2024年1月11日,经济和社区发展委员会通过了修正案,2024.EC9.5:噪声法规的实施审查。工作人员报告中的一个关键建议是实施理事会指示,以增加固定机动车的噪声分贝限制,此外,当前摩托车目前的摩托车限制外。建议的限制与行业标准和相关的测试程序保持一致,并建议与声学工程公司协商。委员会将此具体变更转交给委员会,并要求工作人员报告回到2024年2月20日,经济和社区发展委员会会议,涉及减少摩托车和机动车分贝水平的选择。本补充报告为委员会提供了有关拟议摩托车和机动车噪声分贝限制的更多信息,包括有关测量分贝限制的更多详细信息,以及进行测量的距离的重要性(随着声音级别而变化,取决于与噪声源的距离的不同)。额外考虑后,工作人员建议按照2024.EC9.5提议的分贝限制。拟议的限制是声音工程师确定实施的最低分贝限制范围,响应理事会的指导,以实施汽车工程师协会(SAE)标准,并且与在其他安大略省其他城市中实施和执行的限制。此外,拟议的方法已得到多伦多警察局(TPS)的工作人员的认可,董事会要求MLS考虑在闲置之上可执行的分贝限制。如果批准更新的限制,TPS工作人员已经确认了他们的支持,以与MLS进行周期性的联合执法计划,以解决过度的车辆噪声和非法修改的车辆。为摩托车和机动车实施分贝限制的目的是针对具有改良排放系统的过度嘈杂的车辆,而不是无意间
摘要。在侧通道分析(SCA)中,攻击的成功在很大程度上取决于数据集大小以及每个类中的实例数。合成痕迹的产生可以帮助改善诸如分析攻击之类的问题。但是,从实际痕迹中手动创建合成迹线很难。因此,迫切需要自动化这一过程的人造痕迹。最近,在创建逼真的图像中击败了另一个称为生成对抗网络(GAN)的生成模型后,扩散模型获得了很多认识。我们探讨了SCA领域中扩散模型的用法。我们为已知的掩码设置和未知掩模设置提供了框架,其中可以应用扩散模型。在已知的面具设置下,我们表明在拟议的框架下生成的痕迹保留了原始泄漏。接下来,我们证明了在未知掩码设置中创建的分析数据可以减少所需的攻击痕迹以进行分析攻击。这表明,从训练有素的扩散模型中创建的艺术品创建的分析数据包含要利用的有用泄漏。
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性,延迟了深层确定性的政策梯度(TD3),尤其是在面对不确定性,噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式,在该范式中,代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶,游戏,机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法,在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外,TD3具有一些独特的性能优势,例如双Q批评结构和目标策略平滑,这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究,但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白,并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身,还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值,并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
摘要:尽管辅助系统由于固有技术的日益成熟而具有更大的潜力,但自动语音识别在工业环境中面临着独特的挑战。语音识别使沉浸式辅助系统能够在双手操作工作期间免提处理输入和命令。基于平衡的受试者内设计进行的研究(n = 22 名参与者)的结果证明了 HMD HoloLens 2 的性能(字错误率和信息传输率)与工业噪声的声压级的关系。工业噪声对听写的字错误率的负面影响高于对语音命令的信息传输率的影响。与预期相反,在平稳和非平稳噪声之间没有发现性能的统计学上显着差异。此外,这项研究证实了错误的语音交互会对用户接受度产生负面影响的假设。此外,错误的语音交互对工作量或生理参数(皮肤电导率和心率)没有统计学上显着的影响。可以总结一下,自动语音识别还不是一种适合工业环境的交互范例。
