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非常规航空调查方法
AD 适航指令 A/M 飞机 ADF 自动测向 [设备] ADS 空中数据系统 AHRS 姿态航向参考系统 AOA 攻角 AOS 侧滑角 AP 自动驾驶仪 APP 进近 ATC 空中交通管制 ATCAS 空中交通管制自动化系统 CAA 民航局 CG 重心 C L 升力系数 DAFCS 数字式自动飞行控制系统 DME 测距设备 EFIS 电子飞行仪表系统 FAA 联邦航空管理局（美国） FDR 飞行数据记录器 FL 飞行高度 FOD 外来物体损坏 FTB 飞行试验台 GNC 引导导航控制 GPS 全球定位系统 IAS 指示空速 ICAO 国际民用航空组织 M 马赫数（= 边界外的流速与当地音速之比，在海平面大约为 340 米/秒） MAC 平均气动弦 (M)MEL（主）最低设备清单 METAR 气象报告 MFC 多功能计算机 NM 海里（= 1.852 米） OAT室外空气温度（°C、°K、°F 外部空气）PF 飞行员飞行
次要价格 - 单点单价
a-minor - 小调 à-pris - 每单位价格 à la carte - à la carte ateriori - 后验 abbess - abbess perch - 鲈鱼 abbot - abbot abdicate - 退位 ablution - ablution 异常 - 异常 abonnemang - 订阅 abonnet - 订户订阅 - 订阅（订阅） 堕胎 - 堕胎 堕胎 - 堕胎 abradera - 突然磨损 - 突然脓肿 - 脓肿绝对主义者 - 滴酒不沾 - 禁欲荒谬- 荒谬的加速 - 加速重音 - 重音、重音 重音 - 重音 接受 - 接受 接受 - 接受切除 - 切除和弦 - 同意、和弦一致 - 协商和弦工作 - 计件工作认可 - 累加器认可 - 累加器准确 - 准确获取 - 获取适应 - 适应适应 - 适应阿德拉 - 添加（向上）贵族 - 贵族贵族 - 骑士爵位 阿德顿 - 十八粘附 - 粘附增选 - 增选再见- 再见阿德拉 - annoble adlig - 高贵的管理 - 管理采用 - 采用地址 - 收件人地址 - 地址地址日历 - 目录副词 - 副词 advokat - 律师、律师 aerobe - aerobe 机场 - 机场气溶胶 - 气溶胶海报 - 标语牌、海报海报板- 囤积海报 - 广告海报业务 - 商业商人 - 商人商人 - 商人生意兴隆 - 生意兴隆的非洲人 - 非洲富顿 - 晚上 aga - 鞭打议程 - 议程
通过约束航空结构粒子群优化进行飞机螺旋桨设计
摘要：通过螺旋桨设计方法与粒子群优化 (PSO) 相结合，开发了一种降低螺旋桨驱动飞机能耗的航空结构算法。优化过程中考虑了多种螺旋桨参数，包括每个螺旋桨截面的翼型几何形状。螺旋桨性能预测工具采用收敛改进的叶片元素动量理论，该理论由从 XFOIL 和经过验证的 OpenFOAM 获得的翼型气动特性提供。根据实验 NACA 4 位数据估计失速角校正，并在出现收敛问题时使用。对气动数据进行校正以考虑压缩性、三维、粘性和雷诺数效应。根据实验数据拟合提出了旋转校正系数。采用基于欧拉-伯努利梁理论的结构模型，并根据有限元分析对其进行验证，同时讨论了离心力的影响。进行了一个案例研究，将弦长和螺距分布与涡流理论的最小损失分布进行了比较。使用印刷螺旋桨进行风洞试验，以得出整个程序的可行性以及 XFOIL 和 CFD 最佳螺旋桨之间的差异。最后，将最佳 CFD 螺旋桨与具有相同直径、螺距和运行条件的商用螺旋桨进行比较，显示出更高的推力和效率。
MoMusic：一种运动驱动的人机协作音乐创作和表演系统
