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![arxiv：2301.03678v1 [physics.flu-dyn] 2023年1月9日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a9678724a18117d6ade6768d73660c15c2418036.webp)
arxiv：2301.03678v1 [physics.flu-dyn] 2023年1月9日
声学辐射力（ARF）是由大振幅声波产生的稳定力，是实现微型对象操作的凸面手段，例如微样本分离[1-3]和富集[4]，细胞排序，细胞排序[5，6]和单细胞操纵[7]。使用瞬态激发（例如脉冲）可以比使用时间周期性的声filds [1-7]更精确地操纵。首先，脉冲声学的消化不受雷利声流的干扰[8，9]，因为辐射力的确定速度要比流媒体快得多[10，11]。第二，使用声波数据包可以定位声学干扰模式，因此可以控制声学陷阱区域的空间范围[12]。的确，站立波施加的辐射力比行进波（在小粒子极限）大得多，这允许在干扰区域外接种声学。激光引导的声学镊子（LGAT）[13]使用此征服原理创建杂交辐射力景观，以造成高振幅产生的高幅度压电的声性（强，z- Z-结构）的声学和弱化的eLd eeld eeld和lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lotter-lipter-liptifiented（l）。杂交场保留了l-场的空间信息和Z型的强度。尽管有这些潜在的应用，但瞬态声学领域的理论和数值研究仍然很少见。同样，也没有直接研究瞬态ARF的数值方案。除了确定对象是球形的，而且要小得多对瞬时非线性声学的电流理解有限的一个哭泣的例子是抑制声脉冲对声学流的抑制[8，9]，其中唯一可用于瞬态流的模型[14]是无能为力地解释实验性观察[10，11]。在本文中，我们实施了小球的辐射力理论的最新概括（Gor'kov理论[15]）对瞬时声学界[16]。
常规的地热系统和非常规的地热发展：概述
本文概述了传统的地热系统和非传统地热发展，作为能源专业人员之间的讨论所需的共同参考。常规的地热系统具有热量，渗透性和流体，仅需钻至<3.5 km。低温（LT）系统无处不在，具有<100°C，正常的热流或放射性花岗岩作为热源，并用于区域加热。中温度（MT）100˚C -190˚C和高温（HT）190˚C -374˚C资源主要在板界处，带有火山侵入性热源，主要用于发电。单井容量<2 MWE和<5 mW（LT），<7 MWE和<15 MW（MT），<25 MWE和<125 MW（HT）。非常规地热替代品具有热量（8˚C -500˚C）和一系列深度（1 m至20 km），但缺乏渗透性或液体，因此可以通过传导来刺激刺激。HVAC在井中的深度为1-2 m且浅地热降至500 m，均捕获<25°C，<10 kW且<5 mW且<5 mW的单位容量。Technologies targeting ≤ 500˚C are ei- ther advanced by geothermal developers at <7 Km depth (Enhanced Geo- thermal Systems (EGS), drilling below brittle-ductile transition zones and under geothermal fields), or by the Oil & Gas industry (Advanced Geother- mal Systems, heat recovery from hydrocarbon wells or reservoirs, Superhot Rock Geothermal, and millimeter-wave drilling降至20公里）。他们的primary目的是发电，依靠闭环，但是EGS在压裂过程中使用断裂与地震风险进行热交换。无与伦比的方法可能无处不在，浅地热已经起作用。更深，更热的非常规的替代方案仍然是经验丰富的，克服的成本和技术挑战，使其变得完全商业化。同时，传统的地热资源仍然是
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，欧盟凭借所有欧洲人的清洁能源，这是一个由几个法规和指导的立法集群，欧盟介绍了所有欧盟公民生产和消费自己的能量作为个人，团体以及称为“能源社区”的法人实体的权利。重铸可再生能源指令（红色II）和综合电力市场指令（IEMD）定义了几种类型的集体行动，包括共同代理可再生能源自我消费者，可再生能源社区（REC）和公民能源社区（CEC）。共同执行可再生能源的自我消费者是指在同一建筑物或多公寓街区中至少有两个共同代理可再生能源的自我消费者。REC和CEC反映了围绕各种能源活动的集体所有权的法律形式，并且具有非商业目的。它们超越了单个建筑物的边界，并利用了公共网格。两个社区的特征是开放和自愿性和自主权。他们的主要目的是“向其成员或股东或他们经营的地方提供环境，经济或社会社区的福利，而不是为了产生财务利润。”尽管CEC仅在电力领域运行并且没有特定于技术的焦点，但REC在当地层面上控制了一定程度的物理邻近度。这两种类型的社区都有权生产，征服，商店和销售能源以及共享能源1，这些能源1由各个社区拥有的生产地点生产。到2021年6月30日，成员国有义务将相关规定转换为国家立法，并为Recs和CECS建立一个有利的框架，从而使能源通信的定义，权利，义务和法律地位更加清晰，并具有更全面的回收框架。本政策Factsheet简要概述了德国实施状况，重点是电力。
![arxiv：2312.14115v2 [CS.RO] 2024年3月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e99ee2fdaea7aa8c5ff485da7d65812045754dff.webp)
arxiv：2312.14115v2 [CS.RO] 2024年3月20日
