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结合锁定热成像和鼓风机激励检测建筑物外墙的空气泄漏
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此，快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法，将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压，导致外表面（立面）泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化，以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换，可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像，广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中，在 75 Pa 压差下，以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量，总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下，空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比，测量结果显示检测质量更高，受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化，从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此，低至几开尔文的温差就足够了，可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权，可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构，造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees，2007 年；Jokisalo 等人，2009 年；Jones 等人，2015 年)。因此，气密性评估，特别是快速可靠地定位泄漏，对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.，2018 年；ASTM，2019 年) 中有规定，用于测量建筑物的整体气密性。然而，泄漏定位很麻烦，需要
将物理世界和虚拟世界结合起来进行运动认知训练干预：关于运动技术分类的指导意见书
有效的运动需要完整的运动和认知功能。越来越多的文献研究了运动认知干预措施，以提高健康或患病老年人的整体生活质量。对于此类干预，新的技术进步不仅在动机方面至关重要，而且对于改善多刺激世界中的用户体验也至关重要，这些世界通常以真实和虚拟环境的混合形式提供。本文为与运动相关的研究提供了一个分类系统，涉及在不同程度的虚拟环境中执行的运动认知干预。分类分为三类：（a）数字设备的类型及其提供的沉浸度；（b）人机交互的存在与否；（c）训练期间的活动参与，定义为活动>任务的1.5代谢当量。由于虚拟现实（VR）通常将不同的技术归类在同一术语下，我们提出了从计算机显示器和投影仪到头戴式VR技术的数字设备分类法。近年来发展迅速的所有沉浸式技术都归类在扩展现实（XR）这一总称下。这些包括增强现实 (AR)、混合现实 (MR) 和虚拟现实，以及所有尚未开发的技术。这项技术不仅在游戏和娱乐方面具有潜力，而且在研究、运动认知训练计划、康复、远程医疗等方面也具有潜力。本立场文件为基于数字设备、人机交互和身体参与的未来运动相关干预措施提供了定义、建议和指南，以便更一致地使用术语并有助于更清楚地理解其含义。
结合监督和无监督机器学习
最后，Darktrace 还使用各种机器学习技术来自动执行调查工作流程中执行的重复且耗时的任务。通过分析专家网络分析师如何与 AI 的输出进行交互（例如他们如何分类威胁警报以及他们如何使用第三方来源），Darktrace 能够复制这些专家行为并自动执行某些分析师功能。这使得所有成熟度级别的分析师都能进行越来越高效和简化的调查。它还为安全团队提供了他们所需的关键时间，使他们能够专注于更高价值的战略工作，例如管理风险和专注于更广泛的业务改进。
将模仿和加强学习结合起来，以确保安全...
Shi，Shaoshuai等。“运动变压器具有全球意图定位和本地运动的重新构成”。2022。Shi，Shaoshuai等。“ MTR ++：具有对称场景建模和指导意图查询的多代理运动预测。”2023。
组合新量子设备的被困原子和光子学
中性原子的阵列被困在光学镊子中 - 可以将原子固定到位的高度集中的激光束 - 是构建量子处理器的越来越流行的方式。中性原子的这些网格，当以特定序列激发时，可以将复杂的量子计算缩放到数千个Qubits。但是，它们的量子状态是脆弱的，可以很容易被破坏 - 包括光子设备，旨在以光子的形式收集其数据。
将环境DNA与遥感变量相结合，以绘制沿着大河的鱼类分布
河流生态系统中的生物多样性丧失速度要比限制系统更快，更严重，并且需要空间保护和恢复计划来停止这种侵蚀。关于生物多样性和物种分布的状态和变化的可靠且高度解决的数据对于有效措施至关重要。的高分辨率图仍然有限。与全球卫星传感器的耦合数据具有广泛的环境DNA（EDNA）和机器学习可以实现河流生物分布的快速而精确的映射。在这里，我们研究了使用沿瑞士和法国Rhone River的110个地点的埃德纳数据集组合这些方法的潜力。使用Sentinel 2和Landsat 8图像，我们产生了一组生态变量，描述了河走廊周围的水生栖息地和陆地栖息地。我们将这些变量与基于EDNA的存在和29种鱼类的不存在数据相结合，并使用了三种机器学习模型来评估这些物种的环境适用性。大多数模型表现出良好的性能，表明从遥感中得出的生态变量可以近似鱼类分布的生态决定因素，但是水衍生的变量比河流周围的陆地变量具有更强的关联。物种范围的映射表明该物种沿着瑞士的物种占用物的显着转移，从其瑞士阿尔卑斯山的来源到法国南部的地中海出口。我们的研究消除了将遥感和EDNA结合到大河中物种分布的可行性。该方法可以扩展到任何大河以支持保护方案。
将计划和强化学习结合起来解决关系多重域
统计关系学习和AI（starai）[11，32]，另一方面，在存在不同的对象和关系的数量（即在关系领域）的存在。但是，关系RL [8]相对尚未探索，尽管存在某些方法[42]，但它们并不能按照大型任务进行扩展，并且对于多基因设置而言肯定不容易扩展。一个有希望的方向正在利用层次（和关系）计划的组合，以探索多个级别的抽象和RL来学习低级政策[16，20]。受到AI的这些不同子区域的成功的启发，我们采用了一种方法，该方法利用了关系层次规划师的力量作为噪音，关系领域中多种学习的集中式控制器。我们所提出的方法称为多基金关系计划和强化学习（MarePrel），将计划分解，集中控制和代理位置，用于构建特定任务表示的Starai，以及通过这些专业表示的有效和有效学习的深度RL。我们做出以下关键贡献：（1）据我们所知，我们提出了可以跨越多个对象和关系概括的关系构造域的第一个多基因系统。正如我们在相关工作中所显示的那样，多种文献中存在着重要的文献，关系学习以及计划和学习的整合。我们的工作是在多构想系统中将所有这些方向相结合的第一项工作。（2）为了实现这一目标，我们开发了MarePrel，这是一种综合计划和学习体系结构，能够在关系领域的不确定性下进行多种学习。具体而言，玛丽·玛丽（Mareprel）的有效学习和推理能力源于其关系形式的代表，高级计划的分解以及最低级别的深度RL的使用。（3）最后，我们在一些关系多基因领域中证明了我们的AP级的有效性和概括能力。我们将基于不同基于RL的多构基线（包括明确使用子任务信息）进行比较，并说明了我们方法的优越性。本文的其余部分如下：在审查了相关工作并介绍了必要的背景之后，我们概述了我们的多基因框架，并更详细地讨论算法。然后，我们通过讨论未来研究的领域在结束论文之前对一些关系的多种关系领域进行了实验评估。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。