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解码大脑信号的听力损失
ge是成人听力损失的最强预测指标。1年龄大约有25％的65岁（自全球2.6亿人）具有某种形式的听力障碍。1接受社会隔离，年龄段的社会隔离和痴呆症与社会隔离和痴呆有关。3-6在衰老的听觉标志中，噪音（SIN）中的言语难以在最一致的挑战中占据困难。7,8不幸的是，即使助听器有正确的可听性，它们通常也无法证明这些真实的听力技巧。9,10此外，尽管内耳11的路径学变化已经建立了良好，但对其他大脑（实际上负责解释言语，语言和认知信号）的责任少了12个，这是通过听力损失所遇到的。这引导了新兴的大脑图像工作，以识别可能解释老年人的罪恶处理缺陷的神经系统功能的变化（有时称为中央长期cusis 13）。但是，当我们的听觉系统开始淡出时，如何确定在庞大的神经网络中处理语音和语言的变化？
浮力诱导流动的测量和缩放......
摘要 我们研究了在存在两种惯性强迫的情况下控制隧道火灾产生的烟雾传播所需的通风条件：横向抽取系统和纵向流。为此，我们在缩小规模的隧道中进行了一系列实验，使用空气和氦气的混合物来模拟火灾期间热烟的释放。实验旨在关注允许浮力释放被限制在两个相邻抽取口之间的通风流动。分析了不同的源条件（即浮力释放的密度和速度）以及不同的抽取口配置。实验使我们能够量化限制浮力烟雾所需的抽取速度的增加，从而克服强加的纵向速度的影响。矩形形状且横跨整个隧道宽度的抽取口可提供最佳性能。最后，我们研究了流动的分层条件，分为四种状态。有趣的是，当分层条件消失时，随着纵向流和垂直提取流的增加，流动动力学几乎不受浮力烟雾存在引起的强迫的影响，浮力烟雾最终充当由流动传输的被动标量。
attmoe：注意与锂离子电池的使用寿命预测的专家混合在一起
对于锂离子（锂离子）电池，诸如材料老化和容量衰减之类的问题会导致电池性能降解甚至灾难性事件。预测剩余的使用寿命（RUL）是指示锂离子电池健康的有效方法，这有助于提高电池动力系统的可靠性和安全性。我们提出了一个新型的神经网络Attmoe，该网络将注意力机制与专家（MOE）的混合物结合在一起，以捕获电池RUL预测的容量淡出趋势。面对从传感器收集的原始数据始终充满噪音的问题时，Attmoe使用辍学掩码来代替原始数据。为了进行RUL预测，一个关键思想是，注意机制捕获了序列中的元素和更多注意力之间的长期依赖性，这是对包含更多降级信息的重要特征。另一个关键思想是，MoE使用许多专家来提高模型能力以实现更好的表示。最后，我们使用两个公共数据集进行了实验，以表明ATTMOE在RUL预测中有效，并且在相对误差方面提高了10％–20％。我们的项目都是开源的，可在https://github.com/xiuzezhou/rul上找到。
ETSI TR 102 768 V1.1.1 (2009-04)
ACM 自适应编码和调制 ACQ 采集突发 AES 航空地球站 AGAC 自动增益和角度控制 AMSS 航空移动卫星服务 APP 后验概率 ATM 异步传输模式 AWGN 加性高斯白噪声 BSS 广播卫星服务 BTP 突发时间计划 BW 带宽 CAC 连接准入控制 CCM 恒定编码和调制 CMF 控制和监控功能 CRA 恒定速率分配 CSC 公共信令信道 DAMA 按需分配多址接入 D-GPDI 差分广义后检测集成 DS 直接序列 ECN 显式拥塞通知 FCT 帧组成表 FDT 前向纠错数据表 FEA 功能实体动作 FIP 前向交互路径 FL 前向链路 FLS 前向链路信令 FLSS 前向链路子系统 FMT 衰落缓解技术 FS 固定服务 FSS 固定卫星服务 GPDI 广义后检测集成 GS 通用流 GSE 通用流封装 HO 切换 IBR 带内请求
基于PC-104嵌入式计算机的飞行控制系统开发
为了简化调试，还实现了例程 off()。在调试模式下，可以通过 shell 输入“off”停止实时任务。函数 Controllaws() 由几个具有不同速率的法则组成。我们以 100 Hz 的速率计算控制增强系统，以 33.3 Hz 的速率计算自动驾驶法则和其他参数。为了提高运行效率，使用内部计数器而不是任务来调度这些法则。控制法则通常由求和块、0 阶块、1 阶块、2 阶块、积分块、淡出块、死区块和饱和块组成。在我们的系统中，控制法则块由 C++ 类实现。Tustin 变换具有叠加特性，因此软件可以按框图顺序处理控制法则。为了简化系统调试，对于传感器输入和其他参数，使用浮点而不是整数作为数据类型；对于传感器输入，使用电压而不是实际物理值作为值。该软件是用 C++ 语言编写的。 C++ 比 C 具有更多优势，例如封装和覆盖。有时，这会导致可靠性问题。在飞行控制应用中，应认真考虑这一点。我们的解决方案是：1）在实时任务运行之前创建所有对象；2）在 IF-BIT 例程中检查系统健康状况。
推进学校教育的关键人工智能理论
摘要。在过去十年中，随着算法机器学习的突破，“人工智能”（AI）逐渐融入到学校教育和学术学习的主要方面。有趣的是，历史告诉我们，随着新技术被视为“正常”，它们逐渐淡出机构的非批判性方面。考虑到学校通过显性和隐性代码产生和再现社会实践和规范行为，将人工智能引入课堂可以揭示很多关于学校教育的信息。然而，人工智能技术（特别是新的机器学习应用）尚未被正确地框定为批判性分析和解释学校不平等的镜头。最近的教育讨论更多地关注技术的实际应用，而不是在分析课堂上的人工智能技术时揭示的制度不平等。因此，本文提出了批判性人工智能理论作为审视机构（尤其是学校）的宝贵视角的案例。在“机器学习”和人工智能在学校的学术和隐性课程中广泛传播之际，建立人工智能的实用认识论可能对于那些对人工智能对学校机构及其他领域的影响感兴趣的研究人员和学者特别有用。关键词：教育；认识论；解释学；技术。
Shadowrun_5E_Street_Lethal.pdf - thyamath.com
让暗影奔跑者盯着你看，就像你是来自遥远星球的外星人一样，没有比问他们“枪够了吗？”更好的方法了。当然，他们能理解这些词，但一旦你在枪前面加上“够了”这个词，所有的感觉都会消失。这就像说“方轮”或“毛茸茸的龙”——这两个词就是不相配。他们这样想并不疯狂。奔跑者有很多不同的武器，因为他们会陷入很多不同的境地，拥有合适的武器——或合适的工具——可能是成功与突然消失之间的区别。Street Lethal 就是为奔跑者提供更多工具。扩展的武器库正如其名称所示 — 为暗影奔跑者提供更多武器和装甲，包括古怪的折扣制造商 Kramer 和复苏的 Narcoject 的最新产品。军事和未来武器研究了公司正在研究的一些概念和他们正在开发的原型，以便奔跑者可以预测未来可能出现的情况 — 并且，如果他们幸运的话，可以得到一个早期的原型来帮助他们造成破坏。随着反对派报告：CorpSec 的出现，焦点转向了强大的信息工具，
锂电池快充设计的多目标优化...
