4.13 被关押在军事监禁设施中的囚犯,如果在军事法庭服刑期间被处以惩罚性释放,但未经召集当局批准,是否可以在服完刑期后选择自愿上诉?
硅基探针的记录点数量不断增加,对以准确、高效的方式检测和评估单个单元活动提出了巨大挑战。目前,高精度离线评估有单独的解决方案,而计算资源更有限的嵌入式系统也有单独的解决方案。我们提出了一种基于深度学习的脉冲排序系统,该系统利用无监督和监督范式来学习一般的特征嵌入空间并检测原始数据中的神经活动以及预测要排序的特征向量。无监督组件使用对比学习从单个波形中提取特征,而监督组件则基于 MobileNetV2 架构。我们系统的一个关键优势是它可以同时在多个不同的数据集上进行训练,从而比以前的基于深度学习的模型具有更大的通用性。我们证明,所提出的模型不仅达到了当前最先进的离线脉冲排序方法的准确性,而且具有在边缘张量处理单元 (TPU) 上运行的独特潜力,TPU 是专为人工智能和边缘计算设计的专用芯片。我们将我们的模型性能与配对数据集以及混合记录上的最新解决方案进行了比较。此处展示的系统为将基于深度学习的尖峰分类算法集成到可穿戴电子设备中铺平了道路,这将成为高端脑机接口的关键元素。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
本文所含信息被认为是可靠的,但对其准确性、特定应用的适用性或将获得的结果不作任何形式的陈述、保证或担保。这些信息通常基于使用小型设备的实验室工作,并不一定表明最终产品的性能或可重复性。所介绍的配方可能未经稳定性测试,应仅作为建议的起点。由于商业上用于加工这些材料的方法、条件和设备各不相同,因此不保证或担保产品是否适用于所披露的应用。全面测试和最终产品性能是用户的责任。对于任何超出 Lubrizol Advanced Materials, Inc. 直接控制范围的材料的使用或处理,Lubrizol Advanced Materials, Inc. 不承担任何责任,客户应承担所有风险和责任。卖方不作任何明示或暗示的保证,包括但不限于适销性和特定用途适用性的暗示保证。本文所含内容不应被视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱因。Lubrizol Advanced Materials, Inc. 是 Lubrizol Corporation 的全资子公司。
本文所包含的信息被认为是可靠的,但没有任何形式的陈述,担保或保证就其准确性,适用于特定申请或要获得的结果。该信息基于实验室的小型设备,不一定表示最终产品性能。由于在处理这些材料时商业上使用的方法,条件和设备的变化,因此没有对产品适用于披露的申请的适用性。全尺度测试和最终产品性能是用户的责任。Lubrizol Advanced Materials,Inc。不承担任何责任,并且客户承担除Lubrizol Advanced Materade,Inc。以外的任何材料的任何风险和责任。卖方不对明示或暗示的担保,包括但不限于对特定目的的适销性和适合性的隐含保证。本文中没有任何内容应作为许可,建议,也不应作为未经专利所有人许可的任何专利发明的诱因。
Moody的分析可自定义输入输出模型允许用户定量评估新投资和公共政策变化的经济影响。我们的投入输出模型对总经济影响提供了全面的看法,这些影响将从公司扩张或搬迁等一系列举措中引起当地经济的影响;投资新工厂,公司总部或办公室综合大楼;或州和地方政府对税率或支出的调整。输入输出模型与Moody的分析场景平台集成在一起,使客户能够创建自己的自定义方案以评估投资风险和机会。
气候变化研究提供了建立系统适应和弹性的战略信息。除了野外和湿lab实验外,模拟建模对于出现几种可能的情况,它们的影响,脆弱区域的描述以及可能在区域层面的适应策略至关重要。这将有助于建立弹性的决策和政策设定。在印度,模拟分析已用于量化气候变化对水,森林和农业等多个部门的影响。对年度甚至多年生作物的模拟研究都为气候变化的影响提供了重要的见解。研究还集中于量化适应性增长。尽管这些模拟工作已导致对气候变化影响的严重性的总体理解,并导致了印度气候变化研究的优先级,但有必要使用这些潜在客户来使印度农业气候气候韧性。为此,必须利用模拟建模的潜在作用以最大程度地利用,以便以更科学的综合方式得出和实施适应策略。在数字时代,粮食生产系统正迅速朝着利用数字农业的潜力迈进。
本文所含信息被认为是可靠的,但对其准确性、特定应用的适用性或将获得的结果不作任何形式的陈述、保证或担保。这些信息通常基于使用小型设备的实验室工作,并不一定表明最终产品的性能或可重复性。所介绍的配方可能未经稳定性测试,应仅作为建议的起点使用。由于商业上用于处理这些材料的方法、条件和设备各不相同,因此不保证或担保产品是否适用于所披露的应用。全面测试和最终产品性能是用户的责任。对于任何超出 Lubrizol Advanced Materials, Inc. 直接控制范围的材料的使用或处理,Lubrizol Advanced Materials, Inc. 不承担任何责任,客户承担所有风险和责任。卖方不作任何明示或暗示的保证,包括但不限于适销性和针对特定用途的适用性的暗示保证。本文所含内容不应被视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱因。
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摘要:屋顶压力统计数据是 ASCE 风荷载设计条款的基础,通常通过边界层 (BL) 风洞测试获得。然而,人们已经认识到一个长期存在的问题——不同 BL 风洞报告的结果不一致。请注意,这些 BL 风洞测试往往遵循标准设置,使用既定的仪器和设备测量缩小的建筑模型上的流量和压力,并使用通用方法处理数据。导致报告的压力统计数据存在不可忽略的差异的主要因素是什么?考虑到风洞数据在作为 CFD 工具验证的参考案例方面的作用越来越大,必须严格评估现有的风洞压力数据,并深入了解风工程界的这一突出问题。这项工作将重点关注 NIST 和 TPU 气动数据库中存档的模拟 BL 流入的孤立低层建筑模型的选定案例的屋顶压力数据的时间序列。结果包括瞬时压力、平均和 RMS 表面压力的直方图,以及由 Gumbel 模型根据屋顶上的压力抽头位置和风向估计的峰值压力。我们希望找出风洞测试中导致结果差异的主要因素,并帮助解决这一问题。关键词:风洞测试、数据不一致、NIST 气动数据库、TPU 气动数据库 1.简介 风洞测试创建了一个受控的、理想的、模拟的边界层流动条件,并使用缩放的建筑模型来重现感兴趣的风结构相互作用。对于风荷载试验,主要测量量包括局部表面压力和/或总力和力矩,以及模型所受的流入特性(风速剖面、湍流水平和频谱)。边界层风洞试验极大地促进了风荷载设计。然而,风洞试验结果的不一致性一直是风工程界公认的长期问题。例如,对来自六个著名风洞实验室的风压数据的变异性进行了比较,得出结果的变异系数在 10% 到 40% 之间(Fritz 等人,2008 年)。风洞结果的差异可以归因于风荷载测量和估计的多个方面。风洞可能受到实现 ABL 风的全光谱的能力限制(由于物理尺寸和缺少粗糙度细节而切断大尺度和小尺度的湍流结构)、相对较低的 Re 数范围以及与特定设备相关的不确定性。就低层建筑模型而言,高度与边界层气动粗糙度(H/z 0 Jensen 数)的比率在实用上非常具有挑战性。建筑特征和表面纹理难以建模,这可能会极大地影响表面的关键流动分离、重新附着和涡流发展