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AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物
研究人员能够通过将物理学与生物学结合的模型预测生活成本。合着者和墨尔本大学的研究员迈克尔·科尔尼（Michael Kearney）教授说，他们能够测试对历史领域数据的模型预测，以量化气候变暖如何影响各大洲的沙漠爬行动物。
在大供应挤压时代建立弹性
从长远来看，返回降低利率的前景也受到限制。长期利率的向上压力将来自全球的财政赤字，这是由诸如较高的国防支出（鉴于地缘政治紧张局势增长），更积极的工业政策以及增加医疗保健和与老龄化相关的支出等因素驱动的。公司需要投资于人工智能，数字化转型，可持续性（由净零承诺强调）以及供应弹性将增加压力。市场已经以“更高”的利率制度定价（图5）。
注释 13 - 挤压膜阻尼器：操作、模型和
注释 13 挤压膜阻尼器：操作、模型和技术问题 挤压膜轴承阻尼器是润滑元件，可在机械系统中提供粘性阻尼。旋转机械中的挤压膜阻尼器提供结构隔离，降低转子对不平衡的响应幅度，并且在某些情况下，有助于抑制转子动力学不稳定性。背景 转子动力学中最常见的问题是过高的稳态同步振动水平和次同步转子不稳定性。第一个问题可以通过改善平衡来减少，或者通过对转子轴承系统进行修改以使系统临界速度超出工作范围，或者通过引入外部阻尼来限制临界速度下的峰值幅度。可以通过消除不稳定机制、尽可能提高转子轴承系统的固有频率或引入阻尼来增加不稳定的起始转子速度，从而避免次同步转子不稳定性 [Vance 1988, Childs 1993]。轻型高性能发动机表现出灵活性增加的趋势，导致对不平衡的高度敏感性，振动水平高，可靠性降低。挤压膜阻尼器 (SFD) 是高速涡轮机械的重要组成部分，因为它们具有耗散振动能量和隔离结构部件的独特优势，以及改善固有不稳定转子轴承系统的动态稳定性特性的能力。SFD 主要用于飞机喷气发动机，为本身几乎没有或没有阻尼的滚动轴承提供粘性阻尼。另一个重要应用与高性能压缩机组有关，其中 SFD 与可倾瓦轴承串联安装，以降低（软化）轴承支撑刚度，同时提供额外的阻尼作为安全机制，以防止转子动力学不稳定。此外，在齿轮压缩机中，SFD 有助于减少和隔离通过大齿轮传输的多频激励。[San Andrés，2002]。Zeidan 等人。[1996] 介绍了喷气发动机中 SFD 的历史，并详细介绍了 SFD 在商用涡轮机械中成功运行的设计实践。Adilleta 和 Della Pietra [2002] 对 SFD 的相关分析和实验工作进行了全面回顾。San Andrés 和 Delgado [2007] 讨论了最近的 SFD 实验研究，并提出了一种不受空气夹带影响的机械密封 SFD。尽管有许多成功的应用，但业界通常认识到 SFD 的设计基于过于简单的预测模型，这些模型要么未能纳入影响阻尼器动态力性能的独特特征（结构和流体），要么只是忽略了这些特征。实际阻尼器性能可能从不稳定到不起作用，具体取决于操作条件。润滑剂空化或空气夹带等问题是人们最关心的问题 [San Andrés 和 Diaz，
注释 13 - 挤压油膜阻尼器：操作、模型和
注释 13 挤压膜阻尼器：运行、模型和技术问题 挤压膜轴承阻尼器是润滑元件，可在机械系统中提供粘性阻尼。旋转机械中的挤压膜阻尼器可提供结构隔离、降低转子对不平衡的响应幅度，并且在某些情况下，有助于抑制转子动力学不稳定性。背景 转子动力学中最常见的问题是过高的稳态同步振动水平和次同步转子不稳定性。可通过改善平衡、对转子轴承系统进行修改以使系统临界转速超出工作范围或引入外部阻尼来限制在穿越临界转速时的峰值幅度，从而减轻第一个问题。可以通过消除不稳定机制、尽可能提高转子轴承系统的固有频率或引入阻尼来提高不稳定的起始转子速度，从而避免次同步转子不稳定 [Vance 1988, Childs 1993]。轻型高性能发动机表现出灵活性增加的趋势，导致对不平衡的高度敏感性，振动水平高，可靠性降低。