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公司平均燃油经济标准，型号2024-2026-补充环境影响声明草案 - 摘要
eisa于2007年12月由国会制定，通过提供额外的规则制定授权和责任，修改了EPCA CAFE计划的要求。符合其法定权威的一致，该规则制定为我的2017年及以后的乘用车和轻型卡车建立咖啡馆标准，NHTSA开发了两个阶段的标准阶段。第一阶段包括MYS 2017-2021的最终标准。第二阶段涵盖了MYS 2022–2025，其中包括并非最终的标准，这是由于法定要求NHTSA设定的平均燃油经济标准不超过五个模型年。相反，NHTSA写道，这些标准是预言的，这意味着它们根据当时可用的信息代表了其最佳估计值，即这些模型年可能最大的严格程度最大。
从平均时间波形、时频表示和相位动态中挖掘事件相关脑电位信息
摘要：由于复杂的自发脑活动纠缠在一起，描述脑电图 (EEG) 中大脑对输入的动态响应模式并非易事。在这种情况下，大脑的反应可以定义为 (1) 输入后产生的额外神经活动成分或 (2) 输入引起的持续自发活动的变化。此外，反应可以体现在多种特征中。三个常见的特征示例是 (1) 瞬态时间波形，(2) 时频表示，和 (3) 相位动态。最广泛使用的平均事件相关电位 (ERP) 方法捕捉到了第一个特征，而后两者和其他更复杂的特征正受到越来越多的关注。但是，目前还没有太多的研究对如何在神经认知研究中有效利用多方面特征提供系统的说明和指导。基于一个有 200 名参与者的视觉异常 ERP 数据集，这项工作展示了上述特征的信息如何相互补充，以及如何基于典型的基于神经网络的机器学习方法将它们整合在一起，以便在基础和应用认知研究中更好地利用神经动态信息。
维谢格拉德集团成员国制造业平均工资与制造业经济指标之间的关系
摘要：制造业的作用和地位随着时间的推移而变化。它在经济可持续增长、创新、贸易、减少能源需求和环境问题中的重要性目前再次得到体现。这项研究强调了制造业在各国经济中的重要性和重要性，并明确研究了制造业普遍适用的经济原则。它研究了维谢格拉德集团国家地区制造业的选定经济指标是否会影响该行业的平均工资水平。工资是决定吸引力的关键因素，也是提高生活水平和特定行业长期可持续性的潜力。2008-2019 年期间选定的制造业平均工资经济指标包括：外国直接投资流量、国内生产总值、劳动生产率、就业和制造业的工作时间。二手数据来源是经合组织数据库。使用并测试了多元回归模型。使用方差分析方法测试了所提模型的适用性。在所考察的两个变量中，即 GDP 和制造业就业，显示出显著的影响。根据研究结果，可以假设部门 GDP 可以对该部门的平均工资产生积极影响，而制造业的就业水平可以对其产生负面影响。影响和建议的总结间接支持了开发和引进创新、新技术、自动化和机器人化的必要性，以及进一步实施和支持工业 4.0 和 5.0。
SB2SI2TE6添加剂的协同组合，以增强BI0.4SB1.6TE3的复合材料的平均ZT和单LEG设备效率
热电材料对于废热收集非常有前途。尽管热电材料研究多年来一直在扩展，但基于二紫外线的合金仍然是近室温应用的最佳选择。在这项工作中，通过将BI 0.4 SB 1.6 TE 3与新兴的热电材料SB 2 SI 2 TE 6混合来实现≈38％的ZT（300-473 K）至1.21，这是实现的，这比大多数Bi Y SB 2-2- Y SB 2- Y SB 2- Y Y TE TE 3 - 基于大多数的组合。BI 0.4 SB 1.6 TE 3矩阵和SB 2 Si 2 Si 2 Si 2 TE 6基于有序的原子布置之间的独特接口区域促进了这种增强，从而促进电荷载体以最小的散射运输，从而克服了一种限制ZT ZT增强的ZT ZT增强的ZT。同时，同一区域中的高密度脱位可以有效地散射声子，从而将电子传输解耦。这会导致373 K时热电质量因子的56％增强，从原始样品的0.41到复合样品的0.64。在𝚫 t = 164 K时以高效效率为5.4％的单腿设备进一步证明了SB 2 SI 2 SI 2 TE 6合成策略的效率，以及在改善相对低的材料的材料性能方面的降水 - 矩阵界面微观结构的重要性。
