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文章 基于自动采集数据的树木采伐机性能分析中的数据挖掘
摘要：收割机自动记录的数据是一种很有前途的、可能非常有用的科学分析信息来源。大多数研究人员已将 StanForD 文件用于此目的，但这些文件很难获取，需要进行一些预处理。本研究利用了类似数据的新来源：JDLink，这是一项由机器制造商运营的基于云的服务，可实时存储来自传感器的数据。此类数据量巨大，难以理解和有效处理。数据挖掘技术有助于在此类数据库中发现趋势和模式。使用经典回归（线性和对数）、聚类分析（树状图和 k 均值）和主成分分析 (PCA) 分析了在波兰东北部工作的两台中型收割机的记录。线性回归表明，树木的平均大小是对每立方米燃料消耗和生产率影响最大的变量，而每小时燃料消耗也取决于低速行驶距离或高发动机负荷时间份额等因素。聚类和 PCA 的结果更难解释。树状图显示了最不相似的变量：每天采伐的总体积、每天的总燃料消耗和高转速 (RPM) 的工作时间份额。K 均值聚类使我们能够识别特定变量聚类更突出的时期。尽管 PCA 结果解释了近 90% 的方差，但机器之间的结果尚无定论，因此需要在后续研究中进行仔细审查。生产率值（平均约 10 m 3 /h）和燃料消耗率（平均 13.21 L/h，1.335 L/m 3）与其他作者在可比条件下报告的结果相似。本研究获得的一些新指标包括，例如，低速行驶距离（每天约 7 公里）或发动机在低、中或高负荷下运行的时间比例（分别为 34%、39% 和 7%）。本研究的假设是使用不从外部来源补充的数据，并且尽可能少地进行处理，这将分析方法限制在无监督学习上。在后续研究中扩展数据库将有助于监督学习技术在建模和预测中的应用。
收集对 DEEP E-Bike 信息请求的回复
§ “1 类电动自行车”是指配备有马达的电动自行车，该马达仅在骑手操作电动自行车的脚踏板时启动，当骑手停止踩踏板或电动自行车的速度达到每小时 20 英里时，马达便会脱离。 § “2 类电动自行车”是指配备有马达的电动自行车，该马达可专门用于推动电动自行车，当踩下刹车或电动自行车的速度达到每小时 20 英里时，马达便会脱离。 § “3 类电动自行车”是指配备有马达的电动自行车，该马达仅在骑手操作电动自行车的脚踏板时启动，当骑手停止踩踏板或电动自行车的速度达到每小时 28 英里时，马达便会脱离。 • 电动自行车零售商的选择和纳入 o 包括店内和在线零售商。包括店内和在线零售商可让计划参与者从最广泛的自行车中进行选择，以满足他们的需求。 o 在制定计划时与零售商合作。这可以通过特定的零售商倾听会议来完成。与零售商的合作将有助于该计划的成功。 o 考虑要求零售商注册该计划。要求零售商注册成为您的电动自行车激励计划的参与者，可以让您与每家零售店建立联系，并更好地监督所购买的电动自行车。 • 确定该计划对空气质量的益处
放射学界对人工智能认知助手的接受度：RSNA 收集数据报告
摘要：由于机器学习和人工智能 (AI) 的进步，机器作为放射科医生临床工作流程中的智能助手，正在扮演新的角色。但是这些机器使用什么系统的临床思维过程？它们是否与放射科医生的思维过程足够相似，可以被信任为助手？在 2016 年北美放射学会 (RSNA) 科学大会和年会上进行了这种技术的现场演示。演示以问答系统的形式呈现，该系统以放射学多项选择题和医学图像作为输入。然后，AI 系统演示了一个认知工作流程，包括文本分析、图像分析和推理，以处理问题并生成最可能的答案。向体验演示并测试问答系统的参与者提供了演示后调查。据报道，在 54,037 名会议注册者中，有 2,927 人参观了演示展台，1,991 人体验了演示，1,025 人完成了演示后调查。本文介绍了调查方法，并总结了调查结果。调查结果显示，放射科医生对认知计算技术和人工智能的接受程度非常高。
自动显微镜技术对被动收集的样本提供了可靠的空气花粉定量数据
空气中的颗粒物数据对于保护人类健康至关重要。人为（例如烟尘、轮胎和刹车磨损）以及生物（例如花粉和孢子）颗粒通常由位于城市环境中的主动采样器监测；因此，偏远山区的数据非常少。此外，生物气溶胶分析耗时且需要大量技能。因此，为了避免主动采样的障碍（即高成本和功耗）并简化数据分析，我们研究了结合自动分析的被动采样作为花粉检测方法。2018 年，我们在意大利圣米歇尔阿迪杰部署了两台 Sigma-2 被动采样器，为期 12 周。自 1990 年以来，这里一直使用 Hirst 型容积采样器监测空气中的花粉。为了获得单个粒子的形态化学信息，我们使用 (i) 自动光学显微镜 (OM) 分析了样品，然后根据粒度和灰度值进行图像分析，以及 (ii) 自动扫描电子显微镜结合能量色散 X 射线光谱 (SEM/EDX)。自动 OM 检测到尺寸范围为 20–80 µ m 的明亮颗粒（即来自天然来源），准确代表了总花粉，SEM/EDX 根据大小、形状和化学成分过滤颗粒，这使我们能够识别可能的花粉候选物（“花粉状”部分）。总体而言，自动化分析技术可以同时提供有关空气中人为、地质和生物颗粒（包括花粉）的数据。此外，被动采样为收集空气生物学研究中的数据提供了一种可靠的选择，特别是在维护主动采样器具有挑战性的偏远地区。关键词：空气生物学、Sigma-2 采样器、Hirst 型采样器、空气中颗粒、SEM/EDX
收集了 Louis 和 Jacob 的个人和商业文件...