挤压油膜阻尼器 (SFD) 是高速涡轮机械的重要组成部分，因为它们具有耗散振动能量和隔离结构部件的独特优势，以及改善固有不稳定转子轴承系统的动态稳定性特性的能力。SFD 主要用于飞机喷气发动机，为本身几乎没有或没有阻尼的滚动轴承提供粘性阻尼。另一个重要应用与高性能压缩机组有关，其中 SFD 与可倾瓦轴承串联安装，以降低（软化）轴承支撑刚度，同时提供额外的阻尼作为安全机制，以防止转子动力学不稳定。此外，在齿轮压缩机中，SFD 有助于减少和隔离通过大齿轮传输的多频激励。[San Andrés，2002]。Zeidan 等人 [1996] 介绍了 SFD 在喷气发动机中的历史，并详细介绍了 SFD 在商用涡轮机械中成功运行的设计实践。Adilleta 和 Della Pietra [2002] 全面回顾了对 SFD 进行的相关分析和实验工作。San Andrés 和 Delgado [2007] 讨论了最近的 SFD 实验研究，并展示了一种不受空气夹带的机械密封 SFD。尽管有许多成功的应用，但业界通常认识到，SFD 的设计基于过于简单的预测模型，这些模型要么未能纳入影响阻尼器动态力性能的独特特征（结构和流体），要么只是忽略了这些特征。根据操作条件，实际阻尼器性能可能从不稳定到不起作用。润滑剂空化或空气夹带等问题是根本问题 [San Andrés 和 Diaz，
注释 13 - 挤压油膜阻尼器：操作、模型和
注释 13 挤压膜阻尼器：运行、模型和技术问题 挤压膜轴承阻尼器是润滑元件，可在机械系统中提供粘性阻尼。旋转机械中的挤压膜阻尼器提供结构隔离、降低转子对不平衡的响应幅度，并且在某些情况下，有助于抑制转子动力学不稳定性。 背景 转子动力学中最常见的问题是过高的稳态同步振动水平和次同步转子不稳定性。可以通过改善平衡、对转子轴承系统进行修改以使系统临界速度超出工作范围或引入外部阻尼来限制在穿越临界速度时的峰值幅度，从而减轻第一个问题。可以通过消除不稳定机制、尽可能提高转子轴承系统的固有频率或引入阻尼来提高不稳定的起始转子速度，从而避免次同步转子不稳定 [Vance 1988, Childs 1993]。轻型高性能发动机表现出灵活性增加的趋势，导致对不平衡的高度敏感性，振动水平高，可靠性降低。挤压油膜阻尼器 (SFD) 是高速涡轮机械的重要组成部分，因为它们具有耗散振动能量和隔离结构部件的独特优势，以及改善动态性能的能力
注释 13 - 挤压油膜阻尼器：操作、模型和
注释 13 挤压膜阻尼器：运行、模型和技术问题 挤压膜轴承阻尼器是润滑元件，可在机械系统中提供粘性阻尼。旋转机械中的挤压膜阻尼器可提供结构隔离、降低转子对不平衡的响应幅度，并且在某些情况下，有助于抑制转子动力学不稳定性。背景 转子动力学中最常见的问题是过高的稳态同步振动水平和次同步转子不稳定性。可通过改善平衡、对转子轴承系统进行修改以使系统临界转速超出工作范围或引入外部阻尼来限制在穿越临界转速时的峰值幅度，从而减轻第一个问题。可以通过消除不稳定机制、尽可能提高转子轴承系统的固有频率或引入阻尼来提高不稳定的起始转子速度，从而避免次同步转子不稳定 [Vance 1988, Childs 1993]。轻型高性能发动机表现出灵活性增加的趋势，导致对不平衡的高度敏感性，振动水平高，可靠性降低。挤压油膜阻尼器 (SFD) 是高速涡轮机械的重要组成部分，因为它们具有耗散振动能量和隔离结构部件的独特优势，以及改善固有不稳定转子轴承系统的动态稳定性特性的能力。SFD 主要用于飞机喷气发动机，为本身几乎没有或没有阻尼的滚动轴承提供粘性阻尼。另一个重要应用与高性能压缩机组有关，其中 SFD 与可倾瓦轴承串联安装，以降低（软化）轴承支撑刚度，同时提供额外的阻尼作为安全机制，以防止转子动力学不稳定。此外，在齿轮压缩机中，SFD 有助于减少和隔离通过大齿轮传输的多频激励。[San Andrés，2002]。Zeidan 等人 [1996] 介绍了 SFD 在喷气发动机中的历史，并详细介绍了 SFD 在商用涡轮机械中成功运行的设计实践。Adilleta 和 Della Pietra [2002] 全面回顾了对 SFD 进行的相关分析和实验工作。San Andrés 和 Delgado [2007] 讨论了最近的 SFD 实验研究，并展示了一种不受空气夹带的机械密封 SFD。尽管有许多成功的应用，但业界通常认识到，SFD 的设计基于过于简单的预测模型，这些模型要么未能纳入影响阻尼器动态力性能的独特特征（结构和流体），要么只是忽略了这些特征。根据操作条件，实际阻尼器性能可能从不稳定到不起作用。润滑剂空化或空气夹带等问题是根本问题 [San Andrés 和 Diaz，
