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使用机器学习的每月风速预测
摘要。非可再生能源资源的利用需要电力部门采用替代能源，包括光伏和风力发电系统。这项学术研究采用了两种机器学习方法，尤其是该研究利用了随机森林和支持向量机算法。进行分析。预测伊拉克迪亚拉省风的速度在随后的时间间隔内。这仅通过使用历史每月时间序列数据作为输入预测因素来实现。采用的三个性能指标涵盖了保证系数（R2），残酷的正方形错误（RMSE）和残酷的彻底失误（MAE）。调查结果表明，在时间序列数据中使用12个月的滞后（已测试的最大滞后持续时间）作为输入预测指标，导致最准确的预测在性能方面。但是，所使用的两种算法的预测性能几乎相似（RF的RMSE，MAE和R2为0.237、0.180和0.836，而SVM的预测性能为0.223、0.171和0.856）。鉴于其当前的电力行业困境，预期风速的能力构成了对伊拉克的最高优势，这有可能使利益相关者预测过度供应或供应供应并实施先发制人的措施。
传导速度，G-Ratio和细胞外水作为自闭症谱系障碍的微结构特征
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
线性速度传感器
LVS-101和LVS-2011速度传感器已设计用于旋转机器的低频振动监测应用。更具体地说，传感器满足非常低速水电机的特殊低频要求。LVS传感器根据电动力原理运行，用于测量机器的轴承绝对振动。传感器的传感元件是围绕永久磁体移动的高精度弹簧支撑的线圈，该电压与振动速度成正比。通过设计，传感器具有出色的灵敏度和线性，降低到非常低的振动水平。内置电子设备允许传感器准确监视振动频率降低到0.5Hz。可以使用传感器的水平和垂直模型，有关全向传感器，请参见LVS-301。传感器提供了两个电压输出与振动速度成正比的电压输出：•与缓冲的非线性信号相对应的原始输出•低频补偿的动态振动速度信号，以监测到
适用于动态窗口方法的速度障碍法
该论文项目是视觉行为实习的一部分。该公司旨在生产用于机器人技术的计算机视觉模型，从而帮助机器通过相机眼更好地了解世界。图像具有深度学习模型能够提取的许多功能：可导航区域，深度推理和对象检测。最近进步的示例是筏立体模型[1]，从立体声图像推断或完善深度特征，或端到端对象检测模型DETR [2]。自主导航领域可以从这些高级功能中受益，以提出更好的路径计划方法。特别是，要帮助在人拥挤的环境中部署地面机器人，机器人行为不仅必须安全，而且还必须看起来很聪明，以激发信任。本文使用来自速度障碍方法[4]启发的评分函数[4]提出了基于动态窗口方法[3]的局部路径计划者，以便从第一个的灵活性和第二个的长期预期中受益。与DW4DO方法启发的较密切的策略相比，提出的方法可以通过长期将机器人设置在安全轨道上，而不会增加达到位置目标的时间[5]。这提高了机器人应对几个移动障碍并避免参与已经占领的走廊的能力。本论文中产生的代码使用ROS和凉亭模拟器，可在以下GIT页面https://github.com/flocoic oi/fc_thesis以及最小的指令中运行安装并开始快速运行演示。
计算机视觉系统的有效性和可靠性，以确定条形位移和速度
这项研究研究了基于视频的智能手机应用程序（VBA）的有效性和可靠性，以测量杠铃卧推，后蹲和硬拉中的位移和速度。九个受过训练的受试者（三个女性；六个男性；年龄：24.2±4.2岁；身高175.8±8.1 cm；体重87.2±18.2kg）完成了两个用于杠铃板凳，后蹲，后蹲和隔光度的测试重度课程。卧推，后蹲和硬拉完成了八次重复，重量为40kg，并以快速和缓慢的速度完成。杆位移和平均速度。通过Pearson的产品矩相关系数（R），类内相关系数（ICC）和Bland-Altman图，对VBA的有效性和可靠性进行了分析。位移数据显示出中度至几乎完美的相关性（r = 0.43- 0.94），并且中度至优异的可靠性（ICC = 0.67-0.98）和Bland-Altman图显示了很小的偏见（<2cm）。平均速度数据显示出很大至几乎完美的相关性（r = 0.67-0.95），并且良好至优异的可靠性（ICC = 0.79-0.94），而Bland-Altman揭示了很小的偏见（<0.06 m/s）。与MC的黄金标准测量相比，这项研究中检查的VBA既有效又可靠。这些结果提供了证据表明，在快速和较慢的运动速度下，VBA可以用于卧推，后蹲和硬拉的位移和平均速度的跟踪。