方法学用于计算量子键分布系统同步时间的平均时间，并通过图形分析方法降低长度的量子键分布的站点
摘要。提出了一种方法，用于计算量子密钥分布系统（QKD）站的平均进入时间，并通过降低长度的纤维通信线（focl）的段进行顺序进行轮询。构建了对光子脉冲的顺序搜索的状态图和过渡图。是为了找到检测光子脉冲的概率，进入站点同步的平均步骤数，步骤数的差异以及进入连接的平均时间的平均步骤数。注意到，当焦点分为长度降低的部分时，黑暗电流脉冲（DCP）的水平会显着降低。后者允许减少光电探测器的错误警报的概率。对所获得的结果的分析表明，在算法 - 模拟的情况下，提出的算法进入同步时间的时间比进入站点的通信所需的时间少3倍。获得的结果表明有可能增加焦点的长度，同时确保同步误差概率在0.01的水平上的值。
D部分的年度发布全国平均投标金额和其他部分C＆D出价信息
CMS还宣布了一项针对独立处方药计划（PDPS）的自愿示范计划。D Part Part Parp稳定示范旨在测试是否有其他政策变化是否会稳定稳定的参与独立PDP的溢价变化，从而在2022年降低通货膨胀率（IRA）（IRA）（IRA）的收益率的最初实施期间为受益人提供了更多可预测的受益人，从而逐步逐步累积了一致的参与者，并累积了一致的参与者，并累积了一致的参与者，并累积了一致的经验。 CMS进行了演示，以测试可能解决与Medicare计划的重大变更相关的过渡问题的政策。在自愿示范中，所有参与PDP的基本受益人保费将降低15美元，再加上同比计划保费的增加限额为35美元，并适用于参与个人（即非员工）PDP的狭窄风险走廊。
精准度与泛化度的结合：通过预训练的 DenseNet 结合全局平均池化和超参数调整来增强脑肿瘤分类
脑肿瘤死亡率高，治疗选择有限，是全球重大健康问题。这些肿瘤是由脑内细胞异常生长引起的，大小和形状各异，因此，对于医疗专业人员来说，通过磁共振成像 (MRI) 扫描手动检测它们是一项主观且具有挑战性的任务，因此需要自动化解决方案。本研究探讨了深度学习（特别是 DenseNet 架构）自动化脑肿瘤分类的潜力，旨在提高临床应用的准确性和通用性。我们利用了 Figshare 脑肿瘤数据集，该数据集包含 233 名患者的 3,064 张 T1 加权增强 MRI 图像，这些患者患有三种常见肿瘤类型：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。使用来自 ImageNet 的迁移学习评估了四种预训练的深度学习模型——ResNet、EfficientNet、MobileNet 和 DenseNet。DenseNet 实现了最高的测试集准确率 96%，优于 ResNet（91%）、EfficientNet（91%）和 MobileNet（93%）。因此，我们专注于提高 DenseNet 的性能，同时将其视为基础模型。为了增强基础 DenseNet 模型的通用性，我们实施了一种微调方法，该方法采用了正则化技术，包括数据增强、dropout、批量归一化和全局平均池化，并结合了超参数优化。这种增强的 DenseNet 模型实现了 97.1% 的准确率。我们的研究结果证明了 DenseNet 结合迁移学习和微调对脑肿瘤分类的有效性，凸显了其在临床环境中提高诊断准确性和可靠性的潜力。
评估网络物理系统以平衡维护更换政策并优化飞机资产的长期平均成本
摘要：许多飞机资产都受预防性（计划内）和纠正性（非计划内）更换政策的约束，以确保足够的可靠性和可用性。问题在于，特别是对于大量存在的资产，预防性更换任务通常涉及从飞机上移除整个资产群体，而不管之前是否有任何资产在纠正性基础上被替换过。为了避免与过早移除资产相关的成本，本研究评估了使用网络物理系统方法管理已识别的飞机资产。这种方法建立在已在航空维护环境中实施和部署的工业架构之上。本研究概述了基于网络物理的资产识别如何促进平衡维护更换政策，以优化单位时间的长期平均成本。提出了一个数学模型，并使用工业数据验证了建议的方法。
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。