摘要:本文研究了供应链(SC)的弹性(SC)的弹性在不断上升的背景下,开发了定量的,面向性能的指标,以评估SC的准备和物理互联网(PI)概念在增强SC弹性方面的功效。我们采用了弹性三角概念,传统上用于基础设施弹性评估,以随着时间的推移来衡量SC性能动态。我们的发现表明,PI概念通过改善开放合同存储中心网络(OCSC)网络的分布和存储来显着提高SC的弹性。敏感性分析进一步证明了这些策略的盈利能力,即使OCSC中的持有成本比大大高于传统仓库。这项研究通过为先验SC的弹性评估提供框架,为该领域做出了贡献,从而洞悉了PI概念的潜力,从而创造了更具适应性,强大和有效的SC。未来的研究指示包括将这些发现应用于各个工业领域,并探索对全球SC网络的长期影响。
图1。在延时图像系列中跟踪合成标记的运动。该图介绍了通过DataSet Analysis开发的新颖软件(该软件包的演示视频可在datasetanalysis.com/synthetic-demo上查看),并使用Unity Technologies的游戏引擎进行。该图显示了合成标记运动运动的计算机视觉分析,这些运动模仿了活细胞荧光显微镜图像序列。位移向量颜色编码用于显示角方向以及运动速度。按钮选择允许更改显示首选项。在图上,黄色向右移动,也显示为黄色直方图的右峰内的黄色显示。同样,向左移动的向量是红色的,无论是在图像覆盖层上还是在屏幕右上角的双模式直方图的左峰内。第二个显示选项(未显示)将位移向量的颜色编码更改为显示不同的绿色阴影,具体取决于速度。在右侧的单峰直方图上观察大多数粒子移动较慢(左侧的绿色峰),而几个颗粒移动得非常快(右侧的深绿色分布尾巴)。有关每秒分析帧的实时信息,速度和角向量方向的平均值显示在屏幕的右下角。通过向跟踪模块提供特定于样本的输入,参数选择允许限制计算复杂性,以最大程度地减少跟踪误差并提供最快的分析结果。在屏幕的左侧,左上角有滑块,可以根据对分析样本中运动性质的先验知识来设置(i)检测到的颗粒数量的上限,(ii)基于粒子检测到的粒子检测率的水平,(ii)在粒子选择水平上,(iii)在粒子选择水平(III)中,(iii)是一个最小的距离(iii),这是一个最小的距离(iii)。分析的样品,以及(iv)粒子搜索半径的截止值,这限制了最大允许的位移;这是另一个参数,它是根据样本知识选择的。屏幕左下角的蓝色按钮可以通过显示分割或跟踪结果,单段轨道(仅在两个框架之间)或聚合的轨迹来更改屏幕显示的各个方面,如上所述,矢量颜色编码(红色/黄色的速度与绿色的红色速度为绿色不同)。我们将使用AI算法将当前的实时2D功能扩展到3D分析。
除了上述因素外,EO/IR 传感器的性能还取决于光学元件、探测器和显示器。因此,仅从规格(即不使用详细的工程模型)来评估 EO/IR 传感器的潜在效用是不明智的。尽管如此,在其他所有条件相同的情况下,可以说,对于设计用于识别或确定目标的成像传感器,最好使用具有较小探测器元件的焦平面阵列,假设光学调制传递函数 (MTF) 不限制整个系统的 MTF。这是因为,如果地面采样距离是限制因素,这种设计的分辨率提高将增强范围性能。按照类似的“经验法则”,具有较大焦距的光学元件可以提供更好的分辨率,假设探测器的 MTF 不限制整个系统的 MTF。这是以减少传感器的整体视野为代价的。然而,我们强调,很难预先预测影响图像质量的所有因素如何相互作用;因此我们建议使用建模和详细的系统分析来解释潜在的传感器性能。
3F2B342F322930.HTML课程数据驱动控制的摘要涉及使用数据来设计模型或不确定模型的动态系统的数据控制器。本课程着重于最近引入的线性和非线性系统数据驱动控制器的直接设计方法。通过在离线实验期间收集的输入状态或输入输出数据以及有关要控制的系统的一些先验信息,使设计成为可能。形容词“直接”是指数据用于制定数据依赖数据的凸面程序的特征,其解决方案“直接”返回解决所需的控制问题的控制器,而无需明确识别系统的动态。该课程将审查过去几年中获得的一些结果。这些结果基于基本的控制理论工具,该工具将在课程中进行简要审查,以使后者尽可能地具有独立性。还将讨论一些求解返回控制器的凸面程序的数值工具。下面的程序包含一些可能涵盖的主题。确切内容将根据与会者的利益和可用时间在课程中确定。
