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2020-47 年度研究论文对减轻载荷的贡献...
非常感谢研究所的同事（和前同事），他们以各种方式支持我的工作。Markus Ritter 博士向我介绍了 DLM 及其应用，Matthias Schulze 在我在 DLR 工作初期帮助我学习了阵风载荷。Arne Voß 博士和我大约在同一时期完成了我们的论文，我们的主题有相似之处，因此我们可以互相激励并进行技术讨论。Gabriel Pinho Chiozzotto 博士以其在飞机概念设计方面的专业知识激励了我。我还要感谢 David Quero 博士在技术主题或博士学位方面的有益讨论。此外，我还要感谢 Yasser Meddaikar 的富有成效的讨论，其中包括关于复合材料的讨论。非常感谢 Kjell Bramsiepe 和 Kautuk Sinha 对项目的支持和帮助。我还要感谢整个研究所，我在 DLR 度过了愉快的时光，很高兴能与同事们共度下班后的夜晚、一起度假和一起演奏音乐。
人工智能对认知负荷的影响...
短文 Niklas Humble 1 Peter Mozelius 2, 3 1 瑞典乌普萨拉大学信息技术系 2 瑞典耶夫勒大学数字化、技术、媒体和学习 (DTML) 研究项目 3 瑞典中部大学通信、质量管理和信息系统系 (KKI) 短文：1 简介 生成式人工智能 (GAI) 的快速发展对我们社会的许多领域产生了影响，对于高等教育来说，这是一个必须解决的事实。研究报告称，GAI 带来了新的挑战，GAI 是高等教育转型的催化剂 (Chiu, 2024; Yusuf 等人，2024)。根据 Chiu (2024) 的说法，需要考虑的四个最重要的教育领域是学习、教学、评估和管理。这项研究的重点是学习，正如 Choudhuri 等人指出的那样。(2024)，在计算机教育中使用GAI的潜力和陷阱的理解方面存在差距。本文的目的是探讨AI技术对认知负荷的潜在影响，这与高等教育阶段的计算机教育有关。要回答的研究问题是：根据最近的研究，AI技术对计算机教育中的认知负荷的潜在影响是什么？2 认知负荷理论认知负荷理论（CLT）最早由John Sweller及其同事在20世纪80年代开发，已成为教育心理学中最具影响力的理论之一（Schnotz＆Kürschner，2007）。CLT描述了学习任务中涉及的工作记忆资源，并将学习者可以体验到的认知负荷分为内在负荷、外部负荷和相关负荷（Kirschner等，2018）。内在和外在负荷通常被认为是认知负荷的两个主要来源，处理处理信息的复杂性（内在）及其呈现方式（外在）（Kirschner 等，2018）。而相关负荷涵盖用于处理要处理的新信息的工作记忆资源，即内在负荷（Kirschner 等，2018）。此外，该理论经常强调学习者的认知系统的重要性，并且学习指导需要根据这些进行调整和设计（Schnotz & Kürschner，2007）。该理论也受到质疑，例如关于其普遍性的问题，并且关于解释和转变该理论的争论仍在继续（Schnotz & Kürschner，2007）。3 方法但本研究不涉及有关 CLT 的批评和争论，而是使用上面概述的定义。
船舶结构设计载荷标准
合理设计的概念涉及基于科学而非经验程序对所有载荷进行全面确定，以便将不确定性关系降至最低。这种方法的理念是，结构响应也可以准确确定，并且可以避免任意较大的安全系数或“无知因素”。该概念与考虑结构的“需求”和“能力”的现代结构设计方法一致。简而言之，不是确保简单计算的设计应力低于材料的极限强度一个任意的安全系数，而是尝试确定作用在结构上的所有载荷的需求，然后确定承载能力——结构在没有失效的情况下可以承受的载荷。当然，这种方法需要对失效进行定义，失效可能是严重的弯曲、大的裂纹、完全的坍塌或拉伸失效（第二章）。合理性的概念。人们认为船体的设计与概率方法一致，这种方法已被证明对于处理随机航道载荷至关重要。需求和能力都可以用概率来表示，令人满意的设计是将失效概率降低到可接受的低值的设计。确定详细结构设计的局部载荷或应力的问题要复杂得多，这里不再讨论。
电力负荷预测方法和途径
摘要：负荷预测是电力供应商最常用的一种策略，用于预测随时满足市场动态所需的电力或能量。电力负荷预测是电力公司发展中的一个重要过程，在电力容量分配和电力结构组织中也扮演着重要的角色；因此，它越来越受到研究者的关注。因此，电力需求预测的可靠性对于电力资源规划和电力管理系统至关重要。市场研究中数据库文件的不断增加以及数据处理，迫切需要开发一种有效的工具流程，以便从可访问的大量数据集中获取隐藏的、关键的负荷预测信息。作为计算机工程的一个潜在子集，许多机器学习技术非常适合解决这个问题。本文除了算法之外，还提供了权威权重预测实践的印象。尽管所有研究方法都很复杂，但评估表明，回归分析本身经常用于长期预测，并且经济实惠。机器学习或人工智能方法（如神经网络、支持向量机和模糊逻辑）是短期估计的理想选择。关键词：人工神经网络 (ANN)、负荷需求预测、预测方法和算法、时间序列简介预测是电力系统的重要组成部分。预测系统现在用于风力发电 (Seemant & Ling, 2021) 和风速 (Tiwari, 2022)。预测电力负荷也有利于电网和电力公司。电力是一种环保且经济高效的能源，在我们的日常生活中不可或缺 (Lin Y. et al., 2017)。