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SENTINEL 电机：专为极端环境下的坚韧而设计 2024 年 11 月 13 日白皮书摘要：Dayton-Phoenix Group 的 SENTINEL 电机
SENTINEL 电机：专为极端环境下的坚韧而设计 2024 年 11 月 13 日 白皮书摘要：Dayton-Phoenix Group (DPG) 的 SENTINEL 电机是一款坚固耐用的高性能电机，专为最苛刻的环境而设计，包括沙漠条件和恶劣的工业应用。SENTINEL 采用先进的工程设计，可承受细小金属粉尘和沙子等磨蚀性材料，确保在其他电机发生故障的运行中具有耐用性和可靠性。简介 SENTINEL 电机扩展了 DPG 在设计和制造交流三相感应电机、直流电机和辅助发电机方面的丰富经验，适用于各种应用，例如燃油泵、鼓风机和压缩机系统。SENTINEL 电机结合了这些功能，并增加了独特的密封和保护系统，使其能够在污染极其严重的环境中高效运行。关键设计特点
温度极端的概率分布
增强了极端热量，这是温度时间序列[1]的创纪录高数，损害人类健康，福利和基础设施的损害以及生态系统[2，3]。热量的影响随温度和其他热量指数非线性增加[4]。因此，重要的是要准确预测有关当前天气动态和持续气候变化的信息的极端风险[5]。通常，极端温度是使用统计极端价值理论建模的，该理论可以渐近地描述最极端值的分布，这是从任何广泛的概率分布中提取的足够大数量集中的分布[6]。通常通过使用电台观测值或天气和气候模型输出的年度最高温度（表示为TXX [7]）的时间序列来实现这一目标。基于极值理论，假定TXX值是从广义极值分布（GEVD）[8]中生成的。使用最大似然或其他合适的方法从TXX数据估算GEVD参数后，可以估计温度超过任何指定阈值的可能性[9-12]。为了说明气候变化的影响，GEVD通常被认为是非平稳的，其位置参数将其模型为全球平均温度的线性函数，并且可能是其他协变量[13]。极端温度已使用类似的归因研究方法进行了建模，该方法旨在量化观察到的最近的热波的风险的人为升高[14-17]。由世界天气归因协作开发的此类归因研究的标准方法是估计of of of of of of of temere热量的可能性，假设TXX或其他基于温度的时间序列遵循GEVD，将位置参数作为全球平均温度的线性函数。将这种概率与从同一统计模型中得出的概率进行比较，当时全球平均温度设置为工业化前基线，而人为变暖增加了因素（概率比），从而增加了观察到极端的可能性[18，19]。
ISME19研讨会报告报告微生物座谈会：极端环境中的生态
研讨会包括2个小时的讲座和12个小时的动手生物信息学，在此期间，参与者分析了从原始数据到MAGS生成的shot弹枪元基因组数据集。 div>共有49名来自智利的12个不同大学的与众来自巴西的德大学（巴西，巴西），来自智利大学（圣地亚哥），一个来自Playa Ancha（Valparaíso）的Concepción大学（Concepción），两家来自大学（Santiago）的chile chile chile of santia santia chile of santia chile santia santia santia santia GO），来自技术大学Federico SantaMaría（Valparaíso）的三个。 div>
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。
一种基于新型偏置概率神经网络 (BPNN) 和正则化极限学习机 (RELM) 的听力损失预测系统
听力障碍 [1, 2] 是许多国家正在发展的残疾之一，并被视为古代需要解决的重要问题。在其他器官中，听觉是人类最重要的操作功能 [3]，因为它允许人们相互交流。根据最近的评论，分析认为听力障碍 [4-6] 是世界第五大残疾，它与社会孤立、孤独和认知健康不佳高度相关。通常，听力障碍可能发生在单耳或双耳，可能是暂时的，也可能是永久性的。听力障碍的主要症状如下：沟通困难、无法在嘈杂的环境中理解对话、无法收听广播/电视、感觉到哔哔声以及在小组讨论中注意力不集中。世界卫生组织 (WHO) [7-9] 指出，听力损失在所有年龄性别中都很常见，并且可能会根据事件的数量而增加。它
极端高温和社区恢复计划第一轮
项目概述：培训社区可持续发展导航员，使其具备相关知识和技能，以教育、招募、培训和支持社区成员保护自己免受高温和烟雾的侵袭，并参与当地、地区和州的气候和健康决策过程。为科学教师和学生举办为期 8 周的极热青年领导力学院。在 100 户家庭中对 CleanCooler 进行测试，以改善热舒适度和空气质量。
程序记录：冷环境温度和极端条件对电动汽车的影响
背景电池电动汽车（BEV）是一种有效且干净的个人运输解决方案，可消除坦克对轮（下游）温室气体（GHG）排放和尾管标准污染物排放，同时降低了石油依赖。随着可再生能源的增加，随着电网电力产量的份额增加，1相关的BEV井（上游）排放也将稳步下降。简而言之，今天购买的BEV将在车辆的完整使用寿命中变得更加清洁，因为随着时间的推移，电网变得越来越少。与传统同行相比，BEV的运行更安静，加速零件相等或更高的加速度，运动部件较少以及较低的操作和维护成本。尽管有这些好处，但主流消费者对BEV感到担忧 - 随着产品采用生命周期的扩展，新技术通常是这种情况。
请求极端特刊：桥接重的尾巴...
旨在提高极端事件的频率和严重性，例如灾难性的浮动，破纪录的温度和前所未有的热浪，这突显了对风险评估和建模的创新方法的迫切需求。数据收集技术的现代进步提供了越来越大且复杂的数据集，只能处理快速可扩展的算法和计算软件。本期特刊旨在弥合人工智能（AI）和极值理论（EVT）之间的差距，以利用两者的优势并解决这些极端事件所带来的日益严重的挑战。
数据删除工作簿 - 极致隐私
简介 第一部分：Linux 计算机 第二部分：macOS 计算机 第三部分：GrapheneOS 移动设备 第四部分：iOS 移动设备 第五部分：移动设备策略 第六部分：安全通信 第七部分：Web 浏览器 第八部分：密码和 2FA 第九部分：安全电子邮件、日历和联系人 第十部分：VoIP 电话号码 第十一部分：VPN 和 DNS 第十二部分：防火墙和 Wi-Fi 第十三部分：自托管数据 第十四部分：虚拟机 (VM) 第十五部分：别名 第十六部分：邮寄地址 第十七部分：私人支付 第十八部分：遗产规划 第十九部分：就业 第二十部分：私人住所 第二十一部分：私人住宅 第二十二部分：私家车 第二十三部分：隐私生活方式 第二十四部分：游牧生活方式 第二十五部分：数据请求 第二十六部分：数据冻结 第二十七部分：虚假信息部分第二十八节：灾难准备 第二十九节：死亡准备 第三十节：我的成功与失败 结论