大部分文件涵盖 1940 年至 1970 年期间，以及 20 世纪 30 年代的一些商业文件，并详细介绍了他复杂而成功的商业、慈善和外交生涯。雅各布·布劳斯坦办公室工作人员最初保管的大量文件编号为 14637，这个数字顺序一直保留着。这些文件的状况良好，每个文件中的项目大多按时间顺序排列。许多材料都是出版形式或打字稿，有些带有雅各布·布劳斯坦或其秘书的注释。这些文件包含已出版的材料、电话交谈记录、信件副本、邀请函、法律文件、布劳斯坦多次商务和外交旅行的详细信息、新闻剪报、预算报告以及与石油业务和布劳斯坦在美国犹太人委员会的服务相关的文件。
集成传感器收集的情报
本报告是国防科学委员会 (DSB) 的产物，并根据所有联邦咨询委员会法案 (FACA) 法规发布。DSB 是一个联邦咨询委员会，旨在为国防部长提供独立建议。本报告中的声明、意见、结论和建议不一定代表国防部的官方立场。情报科学委员会 (ISB) 就情报界特别重要的新兴科学和技术问题向国家情报总监办公室 (ODNI) 和高级情报界领导人提供建议。本报告中的声明、意见、结论和建议不一定代表情报界任何机构的官方立场。DSB/ISB 传感器收集情报整合联合工作组于 2008 年 1 月完成了信息收集工作。本报告为非机密报告，可向公众发布。
罗尔德·达尔（Roald Dahl
d说：“相当差异和回避，但很谨慎。”or，'一种善良的红酒，也许是仁慈而开朗的淫秽，但没有善意。”我曾两次在理查德·普拉特（Richard Pratt）那里两次在迈克（Mike's）吃饭，每次迈克（Mike）和他的妻子都竭尽全力为著名的美食制作一顿特殊的饭菜。显然，这也不例外。我们进入餐厅的那一刻，我可以看到表E被放置为盛宴。高大的蜡烛，黄色的玫瑰，闪闪发光的银，每个人的三个酒杯，最重要的是，从厨房里烤肉的鲜味使唾液的第一个温暖的冰淇淋带到了我的嘴里。当我们坐下时，我想起，在理查德·普拉特（Richard Pratt）之前的访问中，迈克（Mike）在紫红色上与他一起玩了一场博彩游戏，挑战他命名其品种和年份。普拉特回答说，这不是太困难的，只要这是伟大的岁月之一。Mike随后打赌，我无法做到的葡萄酒。普拉特已经接受了，并赢得了两次。今晚我确定这场小游戏会再次铺设，因为迈克非常愿意失去赌注，以证明他的葡萄酒足够好，可以得到认可，而普拉特（Pratt）则表现出对展示自己的知识的严重，严格的乐趣。这顿饭始于一盘白饵，油炸的黄油非常清脆，还有一个摩尔鞋。迈克站起来，亲自倒了酒，当他再次坐下时，我可以看到他在看理查德·普拉特（Richard Pratt）。他把瓶子放在我面前，以便我可以阅读标签。IT ID，'Geierslay Ohligsberg，1945年。他俯身向我小声说，Ge Ierslay是Moselle的一个很小的村庄，在德国境外几乎是未知的村庄。h e说，我们喝的这款酒是不寻常的，葡萄园的支出是如此之小，以至于一个陌生人几乎不可能得到任何东西。他在去年夏天亲自访问过盖伊尔莱（Geierslay），以获取他们最终允许他拥有的几瓶。“我怀疑该国是否目前是否有任何其他人，”他说。我再次看到他再次瞥了一眼理查德·普拉特（Richard Pratt）。“关于Moselle的伟大事物，”他继续说道，“这是在紫红色之前供应的完美葡萄酒。许多人改用莱茵河葡萄酒，但这是因为他们的了解并不了解。一种莱茵酒会杀死一个精致的紫红色，你知道吗？在紫红色之前服用莱茵河很野蛮。但是Moselle - Ah！ - Mosel Le完全正确。”迈克·斯科菲尔德（Mike Schofield）是一个和ami可亲的中年男子，但他是Stockbroke r。确切地说，他是股票市场上的一名劳动者，就像他的许多人一样，他似乎有些尴尬，几乎感到羞耻地发现他已经赚了很多钱，让他很少有才华。他内心深处知道，他并不是一个不比一个庄家 - 一个无关紧要的，无限的r