摘要轴承是带有变速箱的任何机械的关键元素。必须有效诊断轴承断层以确保机械的安全性和正常操作。因此,轴承中机械故障的识别和评估对于确保可靠的机械操作非常重要。这项比较研究表明,通过利用各种机器学习方法,包括SVM,KNN,线性回归,脊回归,XGB回归,ADABOOST回归和CAT促进回归,轴承诊断的性能。轴承就像机械世界的无名英雄一样,在船上从车轮到螺旋桨,都极大地支撑和指导所有事物的平稳运动。然而,与其他机械组件一样,随着时间的流逝,轴承的持续使用会导致磨损,这最终可能导致故障。
摘要:在工业4.0及以后的时代,球轴承仍然是工业系统的重要组成部分。滚珠轴承的失败会导致工厂停机时间,效率低下的操作和大量的维护费用。尽管常规的预防性维护机制(例如基于时间的维护,常规检查和手动数据分析)提供了一定程度的预防故障,但它们通常是反应性,耗时和不精确的。另一方面,机器学习算法可以尽早检测异常,处理大量数据,几乎实时不断改进,进而大大提高了现代工业系统的效率。在这项工作中,我们比较了不同的机器学习和深度学习技术,以优化滚珠轴承系统的预测维护,这反过来又可以降低停机时间并提高当前和未来的工业系统的效率。为此,我们评估和比较分类算法,例如逻辑回归和支持向量机,以及随机森林和极端梯度提升等集合算法。我们还探索和评估长期记忆,这是一种复发性神经网络。我们根据这些模型的准确性,精度,召回,F1分数和计算要求评估和比较这些模型。我们的比较结果表明,就整体绩效和计算时间而言,极端梯度提升可以提供最佳的权衡。对于2155个振动信号的数据集,极端梯度提升的精度为96.61%,而训练时间仅为0.76 s。此外,在获得大于80%的精度的技术中,极端梯度提升还提供了最佳的准确性与计算时间比率。
北极正在经历迅速的天气变化,对居住在该地区的标志性动物构成了严重威胁 - 北极熊。本文回顾了气候变化对北极熊生态多样性的巨大影响,详细研究了它们的分布,栖息地使用,食物供应和人口数量的变化。当前对它们环境进化和适应性的理解仍然不足。这次会议强调了研究北极熊会使全世界受益,因为它们是一个引人入胜的Megafauna,并且是北极的定义象征。该报告巩固了明显的调查结果,阐明了进一步研究环境保护问题的迫切需求,并提出了未来的计划。总而言之,这个故事将北极熊的保护与维持北极的脆弱平衡联系起来,因为气候变化在全球生态系统中越来越多。进一步研究这些相互联系的关系并采取有针对性的保护措施将有助于努力保护这个充满活力而脆弱的极性区域。关键字:北极;气候变化;北极熊生物多样性。
熊河是熊河流域生命的重要组成部分;该河为农业、市政和工业用途、水力发电、娱乐机会和宝贵的生态系统服务提供水源。熊河在水文上与熊湖和大盐湖相连,因此与这两个至关重要的水体的健康和功能息息相关。了解熊河对区域经济的贡献有助于制定确保熊河社区可持续经济未来的政策。保护经济学和 ECONorthwest 被委托对熊河系统进行全面的经济评估,详细说明当前的经济状况并说明未来气候和土地使用情景可能产生的影响。
推到了欧洲社会的边缘,许多罗姆人和旅行者社区努力应对环境不公的现实。位于垃圾填埋场,废物处理地点和工业区附近,许多社区被迫忍受这种环境危害的后果,居住在临时营地或隔离所谓的“定居点”。环境不公的幽灵在大多数人口隐藏的背景下起作用,因为这些罗姆人社区面临着对空气,水和地面污染的暴露量,并伴随着相关的健康风险。这些社区中的许多社区经常被否认能够平等获得基本资源,例如清洁水,卫生和负担得起的能源,从而带来了更加复杂的挑战,强调了对环境种族主义的更深入的叙述。
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评估气候变化对全球灾难性风险的贡献Simon Beard,1,2 Lauren Holt,1 Shahar Avin,1 Asaf Tzachor,1,3 Luke Kemp,1,4 Luke Kemp,1,4 Phil Torres,5和Haydn Belfield 1,6许多人声称,气候变化对人类的威胁是无关紧要的,但在那里是人类的范围,有证明的要求,验证了声明的要求。这是关于这些主张中的某些主张的突出性以及它们与其他经过验证和定居的气候科学方面相混淆的事实。