过去几年，人工神经网络架构的重大发展促进了自动音乐创作模型的广泛应用。然而，大多数现有系统都采用基于硬代码和预定义规则的算法生成结构，通常不包括交互式或即兴行为。我们提出了一种基于运动的音乐系统 MoMusic，作为 AI 实时音乐生成系统。MoMusic 具有部分随机谐波排序模型，该模型基于音调和弦进展的概率分析，通过音乐集合论进行数学抽象。该模型针对二维网格呈现，通过姿势识别机制产生结果声音。摄像头捕捉用户手指的运动和轨迹，创造出连贯的、部分即兴的和声进程。MoMusic 集成了多个音色音域，从钢琴等传统古典乐器到使用语音转换技术创建的新型“人声乐器”。我们的研究证明了 MoMusic 的互动性、激发音乐家灵感的能力以及使用各种音色音域生成连贯音乐材料的能力。MoMusic 的功能可以轻松扩展，以结合不同形式的姿势控制音色变换、节奏变换、动态变换甚至数字声音处理技术。
一个范式研究自然曲目之外的肌肉活动模式的学习
新颖的肌肉交流pa7erns的用户是运动技能学习的关键方面，例如，当初学者音乐家学习新吉他或钢琴和弦时，可以看到。要研究此过程，在这里，我们引入了一种新的范式，该范式需要快速，同步的频率和延伸。首先，par-Cipant prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-prac-ins-intric figer flim孔和掌pophopophangect围绕的延伸（即和弦）。我们发现，有些和弦极具挑战性，但是Par-Cipant最终可以通过Prac-Ce来实现它们，这表明，肌腱和韧带间造成的硬性困难并没有反映强力的生物力学约束。在第二个实验中，我们发现和弦学习在很大程度上是特定的，并且没有推广到未经训练的和弦。最后，我们探索了哪些因素使一些和弦比其他和弦更加困难。di coulty是由该和弦所要求的肌肉交流pa7ern很好地预测的。与ngly相互困难，与相似的和弦与日常手用所需的肌肉交流pa7ern相似，以及与肌肉交流的整体大小相关。一起，我们的结果表明，这项工作中引入的新范式可能会提供一个有价值的工具来研究人类运动系统中新型肌肉助理Pa7erns的易用性神经过程。
计划准备和程序手册
16. 编制规划时，必须使用《土地测量条例》附录 2 中列出的适当缩写。如果使用未列出的缩写，则必须在规划图例中显示该缩写。下列缩写词经批准可使用： Appr 进场 Mon 纪念碑 Az 方位角 Mr 标记柱 BC 曲线起点 P 带铜帽的柱子 BM 基准点 牧场过后 BT 承载树 PCC 复合曲率点 Bdy 边界 PI 交点 Blk 块状坑 四个坑 cs 埋头孔 Pl 已种植 CSM 控制测量纪念碑 Pr 主要 Cal 计算 Pt 点 ch 弦 R 道路纪念碑 chd 检查测量 R/W 通行权 Conc 混凝土 RM 参考纪念碑 Cop 复制 Rad 半径 Cor 拐角 Re-est 重新建立 Cult 耕作 Res 恢复 Ded 推断 Rge 范围 EC 曲线终点 Sec 部分 Est 已建立 Sm 小 Evid 证据 ST 切线 F 找到 St 石头分数 T 沟槽 ha 公顷 TST 总切线 IP 铁柱 Twp 乡镇 IR 印第安保留地 WO 木制 LS 法定分区 WOP 木柱 M土丘 Mer Meridian Mer Meridian Mkd 标记
人工智能在营销分析中的作用
关键词：人工智能、数据驱动、洞察、优化 1. 简介 近年来，人工智能 (AI) 在营销分析领域的应用激增。人工智能 (AI) 是指机器执行传统上需要人类智能的操作的能力，包括但不限于学习、推理和解决问题 (Hermann, 2021)。营销领域已将人工智能 (AI) 的使用纳入其中，对大量客户数据进行广泛分析，检测重复出现的模式和趋势，并预测客户行为。企业利用有针对性和个性化的营销活动提高了营销效果和客户参与度。人工智能 (AI) 融入营销分析对企业产生了显著的影响，例如增强了客户细分、提高了个性化程度和增强了定位效率 (Sarker, 2022)。人工智能能够从社交媒体、电子邮件和网络分析等各种渠道检查客户信息，从而全面了解客户。这有助于企业更有效地了解客户，并制定与目标市场产生共鸣的促销策略。人工智能在营销分析中的应用虽然前景光明，但也带来了一些障碍，包括需要大量数据集和可能存在偏见的决策。企业必须认识到这些障碍，并制定策略来缓解这些障碍。本文的目的是对人工智能在营销分析领域的现状进行全面评估。本研究采用了次要主题
飞机尺寸和平衡模块开发...