锂离子电池快速充电是现代电动汽车的关键，它既要考虑充电时间，又要考虑电池的退化。快速充电优化面临的挑战包括：(i) 可能的充电协议空间维度高，而实验预算往往有限；(ii) 对电池容量衰减机制的定量描述有限。本文提出了一种数据驱动的多目标充电方法，以最大限度地缩短充电时间，同时最大限度地延长电池循环寿命，其中使用切比雪夫标量化技术将多目标优化问题转化为一组单目标问题，然后使用约束贝叶斯优化 (BO) 有效地探索充电电流的参数空间并处理充电电压的约束。此外，利用多项式展开技术将连续变电流充电协议引入到所提出的充电优化方法中。在基于多孔电极理论的电池模拟器上证明了所提出的充电方法的有效性。结果表明，与包括线性近似约束优化（COBYLA）和协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）在内的最新基线相比，所提出的基于约束BO的方法具有更优的充电性能和更高的采样效率。此外，还讨论了随着充电协议中使用的自由度数量的增加，充电性能及其不确定性的增加。
审查动物，植物和微生物的色素
颜料是在食品[1]，美容产品和制药行业[2]，[3]中经常使用的着色剂。颜料是一种通过波长选择吸收的物质，可修饰反射或发射光的颜色。颜料可以合成和自然地获得[4]。虽然合成色素是化学制成的，并且经常具有比天然色素相比具有可取的颜色一致性和质量，但天然色素是从矿物，植物或动物中取的。如今，天然颜料是一种天然染料之一，可以代替合成染料在各种应用中，尤其是在食品领域中。 天然色素可以源自包括细菌，真菌和藻类在内的微生物以及植物和动物[5]，[6]。 色素的化学结构及其对光的反应对其颜色产生了影响。 我们的眼睛感知到颜色，因为某些颜料在反射其他颜料时吸收了某些波长。 颜色的寿命可能会因其化学结构及其存在的环境而变化或改变。 例如，某些色调更适合特定应用，因为它们在暴露于热，光或化学物质时不会很容易褪色[7]。 并非每个着色剂都可以安全地用于所有应用中。 如果食用，吸入或浸泡在皮肤上，有些人可能有毒。 因此，为特定应用程序选择它们至关重要。如今，天然颜料是一种天然染料之一，可以代替合成染料在各种应用中，尤其是在食品领域中。天然色素可以源自包括细菌，真菌和藻类在内的微生物以及植物和动物[5]，[6]。色素的化学结构及其对光的反应对其颜色产生了影响。我们的眼睛感知到颜色，因为某些颜料在反射其他颜料时吸收了某些波长。颜色的寿命可能会因其化学结构及其存在的环境而变化或改变。例如，某些色调更适合特定应用，因为它们在暴露于热，光或化学物质时不会很容易褪色[7]。并非每个着色剂都可以安全地用于所有应用中。如果食用，吸入或浸泡在皮肤上，有些人可能有毒。因此，为特定应用程序选择它们至关重要。
考虑骑自行车和日历老化的最佳电池能量存储
摘要。在能源组合中可再生能源的份额不断增长，电力市场的自由化极大地影响了发电机的运行。从基于化石燃料的能源系统到可再生能源的过渡将大大改变能源市场，从而为储能系统提供重要的机会。在接下来的几年中，预计将预见到大量存储容量被整合到电网中，以刮去需求峰值，减轻价格波动并为电网提供服务。在这种情况下，要正确管理这些关键技术，从而保证操作的经济可行性，必须正确地优化调度并定义最佳计划。本文考虑了电池能量存储（BES）来研究存储技术的调度优化问题。BES的完整模型是开发的，特别是考虑到DOD（排出深度）对循环总数的影响，这显着影响降解，以及由于joule效应的损失的影响，导致电流率对总效率的影响。实施的优化基于混合整数线性编程方法（MILP）方法，收费状态（SOC）的离散化以及额定容量的持续更新，直到达到最大可允许的淡入淡出为止。不同的方案，显示了拟议方法在最大化净运营利润或根据市场盈利能力最小化损失的有效性。