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摘要:气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一,尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测,通常比动态模型更好。但是,由于振荡仅代表了总方差的一部分,因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正(ENOC),这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布,只有最佳的集合成员,这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法,将振荡预测与系统的动态预测集合(ENOC-DA)结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析(M-SSA)的时间序列分析方法提取振荡模式,并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法,并表明与未校正的集合相比,它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用,以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测,包括机器学习。
CCNR 法规 - CCNR 莱茵河航行中央委员会于 2007 年 7 月实施了针对柴油发动机的第二阶段排放法规。该法规仅适用于额定功率为 37 kW 或以上的发动机。在对 CCNR 法规的修订中,根据欧盟指令,EC 类型认证被视为等同于 CCNR 的第二阶段认证。因此,经非道路移动机械指令 (97/68/ EC) 认证的发动机将被接受,而无需直接获得 CCNR 法规认证。
赛峰直升机发动机 M004-DGA ARRIEL 1B ARRIEL 1C ARRIEL 1D ARRIEL 1D1 ARRIEL 1E2 ARRIEL 1MN ARRIEL 1MN1
该项目的目标是在 TMS 期间测量 MRI 中的 EEG 信号并以无线方式报告 EEG 测量结果。将基于 SoC 的设备与尖端技术相结合的机会正在迅速扩大。作为超小型无晶体 SoC 开发的单芯片微型 Mote (SCμM) 为更多可能性打开了大门。同样,随着经颅磁刺激 (TMS)、脑电图 (EEG) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 越来越受欢迎,大脑刺激和测量也取得了飞跃。通过评估 EEG 和 fMRI 大脑对 TMS 脉冲的反应来结合这三个元素的结构将提供宝贵的研究机会。为了帮助促进 TMS 和 fMRI 环境中的 EEG 测量,需要将数据从电极传递到外部计算机进行即时分析。SCμM 能够在各种设置和环境中运行,使其成为将这三种实践 TMS、EEG 和 fMRI 结合到组合操作中的系统组件的理想候选者。我们能够验证 SCμM 在连接到印刷电池时在 MRI 扫描期间是否正常工作。我们还能够确认 SCμM 不会在距离 SCμM 1 英寸处以高达 97% 的相对幅度传递的 TMS 脉冲下重置。我们无法在 MRI 中用 EEG 模拟前端 (ADS1299) 在新的开发板上测试 SCμM,但我们能够通过 Sulu SCμM 开发板的 GPIO 引脚通过 SPI 与 ADS1299 通信。
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