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利用高次谐波桨叶间距减少直升机振动
高次谐波桨距长期以来一直是一种有吸引力但尚未开发的方法，用于减少振动转子载荷和由此产生的机身振动。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在方位角周围旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向不断变化和转子下方不规则的涡流尾流造成的。由此产生的叶片攻角随方位角的变化包含转子轴速度的每个谐波。然而，只有某些谐波会引起振动载荷并传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处完全相互抵消。高次谐波叶片螺距叠加在传统的零和每转一的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法。•会产生振动，
利用高次谐波桨叶间距减少直升机振动
高次谐波桨距长期以来一直是一种有吸引力但尚未开发的方法，用于减少振动转子载荷和由此产生的机身振动。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在方位角周围旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向不断变化和转子下方不规则的涡流尾流造成的。由此产生的叶片攻角随方位角的变化包含转子轴速度的每个谐波。然而，只有某些谐波会引起振动载荷并传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处完全相互抵消。高次谐波叶片螺距叠加在传统的零和每转一的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法。•会产生振动，
朝着垂直挑战的地形上的车轮移动性
摘要 - 大多数传统的轮式机器人只能在平坦的环境中移动，而只需将其平面工作区分为自由空间和障碍即可。将障碍物视为不可超越的障碍，可以显着限制机器人在现实世界中的移动性，极为坚固的越野环境，其中一部分地形（例如，不规则的巨石和倒下的树木）将被视为不可避免的障碍物。与传统的轮式机器人相比，我们在那些具有垂直具有挑战性的地形的环境中改善了车轮动员。我们收集了轮式机器人的数据集，这些机器人在以前的不可传输的，垂直挑战性的地形上爬行，以促进数据驱动的移动性；我们还提出了算法及其实验结果，以表明传统的轮子机器人以前具有在垂直挑战性的地形上移动的不真实潜力。我们公开使用平台，数据集和算法，以促进对车轮移动性的未来研究。1
利用高次谐波桨叶间距减少直升机振动
高次谐波桨距长期以来一直是一种有吸引力但尚未开发的方法，用于减少振动转子载荷和由此产生的机身振动。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在方位角周围旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向不断变化和转子下方不规则的涡流尾流造成的。由此产生的叶片攻角随方位角的变化包含转子轴速度的每个谐波。然而，只有某些谐波会引起振动载荷并传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处完全相互抵消。高次谐波叶片螺距叠加在传统的零和每转一的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法。•会产生振动，
采用多重方法优化波浪能转换器...
摘要 — 世界海洋蕴藏着巨大的能量，是一种很有前途的可再生能源。波浪能转换器 (WEC) 是一种正在开发的技术，可以高效、经济地从海洋中提取能量。WEC 的主要组件包括浮标、电机、储能系统和与陆上电网的连接。由于吸收海浪中的能量是一个复杂的流体动力学过程，因此必须使用动力输出 (PTO) 机制将浮标的机械运动转换为可用的电能。这种转换可以通过使用齿条齿轮系统将浮标的线速度转换为用于转动电机的转速来完成。为了从海浪中提取最多的能量，必须在电机上安装控制器，使浮标与海浪的频率产生共振。对于不规则的波浪气候，可以使用多共振控制器与波浪频谱产生共振并优化 WEC 的功率输出。索引词——波浪能转换器、能量捕获、多谐振控制、可再生能源
