环境设计空间(EDS)是为亚音速飞机设计和评估而设计的建模和仿真环境。将其与其他类似框架区分开来的主要功能之一是其执行飞机性能和尺寸,排气排放和噪音预测的能力。由于多个行业标准工具的集成,这三个要素被无缝执行。自2008年的构想以来,EDS已被用来支持多个研究实体和项目,以评估当前和未来的飞机概念和技术。与该领域的专家小组结合,在多年来对其结果和假设进行了校准和修订。因此,它经历了持续的发展,增强了其能力,不仅可以对传统的管子和翼飞机进行建模,还可以对非常规的配置进行建模。在撰写本文的撰写中,其功能范围超出了标准的单线轴和双线轴发动机,包括齿轮风扇,超高旁路涡轮扇形,开放式转子和部分涡轮推进架构。本文概述了如何使用EDS来支持主要的研究。然后,提出了一种开发和校准发动机和飞机模型以匹配现有开源数据的方法。最后,显示了可用的高级发动机和飞机架构的摘要。结果表明,EDS可以创建与现有系统性能紧密相匹配的模型,以及它具有支持未来飞机设计和技术开发研究的功能。
消除对妇女和女童暴力行为是一项复杂的挑战,涉及许多方面和问题,影响幸存者及其家人、施暴者以及有责任采取行动的机构(无论是法律还是道德层面)。这项战略旨在制定一项全威尔士战略,定义和领导威尔士公共部门所有部门的行动。这是一项公共当局和第三部门制定优先事项的战略,旨在为共同目标创造一种集体努力的意识。这也是一项企业和整个社会改变规范、行为和文化的战略,这将是实现我们雄心壮志的根本。这项战略旨在消除对妇女和女童暴力行为,因此必须采取多机构和多学科的方法,包括将经验丰富的专家的声音作为核心。
在现代植物育种中,基因组选择已成为选择仅部分表型的大型繁殖种群中的优质基因型的黄金标准。许多育种计划通常依赖于单核苷酸多态性(SNP)标记来捕获全基因组的选择候选数据。为此,具有中等至高标记密度的SNP阵列代表了一种强大且具有成本效益的工具,可从大规模繁殖群体中生成可重现,易于处理的高通量基因型数据。但是,SNP阵列容易出现导致等位基因呼叫失败的技术错误。为了克服这个问题,基于失败的SNP调用纯粹是技术性的,通常会估算失败的呼叫。但是,这忽略了失败调用的生物学原因,例如:缺失 - 越来越多的证据表明基因存在 - 缺失和其他类型的基因组结构变体可以在表型表达中发挥作用。由于缺失通常不与其弯曲的SNP不平衡,因此缺少SNP调用的排列可能会掩盖有价值的标记 - 性状关联。在这项研究中,我们使用四个参数和两个机器学习模型分析了为低油菜籽和玉米分析的数据集,并证明基因组预测中的等位基因调用失败对重要的农艺性状具有很高的预测。我们根据种群结构和连锁不平衡提出了两个统计管道,这使可能由生物学原因引起的失败SNP调用过滤。对于所检查的人群和特征,基于这些过滤的失败等位基因调用的预测准确性与基于标准SNP的预测具有竞争力,这是基因组预测方法中缺失数据的潜在价值的基础。SNP与所有失败的等位基因调用或过滤等位基因调用的组合并不能以基于基因组关系估计的冗余性而获得的基于SNP的预测的预测均超过预测。
1瑞士苏黎世市8092 Collegium Helveticum 2苏黎世大学医学病毒学研究所,苏黎世8057苏黎世,瑞士苏黎世3号苏黎世3个传染病和医院流行病学系苏黎世大学医院,苏黎世大学医院,苏黎世大学,苏黎世大学,苏黎世大学,8091苏黎世,瑞士8091,瑞士4091和儿童。斯德哥尔摩,瑞典5 5综合生物学研究所,苏黎世,苏黎世8092,瑞士6瑞士6物理学系统,马萨诸塞州技术研究所,剑桥,马萨诸塞州剑桥市02139,美国7,美国7,美国临床神经科学系,洛桑大学医院(CHUV),洛萨尼大学和洛杉矶大学,瑞士大学,苏格兰大学,苏格兰大学,苏格兰大学,伊斯兰教兰州。奥斯陆,挪威9号牛津大学,牛津大学的精神病学系,牛津奥克斯3 7JX,英国10个青少年风湿病学中心,UCL,UCLH,UCLH和GOSH,伦敦WC1E 6JF,英国11月11日瑞典哥德堡13 Scilifelab,哥德堡大学,40530哥德堡,瑞典14 14 14个免疫学研究所,大学医学中心汉堡 - 埃平地,20251年,德国汉堡,德国15莱布尼兹病毒学研究院
摘要:在计算机视觉的领域,使用OpenCV的年龄和性别检测是一种关键应用,展示了复杂算法和真实世界应用的融合。该项目努力开发一个能够准确估算图像或视频流的年龄和性别的强大系统。利用OpenCV的力量,一个流行的开放式计算机视觉库,再加上机器学习技术,该系统旨在自动将个人分类为预定义的年龄组和性别类别。通过面部特征分析,深度学习模型和图像处理技术的结合,系统可以以惊人的精度辨别年龄和性别属性。通过将该技术集成到各种领域,例如监视,营销和用户体验自定义,该项目努力为各种社会和商业挑战提供实用的解决方案。年龄和性别的抽象性质使这项努力多基础,需要一种细微的方法,包括数据预处理,模型培训和绩效优化。最终,该项目有助于进步计算机视觉应用程序,从而促进了许多领域的创新和效率。