境意识的视觉分析
我们通过可视化在现有宽带有线电视网络设备上部署的电压传感器中的新数据来描述电力配电系统的几乎实时情况意识。我们基于Web的可扩展视觉分析平台支持交互式地理空间探索，时间序列分析以及在潜在异常事件中网格行为的汇总。宽带有线电视传感器网络提供了比大多数公用事业通常可以使用的局部空间分辨率的电气分配系统的观察能力，从而揭示了网络的运行状态，并有助于检测出易于的行为或与预期模式的偏差，尤其是在电动公用事业服务领域。我们概述了交互式地理空间和时间序列可视化组件的设计和验证以及在整个网络上提供元数据，历史和实时传感器数据的实时流的可扩展数据服务。我们在极端天气的时期介绍了平台，阐明了其协助检测影响功率可用性，质量，弹性和服务恢复的操作模式的能力。
发育性静脉异常静脉静脉冠军AVM和动脉自旋标记的MR成像的差异诊断
图像采集多相ASL协议是我们机构中最常用的序列，具有最佳的图像质量。因此，我们将系列限制在接受该方案的人中，以确保研究人群的可能性。我们应用了以下参数：TR/TE¼5871/11.0 ms；平均数¼1;截面厚度¼6毫米；切片数¼26 - 28;读数¼4螺旋臂640个样品； FOV¼240240毫米3;矩阵¼128128;和体素分辨率¼3.83.8 6.0毫米。在上一个报告中描述了用于获取多相ASL图像的技术的详细信息。12与ASL一起使用T2 Star - 加权血管造影（天鹅）检查所有患者。天鹅参数为TE¼21.5ms； Tr¼37.3ms;翻盖角¼300°;厚度¼1.2毫米；矩阵¼416256; FOV¼220220;切片数¼120。DSA是在Innova IGS 630（GE Healthcare）系统或Alluraclarity（Philips Healthcare）上进行的。进行了股动脉的穿刺和5F动脉鞘的插入后，进行了主要的椎动脉的选择性导管插入和双侧颈内动脉。通过对比度输送系统以5-6 mL/s的注射速率注入7 - 9 mL的对比介质。图像获得的频率分为3个阶段：前3秒钟每秒4帧，然后在接下来的3秒内每秒2帧，然后每秒1帧（随后的alluraclarity中为0.5帧）。
广播 (ADS-B) 和异常故障
许可 标题 广播式自动相关监视 (ADS-B) 性能分析及异常分析 院系 机械工程 学位 理学硕士 提交本论文作为北达科他大学研究生学位要求的部分内容，我同意本大学图书馆免费提供本论文供查阅。我进一步同意，指导我论文工作的教授或（如未授权）系主任或研究生院院长可允许出于学术目的进行大量复制。未经我书面许可，不得复制、出版或以其他方式使用本论文或其中任何部分以牟取经济利益。此外，在对我论文中的任何材料进行任何学术使用时，我和北达科他大学应得到应有的认可。 Asma Tabassum 2017 年 12 月
传输保护系统异常的网络物理安全分析
输电系统中的组件，随着自动化的不断发展，正变得越来越数字化。这些数字系统容易受到漏洞/攻击，利用这些漏洞可能会对电网性能造成重大影响。控制中心报告的多个警报可能是由于保护系统中的故障（预期操作）或故障（异常/意外操作）造成的。通过相量测量单元 (PMU) 等传感器获得的态势感知和通过网络系统获取的数据为开发系统的持续网络物理监控提供了机会。请注意，控制中心不会连续报告继电器数据。本文介绍了一种基于网络物理数据分析的技术来监控输电保护系统并检测恶意活动。首先，使用长短期记忆 (LSTM) 对 PMU 数据进行持续监控以检测数据异常，包括坏数据或缺失数据。然后，使用半监督深度自动编码器模型，利用感兴趣的 PMU 数据进行故障诊断。在本研究中，通过操纵保护设备的设置/逻辑设计来建模网络异常，并使用基于岭回归的分类器和特征工程管道来检测网络异常。然后利用深度自动编码器模型和基于岭回归的分类器的结果进行详细调查，以找出观察的根本原因
可行的晶格时空和在多折宇宙中没有量子引力异常
在一个多折的宇宙中，重力从纠缠中通过多重机制出现。结果，重力样效应出现在它们是真实或虚拟的纠缠粒子之间。远距离，无质量的重力是由无质量虚拟颗粒的纠缠导致的。大量虚拟颗粒的纠缠导致非常小的尺度上的重力贡献。多重机制也导致了一个离散的时空，具有随机的行走分形结构和非交通性几何形状，该几何形状是Lorentz不变的，并且可以用显微镜黑洞对时空节点和颗粒进行建模。所有这些恢复在大尺度上的一般相对论，半古典模型保持有效，直到比通常预期的尺度较小。重力可以添加到标准模型中。这可能有助于解决标准模型（SM）的几个开放问题，而没有重力以外的其他新物理学。这些考虑暗示了重力与标准模型之间的更强关系。
热管理方法对ER 5356薄壁结构的几何和生产率的影响5356由电线 +弧添加剂制造