本文旨在建立一个分析框架,以帮助探索气候变化对全球灾难性风险(GCR)的贡献,包括其间接和系统影响的作用。这样做,它评估了有关灾难性气候变化的当前知识状态,并将其与GCR学者和生存风险学者最近开发的一系列概念和评估工具相结合。这些工具将GCR连接到行星边界,对其关键特征进行分类,并将其置于全球策略环境中。虽然本文的目标仅限于产生评估框架;我们认为,应用此框架可以对气候变化如何导致全球灾难以及如何管理这种风险产生新的见解。我们通过使用我们的框架来描述可能的“全球系统死亡螺旋”的新颖概念来说明这一点,涉及在社交学和生态系统崩溃之间加强反馈。
1 4.4 N.D. N.D. 72 99.3 147.7 31.8 A- <1 a -2 3.3 14.8 n.d. 54 93.4 1109.4 47.6 a,b 50.3 1.3 a,b 1.5 3 2.8 76.3 133 133 17 7.6 173 19.3 99 39.8 34.2 45.1 38.8 25.2 21.6 7 2.6 24.0 n.d. 117 54.8 62.2-36.2 - 8 3.0 34.7 n.d. 61 43.5 26.2 53.2 C -51.3 C -9 2.0 36.5 n.d. 108 58.8 16.3-40.3--10 1.3 35.4 n.d. 346 <1 12.8 71.0 11.7 7.2 28.0 11 28.0 11 2.0 34.5 50.8 62 31.7 8.4 35.6 C 51.8 35.3 C 35.3 C 35.7 12 1.0 33.7 20.7 20.5 24 47.3 17.4 11.4 11.1 C 56.9 20.7 C 56.9 20.7 C 25.7 C 25.0 13 3.6 34.8 34.8 13 3.6 34.8 13 3.6 34.8 14 38 14 38 38 38 38 38 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 17.5 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 17.5 19.c. 15.0 2.4 35.3 14 2.0 60.1 51.8 138 34.3 12.2 107 18.4 19.0 48.7 15 0.3 15 0.3 160 N.D. 245 51.8 13.0 N.C. A 23.3 4.6 A 37.7 16 2.6 22.0 n.d. 50 50.1 14.9 19.3 c 23.7 10.2 c 57.2 CMX990 2.3 23.4 9.6 101 56.3 7.5 125 23.0 14.5 52.8 Nirmatrelvir 1.5 28.1 44.8 148 54.8 21.8 35.8 1.92 53.5 68.7 PF-00835231 1.2 101 81.4 630 77.2 13.9 86.4-1.0- a =仓鼠,B =近距离类似物的数据,C =大鼠EC 90 = 90%有效浓度,Cl int =固有清除率,Clp =血浆清除率,F =生物利用度,HLM =人肝微染色体,HPPB = HPPB = HUMEN PLASMA蛋白质结合,IV = IV = IV = inv = intravenos,iv = intravenous,n. n。 =未确定,N.C。 =未计算,po = per per os(oral)1 4.4 N.D. N.D. 72 99.3 147.7 31.8 A- <1 a -2 3.3 14.8 n.d. 54 93.4 1109.4 47.6 a,b 50.3 1.3 a,b 1.5 3 2.8 76.3 133 133 17 7.6 173 19.3 99 39.8 34.2 45.1 38.8 25.2 21.6 7 2.6 24.0 n.d. 117 54.8 62.2-36.2 - 8 3.0 34.7 n.d. 61 43.5 26.2 53.2 C -51.3 C -9 2.0 36.5 n.d. 108 58.8 