XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMiner
密苏里矿工报，1999 年 10 月 6 日 - CORE
UMR 矿工冰球队重新开赛，正如火如荼地展开。随着一些新面孔的出现和分区球队的加入，矿工冰球队将迎来精彩的一年。本学期将在堪萨斯州劳伦斯、爱荷华州德斯奎恩斯和密苏里州圣路易斯举行比赛下学期将在密苏里州圣路易斯举行比赛以及地区锦标赛和全国锦标赛，该队希望今年能取得好成绩。UMR 去年在大学轮滑冰球联盟全国锦标赛中获得第 9 名，在地区比赛中取得 18-3-1 的战绩。矿工队在全国锦标赛分组赛中输给了科罗拉多州立大学，结束了 1998-99 赛季。密歇根州立大学去年在决赛中战胜加州大学圣巴巴拉分校，夺得全国冠军。矿工队是大学轮滑曲棍球联盟的成员
使用RGB空中图像和机器学习检测咖啡叶矿工
摘要：咖啡生产的可持续性是全球生产者的关注点。为了保持可持续性，有必要达到令人满意的咖啡生产力和质量。害虫和疾病会降低生产率，并可能影响咖啡豆的质量。为了确保可持续性，生产商需要监测可能导致大量农作物损失的害虫，例如咖啡叶矿工Leucoptera Coffeella（Lepidoptera：Lyonetiidae），属于鳞翅目命令和Lyonetiidae家族。这项研究旨在使用机器学习技术和植被指数来远程识别咖啡叶矿工在咖啡种植地区的侵扰。咖啡叶矿工侵扰的现场评估是在2023年9月进行的。使用远程试验的飞机拍摄航空图像，以确定带有RGB（红色，绿色，蓝色）图像的13个营养指数。使用ArcGIS 10.8软件计算植被指数。一个综合数据库，其中包含咖啡叶矿工侵扰，植被指数和作物数据的详细信息。数据集分为培训和测试子集。使用了四种机器学习算法：随机森林（RF），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机梯度下降（SGD）。超参数调整后，采用了测试子集进行模型验证。值得注意的是，SVM和SGD模型在估计咖啡叶矿工侵扰方面均表现出卓越的性能，KAPPA指数分别为0.6和0.67。植被指数和作物数据的综合使用提高了咖啡叶矿工检测的准确性。RF模型的性能不佳，而SVM和SGD模型的性能更好。这种情况突出了追踪咖啡叶矿工在不同年龄，不同品种和其他环境变量不同的领域中的挑战。
使用ν`E-→ν`E-数据
1物理系，威廉和玛丽，威廉斯堡，弗吉尼亚州威廉斯堡，23187，使用2个物理系，阿里加尔穆斯林大学，北方邦阿里加尔大学，北方邦202002，印度3物理部门，秘鲁大学PORNIFICAL天主教大学科学系，秘鲁第1761节，秘鲁4号，美国秘鲁大学。天文学，罗切斯特大学，罗切斯特，纽约，14627年，使用6个费米国家加速器实验室，伊利诺伊州巴达维亚60510，使用7莱昂校园和瓜纳华托校园，瓜纳华托大学，拉斯卡兰大学，拉斯库兰大学。5，瓜纳华托36000，瓜纳华托，瓜纳华托，米西科8日内瓦大学，1211年日内瓦大学4，瑞士9 Centro brgasileiro de pesquisicas，Rua Doutor Xvier Xvier Xvier Sigur 150，Rier 22290-180，Rier 22290-180，Rier 22290-180，Brazil 10 Indial odics of Bryics of Physics，NOTICS 4 NOTICS，NOTICS，UNDICS，NOTICS，INSICS，NOTICS，UNDICE of DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAME DAMB塔夫茨大学物理系，马萨诸塞州梅德福，美国埃斯帕尼亚02155，1680 CASILLA 110-V，Valparaíso，Valparaíso，Valparaíso，智利13，明尼苏达大学Duluth，Minnestota Duluth，Minnestota Duluth，Minnestota 55812，美国14美国物理学和天文学系，Yorkem sciences，Insworlio science i i is of of tornotio science Nagar，Mohali140306，印度旁遮普邦16伦敦帝国学院，伦敦帝国学院，伦敦SW7 2BW，英国17宾夕法尼亚大学宾夕法尼亚大学物理与天文学系，宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚大学，19104年，美国19104年，美国18号，沃维克大学，沃维克大学，载于沃维克大学。英国3PJ，2 20马萨诸塞州文科学院，马萨诸塞州北亚当斯教堂街375号，匹兹堡大学，匹兹堡大学，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，15260年，美国22美国物理学系，佛罗里达州佛罗里达大学佛罗里达州32611，美国23 ccultad devil devil fivivier，devel fivivier，fivir fivivir，fornefir，
