注意:近似MAT100故障表面是CAE模拟的特征。高级Seeger模型也使用测试数据来表征,该数据提供了更好的相关性。请参阅Mohammad Shojaee的演示文稿以获取更多详细信息
摘要 - 背景:随着道路上的汽车数量的增加,与停车有关的事件已引起了人们的关注。盲区,或驾驶员不可见的汽车周围地区,在这些事件中起着重要作用。用技术解决这些盲点可能会大大提高交通安全。目标:使用Arduino微控制器,本研究试图创建低成本,可靠的盲点监测系统。认识到相邻的障碍旨在帮助驾驶员停车,并减少与停车有关的事故的可能性。方法:方法论:文章包括使用Arduino Nano作为主要CPU创建CAR盲点检测系统。该系统将超声传感器与红外传感器结合在一起,以提高精度。该方法使用基于阈值的逻辑进行对象识别,从而大大降低了误报。这些传感器的数据通过蓝牙模块传输,允许实时监视。结果:在多个停车环境中进行了广泛的测试之后,盲点检测系统显示出一致可靠的识别和警告相邻障碍。很明显,它可以显着改善交通和停车安全。结论:建议的基于Arduino的盲点传感器系统具有成本效益,可定制且有效地改善停车安全性。结合当前的汽车技术,它有望提高驾驶安全性,并为DIY爱好者提供了进一步发展的平台。
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抽象斑点斑点(SB)是一种普遍的大麦叶子疾病,是由半野生真菌病原体索罗基尼亚人引起的。主要发生在全球潮湿的生长区域中,SB可能导致高达30%的收益率损失。遗传抗性仍然是疾病管理的最有效策略;然而,尽管先前鉴定出主要的抗性基因座,但大多数澳大利亚大麦品种都表现出敏感性。这项研究调查了澳大利亚大麦育种计划中的遗传结构潜在的斑点斑点抗性。连续两年使用单个分生孢子(SB61)在幼苗和成人生长阶段进行了抗药性。总共将337条大麦线与16,824个多态性飞镖seq™标记物一起键入。采用了两种映射方法:全基因组关联研究(GWAS)和基于单倍型的局部基因组估计值(局部GEBV)方法。两种方法都鉴定出在3H和7H铬的两个主要抗性相关区域,在跨生长阶段有效。此外,基于单倍型的局部GEBV方法揭示了GWAS未检测到的1H,3H和6H的抗性相关区域。单倍型堆叠分析强调了7H区域与其他抗药性单倍型相结合时,7H区域对成人植物抗性的批评作用,表明by-Gene的相互作用显着,并突出了斑点斑点耐药性的复杂,定量性质。这项研究证实了澳大利亚大麦繁殖种群中关键阻力基因座的存在,为斑点抗性抗性的遗传结构提供了新的见解,并强调了通过单倍型堆叠和全基因组预测方法增强抵抗力的潜力。
结果:14个领域实验中的平均DI范围为2.1%至70.4%。在经过测试的加入中观察到了DI的高度差异,在红色品种中,DI最低的DI在红色品种中检测到了最低的DI,Reed of the良好的选择,红色飞溅COS,步兵,甜蜜的情人节,Annapolis和Velvet。多个线性回归模型揭示了在DI上的四个分析决定因素中的小但显着的影响(P <0.005)。DI值较低的加入的植物发育较慢(PD,r = 0.352),ACI含量较高(r = - 0.284),TFD较低(r = 0.198)和较低的SPAD含量(r = 0.125)。一项全基因组关联研究显示,在九个生菜染色体中,位于八个di的13个QTL(例外是Chr。8)。最常见的QTL(QINSV2.1)位于Chr上。2。DI的DI QTL与PD,ACI和SPAD的QTL相同的基因组区域。chr上的di的另外三个QTL。5和8。
1 Schilling C、von Strombeck A、dos Santos JF、von Heesen N。《搅拌摩擦点焊静态性能的初步研究》。第二届搅拌摩擦焊国际研讨会 (2ISFSW) [Internet]。瑞典哥德堡:英国剑桥焊接研究所 (TWI);2000 年。网址:http://www.fswsymposium.co.uk/EasySiteWeb/GatewayLink.aspx?alId=1238963
摘要:传统的基于化石燃料的电力系统正在通过用风能和太阳能发电场取代燃煤发电而发生快速转变。此类可再生能源的随机性和间歇性要求能够满足系统稳定性和可靠性需求的替代可调度技术。电池储能可以在实现风能和太阳能发电的高利用率方面发挥关键作用。然而,电池寿命对电池储能系统 (BESS) 的运行方式非常敏感。在本文中,我们提出了一个框架来分析澳大利亚国家电力市场 (NEM) 电力现货和应急储备市场中的电池运行情况。我们调查了澳大利亚不同州在不同运营策略下的电池运行情况。通过在运营策略中考虑电池退化成本,BESS 可以从能源市场中产生收入,而不会显着影响电池寿命。参与应急市场,电池可以大幅增加其收入,而几乎不会影响电池健康。最后,当电池系统被引入高度不稳定的市场(例如南澳大利亚)时,更积极的电池循环会导致电池老化加速,这可能是收入增加的合理结果。研究结果还表明,随着更换成本的下降,电池能源系统的运行可以进行调整,增加即时收入,并缩短电池寿命终止时间。
图1:一个弱监督的深度学习框架,用于对空间转录组学数据的准确荧光斑点检测。(a)培训数据生成以进行点检测。点标记是通过通过生成建模在一系列常用的经典斑点检测算法中找到共识而产生的。然后使用这些共识标签来训练Polaris的点检测模型。顺序步骤与箭头链接;相关的方法和数据类型与实线链接。(b)示例图像的训练数据生成的演示。斑点位置被转换为编码的检测和距离图,这些检测图指导模型训练期间执行的分类和回归任务。斑点颜色对应于(a)中的注释颜色。(c)示例seq鱼图像的北极星点检测模型的输出。高于默认阈值的回归值设置为零。(b-c)中的回归图像是X和Y指导中平方像素回归的总和。(d)EM方法的示意图,以适合共识点注释创建的生成模型。
摘要。从患白斑综合症的病虾斑节对虾中纯化出病原病毒。负染制剂显示病毒是多形性的。它呈梭形或杆状。在负染制剂中,病毒体最宽处为 70 至 150 纳米,长 250 至 380 纳米。在某些病毒体中,尾状突起从一端延伸。衣壳显然是由堆叠的亚基环组成。这些环与衣壳的纵轴垂直排列。病毒基因组是双链 DNA 分子,可产生至少 22 个 Hind 111 片段。DNA 的全长估计长于 150 kbp。根据病毒的形态特征和基因组结构,我们确认白斑综合征相关病毒(MJSSV)属于杆状病毒科(Baculoviridae)裸杆状病毒亚科(Nudibaculovirinae)NOB属(非封闭型杆状病毒),并将本分离株命名为PmNOBIII,并建议使用WSBV(与白斑综合征相关的杆状病毒)来指示PmNOBIII相关病原体。