此清单旨在帮助SVP和技术副总裁使用人员,过程,技术(PPT)方法对其IT操作进行彻底审核。每个部分包含用于评估的详细项目,以确保对您的IT基础架构和运营进行全面评估。
数字阴影能够成功模拟电机的速度和 q 轴电流调节。这种精确的响应确保了数字阴影为 RUL 模型提供的输入与真实组件所经历的输入相当。瞬态模型和硬件响应之间的一致性如图 2 所示。仅从负载和速度设定点,瞬态模型就能够准确预测电机的速度、扭矩和功率响应。然后使用这些计算出的量作为输入来确定关键系统组件的 RUL。数字阴影能够根据操作条件动态更新 RUL 估计,如图 3 所示。这种一致性凸显了数字阴影在镜像实时操作和估计不同操作条件下的组件寿命方面的有效性。这种数字阴影的一个重要方面是它对电机的 RUL 估计的动态适应,这显示出对操作变化的高度响应。当电机在 100 秒内改变速度时,这种反馈尤为明显。图 3 中 RUL 图的斜率降低捕捉到了这一事件,速度降低后,图的后半部分电机扭矩也相应下降。这种响应能力对于维护和运营策略的实时监控和决策至关重要,将数字阴影定位为 eVTOL 动力系统管理的宝贵预测工具
来自有或没有错过横向动量(E MISS T)的各种搜索的广泛搜索结果,用于限制一个两higgs-doublet模型(2HDM),并介导了普通和暗物质和暗物质(2HDM+ a)之间的相互作用,并介导相互作用。在2015 - 2018年期间,在大型强子对撞机的Atlas检测器记录的质子 - 质子碰撞数据中,质子 - 普罗顿碰撞数据的分析最多可消耗139 fb 1。三个最敏感搜索的结果是统计上的。这些搜索目标特征是带有巨大的t和lepton腐烂的Z玻孔;大小姐T和Higgs玻色子腐烂到底部的夸克;并分别在最终的夸克和底部夸克的最终状态下产生带电的希格斯玻色子。的约束是针对2HDM+ a中几个常见和新基准的场景得出的。2024科学中国出版社。由Elsevier B.V.和Science China Press出版。这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
暗物质(DM)的存在得到了观察结果的强烈支持[1-5],但其性质在很大程度上仍然未知。专用实验(例如,参考文献。[6-9])已直接搜索DM,但尚未检测到信号。粒子围栏是这项工作的补充工具。在CERN LHC进行了几次搜索DM模型,例如那些预测弱相互作用的质颗粒的模型[10-15]。基于撞机的长寿命颗粒(LLP)的搜索比以前探索的DM模型范围更大[16-26]。这些颗粒可以在检测器内部腐烂之前传播宏观距离,从而留下独特的特征。几种理论机制预测了DM状态的生产和衰减的抑制相空间,这将导致LHC的长期DM现象学[18]。此外,靶向LLP具有降低甚至消除大量标准模型(SM)背景的可观优势,从而提高了对低能最终状态粒子模型的灵敏度,理论上动机良好,但通常具有挑战性的签名[27-30]。
摘要:电垂直起飞和着陆(EVTOL)飞机代表了一种关键的航空技术,以改变未来的运输系统。EVTOL飞机的独特特征包括降低噪声,低污染物的发射,有效的操作成本和灵活的可操作性,同时,这对先进的电力保留技术构成了关键的挑战。因此,由于EVTOL起飞过程中的巨大功率需求,最佳起飞轨迹设计至关重要。传统的设计优化,但是,以迭代方式采用高保真模拟模型,从而产生了计算密集型机制。在这项工作中,我们实施了一个支持替代物的倒数映射优化体系结构,即直接预测设计要求(包括飞行条件和设计约束)的最佳设计。经过训练的逆映射替代物执行实时最佳EVTOL起飞轨迹预测,而无需运行优化;但是,一个培训样本需要在此反映射设置中进行一个设计优化。反向映射的过度训练成本和最佳EVTOL起飞轨迹的特征需要开发回归生成的对抗网络(Reggan)代理。我们建议通过转移学习(TL)技术进一步增强Reggan的预测性能,从而创建一种称为Reggan-TL的方案。在这项工作中,发电机采用设计要求作为输入并产生最佳的起飞轨迹配置文件,而歧视器则在培训集中区分了生成的配置文件和真正的最佳配置文件。尤其是,提议的核根方案利用了由发电机网络和鉴别器网络组成的生成对抗网络(GAN)架构,并具有均一平方误差(MSE)和二进制跨透镜(BC)的组合损失,用于回归任务。综合损失有助于双重方面的发电机培训:MSE损失目标是生成的概况和培训对应物之间的最小差异,而BC损失则驱动了生成的配置文件,以与训练集共享类似模式。我们证明了Reggan-TL在空中客车A 3 Vahana的最佳起飞轨迹设计上的实用性,并将其与代表性替代物的性能进行了比较,包括多输出高斯工艺,条件gan和Vanilla Reggan。结果表明,Reggan-TL仅使用200个训练样本,而最佳参考替代物需要400个样本,达到了99.5%的概括精度阈值。培训费用减少了50%,降低了Reggan-TL实现的概括准确性的标准偏差,证实了其出色的预测性能和广泛的工程应用潜力。
