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最佳实践指南：实验室用水效率
使用用水信息将您实验室的用水性能与同类型或功能的其他设施进行比较。基准测试要求将实验室或工艺用水总量除以某个有意义的分母，例如调节平方英尺或产量。实验室经理可以使用 I 2 SL 的实验室基准测试工具 (LBT) 来评估他们的用水量与其他类似设施相比如何，以每平方英尺实验室空间每年的用水量（也称为用水强度或 WUI）或每位研究人员和员工每天的用水量来衡量。如果设施数据已在 ENERGY STAR Portfolio Manager 中收集，则可以将其导入 LBT。随着时间的推移，随着越来越多的实验室在 https://lbt.i2sl.org 输入他们的用水数据，这个基准测试工具将变得更加强大。
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。
肽作为量子计算的多功能平台
SHAPE 软件可以量化化学 3D 结构与理想几何结构或用户选定结构的偏差。7 在我们的案例中，我们用它来比较文献中先前描述的含 LBT 肽的形状（见表 S1）。SHAPE 软件确定一个连续形状参数 (SP)，该参数的数学定义与系统大小无关。根据定义，当金属位点（问题结构，P）的实际坐标恰好显示出所需的理想形状时，SP 的结果值为零，并且随着结构的扭曲程度而增加。低于 0.1 的值表示结构中化学上无关紧要的扭曲。大于 3 的值表示重要的扭曲，通常遇到的最高值在 40 的数量级。
![arXiv:2107.09605v1 [astro-ph.IM] 2021 年 7 月 20 日](/simg/6\62c77268c3b1feda2b0cc703659b2586fb268bdb.webp)
arXiv:2107.09605v1 [astro-ph.IM] 2021 年 7 月 20 日
分析了上个世纪地面望远镜的成本数据，以了解口径大小与成本之间关系的趋势。我们发现，对于 1980 年之前建造的口径，成本与口径大小的 2.8 次方成比例，这与 Meinel (1978) 的先前发现一致。1980 年以后，“传统”单片镜面望远镜的成本与口径的 2.5 次方成比例。在此期间建造或在建的大型多镜面望远镜（Keck、LBT、GTC）似乎偏离了这种关系，并因此节省了大量成本，尽管尚不清楚这些结构遵循什么幂律。我们讨论了当前成本-口径大小数据对未来 10 到 20 年拟议的大型望远镜项目的影响。在成本-口径关系中自然趋向于 2.0 次方的结构将是未来极大口径的有利选择；我们的预期是，太空结构最终将比地面结构获得经济优势。
以 3D 形式探索太空前沿：沉浸式虚拟现实助力天文学推广
介绍了大型望远镜和太空任务的沉浸式虚拟展览。该展览旨在克服公众在欣赏现代天文研究设施的规模和复杂性时遇到的困难。使用详细的 3D 模型，可以通过在虚拟空间中移动来探索无法亲自参观的地面和太空望远镜。该展览是使用 Epic Games 开发的工具 Unreal Engine 创建的。用户佩戴 Oculus Quest 虚拟现实耳机并使用 Xbox 游戏控制器遍历 3D 展览。CAD 模型是从开放获取来源和主要天文台工作人员的帮助下收集的。展览的第一个版本重点介绍了亚利桑那大学主要参与的望远镜和行星任务，但它可以定制以包括任何主要的望远镜或太空任务。游客可以体验 6.5 米 MMT、双 8.4 米 LBT、24.5 米 GMT、25 米甚大天线阵、美国宇航局哈勃太空望远镜和詹姆斯韦伯太空望远镜、凤凰号火星着陆器和 OSIRIS-REx 航天器以及小行星 Bennu 的 3D 模型。该展览在华盛顿特区亚利桑那大学主办的一次推广活动中成功亮相。