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eVTOL 的剩余使用寿命数字阴影......
数字阴影能够成功模拟电机的速度和 q 轴电流调节。这种精确的响应确保了数字阴影为 RUL 模型提供的输入与真实组件所经历的输入相当。瞬态模型和硬件响应之间的一致性如图 2 所示。仅从负载和速度设定点，瞬态模型就能够准确预测电机的速度、扭矩和功率响应。然后使用这些计算出的量作为输入来确定关键系统组件的 RUL。数字阴影能够根据操作条件动态更新 RUL 估计，如图 3 所示。这种一致性凸显了数字阴影在镜像实时操作和估计不同操作条件下的组件寿命方面的有效性。这种数字阴影的一个重要方面是它对电机的 RUL 估计的动态适应，这显示出对操作变化的高度响应。当电机在 100 秒内改变速度时，这种反馈尤为明显。图 3 中 RUL 图的斜率降低捕捉到了这一事件，速度降低后，图的后半部分电机扭矩也相应下降。这种响应能力对于维护和运营策略的实时监控和决策至关重要，将数字阴影定位为 eVTOL 动力系统管理的宝贵预测工具
这是我的选择 - 保持未接种疫苗的风险
事实：未接种疫苗的个体的高率正在导致突破性感染率更高。尽管始终期望接种疫苗的个体中的突破性感染，但未接种疫苗的居民水平较高的社区正在看到更多的突破性病例。只要病毒持续传播，就无法完全消除完全疫苗接种的人突破感染的风险。接种疫苗是停止社区传播的关键。
使用长期的剩余使用寿命 (RUL) 回归...
摘要 — 准确预测元件的剩余使用寿命 (RUL) 是电子电路中的主要关注点。基于 RUL 的健康诊断在确定设备故障时间方面发挥着重要作用，可作为工业应用中的预警。本文提出了一种基于长短期记忆 (LSTM) 的回归模型，利用设备最基本的提取电气特征来预测环形振荡器 (RO) 电路的 RUL。LSTM 网络能够捕获时间序列数据中的时间依赖性并消除传统循环神经网络 (RNN) 中遇到的梯度消失问题。从 Cadence 模拟中，利用 22 nm CMOS 技术库，已经证明 RO 频率退化主要取决于三个主要因素，包括工作温度、电压以及最重要的设备老化参数。结果表明，13 和 21 阶段的 RUL 预测结果中超过 90% 的案例受电源电压变化限制，变化范围为 0.7 V 至 0.9 V，预测偏差最小为 2 天至 6 天。关键词：老化、剩余使用寿命、机器学习、在线预测、可靠性
留在海外的家属 (dro) - 三泽空军基地
2.3.1.2. 目的 与其军事赞助者一起居住在东道国的家属可享受东道国与美国之间签署的《部队地位协定》（SOFA）所规定的某些特权。当军人离开并将家属留在东道国时，某些 SOFA 不允许继续享受特权，例如免税燃料、继续参加 DODDS 等。DRO 解决了继续支持的限制，并为家属所在地提供了 COLA/OHA/BAH 的延续，除非成员在新的永久工作地点被分配了家庭住处，而指挥部赞助的家属仍留在当前海外地点。DRO 申请是在飞行员被选中执行任务之后、其离开海外工作地点之前提交的。以下是 DRO 示例：2.3.1.2.1. 一名飞行员的家属被限制性地分配到韩国，并要求他/她的家属在海外家属限制性巡视期间留在阿拉斯加或 2.3.1.2.2。一名空军人员已被选为 ACSC 人员，并选择将其家属留在德国，等待学校或 2.3.1.2.3 的后续 PCS。驻扎在阿拉斯加州埃尔门多夫空军基地的一名空军人员被分配到阿尔特斯空军基地，在阿肯色州小石城空军基地的途中有 60 天的 TDY，并要求家属在阿肯色州小石城空军基地接受培训期间留在埃尔门多夫。2.3.1.3. 要求提交 DRO 申请的空军人员必须满足以下条件：注意：vMPF 中还列出了要求
增强信任在保持有用的生活预后模型
