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基于深度学习的流程，用于通过连续捕获的立体视频估计不受约束的水下环境中水生生物的数量和大小
摘要：使用固定式水下摄像机是一种现代且适应性强的方法，可提供持续且经济高效的长期解决方案来监测特别感兴趣的水下栖息地。此类监测系统的共同目标是更好地了解各种海洋生物种群的动态和状况，例如迁徙或商业相关鱼类种群。本文介绍了一种完整的处理流程，用于从固定式水下鱼类观测站 (UFO) 的立体摄像机捕获的立体视频数据中自动确定生物种群的丰度、类型和估计大小。记录系统进行了现场校准，然后使用同步记录的声纳数据进行了验证。视频数据在德国北部波罗的海入口基尔峡湾连续记录了近一年。它展示了水下生物的自然行为，因为使用被动低光摄像机代替主动照明来减弱吸引力并实现尽可能少的侵入性记录。记录的原始数据通过自适应背景估计进行预过滤，以提取具有活动的序列，然后由深度检测网络（即 Yolov5）进行处理。这提供了在两个摄像机的每个视频帧中检测到的生物的位置和类型，用于按照基本匹配方案计算立体对应关系。在后续步骤中，使用匹配的边界框的角坐标来近似所描绘生物的大小和距离。本研究中使用的 Yolov5 模型是在一个新颖的数据集上训练的，该数据集包含 10 类海洋动物的 73,144 张图像和 92,899 个边界框注释。该模型实现了 92.4% 的平均检测准确率、94.8% 的平均精度 (mAP) 和 93% 的 F1 得分。
深度池计算与 5G MIMO-OFDM 系统在符号检测中的融合
传统的储存器计算 (RC) 是一种浅层循环神经网络 (RNN)，具有固定的高维隐藏动态和一个可训练的输出层。它具有只需要有限训练的优点，这对于训练数据极其有限且获取成本高昂的某些应用至关重要。在本文中，我们考虑了两种将浅层架构扩展为深度 RC 的方法，以在不牺牲潜在优势的情况下提高性能：（1）将输出层扩展为三层结构，促进对神经元状态的联合时频处理；（2）顺序堆叠 RC 以形成深度神经网络。利用深度 RC 的新结构，我们重新设计了具有正交频分复用 (MIMO-OFDM) 信号的多输入多输出物理层接收器，因为 MIMO-OFDM 是第五代 (5G) 蜂窝网络的关键支持技术。 RNN 动态特性与 MIMO-OFDM 信号时频结构的结合，使深度 RC 能够处理非线性 MIMO-OFDM 信道中的各种干扰，从而实现比现有技术更高的性能。同时，与依赖大量训练的深度前馈神经网络不同，我们引入的深度 RC 框架可以使用与 5G 系统中基于传统模型的方法相同数量的导频提供不错的泛化性能。数值实验表明，基于深度 RC 的接收器可以提供更快的学习收敛，并有效减轻未知的非线性射频 (RF) 失真，与浅层 RC 结构相比，误码率 (BER) 提高了 20%。
原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
增强锂离子电池组的空气冷却...
