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学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
量子传导实验中高频传输的模拟和测量
2. 理论背景 3 2.1. 电路量子电动力学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.1.4. 色散区域 . ...机电耦合………………………………………………………………………………………………………………10 2.2.3. 归一化应变场……………………………………………………………………………………………………………………12
利用-Neuro-Symbolic-ai-to-Help-Customers-build- ...
●具有标准化和上下文化数据的现成知识图●基于明确定义且灵活的语义层（符号AI）●与公共分类法和本体学集成●为与现有的内部数据和知识连接而创建（包括联邦）●由AI提供支持的关系发现，原因和效果，推理●支持决策，提供可行的知识●AI
检测泵性能下降
2.1 高温下水的修正系数 5 3.1 简单周期运动 8 3.2 对应于 0.3 英寸/秒速度的位移和加速度 9 3.3 无线计算机监控示意图 15 4.1 建议包含在设备文件包中的泵数据 18 4.2 受监控泵上的测量点位置示意图 19 4.3 基于泵运行速度倍数（阶数）的频率分析示例 21 4.4 在用测试振动限值 27 4.5 API-610 泵振动限值 29 4.6 Rathbone 壳体振动严重程度图表（轴承盖处） 30 4.7 国际标准 ISO 2372 和 ISO 3945 31 4.8 DIAPO 泵监控数据和诊断过程 34 4.9 Barsebaeck 的泵监控位置 37 4.10 Barsebaeck 主冷凝泵频谱显示空化38 4.11 东芝旋转电机维护支持专家系统 (MAINS) 38 4.12 古里-2 号反应堆冷却剂泵专家系统故障分类 41 5.1 室温下 7.5 马力泵电机的单相电感 45 5.2 电机停机后 7.5 马力泵电机的单相电感 46 5.3 原始转子的标准化电机电流频谱 47 5.4 一个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.5 两个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.6 三个转子断条的标准化电机电流频谱 48 5.7 测试设施泵额定负载条件下的泵电机标准化电流频谱 49 5.8 测试设施泵在水力更不稳定条件下的标准化电流频谱 50 5.9 粉煤灰闸泵 P7 电机电流频谱 50 5.10 粉煤灰闸泵 P8 电机电流频谱 50 5.11 转子无退化时的小型风扇电机电流频谱 51 5.12 转子出现人为退化时的小型风扇电机电流频谱 51 5.13 定子槽通过频率下边带 - 原始转子 52 5.14 定子槽通过频率下边带 - 一个转子条断裂 52 5.15 定子槽通过频率下边带 - 两个转子条断裂 53 5.16 定子槽通过频率下边带 - 三个转子条断裂 53 5.17 时域中幅度解调的定子槽通过频率相关电流信号 54 5.18 四种转子条件下的振动频谱 55 6.1 速度域中的泵 A 振动频谱 61 6.2 加速度域中的泵 A 振动频谱 62 6.3 速度域中的泵 A 振动频谱（已缩放） 63 6.4 泵 A 的 RMS 振动数据摘要 65 6.5 0 gpm 时的泵 A 水平径向速度频谱66 6.6 泵 B 在速度域中的振动频谱 67 6.7 泵 B 在加速度域中的振动频谱 68 6.8 泵 B 在速度域中的振动频谱（缩放） 69 6.9 泵 B 的 RMS 振动数据摘要 71 6.10 泵 B 在 400 gpm 下针对两个数字低通滤波器应用的径向振动速度波形 72 6.11 泵 C 在速度域中的振动频谱 73 6.12 加速度域中的泵 C 振动频谱 74 6.13 显示液压和轴承相关故障频率峰值的泵 C 振动频谱 75 6.14 泵 C 振动速度频谱：经测量和人工滤波 76 6.15 泵 AP 脉动频谱 - 泵 B 77
调度橱柜冰箱结合了相变材料以减少其间接环境影响
摘要：冰箱中纳入的相变材料（PCM）可用于将其能源消耗从高峰期转移，当电网能源需求最高，转换为非高峰期。尽管PCM可以使用能源需求曲线，但如果采用了使用时间（TOU）电价，则可以实现经济节省。但是，每小时的碳发射因子通常与小时的关税无关，并且由于冰箱的运行而发射的最终CO 2不会完全优化。在这项工作中，提出了一种基于模拟退火优化技术的方法，以确定嵌入PCM的机柜冰箱的最佳工作时间表，以减少其间接碳排放。使用了具有不同代表性碳强度的国家的数据。归一化的标准偏差和归一化范围是预测拟议解决方案中碳排放减少的最佳统计指数。这些参数证明，算法的应用较高的碳强度变化（乌拉圭，法国，丹麦和德国）的国家受益。成本和降低碳排放量不能同时最大化，并且需要取舍。
肠道微生物组的多样性和抗菌素耐药性在儿童中单剂量的口服阿奇霉素：一项随机的安慰剂对照试验
