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新南威尔士州经济参数价值的运输
表1.1更新的建议..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 11表1.2此版本中的附录........................................................... roads............................................................................................ 13 Table 2.2 Average hourly value of travel time by vehicle type – urban ............................................................ 14 Table 2.3 Average hourly value of travel time by vehicle type – rural .............................................................. 14 Table 2.4 Vehicle occupancy – urban ............................................................................................................................ 14 Table 2.5 Vehicle composition – urban ......................................................................................................................... 15 Table 2.6 Access, waiting, transfer and unexpected delay time multipliers ........... Error!书签未定义。adj。Urban Stop-start Model VOC: Full financial cost (cents/km) ...................... 26 Table 3.12 TfNSW Dep.adj。Table 2.7 Value of transfer ............................................................................................................................................... 16 Table 3.1 Urban vehicle operating cost models: low speed resource costs ($/km) .................................... 18 Table 3.2 Coefficients for the ATAP Urban Stop-Start Model and the Freeway Model ........................... 19 Table 3.3 ATAP Urban Start-stop Model VOC: Resource cost (cents/km) ..................................................... 20 Table 3.4 ATAP Urban Freeway Model VOC: Resource cost (cents/km) ..........................................................21 Table 3.5 Urban vehicle operating costs: fuel cost including taxes (cents/km) .......................................... 22 Table 3.6 ATAP Urban Stop-start Model VOC: Full financial cost (cents/km) .............................................. 23 Table 3.7 ATAP Urban Freeway Model VOC: full financial cost (cents/km) ................................................... 23 Table 3.8 Coefficients for the TfNSW depreciation-adjusted Model .............................................................. 24 Table 3.9 TfNSW depreciation-adjusted urban stop-start model VOC: Resource cost （美分/公里）..... 25表3.10 TFNSW折旧调整的城市高速公路模型VOC：资源成本（Cents/km）...... 25表3.11 TFNSW DEP。
v-petl基准：统一的视觉参数效率...
参数良好的转移学习（PETL）方法在将预训练的模型适应各种下游任务时显示出希望，而仅训练了少数几个参数。在计算机视觉（CV）域中，已经提出了许多PETL算法，但它们的直接就业或比较仍然不便。为了应对这一挑战，我们通过从图像识别，视频操作识别和密集的预测任务中选择30种不同，挑战性和综合数据集来为CV域构建一个统一的视觉PETL基准（V-PETL基准）。在这些数据集上，我们系统地评估了25种主要的PETL算法，并开源一个模块化和可扩展的代码库，以公平地评估这些算法。V-PETL台式在NVIDIA A800 GPU上运行，大约需要310 GPU天。我们释放所有基准，使其对研究人员更加有效和友好。此外，V-PETL台将不断更新新的PETL算法和CV任务。
advad：探索对对抗性攻击的非参数扩散