锂离子电池组的温度均匀性和峰值降低对于足够的电池性能，循环寿命和安全性至关重要。在使用常规的矩形管道进行气流的气冷电池组中，在管道出口附近的电池冷却不足会导致温度不均匀性和峰值温度升高。本研究提出了一种简单的方法，即使用收敛的锥形气流管道达到温度均匀性并降低气冷锂离子电池组中的峰值温度。使用计算流体Dynamics研究了电池组的强制对流热传输，并使用实验结果验证了计算模型的限制情况。提供给气流管道的提议的融合锥度降低了峰值温度的上升并提高了电池的温度均匀性。对于常规管道，边界层的发育和下游空气温度的升高导致出口附近的细胞上的热点。相比之下，对于所提出的锥形管，流速下游增加，从而改善了出口附近细胞的热量耗散。此外，该研究还研究了锥度角，入口速度和热发生率对流量和热场的影响。值得注意的是，由于锥形角度的增加，由于出口附近的湍流传输的增加，峰温度的位置从出口区域转移到电池组中心区域。在研究中涉及整个进气速和热产生速率的锥度诱导的冷却改善。电池组的峰值温度升高和最大温度差分别降低了20％和19％。提出的有效且简单的方法可以在电动汽车中的电池组中找到其在冷却安排中的应用。
封闭和开放量子电池中的能源存储和连贯性
fuine量子现象与某种干扰模式相连，或者与不同的可观察物的不相容性有关。在量子相干的框架内尚未研究[2，17，27，43，63，63，67，76，78，78，86，93，102]，简单地说，它是一种评估具有系统状态的抗抗强度的方法[17]。量子相干性也可以在资源理论的术语中进行描述[11、20、90、91]。由于资源理论服务于热力学基础[26]，因此在Quan-Tum热力学的背景下，也已对量子相干性和实现的作用[8，10，53，54，85，105]进行了彻底研究[76]。在能够进行工作的量子设备中，量子电池具有特殊的位置。量子电池是基本的重要性，是一项激烈研究的领域[1、3-5、7、11、37、71、74、79、90、95]，在Thermodody-Namics [6、12-14、31、33、41、61、68]中。我们通过Hamiltonian H 0对量子电池进行建模，该量子电池在时间上产生了能量的概念，并且随时间演化的量子状态ρt将ET（ρ）=ρt播放。在这里，图e t是一个不需要统一的通用量子通道，因为我们还考虑了开放量子系统的可能性[34，49，90]。提取的或存储的工作导致与初始状态不同的方式填充H 0的水平。先前的工作表明，量子相干性在从量子系统中提取工作中的重要性。同时，[75]显示了量子相干的行为如何构成fur-在[66]中，作者介绍了可以通过热过程提取的汉密尔顿特征性的相干性。
量化活性胶体的非平衡活性
活性胶体是能够自推进的粒子，能在微观尺度上将化学能转化为定向的机械运动 [1]。它们已成为活性物质领域的典范，因为它们表现出相变 [3] 和动态结晶 [4] 等突发行为 [2]，也是研究非平衡微观热机的基础 [5–8]。人们已投入大量精力开发一个框架来理解活性物质，并将其与随机热力学联系起来 [9–13]，将经典热力学的概念扩展到非平衡系统和个体轨迹。这种方法的一个普遍局限性是，由于热噪声和活性噪声不能沿轨迹明确分离，因此熵的产生不能完全推断 [14]。尽管如此，随机热力学有潜力推动该领域从研究活性物质的特定现象学模型转向开发驱动活性系统的通用热力学框架。活性物质系统在广泛的空间和时间尺度上无处不在[15–17]。在纳米尺度上，单个分子可以充当活性物质[18, 19]；在研究最深入的微观尺度上，生物和合成系统起着活性物质的作用[20–24]；在中尺度和更大尺度上，动物[25]、机器人[26]、人类群体[27]等作为活性物质运行。所有这些系统所受控的底层物理过程千差万别，如湿与干[16, 28]、欠阻尼与过阻尼[29–32]、热与非热[33–35]等。然而，它们都有一个重要的共同点——非平衡动力学的出现是因为活性物质系统中的每个元素都会消耗能量并耗散
四频散射对碳纳米管中热传输的影响
