•与传统的单个枢轴倾斜相反,快速虹膜“太空中的旋转”技术是通过摇杆系统实现的。这意味着用户的质量中心始终位于椅子的中心上,因此,无论施加多少倾斜度,底座都是稳定且易于操纵的。摇滚系统还允许一种更光滑的倾斜机制,这意味着与经常生涩且不受控制的单个枢轴倾斜相比,用户的认知或色调反应不太可能。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞(本项目)的环境影响评估中,位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前,香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主,而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙,人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作,通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察,探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计,可实现模块化,并可成功部署在各种结构中,确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势,可满足户外环境长期监测的需求:(i) 自动连续录制;(ii) 高分辨率视频;(iii) 高帧率视频;(iv) 巨大的本地数据存储;(v) 保护恶劣环境(例如极端天气条件)。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频,同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后,实施了 AI 算法,以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭,即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题,我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中,我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化,这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征,例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种,平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势,能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段,以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
针对多用户第五代应用,提出了一种非常规的准模块化基站相控阵架构综合技术。通过在最佳不规则阵列的元素处保持均匀的幅度和线性前进的相位,可以实现功率高效的旁瓣抑制,从而有效地减轻用户间的干扰。布局不规则性是在阵列切片内实现的,该切片以旋转方式重复。采用顺序旋转技术来获得模块化并改善圆极化特性。使用改进的 k 均值聚类算法来形成最佳子阵列。仿真结果表明,所提出的准模块化拓扑在旁瓣性能和集成阵列设计复杂性之间提供了良好的折衷。
符号回归之所以很难,是因为符号表达式的组合空间呈指数级增长。传统上,它依赖于人类的直觉,从而发现了一些最著名的科学公式。最近,在完全自动化该过程方面取得了巨大进展 [6-26],现在已有开源软件可以通过将神经网络与受物理学和信息论启发的技术相结合来发现相当复杂的物理方程 [25]。尽管 [25] 使用未知函数的神经网络近似来发现简化函数属性,取得了最先进的性能,但它是以一种非原则性和临时性的方式实现的,我们用一种通用的、有原则的、更有效的方法取而代之,该方法包含四个主要贡献:
抽象的终端选择器是转录因子(TF),它们在发育过程中建立并在整个生命中保持有丝分裂神经元身份。我们先前表明,秀丽隐杆线虫胆碱能运动神经元(MNS)的末端选择器UNC-3/EBF间接起作用,以防止替代性神经元认同(Feng等,2020)。在这里,我们在全球范围内确定UNC-3的直接目标。出乎意料的是,我们发现MN中的UNC-3目标套件在不同的生命阶段进行了修改,从而揭示了终端选择器函数中的“时间模块”。在所有幼虫和成人阶段中,unc-3是连续表达各种蛋白质类所必需的(例如,受体,转运蛋白)对于Mn功能至关重要。然而,仅在幼虫和成年后期,需要UNC-3才能保持MN特异性TF的表达。通过基因组工程对UNC-3的时间模块的最小破坏会影响运动。 另一个秀丽隐杆线虫末端选择器(UNC-30/pitx)也表现出时间模块,支持该机制控制神经元认同的潜在通用性。通过基因组工程对UNC-3的时间模块的最小破坏会影响运动。另一个秀丽隐杆线虫末端选择器(UNC-30/pitx)也表现出时间模块,支持该机制控制神经元认同的潜在通用性。
