简介 ................................................................................................................................................ 26 设计有效的湿度控制 ...................................................................................................................... 26 建筑调试 ...................................................................................................................................... 26 本章的读者对象 ...................................................................................................................... 27 场地排水 ...................................................................................................................................... 28 地基 ...................................................................................................................................... 32 墙壁 ...................................................................................................................................... 38 屋顶和天花板组件 ...................................................................................................................... 45 管道系统 ...................................................................................................................................... 54 HVAC 系统 ................................................................................................................................ 57
摘要:人们普遍认为人为错误是不可避免的,这导致人们认识到安全干预措施不仅应针对错误管理,还应针对错误预防。在本文中,我们提出了一种培训方法,帮助操作员管理人为错误造成的后果。这种方法包括让操作员有机会在培训期间跨越安全操作的界限,并练习能够检测错误和恢复错误的解决问题的过程。为了确定培训的具体要求,我们提出了一种分析事故/事件的技术,该技术检查操作员过去跨越的界限以及他们遇到的解决问题的困难。然后可以使用这些信息来指定操作员在培训期间应该有机会跨越的界限以及他们应该练习的解决问题的过程。这种方法的初步应用令人鼓舞,并为继续在这一领域开展进一步的工作提供了动力。
对机器任务的深视频压缩(DVC)的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器,从而规定每个任务的专用解码器。相比之下,传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器,从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感,我们引入了一个创新的编码器控制器,以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片(GOP)选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制,从而允许跨不同任务(例如检测和跟踪)进行适应性的编码器调整,同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外,广泛的实验表明,对于不同的任务,我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25%,只有一个预先训练的解码器。
末端干旱是影响硬脂小麦的最常见和毁灭性的气候应力因素之一(Triticum Durum Desf。)全球生产。这种作物的野亲戚被认为是适应这种压力的有用等位基因的巨大潜在来源。嵌套的缔合映射(NAM)面板是用作为经常父母的摩洛哥型摩洛哥型“ nachit”生成的,该品种源自甲状腺菌素,并以其较大的晶粒尺寸而闻名。将其重新组合为三个源自双甲状腺菌,芳香霉菌和aegilops speltoides的顶级表现,总共426个近交子。在八个环境(叙利亚,黎巴嫩和摩洛哥)中评估了该NAM,在两个农作物季节中经历了不同程度的终末水分胁迫。我们的结果表明,干旱压力平均导致41%的收益率损失,而1,000内核重量(TKW)是适应它的最重要特征。具有25K特征基因阵列的基因分型导致共有的图1,678个多态性SNP,涵盖了1,723 cm与参考“ SVEVO”基因组组装相符的1,723 cm。亲属关系区分了与原始父母相匹配的三个进化枝的后代。总共将18个稳定的定量性状基因座(QTL)鉴定为控制各种性状,但独立于空转时间。最重要的基因组区域被命名为q.icd.nam-04,q.icd.nam-14和q.icd.nam-16。在第二个种质面板中进行的等位基因研究确认在所有三个基因座上携带正等位基因的平均TKW优势在干旱条件下进行了现场测试时的平均TKW优势。下面的SNP被转换为具有特异性PCR(KASP)标记的高素质等位基因,并在第三个种质集合中成功验证,在此中,在水分胁迫下,TKW的表型变化的19%。这些发现确认了关键基因座的识别,用于从野生亲戚中得出的干旱适应性,现在可以通过分子繁殖很容易利用。
在行星表面的硅酸盐岩石的风化可以从大气中划出CO 2,以最终在行星内部埋葬和长期存储。这个过程被认为是对碳酸盐硅酸盐循环(碳循环)的基本负反馈,以维持地球上的克莱门特气候和潜在的温带系外行星。我们实施热力学,以确定风化速率是表面岩性(岩石类型)的函数。这些速率提供了上限,允许估计调节气候的最大风化速率。该建模表明,在给定岩石而非单个矿物质中矿物组合的风化对于确定行星表面上的风化速率至关重要。通过实施流体传输控制方法,我们进一步模拟了化学动力学和热力学,以确定受地球大陆和海洋壳构造及其上层岩石的启发的三种岩石的风化速率。我们发现,类似大陆壳的岩性的热力学风化速率比海洋壳的岩性特征低约一到两个数量级。我们表明,当CO 2二压压力降低或表面温度升高时,热力学而不是动力学会对风化产生强大的控制。在动力学和热力学上有限的风化状态取决于岩性,而供应限制的风化与岩性无关。我们的结果表明,热力学有限的硅酸盐风化的温度敏感性可能会激发对碳循环的正反馈,在这种情况下,随着表面温度的增加,风化速率降低。
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战,以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制,其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容,因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力,这些行为表现出更大的变化和现实动作,因此重新严格使用其用法,为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容,例如,突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中,我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作(例如生成的人类运动)来超越限制,以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下,这可以跟踪特定运动零件(例如上半身),同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式,我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧,以及内容的可控性,包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
抽象的超分辨率(SR)是一个不当的反问题,其中具有给定低分辨率图像的可行解决方案集的大小非常大。已经提出了许多算法,以在可行的解决方案中找到一种“好”解决方案,这些解决方案在忠诚度和感知质量之间取得了平衡。不幸的是,所有已知方法都会生成伪影和幻觉,同时试图重建高频(HF)图像细节。一个有趣的问题是:模型可以学会将真实图像细节与文物区分开吗?尽管有些重点侧重于细节和影响的分化,但这是一个非常具有挑战性的问题,并且尚待找到满意的解决方案。本文表明,与RGB域或傅立叶空间损耗相比,使用小波域损失功能训练基于GAN的SR模型可以更好地学习真正的HF细节与伪像的表征。尽管以前在文献中已经使用了小波域损失,但在SR任务的背景下没有使用它们。更具体地说,我们仅在HF小波子带上而不是在RGB图像上训练鉴别器,并且发电机受到小波子带的忠诚度损失的训练,以使其对结构的规模和方向敏感。广泛的实验结果表明,我们的模型根据多种措施和视觉评估实现了更好的感知延续权权衡。
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