迄今为止，对碳纳米管的热运输物理学的理解仍然是一个开放的研究问题[1-10]。Experimentally, on the one hand, the thermal transport in single-wall carbon nanotubes (SWCNTs) is measured to be nondiffusive with divergence of thermal conductivity ( κ ) for tube lengths of up to 1 mm [ 6 , 8 ], as suggested by the Fermi, Pasta, Ulam (FPU), and Tsingou model [ 11 ], on the other hand, the κ is recently reported to converge for因此，管长的长度仅为10μm[12]，突显了SWCNT的实验测量和热传输结果的解释[13]。基于声子散射选择规则的早期理论研究表明，长波长膨胀声音和扭曲 /旋转 /旋转 /旋转声音声子模式（统称为横向模式，以下是以下是横向模式）的非散射。这是通过使用Boltzmann转运方程（BTE）的迭代溶液获得的数值依赖性的声子特性的确定确定的，在这些迭代溶液中，在没有拼音子散射的情况下发现κ在差异[7]。但是，这些理论预测和数值依赖性的声子的性质是通过仅考虑三个子过程而获得的，并且尚不清楚当高级四阶四个频率过程中考虑到[7，9]时，长波长横向声子是否保持不变。基于分子动力学模拟的其他计算方法自然可以将声子非谐度包括到最高级。但是，由于几个然而，对于具有平衡分子动力学的SWCNT，这些模拟仍然是不合理的[5，15]，并且直接的分子染料表明κ的长度依赖性至少为10μm[4，16]。随着计算资源的最新进展，现在有可能通过基于BTE的方法在声子传输属性的预测中包括高阶四声音程序[17-21]。
验证由OpenFast计算的局部结构负载，以针对焦点实验活动的测量值：预印本
这项工作介绍了基于焦点实验活动的数据浮动子结构的局部结构负载建模能力的验证。易于说明，OpenFast只能将浮动子结构表示为刚体的身体，尽管这种方法可以在大多数情况下对浮点的全局响应进行建模，但它无法捕获浮点各个成员中的结构负载。对局部子结构负荷进行考虑对于某些浮动设计很重要，因为追求成本降低通常会导致更轻，更灵活的结构。为了解决这一限制，露天（流体动力学）和subdyn（子结构dy-namics）模块最近已扩展到浮动子结构的灵活性。为了验证这一新功能，我们将OpenFast获得的结果与焦点实验活动中测量的数据进行了比较，该数据分析了IEA 15-MW参考涡轮机的1:70尺度性能匹配的模型，在风和波浪的作用下，缅因州伏特尔努斯S-Smagibersible的修改后的SEMES-S-SMAISSIBLE。出于本工作的目的，实验的最重要特征是每个浮桥的根部存在负载细胞，我们的目标是评估这些负载如何通过OpenFast重现。为了建模沿浮动子结构的分布式流体动力和液压载荷，我们采用了基于莫里森方程的条理论方法，我们讨论了不同湿动动力建模选项（波浪伸展，大型型，型型 - 富奇校正校正，以及二阶波动动力学）对运动和负载的影响。为简单起见，我们专注于唯一的波浪条件，无论是规则和不规则的条件。结果表明，对于这项工作中分析的波的浮力的载荷的负载表明了良好的一致性，尤其是考虑到简单的剥离理论模型固有的假设和简化。
随机森林用于缩小和间隙填充
摘要。干旱是一场毁灭性的自然灾害，在此期间，水短缺通常体现在植被的健康中。不幸的是，在空间和时间上获得高分辨率的植被影响信息很难。虽然远程感知的产品可以提供此信息的一部分，但它们通常会根据其空间或时间分辨率的数据差距和限制。远程感应产品之间的一个持续特征是空间分辨和重访时间之间的权衡：高时空分辨率与粗空分辨率达到了高度分辨率，反之亦然。机器学习方法已成功应用于广泛的遥感和水文研究。然而，仍然需要提供解决对植被的干旱影响的全球应用程序，因为这种产品有显着的潜力可以帮助改善干旱影响监测。为此，这项研究预测了基于增强的植被内部（EVI）和流行的随机森林（RF）回归体的全球植被动态。我们评估了RF作为间隙填充和缩减工具的适用性，以生成在空间和时间上一致的全局EVI估计值。为此，我们使用了许多特征，指示了植被经验丰富的水和能量平衡，并评估了该新产品的性能。结果表明，RF可以以0.1°分辨率（RMSE：0.02-0.4）和0.01°分辨率（RMSE：0.04-0.6）捕获全局EVI动力学。接下来，为了测试RF在空间分辨率方面是否稳健，我们降低了全局EVI：在0.1°数据上训练的模型用于以0.01°的重置预测EVI。总体误差更高。尽管如此，相对增加仍然是