注释 13 - 挤压油膜阻尼器：操作、模型和
注释 13 挤压膜阻尼器：运行、模型和技术问题 挤压膜轴承阻尼器是润滑元件，可在机械系统中提供粘性阻尼。旋转机械中的挤压膜阻尼器可提供结构隔离、降低转子对不平衡的响应幅度，并且在某些情况下，有助于抑制转子动力学不稳定性。背景 转子动力学中最常见的问题是过高的稳态同步振动水平和次同步转子不稳定性。可通过改善平衡、对转子轴承系统进行修改以使系统临界转速超出工作范围或引入外部阻尼来限制在穿越临界转速时的峰值幅度，从而减轻第一个问题。可以通过消除不稳定机制、尽可能提高转子轴承系统的固有频率或引入阻尼来提高不稳定的起始转子速度，从而避免次同步转子不稳定 [Vance 1988, Childs 1993]。轻型高性能发动机表现出灵活性增加的趋势，导致对不平衡的高度敏感性，振动水平高，可靠性降低。挤压油膜阻尼器 (SFD) 是高速涡轮机械的重要组成部分，因为它们具有耗散振动能量和隔离结构部件的独特优势，以及改善固有不稳定转子轴承系统的动态稳定性特性的能力。SFD 主要用于飞机喷气发动机，为本身几乎没有或没有阻尼的滚动轴承提供粘性阻尼。另一个重要应用与高性能压缩机组有关，其中 SFD 与可倾瓦轴承串联安装，以降低（软化）轴承支撑刚度，同时提供额外的阻尼作为安全机制，以防止转子动力学不稳定。此外，在齿轮压缩机中，SFD 有助于减少和隔离通过大齿轮传输的多频激励。[San Andrés，2002]。Zeidan 等人 [1996] 介绍了 SFD 在喷气发动机中的历史，并详细介绍了 SFD 在商用涡轮机械中成功运行的设计实践。Adilleta 和 Della Pietra [2002] 全面回顾了对 SFD 进行的相关分析和实验工作。San Andrés 和 Delgado [2007] 讨论了最近的 SFD 实验研究，并展示了一种不受空气夹带的机械密封 SFD。尽管有许多成功的应用，但业界通常认识到，SFD 的设计基于过于简单的预测模型，这些模型要么未能纳入影响阻尼器动态力性能的独特特征（结构和流体），要么只是忽略了这些特征。根据操作条件，实际阻尼器性能可能从不稳定到不起作用。润滑剂空化或空气夹带等问题是根本问题 [San Andrés 和 Diaz，
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
dsnet：用于实时焊接接缝图像分割的动态挤压网络
焊接过程产生的图像噪声（例如弧光，飞溅和烟雾）给基于激光视觉传感器的焊接机器人带来了巨大的挑战，可以定位焊接接缝并准确地进行自动焊接。当前，基于深度学习的方法超过了灵活性和鲁棒性的传统方法。但是，它们的重大计算成本导致与自动焊接的实时要求不匹配。在本文中，我们对卷积神经网络（CNN）和变压器的有效混合体系结构（称为动态挤压网络（DSNET））进行实时焊接接缝分段。更准确地说，开发了一个轻巧的分割框架，以充分利用变压器结构的优势，而无需显着增加计算开销。在这方面，旨在提高其功能多样性的高效编码器已被设计并导致了编码性能的大幅改进。此外，我们提出了一个插件轻巧的注意模块，该模块通过利用焊接接缝数据的统计信息并引入线性先验来产生更有效的注意力权重。使用NVIDIA GTX 1050TI对焊缝图像进行广泛的实验表明，与基线方法Transunet相比，我们的方法将参数的数量减少了54倍，将计算复杂性降低了34倍，并将推理速度提高33倍。dsnet可实现较高的准确性（78.01％IOU，87.64％骰子）和速度性能（100 fps），其模型复杂性和计算负担较低。该代码可在https://github.com/hackerschen/dsnet上找到。