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Majewski，Tomasz，WaldemarA.Trzciński和Leszekezemańczyk。 2024。“研究含石墨烯
摘要。本文介绍了以下研究项目框架内进行的研究结果：“在形状电荷衬里的材料中使用石墨烯和新的多层爆炸技术”（波兰国家研发中心：项目编号：DOB-BI08/03/03/01/2016）。这项研究是由由以下实体组成的一个财团进行的：军事技术学院和Mototechnika Company（波兰）。进行的实验的主要目标是测试使用含铜粉和石墨烯涂层铜粉的混合物，使用粉末冶金方法生产的形状电荷衬里的有效性。后者的含量分别等于0％，1％，5％和10％。用X射线技术的帮助记录了使用由测试的粉末混合物制成的衬里产生的形状的电荷喷头。 对钢壁屏障进行了发射测试，并确定了穿透深度。 获得的结果表明，与使用没有这种添加剂的烧结的衬里相比，与纯铜粉的添加实际上不会增加形状电荷射流的渗透深度。 关键字：粉末冶金，形状衬里，石墨烯形状的电荷喷头。发射测试，并确定了穿透深度。获得的结果表明，与使用没有这种添加剂的烧结的衬里相比，与纯铜粉的添加实际上不会增加形状电荷射流的渗透深度。关键字：粉末冶金，形状衬里，石墨烯
使用单层ERA5数据
摘要。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。 在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。 ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。 模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。 由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。 以10 mA为单位的风速。 s。 l。 和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。 ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。 在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。 使用对称极端依赖指数（SEDI）评估 llj识别得分。 来自ML模型的 llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。观察与风能相关的高度风速的观察很稀疏，尤其是海上，但是在先进的统计方法的新兴帮助下，可以使用表面观测来得出有关风能纤维的信息。在这项研究中，开发了两种机器学习（ML）方法，以预测（1）沿海风速前纤维和（2）在与海上风能部署高相关的三个位置的低水平喷气机（LLJS）：美国东北大西洋沿海地区，北海，北海和Baltic Sea。ML模型在多年的LIDAR PROFERE中进行了训练，并利用单级ERA5变量作为输入。模型输出沿海风速填充和LLJ发生的空间预测。由于其基于物理学的相关性在沿海风速促进创世记中，并且有可能通过测量实时观察这些变量，因此考虑了九个ERA5变量的套件。以10 mA为单位的风速。s。l。和表面明智的热量被证明对风速和LLJ预测具有最高的重要性。ML模型的风速预测输出相对于ERA5输出的观测值表现出相似的均方根误差（RMSE）。在典型的集线器高度下，ML模型的RMSE低于ERA5的RMSE，约为RMSE降低约5％。llj识别得分。llj预测优于ERA5的预测，表明赛迪斯明显更高。但是，与ERA5相比，使用SEDI的优化会导致更高数量的错误警报。
版本 1.0 Paisan Khonjumpa - AC 航空文档
AC Aviation Company Limited 或商业名称为 Bangkok Jets，其成立的初衷是提供更好的包机服务。不是通过购买更大的飞机或建造更大的设施，而是通过从小处着眼，直至细节。通过从客户的角度看待包机业务，我们意识到最佳的飞行体验来自卓越的服务。在围绕这种以乘客为中心的观点打造 Bangkok Jets 时，我们创建了一种业务理念，即在问题发生之前预测问题，并确保始终保持联系，沟通永不中断。我们的使命是从乘客的角度设计和维护体验，为我们的乘客提供从终点到终点的最佳包机旅程。您会在我们所做的每一件事中看到这一点。
多域作战研讨会 2022 技术计划
测试资源管理中心 (TRMC) 联合电子战 (EW) T&E 研究 (JETS) 旨在评估当今各军种联合 EW T&E 能力中的关键差距和不足。该研究重点关注机载电子攻击领域中 EW 威胁环境表示的充分性。先进的近对等 EW 威胁能力正变得越来越具有适应性、灵活性和集成性，国防部测试基础设施必须得到改进，以适应并提供更复杂的 EW 威胁 T&E 能力。正确复制战场复杂性和威胁密度可能是 EW T&E 基础设施中的一项挑战；当今的测试基础设施可以在一对一环境中复制和测试 EW 平台，但在多对多测试环境中却面临挑战。建议的 JETS 投资增强将使更多有人驾驶和无人驾驶飞机能够在复杂、真实的威胁环境中进行测试和训练，包括联网靶场和安全设施，以及代表“2020 年代后期”威胁部署的规模和密度。