摘要。准确估算工业系统中剩余的使用寿命（RUL）对于优化维护策略和规定资产寿命至关重要。数据驱动的RUL模型利用机器学习（ML）算法从操作数据中提取模式，从而在捕获复杂关系中进行例外。尽管RUL预后模型的进步发展，但机器学习算法的黑盒性质仍为工业用户带来挑战，阻碍了信任和采用。明显的人工智能（XAI）方法通过使复杂的模型透明和可解释来提供有希望的解决方案。本文着重于应用XAI方法来增强对RUL预后的机器学习模型的信任。我们强调对解释机制的定量评估，包括一致性和鲁棒性等指标。我们的研究有助于制定更可信赖和可靠的预测维护策略。我们评估了XAI方法的规定RUL模型，该模型应用于工业型数据的现实情况。我们的发现旨在为工业从业人员提供宝贵的见解，并指导他们选择RUL预后技术。
将瓶子从桌子上推开，或者是剩下的最后一个机器人
•必须由学生创建机器人。如果一个团队的机器人与另一个机器人太相似（包括来自同一组织的机器人和JR和SR部门），或者显然不是自己的机器人，则团队将受到调查（设计和代码访谈）的约束，并且可能的机器人更改，罚款或取消资格•必须在到达比赛后完全构建机器人•机器人必须完全自动自动构建。没有人类控制，信号或远程计算机控制（Tele-OP）•每个团队一个机器人（必须用于整个比赛中相同的机器人）•机器人必须清楚地表明其团队ID号和机器人的前部（与传感器的一侧）•团队需要带来载体计算机以使其为未知的启动任务调整为不知名的条件，并调整竞争日期的条件，并调整竞争日的条件。
锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
基于锂离子电池的剩余使用寿命预测...
无人管理的水下车辆通常部署在深海环境中，这些环境呈现出独特的工作条件。锂离子电池对于为水下车辆供电至关重要，至关重要的是要准确预测其剩余使用寿命（RUL）以保持系统的可靠性和安全性至关重要。我们提出了一个基于完整集合经验模式分解的残留寿命预测模型框架，并具有自适应噪声 - 时空卷积网（Ceemdan-TCN），该卷积网（Ceemdan-TCN）利用了扩张的因果汇报来提高模型捕获局部容量再生的能力，并增强了整体预测准确性。ceemdan被用来确定数据并防止由局部再生引起的Rul预测错误，并利用特征扩展来扩展原始数据的时间维度。NASA和CALCE电池容量数据集用作训练网络框架的输入。输出是当前预测的剩余容量，它与实际剩余电池容量进行了比较。MAE，RMSE和RE用作RUL预测性能的评估索引。在NASA和CACLE数据集上验证了所提出的网络模型。评估结果表明，我们的方法具有更好的寿命预测性能。同时，证明特征扩展和模态分解都可以提高模型的概括能力，这在工业场景中非常有用。
GDPR的头六年：积极影响，剩下...
在欧盟委员会（EC）之前，待制定的《通用数据保护法规》（GDPR）的“健康检查”。97，以及EC关于GDPR的初步报告四年后，信息政策领导中心（CIPL）1产生了该报告，阐明了GDPR的积极影响和好处，组织及其数据保护官员（DPO）的持续实施挑战以及仍需进一步改进，探索或进化。2本报告借鉴了a）CIPL的独立研究，观察和经验，自GDPR生效以来，过去几年，b）CIPL与其成员组织进行的调查以及C）与行业专家，监管机构，监管机构和学者进行了讨论。
普林斯顿的市政当局保留了未开发土地的剩余最大土地
市政当局能够利用开放空间资金并利用强大的社区伙伴关系来确保90英亩的土地。在900万美元的总成本中，市政当局通过开放空间信托基金贡献了1,792,500美元，普林斯顿的绿地基金中的$ 1,297,500。其余资金来自外部资源的组合，包括授予收购合作伙伴的新泽西环境保护局额外的195万美元，来自新泽西州环境保护部的绿地计划，160万美元，来自默瑟县的开放空间保存援助计划，另外50万美元的直接资金来自默瑟县的私人捐赠，由860万美元的私人捐赠，由私人捐赠的货物，以及沃特尔斯的一家私人捐赠，沃特尔斯和沃特尔斯的一家人，沃沃尔人的供应量。汤普森四世到fopos。这种协作方法强调了普林斯顿为分享成本和与合作伙伴合作以实现社区目标的努力。