考虑上覆土层厚度的深层岩体爆破振动速度探讨
1 引言随着全球经济的快速发展，人们对资源的需求急剧增加，浅部矿产资源严重匮乏，矿产资源逐渐向深部开发迈进，据统计，我国部分矿山开采深度已超过1 km[1,2]，深部资源开发将成为常态[3]。深部岩石爆破对施工环境的影响也引起了人们的重视，特别是爆破地震波冲击引起的爆破震动，往往会对周边环境造成影响[4–7]。根据我国《爆破安全规程》[8]，爆破施工作业应在安全允许距离外进行，安全允许距离是根据爆破振动速度和地层条件确定的。随着现代化进程的加快，提高土地利用率尤为重要，确定正确的安全允许距离不仅有利于周边环境的安全
文章基于眨眼率、PERCLOS 和鼠标速度检测核电站主控室操作员疲劳
摘要：疲劳影响核电站主控室（MCR）操作人员的安全操作，准确快速地检测操作人员的疲劳状态对安全操作具有重要意义。研究旨在探索一种利用操作人员眨眼频率、规定时间内闭合的帧数（PERCLOS）和鼠标速度变化趋势来检测操作人员疲劳的方法。在模拟操作实验任务中，采用基于逆协方差的Toeplitz聚类方法（TICC）对非侵入式技术捕获的相关数据进行疲劳等级判断。根据判断结果对数据样本赋予疲劳等级标记。然后，利用监督学习技术识别不同等级疲劳样本的数据，利用监督学习对操作人员的不同疲劳等级进行分类。根据监督学习算法在不同时间窗口（20 s–60 s）、不同时间步长（10 s–50 s）和不同特征集（眼、鼠标、眼加鼠标）的分类性能表明，K最近邻（KNN）在以上多个指标的组合中表现最佳。它的准确率为91.83％。所提出的技术可以在10秒内实时检测操作员的疲劳程度。
基于眨眼率、PERCLOS 和鼠标速度检测核电站主控室操作员疲劳
摘要：疲劳影响核电站主控室（MCR）操作人员的安全运行。准确、快速地检测操作人员的疲劳状态对安全运行具有重要意义。本研究旨在探索一种利用操作人员眨眼频率、特定时间内闭合的帧数（PERCLOS）趋势和鼠标速度变化来检测操作人员疲劳的方法。在模拟操作的实验任务中，采用基于逆协方差的Toeplitz聚类方法（TICC）对非侵入式技术捕获的相关数据进行疲劳等级判定。根据判定结果，对数据样本赋予标记的疲劳等级。然后，利用监督学习技术对不同等级的疲劳样本数据进行识别。采用监督学习对操作人员不同疲劳程度进行分类。根据监督学习算法在不同时间窗口（20 s–60 s）、不同时间步长（10 s–50 s）和不同特征集（眼睛、鼠标、眼睛加鼠标）的分类性能表明，K最近邻（KNN）在上述多个指标的组合中表现最佳。其准确率为91.83％。所提出的技术可以在10秒内实时检测操作员的疲劳程度。
新型超声波流量计测量不同速度分布的流体流量
摘要。本文介绍了一种用于较低流速的非侵入式流量计的开发及其首次测试。该仪表在物理上基于流体流动与从发射器到接收器穿过流体的超声波信号的相互作用。超声波流量计是目前比较常用的仪表，其优点是非侵入性（即零压力损失）和能够无缝测量任何（例如不透明）液体的流速，而无需接触液体，这一点众所周知。然而，超声波流量计测量链中仍有一些部分正在研究和开发中。它可以是信号处理本身（主要是）、其设计解决方案、不同流动情况的测量（在具有均匀速度分布的流场中测量、在具有轴对称速度分布的流场中测量、在具有一般速度分布的流场中测量）、应用的信号处理方法的验证、不确定性的评估。本文描述的流量计本身将用于空气工程中的无故障测量，但也可用作构建更复杂超声波仪表的训练设备。因此，该流量计包含比通常更多的信号发射器和接收器，并且在测量过程中捕获所有发射器-接收器组合。这种仪表称为超声波断层扫描仪，其原理也在本文概述中。到目前为止，这里没有重建的矢量场。
Velocity - 利用新兴技术重建信任关系
要破解公钥加密，对手必须破解其背后的计算难题，例如找出一个大数的两个素数因子。科学家估计，当今最先进的高性能计算硬件需要一生以上的时间才能完成这项任务。然而，加密相关量子计算机 (CRQC) 可以使用现有的量子算法在数小时内解决这些问题。CRQC 是一种容错量子计算机，具有破解现代加密算法所需的复杂性。CRQC 目前尚不存在，但随着各国和各大企业纷纷投入资金，争取获得计算优势，这只是时间问题。