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World File Search System上进
与无损的电化学测试耦合...
在绿色和烧结状态的3D印刷电极上进行了三个弯曲测试。对经受热烧结步骤的优惠券的尺寸进行了缩放，以考虑收缩。根据ASTM C1161设计和测试了测试样品。测试是在具有100 N负载电池的通用仪器系统上进行的。使用等式计算弯曲强度。2，其中p是断裂力，l外部（支撑）跨度，b标本宽度和d样品厚度。
2023/24 - 2026/27-公司意图声明
澳大利亚邮报在所有澳大利亚人的生活中起着至关重要的作用。这是经济的关键推动力，也是社区，特别是在农村和偏远地区的试金石。澳大利亚邮政将远距离分开的人联系起来，为企业提供支持，并为客户提供重要的财务，身份和政府服务。去年，澳大利亚邮政在全国各地提供了超过25亿件商品，并在邮局网络上进行了超过2.02亿的交易。
环境部的草案战略意图2025 ...
尽管在政策和流程上进行了大量投资，但资源管理体系并未充分为自然环境，社区，人民和城市或城市和城市地点带来积极的成果。这使得很难提供必要的基础设施，包括足够的住房供应，而环境的重大降级仍在继续。在管理国家活动的环境影响的广泛立法和监管安排中，需要进行进一步的改革。这将在未来五年内仍然是该部的重点。
家庭友好城市峰会最终报告8.6.24
增加ECE教师工资的工资和激励措施也得到了四个小组的优先级，并在第15页上进一步讨论了此策略。小组不一定将问题框起来是政策问题，有些人认为其他资金机制，包括公共投资和/或业务合作伙伴关系。由于增加了整个领域的薪水所需的财务投资，因此国家拨款或当地投票计划的公共资金将是实现全面薪酬的最现实途径。公共教育资金
神经积分微分方程
从离散采样观测值建模连续动态系统是数据科学中的一个基本问题。通常，这种动态是非局部过程的结果，这些过程随时间呈现积分。因此，这些系统用积分微分方程 (IDE) 建模；微分方程的泛化，包含积分和微分分量。例如，大脑动力学不能准确地用微分方程建模，因为它们的行为是非马尔可夫的，即动态部分由历史决定。在这里，我们介绍了神经 IDE (NIDE)，这是一种基于 IDE 理论的新型深度学习框架，其中使用神经网络学习积分算子。我们在几个玩具和大脑活动数据集上测试了 NIDE，并证明 NIDE 优于其他模型。这些任务包括时间外推以及根据看不见的初始条件预测动态，我们在自由行为小鼠的全皮层活动记录上进行了测试。此外，我们表明 NIDE 可以通过学习的积分算子将动态分解为马尔可夫和非马尔可夫成分，我们在服用氯胺酮的人的 fMRI 脑活动记录上进行了测试。最后，积分算子的被积函数提供了一个潜在空间，可以洞察底层动态，我们在广域脑成像记录上证明了这一点。总之，NIDE 是一种新颖的方法，它能够使用神经网络对复杂的非局部动态进行建模。
巴士在整个网络上发生变化 - 北部海滩
•144N路线将被撤回并取代，并在男子气概和人车之间的144号公路上进行了改进的全夜服务•在199号往返于棕榈滩的199号路线上延长现有的全夜服务•时间表调整以提高可靠性。•通过Paci -Fifif Highway更改为114号公路服务，以改善与Crows Nest Station悉尼地铁站的连接。•路由B1、100和230的频率提高。
面向可解释的增强智能（AI）进行裂缝表征
摘要：裂纹表征是工业部件和结构的 NDT&E（无损检测与评估）的核心任务之一。如今，执行此任务所需的数据通常使用超声相控阵收集。许多超声相控阵检查都是自动化的，但对其产生的数据的解释却不是。本文提供了一种设计可解释的 AI（增强智能）以应对这一挑战的方法。它描述了一个名为 AutoNDE 的 C 代码，它包括一个基于改进的全聚焦方法的信号处理模块，该方法可创建被评估样本的一系列二维图像；一个图像处理模块，用于过滤和增强这些图像；以及一个可解释的 AI 模块 - 决策树，它选择可能存在裂纹的图像，将那些看起来代表相同裂纹的图像分组，并为每个组生成一份可能的检查报告，供人工检查员审阅。AutoNDE 已在实验室收集的 16 个数据集上进行了训练，这些数据集通过对带有大型光滑平面缺口（包括嵌入式和表面破损）的钢样本进行成像而收集。它已在另外两个类似的数据集上进行了测试。本文介绍了此次训练和测试的结果，并详细描述了一种处理超声波数据中主要误差源（样本表面的起伏）的方法。
TMS-DD-039：Thames Water PR24 DD响应 - 结果
1参见有关泄漏和外部下水道洪水的详细部分。2例如，根据我们对公司提交和最新预测的分析，我们希望下水道倒塌，计划外的中断和水质联系人的上四分之一。 33我们注意到，只有三家公司达到了2023/24内部和外部下水道洪水的目标。 只有Hafren Dyfrdwy达到了他们对不受普通PCL的总污染事件的目标，而其他公司则处以罚款。 4到2029/30，我们在供应中断，内部下水道洪水和总污染事件等关键领域的表现将比行业历史中位数更好。 5基于我们对业务计划和确定草案的分析，并在2024年8月在相关行业论坛上进行了讨论。2例如，根据我们对公司提交和最新预测的分析，我们希望下水道倒塌，计划外的中断和水质联系人的上四分之一。33我们注意到，只有三家公司达到了2023/24内部和外部下水道洪水的目标。只有Hafren Dyfrdwy达到了他们对不受普通PCL的总污染事件的目标，而其他公司则处以罚款。4到2029/30，我们在供应中断，内部下水道洪水和总污染事件等关键领域的表现将比行业历史中位数更好。5基于我们对业务计划和确定草案的分析，并在2024年8月在相关行业论坛上进行了讨论。
使用新的基于注意力的深卷积神经网络的实时交通标志识别方法
摘要：汽车行业中的人工智能（AI）允许汽车制造商通过整合AI驱动的高级驾驶员辅助系统（ADAS）和/或自动化驾驶系统（ADS）（例如Traffiffififififient识别（TSR）系统），从而为智能和自动驾驶汽车提供智能和自动驾驶汽车。现有的TSR解决方案集中在他们认识的某些标志上。出于这个原因，提出了一种TSR方法，其中涵盖了更多的道路标志类别，例如警告，监管，强制性和优先符号，以构建一个智能和实时系统，能够分析，检测和分类为正确类别。提出的方法基于对不同的特征符号检测（TSD）和Traffim符号分类（TSC）的概述，旨在在准确性和处理时间方面选择最佳的特征。因此，提出的方法将HAAR级联技术与深CNN模型分类结合在一起。开发的TSC模型在GTSRB数据集上进行了培训，然后在各种路标上进行了测试。所达到的测试精度率达到98.56％。为了提高分类性能，我们提出了一个新的基于注意力的深卷积神经网络。由于获得的测试准确性和F1测量率分别达到99.91％和99％，因此所达到的结果比其他符号分类研究中存在的结果更好。在Raspberry Pi 4板上评估并验证了开发的TSR系统。实验结果证实了建议的方法的可靠性。