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合流污水溢流长期控制计划指南
公众参与和机构互动 .................................. 3-1 长期控制计划方法 .................................. 3-3 3.2.1 示范与推定方法 ........................ 3-3 3.2.1.1 示范方法 ................................ 3-5 3.2.1.2 推定方法 ................................ 3-7 3.2.2 小型系统考虑事项 ........................ 3-18 开发 CSO 控制替代方案 ........................ 3-18 3.3.1 一般考虑事项 ................................ 3-19 3.3.1.1 与九项最低控制措施的相互作用 ................ 3-19 3.3.1.2 与其他收集和处理系统目标的相互作用 ................ 3-19 3.3.1.3 创造性思维 ................................ 3-20 3.3.2 水质和 CSO 控制目标的定义 ................ 3-21 3.3.3 构建 CSO 控制替代方案的方法 ...................... 3-24 3.3.3.1 所有替代方案的共同项目 ...................... 3-25 3.3.3.2 特定于排放口的解决方案 ........................ 3-25 3.3.3.3 排放口的局部合并 ........................ 3-25 3.3.3.4 区域合并 ...................................... 3-26 3.3.3.5 利用 POTW 容量和与 CSO 相关的旁路 ........................ 3-26 3.3.3.6 考虑敏感区域 ...................................... 3-28 3.3.4 初始替代方案开发的目标 ........................ 3-29
正在开发用于主动冷却和温度控制的 MEMS 设备
对于许多小型应用，如微电子元件、微型传感器和微系统，高容量冷却选项仍然有限。NASA 格伦研究中心目前正在开发一种微机电系统 (MEMS) 来满足这一需求。它使用热力学循环直接为热负荷表面提供冷却或加热。该设备可以严格在冷却模式下使用，也可以在几毫秒内切换冷却和加热模式，以实现精确的温度控制。制造和组装是通过半导体加工行业常用的湿法蚀刻和晶圆键合技术完成的。MEMS 冷却器的优点包括可扩展到几分之一毫米、模块化以提高容量和分级到低温、简单的接口和有限的故障模式，以及最小的诱导振动。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
警报设计对空中交通管制员的影响...
目的：研究旨在开发一种更好的听觉警报设计，以提高空中交通管制员的态势感知能力。方法：参与者是七十七名合格的空中交通管制员。实验在爱尔兰航空局位于香农和都柏林的空中交通管制操作室进行。参与者被告知试验与 COOPANS 空中交通管制有关。使用两个受试者间因素（警报设计和经验水平）进行方差分析，以分析 ATCO 对三个关键事件的响应时间。使用 Bonferroni 检验对响应时间的平均差异进行事后分析。结果：在 STCA、APW 和 MSAW 中，ATCO 对声音警报和语义警报的响应时间存在显著差异。管制员的经验对 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应时间没有显著的主效应。此外，警报设计和经验水平对 ATCO 对 STCA、APW 和 MSAW 的响应时间没有显著的相互作用。结论：结果表明，COOPANS ATM 系统中部署的声音警报为 ATCO 提供了 1 级态势感知，而语义警报不仅为感知警报提供 1 级态势感知，还提供 2 级和 3 级态势感知，以帮助 ATCO 了解关键事件，从而制定更合适的解决方案。因此，以人为本的语义警报设计可以显著加快 ATCO 对 STCA 和 APW 的响应。此外，语义警报可以通过加快新手和经验丰富的空中交通管制员的响应时间来缓解专业知识差异。