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制,其预期输出等于输入数据集的均值,对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值,并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中,我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差,当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法,以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差,并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的(或等效地,对称的多面体)到任意界面的域。在本文的第二部分中,我们表明,高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是,对于每个输入数据集,满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私,并近似差异隐私,但是对于后者,对于数据集或相邻数据集,下限的误差较低的界限是必要的,则必须放松。
在安全 - 关键设置中运行的动态系统的控制器必须解释随机干扰。这种干扰通常被建模为动态系统中的过程噪声,并且常见的假设是潜在的分布是已知和/或高斯。但是,在实践中,这些假设可能是不现实的,并且可能导致真实噪声分布的近似值差。我们提出了一种新型控制器合成方法,该方法不依赖于噪声分布的任何明确表示。特别是,我们解决了计算一个控制器的问题,该控制器可在安全达到目标时提供概率保证,同时避免了状态空间的不安全区域。首先,我们将连续控制系统抽象为有限状态模型,该模型通过离散状态之间的概率过渡捕获噪声。作为关键贡献,我们根据有限数量的噪声样本来调整方案方法的工具,以计算这些过渡概率的近似正确(PAC)。我们在所谓的间隔马尔可夫决策过程(IMDP)的过渡概率间隔中捕获了这些界限。此IMDP具有用户指定的置信度概率,可抵抗过渡概率的不确定性,并且可以通过样本数量来控制概率间隔的紧密度。我们使用最先进的验证技术在IMDP上提供保证,并计算一个保证将这些保证置于原始控制系统的控制器。此外,我们开发了一种量身定制的计算方案,该方案降低了IMDP上这些保证的合成的复杂性。现实控制系统上的基准测试显示了我们方法的实际适用性,即使IMDP具有数亿个过渡。
报告编号:C 809与:瑞典国家道路和运输研究所(VTI)和瑞典海事技术论坛(SMTF)作者:TorbjörnJohansson,Carl Andersson,Anders Genell,Anders Genell,Julia Winroth和Fredrik Von Elern Elern
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摘要 - 高速和功率电路的设计复杂性增加到更高的操作频率。因此,此手稿概述了如何使用两个可切换除法比率为4和5的双重模数预分量器设计和优化完全差异的发射极耦合逻辑(ECL)门。第一个预拉剂被优化为最高的运行频率,分别为5和4的分别为142 GHz,甚至166 GHz。此外,另一位预拉剂已针对广泛使用的80 GHz频段进行了优化,该频段已由汽车行业大量促进,并且该域中有大量组件。可以在具有较宽的除法比率范围的完全可编程频率分隔线中使用两个预分量员。作为对具有出色噪声性能的频率转换设备的添加期噪声的测量非常具有挑战性,因此在理论上进行了讨论,并实际上进行了。在100 Hz的集成极限内,测得的抖动在500 AS和1.9 FS之间,最高为1 MHz偏移频率。
1。引言1.1克劳利自治市镇通过政策EP4和随附的噪音附件,试图管理发展与噪音之间的关系,以保护人们的生活质量和健康。1.2随着噪音的暴露增加,它将对人产生越来越多的不利影响。受影响的人可能不知道会发生不良影响,尤其是对于健康和认知效应,而烦恼是个人可以清楚地感知的。1.3此外,由于影响是渐进的,因此在最糟糕的情况下,它们会产生深远的影响,从根本上影响生活质量,并可能导致严重的健康和压力与压力有关的问题,便利设施问题以及对生产力和学习的负面影响。1.4噪声通常是孤立考虑的。然而,噪声的暴露也受其他因素的影响,例如属性过热,通风以保持良好的室内空气质量以及与机械通风系统的运行和维护相关的财务成本,以取代旨在替代对开放式窗户的依赖。1.5由于这些原因,噪声敏感性发展与噪声源之间的关系有效,通过本地计划进行了适当的管理是至关重要的。1.6地方计划政策EP4与英格兰的噪声政策声明(2010)1,国家规划政策框架2,规划实践指南3以及在适当的国家政策相对于考虑航空需求的情况下。1.6地方计划政策EP4与英格兰的噪声政策声明(2010)1,国家规划政策框架2,规划实践指南3以及在适当的国家政策相对于考虑航空需求的情况下。1.7本主题论文总结了与噪声相关的影响有关的当前证据,阐明了噪声政策的基本原理以及与本地计划中规定的运输源的噪声有关的标准。本文还提出了有关当地计划对航空来源噪声所采取的方法的理由的更详细的评论。1.8在策略中具有数值阈值是有利的,因为除其他外,它们提供了以下确定性: