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需求受相关性影响的设备备件库存优化 - 工业工程
摘要：备件多级库存模型通常建立在备件需求相互独立的假设基础上，但随着库存系统层次的提高和协同管理的应用，备件需求的相关性将显著影响库存优化决策。针对需求相关的备件库存问题，以服务响应时间为约束，以最小化库存成本和缺货成本为目标，建立了备件两级库存决策模型。利用Nataf概率变换，从得到的边际概率密度函数中构造满足指定相关性条件和概率分布的随机样本，结合蒙特卡洛模拟和遗传算法求解最优库存分配方案。仿真结果表明，备件库存最优决策随着需求相关系数的增大而发生变化。调整库存
2024（70）Nishina纪念奖得主
图2 ：（顶）8 He + P→P + 4 He + 4n反应的示意图。 （培养基）使用此反应的RIBF实验设备。左侧的8 HE梁被入射，并与氢靶标反应，并使用由电磁体和一组探测器组成的武士光谱仪分析了生成的4和质子P。 （底部）获得的4个中子系统的能量光谱。水平轴E 4n是4-中子系统的能量，减去4-中子的质量总和。观察到峰（红线）显示了MEV的四脉，宽度γ= 1.75±0.22（统计）±0.30（标准）MEV。
调频发射机/接收机测试方法
显示 R 1 = 75Ω R a = 50Ω 的情况。 R 2・R 3：耦合电路的电阻 E：SG 输出电压 dBμ V 测试设备的输入信号电平：E-6 [dBμ V]
地热 - 彼得·拜耳
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
耳脑电图技术及其应用综述
摘要 目的。本综述全面概述了耳脑电图 (EEG) 技术，该技术涉及记录放置在耳朵内或耳朵周围的电极的 EEG 信号，以及它在神经工程领域的应用。方法。我们使用多个数据库进行了彻底的文献检索，以确定与耳脑电图技术及其各种应用相关的研究。我们选择了 123 篇出版物并综合了信息以突出该领域的主要发现和趋势。主要结果。我们的综述强调了耳脑电图技术作为可穿戴脑电图技术未来的潜力。我们讨论了耳脑电图与传统头皮脑电图相比的优势和局限性以及克服这些局限性的方法。通过我们的综述，我们发现耳脑电图是一种很有前途的方法，其产生的结果与传统的基于头皮的方法相当。我们回顾了耳脑电图传感设备的发展，包括设计、传感器类型和材料。我们还回顾了耳脑电图在不同应用领域（如脑机接口和临床监测）的研究现状。意义。这篇评论文章是第一篇专注于回顾耳部脑电图研究文章的论文。因此，它为从事神经工程领域的研究人员、临床医生和工程师提供了宝贵的资源。我们的评论揭示了耳部脑电图令人兴奋的未来前景，以及它推动神经工程研究和成为可穿戴脑电图技术未来的潜力。