人类大脑的网络结构有助于塑造神经活动,影响认知和行为过程。在整个生命周期中都可以获得神经影像数据,这使我们能够监测这种结构如何重组,以及如何受到学习、适应、成熟和衰老等过程的影响。可以使用网络科学工具分析大脑连接的变化模式,这可用于揭示模块化网络拓扑等组织原则。网络模块的识别至关重要,因为它们将大脑解析为连贯的子系统,并允许不同大脑区域之间进行功能整合和分离。在这项工作中,我们通过开发基于集合的多层网络方法来研究大脑的模块化组织,这使我们能够将结构连接模式的变化与发育和衰老联系起来。我们表明模块化结构表现出线性和非线性的年龄相关趋势。在生命早期和晚期,社区更加模块化,我们将这种高模块化的起源追溯到大脑连接的两个不同基础,与集群内边缘的数量和权重有关。我们还表明,衰老会导致模块逐渐重新配置,并在半球之间重新分布。最后,我们确定了对网络重构贡献最大的大脑区域以及在整个生命周期中保持更稳定的大脑区域。
在本文中,我们讨论了设计一款促进系统思维的棋盘游戏《绿色经济》的方法。我们将游戏设计过程锚定在类比设计和快速原型概念上,采用模块化方法来克服现实性和简单性之间的权衡。绿色经济的独特功能使玩家能够在游戏过程中改变游戏规则,这为他们提供了部分设计机会。选择可持续发展这一主题是为了挑战玩家在可持续发展方面的系统思维。系统思维使我们能够理解和面对全球和网络化社会结构中的复杂挑战。我们的设计经验证明了通过系统思维设计涉及战略游戏玩法和游戏(重新)设计的动态游戏元素的好处。
摘要 为了利用基于循环经济方案的闲置资产和废弃产品的剩余价值,必须定义或澄清此类价值并制定再利用方案。此外,为了促进剩余价值的有效利用,产品或其组件的设计需要考虑其未来的再利用、再制造和升级。当公司使用物联网监控产品使用情况时,他们可以向用户提出适当的生命周期选项,例如再利用、再制造和升级,这些建议有助于这些公司留住客户。因此,理想的情况是产品经过适当的模块化设计,其组件将在上级产品或其他产品系列中重复使用或在使用寿命结束时回收利用。设计师不仅需要在再利用阶段考虑资源效率,还需要在生产和采购阶段考虑资源效率。此外,设计和制造产品的公司需要努力同时实现企业社会责任、更高的利润和更高的用户满意度。因此,选择合适的供应商是必要的,因为目前的产品由不同公司生产的许多组件和模块组成。本研究提出了一种模块化设计和战略评估方法,该方法基于供应链管理的观点,同时考虑可持续性和供应商选择。具体来说,所提出的方法从成本、生产和运输中的环境负荷、质量和采购交付周期的角度评估设计的模块化策略。作为一种评估,所提出的指标评估了候选供应商的效率。本研究将所提出的方法应用于笔记本电脑模块的设计问题,并确定了针对每个目的地更合适的供应商。
空客在汉堡启用新的 A320 结构装配线 树立数字自动化新标准 #Airbus #A320 汉堡,2019 年 10 月 1 日——空客在汉堡启用了高度自动化的 A320 系列飞机机身结构装配线,展示了空客工业生产体系的演变。新工厂特别专注于制造 A321LR 的较长部件,拥有 20 台机器人、一种新的物流概念、激光测量自动定位以及数字数据采集系统。这些将进一步支持空客提高质量和效率的努力,同时为其工业生产体系带来更高的数字化水平。“通过采用一些最新技术和工艺,空客已经开始了在 A320 系列生产中树立新标准的旅程。这条新的机身结构装配线是 A320 系列产能提升的重要推动力。空客首席运营官 Michael Schoellhorn 表示:“提高自动化和机器人水平可以实现更快、更高效的制造,同时保持我们对质量的首要关注。”“鉴于 A320 系列的巨大成功和订单积压,我们正在采取必要措施,确保我们的生产系统能够与我们产品的卓越性相匹配,并能够满足客户对我们单通道飞机的需求。” 他补充道:“我们对汉堡的员工和工厂给予了高度信任和投资。我们现在需要履行对客户的承诺,同时确保整体竞争力。”对于初始段的组装,空客采用了一种模块化、轻型自动化系统,称为“Flextrack”,八个机器人在每个纵向接头上钻孔和沉头 1,100 到 2,400 个孔。在下一个生产步骤中,12 个机器人(每个机器人在七个轴上操作)将机身中段和后段与尾部组合成一个主要部件,每个轨道接头钻孔、沉头、密封和插入 3,000 个铆钉。除了使用机器人外,空客还在材料和零件物流中实施新方法和技术,以优化生产、改善人体工程学并缩短交货时间。这包括物流和生产水平的分离、以需求为导向的材料补给以及自动导引车的使用。汉堡结构装配工厂负责将单个机身外壳连接成段,以及将单个段最终组装到飞机机身。飞机部件在最终交付到法国、德国、中国和美国的总装线之前,会配备电气和机械系统。高效的 A320neo 系列(包括 A321)拥有天空中最宽的单通道客舱,采用了包括新一代发动机和鲨鳍小翼在内的最新技术,从第一天起,这些技术共同节省了 15% 以上的燃油和二氧化碳,到 2020 年将节省 20%,同时噪音降低 50%。迄今为止,A320neo 系列已获得来自 100 多家客户的 6,500 多份订单。