16.3-40.3--10 1.3 35.4 n.d. 346 <1 12.8 71.0 11.7 7.2 28.0 11 28.0 11 2.0 34.5 50.8 62 31.7 8.4 35.6 C 51.8 35.3 C 35.3 C 35.7 12 1.0 33.7 20.7 20.5 24 47.3 17.4 11.4 11.1 C 56.9 20.7 C 56.9 20.7 C 25.7 C 25.0 13 3.6 34.8 34.8 13 3.6 34.8 13 3.6 34.8 14 38 14 38 38 38 38 38 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 17.5 67.5 67.5 67.5 67.5 67.5 17.5 19.c. 15.0 2.4 35.3 14 2.0 60.1 51.8 138 34.3 12.2 107 18.4 19.0 48.7 15 0.3 15 0.3 160 N.D. 245 51.8 13.0 N.C. A 23.3 4.6 A 37.7 16 2.6 22.0 n.d. 50 50.1 14.9 19.3 c 23.7 10.2 c 57.2 CMX990 2.3 23.4 9.6 101 56.3 7.5 125 23.0 14.5 52.8 Nirmatrelvir 1.5 28.1 44.8 148 54.8 21.8 35.8 1.92 53.5 68.7 PF-00835231 1.2 101 81.4 630 77.2 13.9 86.4-1.0- a =仓鼠,B =近距离类似物的数据,C =大鼠EC 90 = 90%有效浓度,Cl int =固有清除率,Clp =血浆清除率,F =生物利用度,HLM =人肝微染色体,HPPB = HPPB = HUMEN PLASMA蛋白质结合,IV = IV = IV = inv = intravenos,iv = intravenous,n. n。 =未确定,N.C。 =未计算,po = per per os(oral)
n型有机电化学晶体管(OECT)和有机字段效应的晶体管(OFET)的发达较不如其P型对应物。在此中,据报道,含有新型氟乙烯烯酚 - 乙烯基 - 苯苯(FSVS)单位的聚二硫代二酰亚胺(PNDI)的共聚物是N型OECT和N型OTET的有效材料。与寡素(乙二醇)(EG7)侧链P(NDIEG7-FSVS)的PNDI聚合物,A效率为0.2 f cm-1 v-1 s-1的高μC*,超过了基准N-typ pg4ndi-t2和pgti-gti。- 4.63 eV的深层腔内p(ndieg7-fsvs)具有超低阈值电压为0.16 v。 MEV,在N型OFET中导致高高度电子迁移率高达0.32 cm 2 v-1 s-1。 这些结果表明,对于下一代效果N型有机电子产品,同时实现较低的Lumo和更紧密的分子堆积的巨大潜力。- 4.63 eV的深层腔内p(ndieg7-fsvs)具有超低阈值电压为0.16 v。 MEV,在N型OFET中导致高高度电子迁移率高达0.32 cm 2 v-1 s-1。这些结果表明,对于下一代效果N型有机电子产品,同时实现较低的Lumo和更紧密的分子堆积的巨大潜力。
随着物联网和人工智能的快速发展,对智能轴承传感技术的需求急剧增加。一般的轴承传感器只能识别来自温度或振动的基本信息,远远不能满足自诊断和自维护。最近,基于摩擦电纳米发电机的自供电传感技术为制造智能轴承开辟了一条新途径。在本研究中,摩擦电原理被应用于商用金属聚合物滑动轴承(MPPB),该轴承可以实现自感知,自诊断和自维护。摩擦电MPPB(T-MPPB)的几何结构旨在平衡输出效率和外部负载,并验证了超强的耐久性和负载能力。此外,首次揭示了边界和静水流体润滑下输出变化趋势背后的机制。此外,深度学习算法可以高度准确地对润滑状态进行分类。所提出的 T-MPPB 有可能根据 AI 分类的润滑状况,使用润滑泵实现自我维护。这项研究不仅确立了设计自供电智能 MPPB 的可行性,还展示了一种识别润滑状态的方法,从而通过自供电传感器实现自我诊断和自我维护能力。