不可察觉的对抗性攻击旨在通过添加与输入数据的不可察觉的概念来欺骗DNN。以前的方法通常通过将共同的攻击范式与专门设计的基于感知的损失或生成模型的功能相结合，从而提高了攻击的易用性。在本文中，我们提出了扩散（Advad）中的对抗攻击，这是一种与现有攻击范式不同的新型建模框架。通过理论上探索基本的建模方法，而不是使用需要神经网络的reg-ular扩散模型的转化或发电能力，从而将攻击作为非参数扩散过程概念化。在每个步骤中，仅使用攻击模型而没有任何其他网络来制定许多微妙而有效的对抗指导，从而逐渐将扩散过程的结束从原始图像终结到了所需的不可感知的对抗性示例。以拟议的非参数扩散过程的扎实理论基础为基础，达到了高攻击功效，并且在本质上降低了整体扰动强度，并实现了高发作的效果。此外，还提出了增强版本的Advad-X，以评估我们在理想情况下的新型框架的极端。广泛的实验证明了拟议的Advad和Advad-X的有效性。与最新的不可察觉的攻击相比，Advad平均达到99.9％（+17.3％）的ASR，为1.34（-0.97）L 2距离，49.74（+4.76）PSNR和0.9971（+4.76）和0.9971（+0.0043）（+0.0043）ssim，抗四个DIFERTIBER架构的DNN均具有三个流行的DNN。代码可在https://github.com/xianguikang/advad上找到。
不同生物种子引发方法对黑豆 ( Vigna mungo ) 种子质量参数的标准化
乌尔豆，又称黑豆（Vigna mungo (L.) Hepper）2n=22，是最受欢迎的品种。豆科植物的蛋白质含量是谷类的三倍，约占 26%。素食者需要从黑豆中摄取大量的蛋白质。使用贸易化学品来改良种子非常有效，农民负担不起。近年来，化学肥料和其他无机投入被更多地用于提高作物的产量。本研究旨在研究各种生物引发对黑豆作物生长的标准化。使用因子完全随机设计 (FCRD) 进行了三次重复的实验室试验，使用不同浓度（2%、3%、4% 和 5%）作为第一因素，使用不同持续时间（4 和 6 小时）的引发作为第二因素，使用不同的有机物（如 Panchagavya、牛尿、山羊尿、蚯蚓洗液、咖喱叶提取物和固氮螺菌）作为第三因素。用不同浓度和不同时间的不同有机物对种子进行引发，评估其质量参数，以找出合适的种子引发技术。在所有处理中，种子
预测稀土掺杂眼镜中的JO参数
本文介绍了一种机器学习驱动的方法，用于预测稀土（Re）掺杂玻璃系统的光谱特性，重点是DY 3+离子。使用熔融液压技术合成0.25 PBO – 0.2 SIO 2 - （0.55-X）B 2 O 3 –x dy 2 O 3，及其密度，摩尔体积和judd-offelt（jo）参数（ω2，ω4，ω6）进行了实验确定。使用judd-芬芳理论来计算光谱参数，例如振荡器强度，辐射过渡概率和辐射寿命，用于DY 3+掺杂玻璃。此外，开发了一个随机森林（RF）回归模型，以根据玻璃的组成来预测这些参数。该模型显示高精度，在0.1下，R²（确定系数）值高于0.9和根平方误差（RMSE），从而验证了RF的使用以可靠地预测光学性质。结果表明，RF模型可以有效地模拟稀土（RE）载有玻璃的发光特性，从而大大减少了对实验测试的需求。这种方法提供了优化在激光器，光学放大器和温度传感器等应用中使用的光学材料设计的潜力。
医护人员在院前使用超声波
超声技术使用频率在 2 到 15 MHz 之间的声波，也称为超声波，人耳无法听到 [2] 。当超声波穿过组织时，声阻抗这一特定于每种介质的属性决定了穿过或反射到换能器的能量。超声波的衰减将根据超声波与不同介质的相互作用而发生，这些相互作用包括吸收、散射、反射和折射 [2] 。通过将超声波投射到具有不同密度和成分的物体上，信号会以不同的方式反射到换能器 [2] 。然后，这些返回的信号在计算机的帮助下进行解释，以生成能够反映信号穿过的生物物质的物理特性的图像 [2] 。
烧结参数对ZrB2-TiO2致密化的影响...
本研究采用放电等离子烧结 (SPS) 工艺和 WC/HfB 2 改性剂烧结 ZrB 2 -SiC 超高温陶瓷复合材料，烧结温度分别为 1850、1900、2000 和 2050˚C，烧结时间分别为 8 和 25 分钟。在 SPS 过程中，还使用冲头位移-时间和温度-时间测量图检查了复合材料的致密化行为。还基于 XRD、EDS 和 FESEM 方法进行了相和微观结构评估。研究了 SPS 参数对 ZrB 2 -SiC 基复合材料致密化的影响。在这种情况下，由于硼化物粉末的可烧结性低，直到施加压力才会发生位移。在 2050˚C、30 MPa 下保温 25 分钟，获得相对密度为 90% 的 ZrB 2 -SiC 基复合材料。该样品的致密化曲线呈典型的“S”形。最佳吸水率和表观孔隙率分别为 1.3% 和 6.7%。样品的最小和最大冲压位移分别为 2.2 毫米和 3.6 毫米。使用 WC/HfB 2 改性剂导致 WB 和 HfB 副产品的形成。
对优化结构，电子结构，光谱分析和热力学参数的计算DFT
以12个步骤实现了胞嘧啶分子的优化结构，其优化能为-10749.84 eV。4.94 eV的Homo-Lumo能隙表示化学稳定性。氧原子表现出最负电位，氢原子显示出最积极的电位。状态的密度揭示了4.92 eV的能隙，确认了等效轨道能级。计算出的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。3.19 eV的亲电指数表示强烈的亲电行为。Mulliken电荷分析鉴定H13具有最高的正电荷和最高负电荷的N5。振动分析显示，在3100-3300 cm -1，N-H处的C-H振动为3500-3700 cm -1，而C = O时为1771.10 cm -1。热力学特性，例如热容量，内部能量，焓和熵随温度的增加，而Gibbs自由能降低。
计算 DFT 洞察胞嘧啶的优化结构、电子结构、光谱分析和热力学参数
胞嘧啶分子的结构优化通过12步实现，优化能量为-10749.84 eV。4.94 eV的HOMO-LUMO能隙表明化学稳定性。氧原子表现出最负的电势，氢原子表现出最正的电势。态密度显示能隙为4.92 eV，证实了等效轨道能级。计算的硬度（2.47 eV）和柔软度（0.41 eV -1 ）表明稳定性和极化性。化学势为-3.97 eV，电负性为3.97 eV。亲电指数为3.19 eV，表明亲电行为强。Mulliken电荷分析确定H13具有最高的正电荷，N5具有最高的负电荷。振动分析表明CH振动在3100-3300cm -1 ，NH在3500-3700cm -1 ，C=O振动在1771.10cm -1 。热力学性质如热容量、内能、焓和熵随温度的升高而增大，而吉布斯自由能则降低。