1.4 定义 A AEO 所有发动机可操作的飞机类别 在法规中，不同的规则适用于不同的类别 Far23 特技飞行 设计用于承受高 g 负载以实现高级飞行。仅限制飞行测试。实用有限的特技动作。最大 90 度倾斜。正常 正常动作。最大 60 度倾斜。通勤 螺旋桨驱动，受正常类别限制。Far25 运输 正常动作。前三个类别的重量限制为 5650 公斤，乘客限制为 9 人，第四个类别的重量限制为 8600 公斤，乘客限制为 19 人，第五个类别没有重量或座位限制。高度 以英尺或米为单位测量的离地高度。AMC 参见 MAC。攻角 翼型弦线与相对气流之间的角度。纵横比 机翼细长的量度。AR = b 2 /S，其中 b = 翼展，S = 机翼参考面积。B 平衡 不同的重量分布在整个飞机上，以平衡飞机并获得所需的重心位置和范围。银行 可以取出现金的地方。这里与飞机在滚转轴上的倾斜程度有关。以度为单位。BFL 平衡场长度。参见演示。BWB 翼身融合。C CD 0 零升力阻力系数是与升力无关的飞机阻力。重心 固体的重量集中在一点。CGR 参见爬升梯度 爬升率 与飞机在垂直平面上的移动速度有关。以 ftp（英尺/秒）为单位
吉他调谐器同步的快速傅立叶变换
需要在吉他上产生适当的和弦和声，需要调整或调整字符串。但是，大多数吉他学习者根据听力手动进行调整。这肯定需要很长时间，因为在调整过程中，用户必须反复转动弦旋钮才能获得和谐而精确的音调。尽管当前在Android上有许多吉他调谐应用程序，但在调整过程中，用户必须手动转动String旋钮。本研究旨在创建一种称为“学习吉他和弦”的工具，以自动执行调整过程，并且根据标准吉他弦音调使用快速傅立叶变换（FFT）算法的频率，结果是快速而准确的。fft可以将信号从时域转换为频域，在时间域F（x）中的一系列数字被转换为频域F（u）。使用已执行的黑匣子测试方法考虑测试结果，可以说，基于Android上的快速傅立叶吉他调谐同步设计应用程序可以正确地获得用户输入的频率。此外，还通过将调谐过程与2个应用程序（即绝对吉他和吉他调谐器）进行比较来进行准确测试。从应用程序比较获得的结果证明，学习吉他和弦应用程序中调谐过程的准确性非常好，因为它可以产生与其他应用程序相同的结果。尽管相等的性格尺度是弦乐器最受欢迎的调音技术之一，但也应考虑其他技术，因为它用于各种乐器中。
风洞实验程序
c) 计算每个速度下通过四分之一弦点的俯仰力矩与攻角的关系，并将结果显示在表格中。5. a)。以 20、35 和 50 米/秒的空速运行风洞，并在攻角为 0°、4°、8°、12° 和 16° 时获取垂直安装的压力翼尾流中的尾流压力测量值。每次设置数据之前，务必检查机翼和皮托管的零速度压力测量值。您需要测量并校正零速度时压力传感器中的任何偏移。注意：在较小的攻角值（即最多约 8 度）下，可用的耙子可以充分覆盖整个尾流场。但是，在较高的攻角下，耙子可能无法完全覆盖尾流。为了正确测量这些极端值的尾流场，您需要将耙子移到机翼上方和下方。有关最高攻角尾流场测量设置的帮助，请咨询助教、教授或技术员）b) 绘制标准化尾流测量压力分布 q / q ∞ 与三种不同速度下每个攻角的尾流距离的关系。c) 通过对每个攻角和三个速度的尾流压力分布进行积分，用动量法计算翼型的阻力系数。绘制实验中使用的每个流速的阻力系数与攻角的关系，并将此结果与上面第 3 部分计算出的阻力进行比较。确保对两个不同阻力估计值中的任何差异或差异进行评论。6.确定雷诺数对升力、阻力和 1/4 弦俯仰力矩系数的影响。（绘制压力翼测量的升力和俯仰力矩系数，以及尾流测量的阻力系数与所有可用攻角的雷诺数的关系。）