关键字:CNN,深度学习,性别分类,年龄检测。I.在当今相互联系的世界中引言,在那里,数字互动和社交媒体渗透到日常生活中,了解人口统计学(例如性别和年龄)变得越来越重要。II。II。智能设备的扩散促进了大量数据的收集,其中大部分包含对人类行为和互动的宝贵见解。在利用这些数据,性别和年龄预测算法的无数应用程序中,它们在增强用户体验,个性化内容并告知决策的潜力中脱颖而出 - 在各个领域制定过程。由于其丰富的信息内容,面部照片已成为性别检测和年龄预测算法的主要来源。利用图像处理,特征提取和分类技术方面的进步,研究人员和开发人员设计了复杂的方法来分析面部特征并准确推断人口统计学属性。这些方法通常涉及阶段,例如增强图像,以提高质量和分割以隔离相关特征,从而为后续分析奠定了基础。通过训练大型数据集的神经网络,我们旨在开发能够准确地将性别预测为“男性”或“女性”的强大模型,并可能基于实验参数对年龄组进行分类。除了技术复杂性之外,人类面部图像对各个行业和社会领域都具有深远的影响。从安全和娱乐到招聘和身份验证,从面部图像中检测性别和年龄的能力可以简化流程,增强安全措施并为战略决策提供了信息。相关作品本文使用应用于面部图像的深度学习技术介绍了有关性别识别的研究。此外,面部表情,人类交流的重要方面,提供了对情感状态和反应的见解,使面部图像分析成为心理学家和研究人员的宝贵工具。通过阐明这些技术的方法,挑战和潜在应用,我们旨在为计算机视觉中的知识不断增长,并促进具有真实世界影响的实用解决方案的发展。作者探索了卷积神经网络(CNN)的使用进行特征提取和分类,从而实现了有希望的
有许多合作伙伴组织和当地居民与Hive合作,为我们社区中的儿童取得积极成果。我们相信,如果我们将系统的各个部分融合在一起,深入倾听社区的关注,并共同努力在社区和证据知情的解决方案上,我们可以可持续改善该社区中儿童的成果。蜂巢认为,要实现这一目标,需要采取整体方法来通过创新的计划和倡议来支持家庭,同时还解决家庭经历和倡导系统变革的复杂社会问题的社会决定因素。蜂巢在我们早年的工作中受到澳大利亚儿童和青少年研究联盟(雅行)为0-5岁儿童的关键干预途径所告知的证据,以及社区声音,以促进创新和社区专注的解决方案,以打破劣势周期。这些显示在下图中。
因此,该协会将与其整个网络一起,每年为参与打击和预防 VSS 的军事和民事人员提供培训模块。这些培训课程的目的主要是提高VSS事件的检测和管理能力,更好地了解受害者的定位并掌握适用的法律和司法框架。所有受此措施覆盖的人员必须在 2026 年底前接受初始培训模块。
本研究设计并评估了两个光纤增强的复合模型,以进行轻质弹道保护。Model One使用Kevlar(KF),Carbon(CF)和玻璃纤维(GF)的六层,并由不饱和聚酯树脂(UPS),天然橡胶(NR)和Corn Starch(CS)的混合粘合剂键入不锈钢网(CL)。型号型号具有相同的结构,但具有更高的UPS含量,可改善粘结和刚度。的机械性能,包括冲击力,硬度,拉伸强度,抗压强度和弯曲行为,对这两种模型进行了系统评估。使用从卡拉什尼科夫(AK-47)步枪发射的7.62×39毫米弹药的现场弹道测试,证明了这两种模型都成功地将弹丸限制在复合层中而没有完全渗透。X射线成像证实了复合材料的结构完整性,因为子弹还嵌入了层中。第二型模型表现出优质的结构冲击力(150 kJ/m²),抗压强度(222.07 MPa)和拉伸刚度(Young's Modulus:7.37 MPa),表现出优于第一模型,该模型表现出较高的耐能力和能量吸收能力(断裂菌株:33.3%)。结果强调了这两个模型的互补强度,这表明它们的混合设计潜力。这项研究强调了纤维增强复合材料在开发用于个人和车辆应用的具有成本效益,轻巧的弹道保护系统中的潜力。
本文是以用户为中心的能源系统(USESTCP)中性别和能源研究计划的子任务2的输出,该计划是IEA技术协作计划的一部分。该子任务旨在了解社会技术能源系统中系统的惯性,从而阻碍了性别意识策略和干预措施的形成,然后确定对抗惯性的方法。本文介绍了在子任务中进行的三个案例研究的综合,并提供了来自其他来源的一些支持证据。案件研究了欧洲三个国家的能源政策的不同方面。奥地利和瑞典的案例研究对其国家的综合能源和气候计划进行了性别分析(Badieijaryani等,2022; Michael and Hultman,2023)。奥地利和荷兰的案例研究探讨了两名演员在能源政策制定中的性别意识。奥地利案件侧重于能源顾问(Hausner等,2023)和荷兰案(Clancy等,2024)探讨了如何构建能源贫困问题,政策反应是由政策工作者提出的。本文以当前对能量贫困及其性别维度的理解的概述开始。从性别的角度来看,这是对三个国家的能源政策的分析。然后,我们就政策对能源贫困的反应如何更具性别响应性和社会包容性提出一些建议。我们结束了一些良好实践的例子。