紧急和交通违规系统
摘要本文的目的是审查过去对高级监控系统的工作，重点是集成Raspberry Pi 4.0和Yolov8/Yolov9等技术。由于其效率和准确性，这些技术是用于实时监控的最广泛使用的解决方案之一。这是一个领先的对象检测模型，它为连续跟踪和自动观察提供了强大的系统。本文探讨了这些技术如何通过监视各种车辆行为，检测不规则的行为并促进对关键道路情况的迅速反应来增强道路安全和交通管理。该系统的目的是通过监视车辆行为，检测不规则性并促进对关键道路情况的快速响应来增强道路安全并优化交通管理。它跟踪车辆运动，确定潜在的事件，并在检测到差异或安全问题时自动提醒相关当局。警报系统对于提供交通控制机构的车辆的位置和信息至关重要，从而确保迅速而准确的响应。
telopea aspera（直布罗陀范围WARATAH）的保护建议
直布罗陀范围Waratah是一种高度高达3 m的大型直立灌木，一个或多个茎。它的淡绿色叶子是不规则的，显得弯曲了，比新南威尔士州瓦拉塔（Wares Waratah）更粗糙，每个叶子边缘的锯齿状3-11。叶子长8–28厘米，宽2–6.5厘米，崎and的毛皮下面是坚韧的，毛皮下的浮雕。上部和下叶表面都有突出的静脉。出现在春季的花序是大而深红色的。它们由一个大的圆顶花头组成，该圆顶头被片响起。有90到250个单独的花，构成花头/花序（Plantnet 2021）。这些之后是大种子豆荚（卵泡），最终将棕色变成棕色，并在内部露出开放的有翼种子。直布罗陀范围Waratah也因其粗糙的毛发和粗糙的叶子质地而与新南威尔士州瓦拉塔（Wares Waratah）区分开来（Crisp＆Weston 1995）。
阿尔茨海默病和帕金森病的治疗方法
奈伊（Ney：土耳其芦笛，Nay）乐器 Nây-ı Şerîf 的乐音是最接近人声的声音，因此是一种自然的声源。科学研究表明，大脑会产生不规则的“伽马信号”（γ），无论是阿尔茨海默病还是帕金森病。奈伊乐器的自然乐音将能够为阿尔茨海默病和帕金森病的治疗提供积极作用。除此之外，使用特殊的扩音设备可以将奈伊乐器的声音频率提高到非常高的值，并且可以消除血脑屏障中的不透水层。奈伊乐器的声音将是一个自然的原始声源，然后将这个原始声音的频率增加到很高的速率，从而产生巨大的声能，因此“ELMAS热力学理论”所述的具有热力学相互作用的能量传递过程可能会部分或全部消除阿尔茨海默病患者血脑屏障中的不透水层。
定量生物标志物源自新颖的对比...
简单的摘要：准确诊断早期脉络膜黑色素瘤是眼睛最常见的恶性肿瘤，这是极其重要但充满挑战的。不幸的是，由于获得足够的采样和视力丧失风险的挑战，眼内黑色素瘤在很大程度上仍然是一种临床诊断，这可能是主观的。大多数现有工具和诊断方法缺乏明确的判别特征，从而导致临床诊断的不确定性。在这项工作中，我们介绍并评估了一种基于无对比度超声的新方法，用于定量评估脉络膜肿瘤的微血管特征，旨在根据其中的复杂和不规则的微疗法形成来区分恶性病变。使用这种方法，我们可以可视化肿瘤内微血管网络，使用客观定量指标估算其形态特征，并进行统计分析，以证明病变基于其恶性肿瘤状态之间的差异。这项初步研究的结果表明，该方法作为眼部肿瘤的补充诊断工具有望进一步评估。
用于异常检测的图形扩散模型
图上的异常检测重点是识别图形结构化数据中不规则的贴合或异常淋巴结，这显着偏离了规范。由于其在垃圾邮件检测，反洗钱和网络安全性等各个领域的广泛适用性，因此该领域的重要性很高。在图表上应用异常检测时，应对标签不平衡和数据不足所带来的challenges是显着的。生成模型（尤其是扩散模型）的最新扩散铺平了一种有希望的方式。在本文中，我们引入了潜在空间中的图扩散模型，该模型旨在减轻图表上异常检测中普遍存在的标签失衡问题。所提出的模型能够多任命生成图形结构和节点特征，并具有有条件的生成能力，仅产生积极的示例，从而减轻标签不平衡问题。我们改进了扩散模型，以应用于同质图和异质图。通过广泛的实验，我们证明了我们提出的方法对传统技术提供了显着改进。