1引入Kitsap County与Vision Zero和Target Zero保持一致,目的是到2030年达到零严重伤害或致命碰撞。过去,该县与华盛顿州战略性公路安全计划的目标零保持一致,该计划着重于严重伤害和致命的碰撞。目标零列出了基于碰撞类型和贡献情况的Miɵgaɵ的安全性。这是一种系统性的方法,可以在发生碰撞之前先进行高风险的道路特征和miɵgate。虽然县征服了目标零,但它也在扩大了官方安全计划,以包括零视觉的安全系统方法。安全的系统方法是一种霍利斯c和全面的方法,它通过建造protecɵon的mulɵple层来防止碰撞并最大程度地减少对所有道路使用者更安全的碰撞影响,侧重于运输系统内部的安全冗余。
人类蛋白质编码基因的身份众所周知,但我们对其分子功能和域结构的深入了解仍然受到基于同源性的预测和专注于全基因耗竭的实验方法的缺陷的限制。为了弥补这一知识空白,我们开发了一种方法,利用 CRISPR - Cas9 诱导的蛋白质编码基因突变来先验地识别序列水平的功能区域。作为一个测试案例,我们将这种方法应用于 48 个人类有丝分裂基因,揭示了细胞增殖所需的数百个区域,包括实验表征的区域、基于同源性预测的区域和新区域。我们验证了 15 个区域的筛选结果,包括 Mad1 的 387 - 402 个氨基酸,这些氨基酸以前未被表征,但有助于 Mad1 着丝粒定位和染色体分离保真度。总之,我们证明基于 CRISPR - Cas9 的平铺诱变可以从头识别蛋白质编码基因中的关键功能域,从而阐明功能突变体的分离并允许跨人类蛋白质组的功能注释。
在本文中,我们研究了由共同保护线性时间逻辑(LTL)公式描述的高级规格的最佳机器人路径计划问题。我们考虑工作空间的地图几何形状部分已知的场景。具体来说,我们假设有一些未知区域,除非机器人在物理上到达这些区域,否则机器人不知道其继任区域。与基于游戏的标准方法相反,该方法优化了最差的成本,在本文中,我们建议将遗憾用作在这种部分知名的环境中计划的新指标。计划在固定但未知的环境下的计划的遗憾是机器人在事后意识到实际环境时所能实现的实际成本与最佳响应成本之间的差异。我们提供了一种有效的算法,以找到满足LTL规范的最佳计划,同时最大程度地减少其遗憾。提供了关于消防机器人的案例研究,以说明拟议的框架。我们认为,新指标更适合部分知名环境的情况,因为它捕获了实际花费的实际成本与探索未知区域可能获得的潜在收益之间的权衡。
简单摘要:先前的放射线研究已经解决了两类肿瘤分类问题(胶质母细胞瘤(GBM)与原发性CNS淋巴瘤(PCNSL)(PCNSL)或GBM相比转移)。但是,这种方法容易出现偏见,并排除其他常见的脑肿瘤类型。我们通过包括三种最常见的脑肿瘤类型(GBM,PCNSL和转移)来解决现实生活中的临床问题。我们使用不同的MRI序列组合研究了两个关键问题:基于肿瘤子区域(坏死,增强,水肿和联合增强的增强和坏死面罩)的性能变化,以及基于选择的分类符号模型/特征选择组合的性能指标。我们的研究提供了证据,表明基于放射素学的三类肿瘤分化是可行的,并且嵌入模型的性能要比具有先验特征选择的模型更好。我们发现,T1对比度增强是具有与多参数MRI相当性能的单个最佳序列,并且模型性能根据肿瘤子区域和模型/特征选择方法的组合而变化。
构成自动驾驶汽车、工厂机器人等人工智能系统的设计和实现的过程大多是手工设计的,设计者的目的是让机器人充分了解它所处的世界。这种方法并不总是有效的,尤其是当代理的环境未知或太复杂而无法用算法表示时。真正自主的代理可以发展技能,使其能够在这样的环境中取得成功,而无需先验地赋予它环境的本体知识。本文旨在回顾机器自主性的不同概念,并提出自主性及其属性的定义。本文提出的自主性属性分为低级和高级属性。低级属性是作为自主系统和其他自动化系统分界线的基本属性,而高级属性可以作为对任何通过低级自主性的系统的自主性程度进行排序的分类框架。本文回顾了一些专注于自主代理设计的人工智能技术以及流行的人工智能项目,以确定实现真正的自主系统所面临的挑战并提出可能的研究方向。
基于对流大气边界层的大涡模拟 (LES) 的先验分析,提出了改进的湍流混合和耗散长度尺度,用于基于湍流动能 (TKE) 的行星边界层 (PBL) 方案。湍流混合长度结合了表面层中的表面相似性和 TKE 约束,并对混合层中的横向夹带效应进行了调整。耗散长度是根据考虑剪切、浮力和湍流混合的平衡 TKE 预算构建的。在 TKE 通量中添加了一个非梯度项,以校正 TKE 的非局部湍流混合。改进的长度尺度被应用于 PBL 方案,并使用理想的单柱对流边界层 (CBL) 情况进行了测试。结果在广泛的 CBL 稳定范围内表现出强大的适用性,并且与 LES 基准模拟非常一致。然后将其实施到社区大气模型中,并通过 3D 真实情况模拟进行进一步评估。新方案的结果与其他三种成熟的 PBL 方案的质量相当。模拟和无线电探空仪观测剖面之间的比较表明,新方案在晴朗的日子里表现良好。