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公共工程垂直/开放空间/公用事业/道路项目月度报告，2024年7月
•项目经理：迈克·哈特（Mike Hart）•项目预算：$ 1,850,000.00•项目范围：与Turquoise Trail小学的现有县供水线联系，并安装2.3英里的水线以连接TT消防局并设计一个流向点散装水站。•采购：用于打通话的SFC/设计服务的CES•承包商：Wilson＆Co。设计工作•预计的实质性完成日期：TBD•当前项目状态：设计提交了PRV设计的更改。NMDOT在该行中工作的许可正在完成，并与100％的施工文件一起完成。计划完成后，项目设置为竞标。额外的资金已获批准。NMDOT许可将被获得。
垂直联合学习中的标签泄漏：调查
垂直联合学习（VFL）是一个分布式机器学习范式，它使用具有功能的被动方和带有其他标签的主动聚会进行协作训练模型。虽然VFL通过数据局部iZation提供隐私保护，但标签泄漏的威胁仍然是一个重要的挑战。标签泄漏是由于标签推理攻击而发生的，在这种情况下，被动方试图推断标签的隐私和商业价值。已经对这种特殊的VFL攻击进行了广泛的研究，但仍缺乏全面的摘要。为了弥合这一差距，我们的论文旨在调查现有的标签推理攻击和侵害。我们分别针对标签推理攻击和防御措施提出了两个新的分类法。除了总结当前的研究状态外，我们强调了我们认为具有强大的技术，并且可能会影响未来的研究。此外，总结了实验基准数据集和评估指标，以提供后续工作的指南。
朝着垂直挑战的地形上的车轮移动性
摘要 - 大多数传统的轮式机器人只能在平坦的环境中移动，而只需将其平面工作区分为自由空间和障碍即可。将障碍物视为不可超越的障碍，可以显着限制机器人在现实世界中的移动性，极为坚固的越野环境，其中一部分地形（例如，不规则的巨石和倒下的树木）将被视为不可避免的障碍物。与传统的轮式机器人相比，我们在那些具有垂直具有挑战性的地形的环境中改善了车轮动员。我们收集了轮式机器人的数据集，这些机器人在以前的不可传输的，垂直挑战性的地形上爬行，以促进数据驱动的移动性；我们还提出了算法及其实验结果，以表明传统的轮子机器人以前具有在垂直挑战性的地形上移动的不真实潜力。我们公开使用平台，数据集和算法，以促进对车轮移动性的未来研究。1
Oblique™ Weatherboard 14mm Vertical Installation
Walls must include those provisions as required by the NZBC Acceptable Solution Clause E2/AS1. In addition, all wall openings, penetrations, junctions, connections, window sills, heads and jambs must incorporate appropriate flashings for waterproofing. Other materials, components and installation methods used to manage moisture in external walls, must comply with the requirements of relevant standards and the NZBC. For further guidance on designing for weathertightness, refer to BRANZ Ltd. and the Ministry of Business Innovation and Employment (MBIE) updates on the following websites respectively, www.branz.co.nz and www.building.govt.nz.
在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
评估垂直农业商业模式对喀麦隆可持续农业和粮食安全的潜力
1 摘要 本研究探讨了使用垂直农业商业模式作为解决喀麦隆土地退化、城市化和气候变化等问题的可持续解决方案的可能性，以提高农业产量并确保粮食安全。该研究强调了对特定区域定制垂直农业商业模式的需求方面的差距，并确定了对喀麦隆垂直农业的经济和环境可行性的理解方面的差距。分析采用定性方法，包括对利益相关者的访谈和使用 MaxQDa 进行内容分析。该研究探讨了喀麦隆垂直农业的优势、挑战、障碍以及潜在的技术和商业模式。它强调了利益相关者参与、财政支持、政府支持、优惠政策、宣传和宣传活动、教育和培训以及对其采用和盈利能力的全面支持的重要性。主要发现表明，垂直农业有望改善喀麦隆城市地区的粮食安全和可持续性。此外，水培被认为是这种背景下的一种具有成本效益的技术和模式。然而，在喀麦隆采用垂直农业需要解决一些障碍。这些因素包括高昂的初始成本、技术和基础设施挑战、需要支持/有利的政策框架、明确的垂直农业政策、教育和培训，以及利益相关者之间迫切需要合作。最终模型是“喀麦隆垂直农业商业模式”，该模式提出了一种专门针对当地情况量身定制的实施模式，同时考虑到利益相关者的期望。总之，这将是一项非常有利可图的业务。
机器学习估计雷达的最大垂直速度
摘要：尽管它们固有的对流及其相关的恶劣天气危害，但仍无法进行风暴上升的量化。上升的代理，例如从卫星造成的高层区域，与恶劣的天气危害有关，但仅与一定程度的总暴风雨上升到达有关。这项研究调查了机器学习模型，即U-NET是否可以巧妙地从单独的三维栅格雷达雷达反射性中巧妙地检索最大的垂直速度及其面积范围。使用模拟的雷达反射性和垂直速度对机器学习模型进行了训练，该模型从国家严重风暴实验室的对流中允许警告搜索系统（WOFS）训练。使用SINH - ARCSINH - 正态分布的参数回归技术适用于U-NETS运行，从而可以对最大垂直速度的最终和概率预测。超参数搜索后的最佳模型提供了小于50％的根平方误差，一个大于0.65的确定系数，以及由WOFS数据组成的独立测试集上的联合（IOU）的相交（IOU）超过0.45。除了WOFS分析之外，使用真实的雷达数据和超级电池内垂直速度的相应的双重多普勒分析进行了案例研究。U-NET始终低估了双重多个多置速度上升速度估计值50％。同时，5和10 m s 2 1上升气流核的面积显示为0.25。尽管上述统计数据并非例外，但机器学习模型可以快速蒸馏3D雷达数据，该数据与最大垂直速度有关，这对于评估风暴的严重潜力可能很有用。
OKI技术评论，第242期，利用QST x CFB实现垂直GaN器件社会化应用的新技术
随着实现碳中和目标的加速，为提高社会能源效率，对更高性能半导体器件的需求日益增长。2006年，OKI在全球首次通过独特的CFB（晶体薄膜粘合）*1）技术1）成功量产集成不同材料LED和IC的器件。从那时起，集成LED元件的出货数量已超过1000亿点，已成为具有高量产可靠性的核心技术。上述案例将LED集成到具有反射结构的IC上，从而提高了发光效率，并改善了器件的能源效率。使用CFB开发的新结构将进一步为半导体器件创造附加值。“CFB解决方案”（图1）是一项举措，它不仅将CFB技术应用于LED，而且还将其应用扩展到其他各种晶体材料和器件，以创造具有附加值的新半导体器件。 CFB基板是通过将具有不同功能（晶体层膜）的高性能材料和器件从种子基板上剥离并将它们粘合到不同的基板上而制成的。