摘要。对学龄前儿童的质量抗生素分布导致分布后几个月的肠道微生物组改变。这项单独随机的安慰剂对照试验评估了肠道微生物组和分辨率的变化，该剂量是在Burkina Faso的一剂口服阿奇霉素后8天至59个月的儿童中的变化。总共450名儿童以1：1的比例与安慰剂或阿奇霉素随机分配。直肠样品，并进行DNA深度测序。肠道微生物组多样性和不同抗生素类别的归一化抗菌耐药性决定因素。阿奇霉素降低了肠道性的多样性（Shannon P，0.0001； simpson P，0.001）2周后相对于安慰剂。同时，大花环抗性遗传决定因素的归一化丰度高243倍（95％CI：76倍至776倍，p，0.0001）。这些变化在6个月时没有持续存在，表明破坏是短暂的。更重要的是，我们无法检测到其他抗生素类别的耐药性变化，表明在单个水平治疗时与单一疗程的阿奇霉素共耐药是不可能的。
根本关注 - 每月投资者演示
本演示文稿包含前瞻性信息（前瞻性语句）。Words such as “guidance”, "may", "can", "would", "could", "should", "will", "intend", "plan", "anticipate", "believe", "aim", "seek", "propose", "contemplate", "estimate", "focus", "strive", "forecast", "expect", "project", "target", "potential", "objective", "continue", “ Outlook”，“ Vision”，“机会”和类似的表达方式暗示了未来事件或未来的绩效，因为它们与公司或公司的任何关联有关，旨在识别前瞻性陈述。尤其是，此演示文稿包含有关战略，业务目标，预期增长，运营成果，业务绩效，业务项目以及商业项目以及机会和财务成果的前瞻性陈述。此类陈述反映了Altagas在发表声明时基于某些重要因素和假设的当前期望，估计和预测。物质假设包括：股息水平；处理和分级量； number of ships and export levels from the Ferndale and RIPET facilities, current forward curves, effective tax rates, the U.S./Canadian dollar exchange rate, the impact of the COVID-19 pandemic, financing initiatives, propane price differentials, degree day variance from normal, pension discount rate, the performance of the businesses underlying each sector, impacts of the hedging program, commodity prices, weather, frac spread, access to capital, timing and获得监管部门的批准，包括待定利率案件，计划和计划外的工厂中断，新项目的服务日期以及收购和剥离活动，运营费用以及投资回报。
用机器学习对常染色体显性阿尔茨海默氏病进行建模
图4左上，模拟的生物标志物进化，用于总平均皮质和皮层匹兹堡化合物B（PIB），总平均皮质和皮层皮质和皮层下氟氧化葡萄糖（FDG），总灰物质体积（缩放到常见的间隔）（缩放到一个常见的间隔）（缩放为突变载体中的人工网络（ANN））。阴影区域指示模型的变异性，其估计的发病年龄（EAO）标记为垂直线。右上，对于总平均皮质和皮质下PIB，总平均皮质和皮质下FDG以及总的灰质体积（缩放为常见的间隔），在突变非携带者（NC）中得出的总灰质体积（缩放到公共间隔）。左下，平均PIB，平均FDG和总灰质体积（缩放到公共间隔）的归一化生物标志物变化速率适合多项式曲线，显示95％的置信区间。右下，给定未来预测的时间量的预测（归一化）生物标志物值的平均绝对误差，与未来投影到未来的两级多项式曲线相吻合。错误随着未来预测的时间的增加而线性增加。suvr，标准化的吸收值比
Q4年末报告2024
在体育和摩托车类别中，我们现在看到了更正常的市场情况。在这些类别中，我们具有较强的客户意识，我们的重点是通过为更多的头盔品牌配备更多的头盔模型来推动渗透率提高。新头盔中MIPS技术的实施率是今年有史以来最高的。此外，我们在实施MIPS的安全系统（也在安全类别中）的所有三个类别中仍然看到客户的极大兴趣，这在实施我们的解决方案类型方面的成熟程度要少得多。我们已经经历了头盔库存水平今年已大大归一化，我们的很多增长归功于我们的客户再次开始从我们那里订购产品，而不是从自己的股票中拿走产品。我们认为，这将继续为我们在2025年的增长做出贡献。第四季度是我们在安全类别中有史以来最好的季度。今年，我们几乎使市场上的头盔模型数量增加了一倍，并大大加强了我们在这一类别中的地位。
类似于无定形 SiO2 表面，用于重金属吸附
图 1：非晶态 SiO 2 块体模型结构的对分布函数 (PDF)。图中用颜色对不同的对进行编码，Si-O 对用蓝线表示，Si-Si 用绿线表示，OO 用红线表示。y 轴表示归一化的对数，x 轴表示相应的距离（单位为 Å）。对于块体非晶态 SiO 2 模型结构和后续图中，Si 原子用黄色球体表示，O 原子用红色表示。