请注意:您还将收到一封主题为“国家地面情报中心面试”的电子邮件。目前您还没有被选中参加面试,这是一条默认消息。如果稍后被选中参加面试,招聘经理将通知您。
在纽约,德弗里大学(Devry University)担任纽约德文学院(Devry College of New York)。Devry University已获得高等学习委员会(HLC)的认可,www.hlcommession.org。该大学的凯勒管理学院包括在此认证中。devry已通过国务院高等教育为弗吉尼亚州进行经营。阿灵顿校园:1400 Crystal Dr.,Ste。120,阿灵顿,弗吉尼亚州22202。Devry University被田纳西州高等教育委员会(www.tn.gov/thec)授权作为高等教育机构的运营。Lisle校园:4225 Naperville Rd。,Ste。400,Lisle,IL 60532。未解决的投诉可以通过在线符合在线系统https://complaints.ibhe.org/或通过邮件向1 N. Old State Capitol Plaza,Ste。333,斯普林菲尔德,IL 62701-1377。程序可用性随位置而异。在基于站点的计划中,将要求学生在线上大量课程才能完成课程。©2024 Deverry Educational Development Corp.保留所有权利。版本9/23/2024 Devry University徽标
3。fiore,G.,Gaspardone,C.,Ingallina,G.,Rizza,V.,Melillo,F.,Stella,S.,Ancona,F.,Biondi,F.,Margonato,D.,Palmisano,A.通过三维经感觉的超声心动图玻璃渲染方式通过三维易接受的心房附属形态评估的准确性和可靠性:一项与计算机断层扫描的比较研究。美国超声心动图学会杂志,36(10),1083–1091。doi:10.1016/j.echo.2023.05.013
由于在较高的质量范围内缺乏任何检测信号,因此在直接检测实验的下一个前沿中出现了轻暗物质质量状态。在本文中,我们提出了一种新的检测材料,即一块石墨烯的双层堆栈来检测Sub-Mev暗物质。其电压可调的低能亚ev电子带隙使其成为轻质暗物质搜索实验的检测器材料的绝佳选择。我们使用随机相位近似计算其介电函数,并估计对亚M-EV暗物质电子散射和SUB-EV暗物质吸收的预测灵敏度。我们表明,双层石墨烯暗物质检测器可以像其他候选目标材料一样具有竞争力敏感性,例如超导体,但在这种大规模状态下具有可调阈值。双层石墨烯中的暗物质散射速率也以地球旋转的每日调制为特征,这可能有助于我们在将来的实验中减轻背景。我们还概述了检测器设计概念,并提供了可以在将来设置实验的噪声估计值。
由于遥感中的空间冗余,含有丰富信息的稀疏令牌通常参与自我注意事项(SA),以减少计算中的总体令牌数量,从而避免VI-Sion变形金刚中的高计算成本问题。但是,这种方法通常通过手工制作或平行不友好的设计获得稀疏的令牌,从而提出了挑战,以在效率和性能之间达到更好的平衡。与它们不同,本文建议使用可学习的元代币来制定稀疏令牌,这些代币有效地学习了关键信息,同时提高了推理速度。从技术上讲,元代币首先是通过跨注意力从图像令牌初始初始化的。然后,我们提出双重交叉注意(DCA),以促进图像令牌和元代币之间的信息交换,在该图像令牌和元代币之间,它们在双分支结构中作为查询和钥匙(值)代币,可显着降低与自我注意相比的计算复杂性。通过在早期阶段使用DCA,具有密集的视觉令牌,我们获得了具有各种尺寸的层次结构Lemevit。分类和密集的词典任务的结果表明,Lemevit具有显着性1。7×加速,更少的参数和竞争性能,并且在效率和性能之间取得了更好的权衡。该代码在https://github.com/vitae-transformer/lemevit上发布。