基于时空功率的加密货币矿工驱动力模型，建立中国禁止加密货币后的全球二氧化碳排放预测框架
摘要：加密货币的能源消耗和碳足迹一直是一个热门话题。然而，现有的研究大多只关注比特币一种加密货币，缺乏对所有加密货币进行总结的长期监测研究。通过构建时间序列哈希率/功率模型，本研究首次获得了全球前25种加密货币10年时间序列的能源消耗数据集。数据的时间覆盖范围和时空分辨率均超过了以前的研究。结果显示，比特币的功耗仅占前25种加密货币的58％。中国禁止加密货币后，2020年全球二氧化碳排放量保守变化将在-0.4%至4.4%之间，哈萨克斯坦等中亚国家很可能成为加密货币碳排放快速增长的地区。
预防机械疲劳 | BEACON 印度
在静态分析研究之后，疲劳通常通过两种经典的分析形式进行研究，即 Miner 规则和“雨流计数”。Miner 规则假设，如果一个物体可以承受 N 个 S 应力水平循环，那么每个循环都会减少物体疲劳寿命的 1/N。例如，如果一根钢筋在 200 MPa 的压力下经受 90,000 个循环后失效，则每个循环都会消耗其寿命的 1/90,000。（该规则还允许通过加权平均值考虑多个载荷，这只需要稍加修改。）Miner 规则有两个主要限制：它不能考虑疲劳起始的概率，并且它不以任何方式考虑达到的应力顺序。但是，它的结果通常与测试一致，因此它已成为一种标准的分析形式。
金属高周疲劳累积损伤和寿命预测模型：综述
D 为损伤（D 等于 1 时理论上对应于失效），n i 和 N i 分别为第 i 个恒幅应力水平 σ i 施加的循环数和失效循环数。由于其内在的简单性，Miner 规则已成为基于耐久性方法的金属结构疲劳设计的行业标准。它已被用于领先的钢结构设计标准，如 EN 1993-1-9:2005 [ 3 ]、DNVGL-RP-C203:2016 [ 4 ] 和 BS 7608:2014 [ 5 ]。Schütz [ 6 ] 发表了对不同疲劳测试程序及其结果的全面概述和批判性评论。测试程序表明，实验寿命与 Miner 规则预测的寿命之间存在很大差异。对于从低到高 ( σ 1 < σ 2 ) 的载荷序列，寿命预测往往比较保守，而对于从高到低的载荷序列 ( σ 1 > σ 2 )，寿命预测往往比较不保守。对于随机载荷谱，非保守方面的 10 倍及以上的因子并不罕见。因此，尽管 Miner 规则被广泛使用，但它仍存在许多缺点。主要缺陷是其载荷水平独立性、载荷序列独立性以及没有考虑裂纹尖端塑性引起的载荷相互作用效应 [ 7 ]。Schijve [ 8 ] 还提到，它无法解释具有
行动计划示例 制定具有现实目标、目的和活动的干预措施
申请人工具包。新罕布什尔州健康基金会网站，2006 年 8 月 15 日访问：http://www.endowmentforhealth.org/grant_center_applying.asp 拨款写作资源。威斯康星大学医学与公共卫生学院，威斯康星州合作伙伴计划网站，2006 年 8 月 15 日访问：http://wphf.med.wisc.edu/how_to_apply/grantWritingResources.php Miner LE、Miner JT。提案规划与写作（第 3 版）。康涅狄格州韦斯特波特：格林伍德出版社，2003 年。美国卫生与公众服务部。疾病控制与预防中心。战略与创新办公室主任办公室。公共卫生计划评估简介：自学指南。佐治亚州亚特兰大：疾病控制与预防中心，2005 年。
风轮疲劳寿命预测及强度退化...
R.P.L. Nijssen 摘要 风力涡轮机转子叶片承受大量高度可变的载荷，但寿命预测通常基于恒幅疲劳行为。因此，确定如何根据恒幅疲劳行为估算变幅疲劳下的使用寿命非常重要。寿命预测包含不同的元素：计数方法、描述 S-N 曲线的公式、恒定寿命图和损伤规则。对于损伤描述，研究并比较了两种模型，即 Miner 和法和基于强度的寿命预测。在 Miner 和法中，计数法和恒幅疲劳行为描述的结果被转换为损伤参数“Miner 和”。不考虑载荷顺序的潜在影响，损伤参数的值仅表示是否发生故障：它与物理上可量化的损伤无关。在基于强度的方法中，通过计算每个载荷循环对强度的影响来预测寿命，直到载荷超过剩余强度。这种循环方法的预期优势是可以隐式地包含序列效应。此外，损伤参数始终与物理上可量化的参数（即强度）相关。成功应用基于强度的方法需要描述疲劳后强度，这需要大量的ex
证券交易委员会 - AnnualReports.com
Rodgard Corporation 原为 Astronics 的全资子公司，其前高管之一 Mason C. Winfield（“原告”）于 1984 年 4 月 10 日在美国纽约西区地方法院对 Miner Enterprises, Inc. 和 David G. Anderson（“被告”）提起诉讼，要求赔偿违反保密协议的损失，并要求被宣布为 David G. Anderson 专利的共同发明人。被告反诉要求赔偿未指定的损失，指控原告违反了 Winfield 和 Miner 之间咨询协议中的保密条款。法官裁定双方均没有足够的理由获得赔偿。原告向联邦上诉法院提起上诉。