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卡罗维发利 - 能源 - 欧盟委员会
2018 年卡罗维发利地区人均 GDP 相当于捷克平均水平的 65%，而另一个主要煤炭产区摩拉维亚西里西亚地区的人均 GDP 则为 75%。2018 年，该地区的平均月薪最低，为 27,974 捷克克朗（2018 年约 1,000 欧元），而全国平均水平为 31,868 捷克克朗（2018 年约 1,240 欧元），2018 年总体失业率较低，为 2.9%，略高于全国的 2.2%。卡罗维发利的失业率从 2013 年的 9% 下降，与全国总体积极的趋势一致。卡罗维发利的三个地区的失业率分别为索科洛夫区 5%、卡罗维发利 4.1% 和海布 3.7%。然而，由于新冠疫情的影响，到 2020 年 4 月，这些失业总人数与 2018 年和 2019 年同期相比有所增加。预计 2020 年夏季通知期将到期时，失业人数将大幅增加。
调查硅死亡裂纹的变化硅死亡裂纹...
Quezon City，菲律宾1101年，摘要 - 对小型，便携式电子设备的需求一直在增加，直到今天。紧凑的电子设备将减少半导体的大小，这将转化为进一步缩小其中的组件，例如小轮廓二极管（SOD）和小轮廓晶体管（SOT）。这项工作利用有限元法采用断裂力学方法来分析不同的几何参数对硅死亡诱导裂纹的J积分的影响。此外，对两种模量弹性模量的影响对硅死模的裂纹倾向的研究进行了研究。获得的J积分值通常显示出具有中型硅的峰值，其模具附着材料具有较高的弹性模量。J-积分值通常会随着厚度而降低，但发现在100毫米厚度约为100毫米的最小值。进一步减少厚度会导致J积分的增加。模拟的结果将有助于确定这些参数对包裹对模具裂纹风险的可靠性的影响，并可以用于指导现有包装设计的改进。关键字 - die crack，j-integral，小排出线晶体管
原创文章 ICLE 结构性大脑架构与内在功能网络相匹配且在不同领域存在差异：一项来自 15,000 多名个体的研究
1 中国科学院自动化研究所脑网络组中心和模式识别国家重点实验室，北京 100190，2 中国科学院大学，北京 100049，3 中国科学院自动化研究所脑科学与智能技术卓越创新中心，北京 100190，4 神经影像和数据科学三校转化研究中心 (TReNDS)：佐治亚州立大学、佐治亚理工学院和埃默里大学，美国佐治亚州亚特兰大 30303，5 佐治亚州立大学神经科学研究所心理学系，美国佐治亚州亚特兰大，6 南开大学附属安定医院天津精神卫生中心精神病-神经影像-遗传学和发病率实验室 (PNGC-Lab)，天津 300222，7 山西医科大学第一临床医学院/第一医院精神科，太原030000，中国，8 波士顿儿童医院和哈佛医学院精神病学系，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国，9 科罗拉多大学博尔德分校心理学和神经科学系，博尔德，科罗拉多州 80309，美国，10 科罗拉多大学博尔德分校认知科学研究所，博尔德，科罗拉多州 80309，美国，11 奥林神经精神病学研究中心，哈特福德医院/生活研究所，康涅狄格州哈特福德 06114，美国，12 耶鲁大学医学院精神病学系，康涅狄格州纽黑文 06511，美国，13 耶鲁大学医学院神经科学系，康涅狄格州纽黑文 06519，美国，14 佐治亚州立大学心理学、计算机科学、神经科学研究所和物理学系，亚特兰大，佐治亚州 30302，美国和 15 电气和计算机系工程学，佐治亚理工学院，美国佐治亚州亚特兰大 30332
太阳辐射对火星上不同粒径的颗粒状二氧化碳和水冰的穿透
摘要 已经通过实验测量了波长范围为 300 – 1,100 nm 的广谱太阳辐射对不同粒径范围的水和二氧化碳冰的穿透深度。这两种冰成分都在火星表面被发现，并被观测到为表面霜冻、积雪和冰盖。之前已经测量过雪和板冰的 e 折叠尺度，但了解这些最终成员状态之间的行为对于模拟与火星上冰沉积物相关的热行为和表面过程非常重要，例如晶粒生长和通过烧结形成板冰，以及二氧化碳喷射导致蜘蛛状物形成。我们发现穿透深度随着晶粒尺寸的增加而以可预测的方式增加，并且给出了一个经验模型来拟合这些数据，该模型随冰成分和晶粒尺寸而变化。