[52]。对文本理由的需求仍然至关重要，尤其是在技术采用取决于这一因素的安全领域[29]。考虑端到端自动驾驶的域[11]，其中通常通过深层神经网络处理摄像头输入执行驾驶策略以发电控制命令。在VLM中的最新步伐具有固体变压器作为多模式学习者，在视觉问题（VQA）（VQA）（VQA）等任务中表现出了出色的表现，并强调了它们在复杂任务的强大表示方面的熟练程度[14]。倾斜视觉语言模型（VLM）进入自主驾驶领域，有望增强对这些系统的用户信任。我们的重点是仅视觉的端到端自动驾驶，旨在弥合数据驱动的决策和用户信任之间的差距。我们介绍了lingoqa，这是一种专为自动驾驶视频QA而设计的台式标记，它利用了一个包含419k QA对的新型数据集。通过其自由形式的问题和诉讼方法来区分，该数据集扩大了自动驱动视频质量质量质量检查的范围，涵盖了推理和行动的合理性。此外，我们发布了一个全面的评估套件，该评估套件由1,000个示例组成。在我们的基准标准的核心上是一个基于一个学识渊博的文本分类器Lingo-Gudge的新颖评估指标，其灵感来自真实的GPT法官[34]。评估代码和分类的权重将与纸张一起释放，以支持强大的板凳标记自动驾驶中的视频问题。We perform rigorous stud- ies correlating automatic metrics to human preferences and find that Lingo-Judge achieves a 0.950 Spearman and 0.993 Pearson correlation coefficient, surpassing existing auto- mated labelling techniques like METEOR [ 5 ], BLEU [ 40 ], CIDEr [ 49 ], and GPT-4 [ 39 ] on our benchmark, while being fast enough for frequent runs during培训和发展。配备了此评估工具包，我们就关键组件及其在VLM中进行自动驾驶的融合进行了全面的经验研究。我们在第5节中的发现表明，最有效的方法涉及对配备Vicuna-1.5-7B的视觉语言模型的注意力层[13]，均在动作和风景数据集上。此过程涉及在4秒内使用5个视频帧和一种晚期视频效果技术。我们的集体工作，跨越了LingoQA基准，视觉指导调查数据集和创新的评估指标，旨在推动语言提名的自主驾驶领域，为后续的研究和开发范围奠定了强大的基础。总结本文的主要贡献：
基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统
巴勒斯坦加沙艾资哈尔大学 摘要：脑肿瘤给现代医疗保健带来了重大挑战，准确及时的诊断对于确定适当的治疗策略至关重要。近年来，人工智能取得了重大进步。基于规则的专家系统（if-then 规则系统）已成为脑肿瘤诊断临床决策的一种有前途的方法。在本文中，我们介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，该系统利用一组 14 条 if-then 规则来诊断脑肿瘤，可能出现三种结果：1) 确认脑肿瘤的诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。我们的专家系统提供了一个用户友好的界面，使用户能够选择症状并根据提供的信息获得诊断。本文讨论了专家系统的开发、实施和评估，强调了其在临床环境中促进脑肿瘤诊断和决策的潜力。此外，我们还提供了一份文献综述，将我们的专家系统置于基于规则的脑肿瘤诊断专家系统的更广泛背景下，研究其有效性、局限性和挑战。 关键词：脑肿瘤诊断、基于 CLIPS 的专家系统、临床指南、规则开发、人工智能、AI、专家系统、诊断结果 1. 简介：脑肿瘤是一种复杂的医疗状况，需要准确及时的诊断才能确定最合适的治疗策略。人工智能的进步导致了专家系统的发展，专家系统有可能支持临床决策并简化诊断过程。基于规则的专家系统（特别是基于 if-then 规则的系统）在脑肿瘤诊断领域受到越来越多的关注。本文介绍了“基于 CLIPS 的脑肿瘤诊断专家系统”，这是一种使用一组 14 条 if-then 规则诊断脑肿瘤的新方法，可能产生三种结果：1) 确认脑肿瘤诊断，2) 考虑脑肿瘤转移的可能性，3) 考虑脑肿瘤的可能性。专家系统也称为知识型系统或规则型系统，是旨在模拟特定领域人类专家的知识和决策能力的计算机程序。这些系统利用包含事实、规则和启发式方法的知识库来提供专家级建议和解决问题的能力。知识库由领域专家创建，他们将自己的专业知识编码为专家系统可以理解和利用的一组规则和逻辑关系（Jackson，1999 年）。专家系统的概念出现于 20 世纪 70 年代的人工智能 (AI) 领域，并在 20 世纪 80 年代和 90 年代得到了广泛的关注和发展。专家系统旨在通过对现有知识进行逻辑推理来解决复杂问题并做出明智的决策。它们在人类专家拥有专业知识和经验的领域表现出色，这些知识和经验可以编纂成一套规则或算法。专家系统已应用于医学、金融、工程和制造业等各个领域（Giarratano & Riley，2004 年）。专家系统的主要优势在于即使在没有人类专家的情况下，它们也能够提供一致、可靠和高效的决策过程。它们可以分析大量数据，评估多种选择，并根据预定义规则和逻辑推理生成建议。然而，专家系统也有局限性。它们依赖于知识库的准确性和完整性，并且可能难以应对超出其预定义规则的新情况或不熟悉的情况。此外，维护和更新知识库可能具有挑战性，需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。需要与领域专家持续合作以确保其相关性和准确性（Giarratano & Riley，2004）。 CLIPS（C 语言集成生产系统）是一种基于规则的编程语言和开发环境，广泛用于开发专家系统和其他基于知识的应用程序。 它最初由 NASA 于 20 世纪 80 年代初开发，现已成为最受欢迎和广泛采用的专家系统工具之一。 CLIPS 是一个开源软件包，提供了一组丰富的功能来创建和操作基于规则的系统（Giarratano & Riley，2005）。