急性髓样白血病（AML）是一种克隆疾病，是由造血祖细胞中获得的体细胞突变引起的，导致分化失调和造血细胞的增殖[1，2]。积累的证据表明，许多基因组改变，例如染色体重排。基因扩增，缺失和突变对于AML分类至关重要[1-6]。此外，遗传病变的鉴定在AML患者的预后和治疗中起着越来越多的作用[1-4]。下一代测序（NGS）以及全基因组示例（WGS）最近已纳入临床实践，从而使AML患者的风险分层更好。实际上，NGS方法的常规使用已使超过90％的AML患者中一个或多个体细胞突变的鉴定[1-9]。最常见的突变基因包括NPM1，FLT3，DNMT3A，IDH1，IDH2，TET2，RUNX1，TP53，WT1，NRAS，NRAS和CEBPα。然而，在正常的核型AML中，遗传突变的预后预测性显性更为重要[4，10，11]。这些畸变可能有助于确定克隆优势的AML途径和可以帮助血液学家靶向精确医学疗法的转变[7-9]。在过去的几年中，人们对触发AML发展的分子像差以及新型分子生物学技术的使用增加了越来越多的了解，从而促进了针对驱动器基因突变的研究药物的发展[7-9]。基于这种考虑，可以考虑到识别“可药物”突变为使用新型靶向疗法铺平了道路[12]。本期癌症的特刊侧重于用于管理AML的新型诊断和治疗工具，其主要目的是提高我们在AML [10-17]领域的知识。二十年前，发现伊马替尼用于治疗慢性髓样白血病及其出色的活性，这对AML的有针对性疗法产生了类似的好处。在过去的几年中，已经提出了一些血液学恶性肿瘤在内的精确药物，包括急性白血病，在AML中已经确定了100多种不同的靶标，使其成为实验性临床研究的最佳候选者[18-22]。靶向FMS，例如酪氨酸激酶-3（FLT-3），已成为临床可作用突变的第一个例子，使其成为血液学家以及制药和生物技术公司开发新型药物的吸引力[23]。在过去的几年中，在临床试验中已经开发并测试了大量FLT-3靶向药物[24，25]。使用FLT-3靶向化合物的主要考虑因素与以下观点有关，即FLT3基因的内部串联复制（FLT3- ITD-MUT）表征了AML案例的显着数量（25-30％），并且代表了较差的预测因子，而较差的预测因素与增加的风险相关。在批准试验中，将中端龙添加到daunorubucine-和Celtarabine-基于基于daunorubucine的诱导疗法（所谓的“ 3 + 7”方案），从而显着改善了
使用进化阈值和LSTMS检测航天器遥测中的异常
限制的检测引擎可能会发现点异常，各种专家系统涵盖了其他事件[2]。由于生成新的地面真相集非常昂贵，因此无监督的算法已成为主流。在TeleManom [1]中，使用长期短期记忆（LSTM）网提取预期的遥测值。然后，使用的差异和实际值之间的差异无监督阈值来检测事件。作为单独的LSTMS处理不同的遥测通道，TeleManom提供了可追溯性和可解释性，这对于空间应用至关重要。用于检测遥测异常的数据驱动算法通常被大量参数化，并且不正确的超级参数会恶化其性能。我们以[1]为基础，并提出了一种遗传算法（GA），以进化其未受监督阈值部分的超参数（Sect。2）。实验表明GA提高了TeleManom的能力（3）。我们表明，应重新审视检测器的质量，因为捕获检测异常的时间方面的指标（相对于地面真理）传达了非常重要的信息。
NO2异常 - 经济归因和快速气候...
在一组主要成分中可见，在透明的OLR和表面皮肤温度方面，气候调节迅速，但较弱。很可能无法直接感受到它们，只能在其他影响的背景下考虑。增加了经济驱动的NO2排放量具有变暖的潜力，这是工业化地区的大部分地区（欧洲，美国，中国东亚，南亚）。相反，NO2降低应在这些区域具有冷却效果。
一类索引和图形工具监视温度异常
tebaldi等人7得出的结论是：“气候变化对人类的最大威胁是极端气候事件中的区域变化。”极端事件的确切定义在文献中差异很大。尽管如此，在过去十年中，几项研究试图确定以前的极端事件并投射未来的极端事件。这些研究采用了不同的温度和降水数据来识别回程10-12；频率强度指数的计算13;通过多元统计分析14,15；并根据频率和方差开发指数。16,17气候变化的政府间小组讨论了6种“极端天气事件”的第四次评估报告（AR4），他们讨论了观察到的未来极端事件的极端事件和预测的变化19,20：（1）
检测工业中异常的三层方法...
摘要 — 本文介绍了一种基于物联网 (IoT) 网络和机器学习算法设计定制解决方案以检测不同工业应用中的罕见事件的通用方法。我们提出了一个基于三层（物理、数据和决策）的通用框架，该框架定义了可能的设计选项，以便可以超可靠地检测到罕见事件/异常。然后将这个通用框架应用于一个众所周知的基准场景，即田纳西伊士曼过程。然后，我们在与数据处理相关的三个线程下分析这个基准：采集、融合和分析。我们的数值结果表明：（i）事件驱动的数据采集可以显著减少样本数量，同时过滤测量噪声，（ii）互信息数据融合方法可以显著减少变量空间，（iii）用于数据分析的定量关联规则挖掘方法对于罕见事件的检测、识别和诊断是有效的。这些结果表明，集成解决方案的优势在于，该解决方案根据所提出的一般三层框架共同考虑了不同级别的数据处理，包括要采用的通信网络和计算平台的细节。