氮化钛等离激元纳米钻阵列用于CMOS −对OpenPlc的控制逻辑注射攻击
摘要 - 真实的硬件PLC非常昂贵，有时科学家/工程师无法建立小型测试床并进行实验或学术研究。为此，OpenPLC项目引入了合理的替代选项，并在编程代码，模拟物理过程以及使用低成本设备（例如Raspberry Pi和Arduino uno）中提供了灵感。不幸的是，OpenPLC项目的设计没有任何安全性，即缺乏保护机制，例如加密，授权，反复制算法等。这使攻击者可以完全访问OpenPLC并进行未经授权的更改，例如启动/停止PLC，设置/更新密码，删除/更改用户程序等。在本文中，我们进行了深入的调查，并披露了OpenPLC项目中存在的一些漏洞，表明攻击者既没有对用户凭据，也不对物理过程进行任何先验知识；可以访问关键信息，并有效地更改OpenPLC执行的用户程序。我们所有的实验均在最新版本的OpenPLC（即V3）上进行。我们的实验结果证明，攻击者可能会混淆受感染的OpenPLC控制的物理过程。最后，我们建议OpenPLC创始人和工程师关闭所披露的漏洞并具有更安全的基于OpenPLC的环境的安全建议。索引条款 - OpenPlc;网络攻击；网络安全；控制逻辑注射攻击；
MatFuse：利用扩散模型实现可控材料生成
在计算机图形学中创建高质量的材质是一项具有挑战性且耗时的任务，需要很高的专业知识。为了简化这个过程，我们引入了 MatFuse，这是一种统一的方法，它利用扩散模型的生成能力来创建和编辑 3D 材质。我们的方法整合了多种条件来源，包括调色板、草图、文本和图片，增强了创造可能性并对材质合成进行了细粒度的控制。此外，MatFuse 通过多编码器压缩模型的潜在操作实现了地图级材质编辑功能，该模型可以学习每个地图的解开的潜在表示。我们在多种条件设置下展示了 MatFuse 的有效性，并探索了材质编辑的潜力。最后，我们根据 CLIP-IQA 和 FID 分数定量评估生成材质的质量，并通过开展用户研究定性评估生成材质的质量。用于训练 MatFuse 的源代码和补充材料可在 https://gvecchio.com/matfuse 上公开获取。
德里 - 国家疾病控制中心
根据《国家家庭健康调查》（National Family Health Survey-5）（2019-21），德里约77％的家庭住在普卡房屋中，97％的家庭有电。大约95％的德里家庭拥有基本的饮用水服务，而98％的家庭使用了改善的饮用水来源，但只有65％的家庭在其家庭周围/周围获得管道水（占城市的79％和54％的农村）。城市地区的可及性（97％）要比农村地区（71％）高得多。1个大多数家庭（59％）在德里使用干净的燃料进行烹饪。有94％的机构交付。该州报告的缺血性心脏病负担高于全国平均水平。（GBD）缺血性心脏病和COPD是疾病调整生命年（DALY）的主要原因。最高的daly归因于营养不良，空气污染，饮食因素和高血压等危险因素。气候变化和空气污染可能会增加这种非传染性疾病的负担。2气候变化和健康
将机器人控件集成到代理（L）...
摘要。已经创建了多个软件框架，以帮助开发人员建模机器人应用程序。这些框架使用适合控制硬件组件（例如传感器和执行器）的低级编程结构，但在抽象复杂性方面受到限制。相反，代理编程语言支持使用更高水平的抽象来实现代理，但是这些语言主要仅限于软件代理的开发。在本文中，我们概述了将代理编程语言与机器人开发框架集成的体系结构和编程构造，以便使用高级抽象来编程自主机器人。由此产生的编程环境旨在使用自主认知剂的抽象来促进机器人对综合行为的建模。
确保 RDBMS 中的 AI 数据访问控制
访问控制是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中数据安全的一个关键方面，尤其是在人工智能 (AI) 应用环境中。本文全面回顾了确保 RDBMS 中 AI 数据访问控制的技术和策略。回顾涵盖了各个方面，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及针对 AI 驱动环境量身定制的动态访问控制机制。此外，本文还探讨了 AI 数据访问控制中的挑战和新兴趋势，强调了集成 AI 技术以增强 RDBMS 安全性和隐私性的重要性。通过综合现有文献和研究成果，本文旨在为在 RDBMS 环境中有效实施 AI 数据访问控制提供见解和建议。