电力的重要性最近急剧增加，这也成为研究的一个重要问题 (Nalcaci et al., 2018)。此外，与天然气、焦炭和石油等其他传统电力来源相比，电能更适合环保意识强的社区的需求，也更有效。此外，能源作为一种产品不同于物质商品，因为它不能大量储存，必须尽快生产。此外，由于电力行业的自由化，包括能源过剩和短缺，能源销售量变得复杂，这可能导致预测错误和严重的资金损失。此外，随着世界人口的增长和生活条件的改善，世界能源消耗预计将猛增。此外，工业正在扩张，电器产品的使用也在增加，包括微电网、电动汽车等技术的进步，以及可再生能源的生产。所有这些问题都与电网综合体的管理有关（Khamaira 等人，2018 年）。因此，在选择发电时，预测能源需求至关重要。预测需求的最大问题是选择合适的方法。随着电力使用量每年以 4% 到 7% 的速度增长，多种因素已成为发电生产的主导因素。长期以来，预测能源需求一直因管理客户需求、新活动和维护电力系统而受到批评。以能源形式使用电力被称为电网。电力成本、消耗和对化石燃料的依赖都在稳步上升。
船舶结构设计的载荷标准
合理设计的概念涉及基于科学而非经验程序对所有载荷进行全面确定，以便将不确定因素降至最低。这种方法包含这样一种思想，即结构响应也可以准确确定，并且可以避免任意较大的安全系数或“无知因素”。该概念与考虑结构的“需求”和“能力”的现代结构设计方法一致。简而言之，不是确保简单计算的设计应力低于材料的极限强度一个任意的安全系数，而是尝试确定作用在结构上的所有载荷的需求，然后确定承载能力——结构在没有失效的情况下可以承受的载荷。当然，这种方法需要对失效进行定义，失效可能是严重的弯曲、大的裂缝、完全坍塌或拉伸失效（第二章）。合理设计的概念。人们认为船体的设计符合概率方法，这种方法已被证明对于处理随机航道载荷至关重要。需求和能力都可以用概率来表示，令人满意的设计就是将故障概率降低到可接受的低值的设计。确定详细结构设计的局部载荷或应力的问题
Jack Weigh™ 称重传感器套件
• 可与任何无线或有线系统配合使用（包括现有的） • 板载打印称重传感器、组毛重、重心、日期、时间和 ID • 易于阅读的字母数字 LCD 屏幕 • 可同时操作多达 32 个 Jack Weigh™ 传感器 • 用于计算、内存存储和完整 CG 打印输出的按钮菜单 • 即插即用功能 • USB/RS232 输出 • 键盘校准 • 符合 Mil-Spec 461 的 EMI-RFI 要求 • 完全防水 • 现有的有线 ACWeigh™ CPU 单元可以转换为 RFX™ 无线 • 使用多种电源运行
负载库呈现Neo Botanica
最近由Neo Botanica Vetro Editions出版 - 人工产生的植物园是一个当代植物园，探讨了艺术，自然与技术之间的重叠。它的特色艺术家使用AI，CGI，3D建模和计算机代码来想象未知的植物领域：由失去的花朵组成的花朵，从未存在的植物植物的混合体以及算法可能性决定的植物结构。由卢卡·本丹迪（Luca Bendandi）和弗雷亚·马歇尔（Freya Marshall）策划，这本书是一个实验性出版项目，通过使用增强现实，将其转变为交互式便携式展览。Neo Botanica的书包括32位当代艺术家和集体的作品，例如Refik Anadol，AndrésReisinger，Anna Ridler，Anna Ridler，Ivona Tau，Monica Rizzolli，纠结的其他人等（完整的清单如下）。在负载下，将展示29位艺术家，使其成为迄今为止最雄心勃勃，最具挑战性的表演之一。
使用...实现变压器的自动负载分配
该项目的目的是在过载情况下自动分配变压器的负载，保护变压器免受损坏并提供不间断电源。由于过载，电流过大，绕组过热，可能烧毁，因此效率会下降。因此，通过微控制器并联另一个相同额定值的变压器，通过分配负载来保护变压器。微控制器将第一个变压器上的负载与参考值进行比较。当负载超过参考值时，第二个变压器将共享额外的负载。因此，两个变压器高效工作并防止损坏。在这个项目中，三个模块用于控制负载电流。第一个模块是传感单元，用于感测负载电流，第二个模块是控制单元。最后一个模块是微控制器单元，它将读取来自传感器模块的模拟信号并执行一些计算，最后向继电器发出控制信号。该项目的优点是保护变压器、不间断电源、短路保护和维护目的。
在线教育中的认知负荷和神经多样性
本理论论文介绍了一个包容性的教育框架的开发和分析，旨在管理在线学习环境中神经差异学生的认知负担。从认知负荷理论和神经多样性研究中汲取了框架，该框架基于现有文献，作者进行的经验工作以及参与性研究顾问委员会的迭代反馈。采用神经多样性的观点，重点是解决各种条件中常见的挑战的干预措施，它确定了六个关键领域，这些领域可能会影响神经分散的学生在线学习中的认知负担：格式，环境，环境，交付，指导，支持和研究（FIDIS+R）。评估影响框架潜在实施及其在更广泛的包容性教育中的地位的外部因素，进行了存毒（政治，经济，社会，技术，环境和法律）分析。分析强调了诸如资源差异，对包容性的机构承诺以及对可访问性的法律要求等挑战，这可能会影响框架的采用。鉴于认知负荷理论和神经多样性研究的不断发展的性质，建议未来的研究方向评估其在各种教育环境中的有效性。本文为教育中神经多样性的知识越来越多，并为寻求创建包容性在线学习环境的教育工作者和政策制定者提供了实用建议。