具有较大控制面积的系统取决于负载,可能需要增加控制头来提高二次曲线或比例曲线,以确保不会出现导致环境控制不令人满意的下溢情况。但是,增加控制头会导致整体能源效率降低。例如,如果每次投诉温度时,设施经理都会增加控制头直到问题消失,那么能源也会节省,因为系统将以接近全速运行。这种循环的滚雪球效应是系统将超过 ASHRAE 设置的效率参数。更大的控制区域往往会导致迭代系统调整以消除潜在的失误,从而增加能源成本。
摘要:安全关键型嵌入式软件必须满足严格的质量要求。测试和验证消耗了很大一部分(且还在不断增长)的开发成本。近年来,基于语义的静态分析工具已在各种应用领域出现,从运行时错误分析到最坏情况执行时间预测。它们的吸引力在于,它们有可能在提供 100% 覆盖率的同时减少测试工作量,从而提高安全性。静态运行时错误分析适用于大型工业规模项目,并生成明确的运行时错误列表以及可能是真错误或误报的潜在运行时错误列表。过去,通常只修复明确的错误,因为由于大量误报,手动检查每个警报太耗时。因此无法证明运行时不存在错误。本文介绍了可参数化的静态分析器 Astrée。通过专业化和参数化,Astrée 可以适应所分析的软件。这使得 Astrée 能够高效地计算出精确的结果。Astrée 已成功用于分析大型安全关键型航空电子软件,且误报率为零。
生成模型(例如扩散模型)在近年来已取得了重大进步,从而使能够在各个领域综合高质量的现实数据。在这里,我们探讨了从公开可用数据库的超分辨率显微镜图像的扩散模型的适应和培训。我们表明,生成的图像类似于实验图像,并且生成过程不会记住训练集中的现有图像。此外,我们比较了使用我们生成的高分辨率数据与使用样本数学建模获得的高分辨率数据训练的基于深度学习的反卷积方法的性能。使用一个小的实际训练数据集,我们可以根据空间分辨率获得出色的重建质量,从而表明了准确的虚拟图像生成的潜力,以克服收集和注释图像数据的局限性进行培训。最后,我们使我们的管道公开可用,可在线运行和用户友好,以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了生成扩散模型对显微镜任务的潜在贡献,并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
生成模型(例如Di usion模型)在近年来已取得了显着的进步,从而使能够综合各个领域的高质量现实数据。在这里,探索了在超分辨率显微镜图像上的分解模型的适应和训练。表明,生成的图像类似于实验图像,并且生成过程不会从训练集中的现有图像中显示出很大程度的记忆。为了证明生成模型在数据增强中的有用性,将基于基于学习的高分辨率数据训练的基于深度学习的单位图(SISR)方法的性能与单独使用实验图像或数学建模产生的图像进行了比较。使用一些实验图像,改进了重建图像的重建质量和空间分辨率,从而展示了分解模型图像产生的潜力,以克服显微镜图像收集和注释的限制。最后,该管道公开可用,可在线运行和用户友好,以使研究人员能够生成自己的合成显微镜数据。这项工作证明了显微镜任务的生成分歧模型的潜在贡献,并为其在该领域的未来应用铺平了道路。
Alexander Dema 1,2,3,RababA。Alexander Dema 1,2,3,RababA。
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室,纽约州伊萨卡 14853,美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所,纽约州伊萨卡 14853,美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室,F-91128 Palaiseau,法国 4 安第斯大学物理系,波哥大 111711,哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心,马里兰州帕克分校,20742,美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系,加利福尼亚州圣巴巴拉 93106,美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心,100 Bureau Drive,盖瑟斯堡,马里兰州 20899,美国 8加拿大高级研究院,加拿大安大略省多伦多,M5G 1M1
GEV 是上一点的替代方案):承诺以简化版本传送简历,以便根据艺术进行出版。 15,c.我讀。 b) 立法法令。 33/2013 及其后续修订版在 ANAC 网站上发布,并及时通报本声明内容的任何变更(简历中只能包含姓名和主要专业经历) 签署人还声明:获悉,国家大学系统与研究评估机构是所提供个人数据处理的所有者,并且处理本身将按照上述 GDPR n 进行。 2016/679,以履行艺术规定的出版义务。 15 号立法法令33/2013 及其后续修正案以及 RPCT 根据第 33 条核实不存在利益冲突的核实。 53、第165/2001号立法法令第14段及其后续修正案;请注意,根据艺术规定,本声明及其所包含的数据将发布在机构网站的透明管理部分。 15号立法法令第1款33/2013 及其后续修订,在任务终止后的三年内仍将保持公布,可被搜索引擎索引,任何人都可查看、查阅和下载
这一发现引发了重要的伦理考量。尽管人工智能擅长模式识别,但它继承并反映了其训练数据中存在的偏见。为了对抗人工智能偏见,解决现实世界的差异势在必行。促进医学领域包容性和多样性的举措值得称赞,有助于重塑医学教育。这项研究强调了需要不断努力消除障碍,促进历史上以男性为主的医学领域的包容性,特别是对于代表性不足的人群。最终,我们的研究结果强调了现实世界数据质量在减轻人工智能偏见方面的关键作用。随着人工智能继续影响医疗保健和教育,追求公平、公正的人工智能应用应该继续走在这些变革性努力的最前沿。
气候目标的不断提高意味着温室气体排放量(甚至航空业的排放量)也必须下降。本研究的目的是通过对全电动航空 (AEA) 进行成本效益分析来促进这一发展。我们将 AEA 定义为电池驱动的航空,机上没有内燃机或燃料电池。由于目前这项技术仅以非常小的规模存在,因此大部分工作都是找到成本的估计值。但是,我们能够基于 2019 年瑞典所有起飞和降落的非常好的数据。另一方面,我们掌握的机票价格数据非常糟糕。根据现有数据,我们估算了 2019 年常规航班的供需函数。这些估计值已用于计算 2019 年使用可持续航空燃料 (SAF) 的正常业务中飞行的生产者和消费者盈余,以及 AEA,后两者分别在 2030 年、2040 年和 2050 年。结果表明,至少从 2040 年起,随着载客量高达 100 人、航程为 650 公里的大型飞机的推出,AEA 将在研究的许多(如果不是所有)航线上具有商业可行性。AEA 似乎比传统的 SAF 驱动的飞机具有更高的生产者剩余。由于 AEA 至少在 2030 年和 2040 年比传统飞机慢,因此在固定票价的情况下,消费者剩余会下降。我们还计算了高空影响减少带来的收益,这可以衡量 AEA 带来的社会效益,从而表明可以为 AEA 投资机场基础设施的公共资金数额。我们建议从几个机场开始投资 AEA 基础设施,并随着时间的推移不断扩大。我们建议的唯一进一步政策是对 AEA 和电池技术开发的研发补贴。似乎不需要其他政策手段来让 AEA 飞起来。
•发酵成分:醋,5.6 G•Microbiota,Komagataeibitereuropaeus,K。Obediens,K。中级,乙酰杆菌Gilhelm,GluconaceTobacterentanii,2008)•消耗时的微生物:不存在(不存在)(不存在(FILTRATION),FILTRATION) pasteuration) casteuriation)<