第 1 部分 - 巴尔博亚水务集团 -
JETS HYDROAIR 品牌 惠而浦喷射器、手持喷射器、空气喷射器 ...22 干喷射系列。...................23 Micro Magna 系列（Magnaflow™、Magna’ssage、Magna Blaster 和 Union Pump）。........24-25 Bath Freedom 系列（可调眼和 Micro’ssage）。...............26-27 电子开/关，空气按钮泵支架 .................28 Aqua Heat II™（改进型、直列式、长 TEE 和短 TEE） ............29-31 数字浴缸控制 (DVSC 系列) ..........32 电子浴缸控制器。.................33
日冕环中不对称纳米喷射的建模
背景。对日冕中重联喷流的观测正在成为研究难以捉摸的日冕加热的一种可能的诊断方法。这种喷流，特别是被称为纳米喷流的喷流，可以在日冕环中观察到，并且与纳米耀斑有关。然而，虽然模型成功地描述了导致喷流的双侧重联后磁弹弓效应，但观测表明纳米喷流是单向的或高度不对称的，只有相对于日冕环曲率向内移动的喷流才能清晰地观察到。目的。这项工作的目的是解决日冕环曲率在非对称重联喷流的产生和演化中的作用。方法。我们首先使用一个简化的分析模型，在该模型中，我们根据重联前磁场线与其重联后缩回长度之间的局部交叉角来估算重联后的张力，以达到新的平衡。其次，我们使用一个简化的数值磁流体动力学 (MHD) 模型来研究两个相反传播的喷流如何在弯曲的磁场线中演变。结果。通过我们的分析模型，我们证明了在重联后重组的磁场中，向内的磁张力本质上比向外的磁张力强（高达三个数量级），并且当缩回长度足够大时，存在一个向外的张力消失的状态，导致在可观测的大尺度上没有向外的喷流。我们的 MHD 数值模型为这些结果提供了支持，并且还证明在随后的时间演化中，向内的喷流始终更具能量。还发现小角度重联和更局部的重联区域的不对称程度会增加。结论。这项研究表明，日冕环的曲率在重联喷流的不对称性中起着重要作用，向内的喷流比相应的向外的喷流更容易发生，而且能量也更高。
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冲击波重组直接导致下游高速等离子体射流的产生
激波是自然界最强大的粒子加速器之一，与相对论电子加速和宇宙射线有关。上游激波观测包括波的产生、波粒相互作用和磁压缩结构，而在激波和下游，可以观察到粒子加速、磁重联和等离子体喷流。在这里，我们使用磁层多尺度 (MMS) 展示了在地球弓形激波处产生的高速下游流动（喷流）的现场证据，这是激波重新形成的直接结果。由于上游等离子体波演化和弓形激波持续重新形成周期的综合作用，在下游观察到了喷流。这一产生过程也适用于通常存在无碰撞激波的行星和天体物理等离子体。
快速神经语音波形生成模型，具有完全连接的层上采样
抽象虽然端到端（E2E）具有基于HIFI-GAN的神经声码器（例如vits and jets）可以以快速推理速度实现类似人类的语音质量，这些模型仍然有空间可以通过CPU使用CPU来进一步提高推理速度，因为基于HIFI-GAN的神经声码器单元是一种瓶颈。此外，HIFI-GAN不仅被广泛用于TT，而且用于许多语音和音频应用。在维持合成质量的同时，已经提出了多式（MS）-HIFI-GAN，ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN。尽管在ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN中引入了基于短期的傅立叶变换（ISTFT）的快速上取样，但我们首先发现ISTFT层的预测中间特征输入与原始STFT层完全不同，这是由于ISTFT中的重叠式dancy dancy dancy造成的。为了进一步提高合成质量和推理速度，我们提出了FC-HIFI-GAN和MS-FC-HIFI-GAN，通过引入可训练的完全连接（FC）的基于基于重叠的ADD操作而不是ISTFT层的可训练的完全连接（FC）层的快速上采样。对于看不见的说话者合成和E2E TTS条件的实验结果表明，所提出的方法可以稍微加速推理速度，并显着提高基于JETS的E2E TTS的合成质量，而不是ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET。因此，ISTFT层可以用基于HIFI-GAN基于HIFI-GAN的神经声码编码器中的基于重叠的ADD操作的提议的可训练FC层的上采样代替。