基于人工智能的时变环境下 HAPS 规划框架
高空伪卫星 (HAPS) 是一种固定翼、太阳能供电的无人驾驶飞行器 (UAV)，旨在成为固定轨道卫星的灵活替代品，用于长期监测地面活动。然而，由于其重量轻、电动机功率弱，该平台对天气相当敏感，无法在危险天气区快速飞行。在这项工作中，我们将多个 HAPS 的任务规划问题公式化为以 PDDL+ 表示的混合规划问题。该公式还考虑了平台动态建模问题、时变环境以及需要执行的异构任务。此外，我们提出了一个框架，将 PDDL+ 自动规划器与自适应大邻域搜索 (ALNS) 方法相结合，开发该框架是为了将自动规划器与特定于该问题的元启发式方法相结合。任务和运动规划在框架内以交织的方式完成，因此保留了共同的决策/搜索空间。我们使用第三方 HAPS 真实模拟器以及一组基准测试验证了我们的方法，表明我们的集成方法可以制定可执行的任务计划。
数据驱动的线性参数变化建模和电网服务灵活负载控制：预印本
摘要 — 灵活负载具有极大潜力，可提高电网的灵活性和稳定性。要有效控制大量异构负载，需要可靠的模型。本文介绍了一种数据驱动的建模和控制方法来管理灵活负载以提供电网服务。我们利用线性参数变化自回归移动平均 (LPV-ARMA) 模型来描述总负载响应，其中模型中的参数用于捕获外部环境影响（例如天气）。然后开发增益调度反馈控制器以适应环境变化。这种数据驱动方法可以轻松应用于各种环境条件下的不同类型的负载。除了集合控制器之外，分布式负载控制器还旨在提供电网服务，同时保持固有负载任务的服务质量。我们展示了 IEEE 37 节点配电系统的工作，通过控制恒温控制负载来实现实时功率调节服务。
用于... 的准线性参数变化 (qLPV) 方法
转换走廊的上限由机翼失速和俯仰姿态决定，而上限则由所需功率和旋翼桨叶拍动决定。当机翼升力的增加与旋翼产生的升力的减少相匹配时，在恒定高度下成功实现从直升机到飞机配置的转换。目前，转换机动由飞行员管理，一般来说，飞行员的工作量高于飞行的其他阶段，特别是，在较高的发动机舱倾斜率下，操纵品质等级会下降（参考文献3）。考虑到在空中交通管制 (ATC) 的指导下在民用倾转旋翼机上执行转换机动的可能性，这种情况可能不是最佳的。此外，从直升机到飞机配置的转换以及从飞机到直升机配置的转换都具有高结构载荷的特点，无论是在旋翼上还是在机身上（参考文献4 , 5 ）。
不同噪音水平和照明水平对 Aerobots 多模态语音和视觉手势交互的影响
摘要：本文研究了不同噪声水平和不同照明水平对飞行机器人语音和手势控制命令界面的影响。目的是通过研究各个组件的局限性和使用可行性来确定语音和视觉手势多模态组合在人类有氧机器人交互中的实际适用性。为了确定这一点，分别使用 CMU（卡内基梅隆大学）sphinx 和 OpenCV（开源计算机视觉）库开发了一个自定义多模态语音和视觉手势界面。设计了一项实验研究来测量语音和手势两个主要组成部分各自的影响，并招募了 37 名参与者参与实验。环境噪声水平从 55 dB 到 85 dB 不等。环境照明水平从 10 勒克斯到 1400 勒克斯不等，在不同的照明色温混合下，黄色（3500 K）和白色（5500 K），以及用于捕捉手指手势的不同背景。实验结果包括大约 3108 个语音话语和 999 个手势质量观察，并进行了介绍和讨论。观察到语音识别准确率/成功率随着噪声水平的上升而下降，75 dB 噪声水平是航空机器人的实际应用极限，因为语音控制交互由于识别率低而变得非常不可靠。结论是，多词语音命令被认为比单词语音命令更可靠和有效。此外，由于其清晰度，一些语音命令词（例如，land）在较高噪声水平下比其他命令词（例如，hover）更耐噪。从手势照明实验的结果来看，照明条件和环境背景对手势识别质量的影响几乎微不足道，不到 0.5%。这意味着其他因素，例如手势捕获系统设计和技术（相机和计算机硬件）、捕获的手势类型（上身、全身、手、手指或面部手势）以及图像处理技术（手势分类算法），在开发成功的手势识别系统中更为重要。根据从这些发现得出的结论，提出了一些进一步的研究，包括使用替代的 ASR（自动语音识别）语音模型和开发更强大的手势识别算法。