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使用残留自动编码器
本文提出了一个有效的轻量级深空自动编码器（SRAE）模型，以检测视频监视系统中的异常事件。在时间至关重要的实时情况下，轻量级网络至关重要。此外，它可以部署在嵌入式系统或移动设备等低资源设备上。这使其成为现实情况可能缺乏资源的现实情况的方便选择。所提出的网络包括一个三层残留的编码器架构，该架构采用来获取视频中正常事件的显着空间特征。然后，重建损失被用于发现异常情况，其中正常框架的重建良好而重建损失较低，而异常的帧被发现相反。该模型的效率由两个基准数据集测试，加利福尼亚大学圣地亚哥大学（UCSD）行人2（PED 2）和CUHK Avenue，分别为两个数据集实现了AUC≈95％和81％。因此，其性能被证明与最先进的模型相媲美。
解决电力行业剩余负荷挑战的方案是什么？
我们提出了一种多功能能源系统的概念，即储能电厂，作为一种可能的解决方案，用于解决大多数国家在电力部门引入可再生能源后出现的可变残余负荷。储能电厂由一个光伏发电厂、一个带电加热器以转化太阳能的储热系统、一个将储存的热量转化为可调度电能的蒸汽动力循环、一个基于生物质或其他可再生碳氢化合物燃烧的储能备用加热装置，以及一个用于峰值负荷的带废热回收的燃气轮机组成。在解释了储能电厂的概念之后，本文描述了德国电力部门的模拟模型及其从2020年可再生电力份额约为40%到2040年可再生电力份额假设为90%的转变。该时期的多指标基准测试表明，储能电厂可以在实现排放目标和同时维持德国电力部门的全面供应安全方面发挥关键作用。
回归系数测试的剩余置换测试
当协变量p的尺寸可以达到样本量n的恒定分数时，我们考虑测试单个系数是否等于线性模型中的问题。在这个制度中，一个重要的主题是提出具有有限型构图的有效尺寸控制的测试，而无需噪声遵循强烈的分布假设。在本文中，我们提出了一种称为剩余置换测试（RPT）的新方法，该方法是通过将回归残差投射到原始设计矩阵和置换设计矩阵的柱子空间的空间正交中来构建的。rpt可以在固定设计下以可交换的噪声在固定设计下实现有限的人口尺寸有效性，每当P 此外，对于重型尾部噪声， rpt均具有渐近强大的功能，该噪声（1 + t）的订单矩至少在t∈[0，1]中至少属于n -t/（1 + t）阶时。 我们进一步证明了这种信号大小的要求在最小值意义上本质上是最佳的速率。 数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。rpt均具有渐近强大的功能，该噪声（1 + t）的订单矩至少在t∈[0，1]中至少属于n -t/（1 + t）阶时。我们进一步证明了这种信号大小的要求在最小值意义上本质上是最佳的速率。数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。数字研究结合了RPT在具有正常和重尾噪声分布的各种模拟设置中表现良好。
消除3D印刷聚合物中的残余应力
该论文/论文是由Gary B.博士和Pamela S. Williams Honors College免费提供给您的，该学院是Ideaexchange@Uakron，Uakron是美国俄亥俄州阿克伦大学阿克伦大学的机构存储库。它已被威廉姆斯荣誉学院（Williams Honors College）纳入其中，由Ideaexchange@Uakron的授权管理员致敬研究项目。有关更多信息，请联系mjon@uakron.edu，uapress@uakron.edu。
Piratenets：具有残留自适应网络的物理信息深度学习
虽然物理知识的神经网络（PINN）已成为一个流行的深度学习框架，用于解决由部分差分方程（PDES）控制的前进和反问题（PDES），但众所周知，当采用更大和更深层的神经网络架构时，他们的性能会降低。我们的研究表明，这种反直觉行为的根源在于使用具有不适合初始化方案的多层感知器（MLP）架构，从而导致网络衍生物的培训较差，最终导致PDE残留损失的不稳定最小化。为了解决这个问题，我们引入了物理信息的残留自适应网络（Piratenets），这是一种新型的体系结构，旨在促进对深色Pinn模型的稳定且有效的培训。Piratenets利用了一种新型的自适应残差连接，该连接允许将网络初始化为在训练过程中逐渐加深的浅网络。我们还表明，提出的初始化方案使我们能够在网络体系结构中对与给定PDE系统相对应的适当的归纳偏差进行编码。我们提供了全面的经验证据，表明piratenets更容易优化，并且可以从深度大大提高，最终在各种基准中获得最新的结果。此手稿随附的所有代码和数据将在https://github.com/predictivectiveIntelligencelab/jaxpi/jaxpi/tree/pirate上公开提供。
多伦多市的长期残余废物管理方案
● 焚化炉的排放水平基于理想的计算机建模。现实世界的排放测试非常有限，在许多情况下，每年仅进行几次。这令人担忧，表明理论模型可能无法让我们全面了解实际排放量。● 例如，多伦多附近的两座焚化炉之一是达勒姆约克能源中心，建于过去十年。然而，自焚化炉开始运行以来，该设施就释放了二恶英，并且发生了多起二恶英超标事件，其中一次二恶英水平几乎是允许限值的 14 倍。
不同处理参数对
选择性激光熔化（SLM）是添加剂制造技术之一，可以使用3D CAD软件逐层构建复杂的结构模型。但是，更高的研究成本几乎无法通过传统方法进行，解决问题的最佳方法是使用仿真软件。本文旨在通过剪辑加成式（SA）软件找到具有最小失真和最低残留应力的样品的最佳处理参数组合。在最佳处理参数下的仿真结果，导致失真和残留应力的最小值是扫描功率与300W，扫描速度为1.3m/s的组合，扫描速度，扫描间隔，一个点直径（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）和热处理持有时间为4H。此外，计算结果还提供了一种新的研究方法，以验证不同加工参数对SLM制造的Inconel 718合金的影响。
4399042 PrepSeq™残留DNA样品制备套件
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