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使用共形预测进行预测的机器学习...
本论文是与 Knowit、¨ Ostrand & Hansen 和 Orkla 合作完成的。旨在探索机器学习和深度学习模型与保形预测在 Orkla 预测性维护情况下的应用。预测性维护在许多工业制造场景中都至关重要。它可以帮助减少机器停机时间、提高设备可靠性并节省不必要的成本。在本论文中，各种机器学习和深度学习模型（包括决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升和长短期记忆）都应用于现实世界的预测性维护数据集。Orkla 数据集最初计划在本论文项目中使用。然而，由于遇到一些挑战和时间限制，我们选择了一个具有类似数据结构的 NASA C-MAPSS 数据集来研究如何应用机器学习模型来预测制造业的剩余使用寿命 (RUL)。此外，最近开发的用于测量机器学习模型预测不确定性的框架共形预测也被集成到模型中，以实现更可靠的 RUL 预测。论文项目结果表明，具有共形预测的机器学习和深度学习模型都可以更接近真实 RUL 预测 RUL，而 LSTM 的表现优于机器学习模型。此外，共形预测区间提供了有关预测不确定性的丰富而可靠的信息，这有助于提前通知工厂人员采取必要的维护措施。总体而言，本论文证明了在预测性维护情况下利用具有共形预测的机器学习和深度学习模型的有效性。此外，基于 NASA 数据集的建模结果，讨论了如何将这些经验转移到 Orkla 数据中，以便将来进行 RUL 预测的一些见解。关键词 机器学习、深度学习、不确定性估计、共形预测、预测性维护、RUL、概率预测、决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升、LSTM。
钟形曲线方法和替代方案的比例分析...
本文比较了钟形曲线方法和替代性能评估方法。Bell曲线方法在组织中广泛用于估计员工绩效。但是，它是为了创造不利的工作环境和相对于多元化反馈和目标设定而灰心的工作环境，这被认为是对评估员工绩效的更有效和无偏见的方法。本研究使用回归分析研究了不同绩效评估方法与员工结果之间的关联。通过调查，访谈和档案绩效数据收集数据。结果揭示了钟形曲线方法对员工的敬业度和工作绩效产生负面影响，而多源反馈和目标设定方法在创建有利的工作环境时更为实际。定量分析表明，钟形曲线方法与这些结果负相关，而多源反馈和目标设定则呈正相关。调查结果建议组织应重新审查铃曲线方法的使用，并重新调用以员工为中心的方法。多源反馈和目标设定是可以创造公正的工作环境，支持员工发展并推动积极组织成果的潜在替代方案。通过实施替代性能评估方法，组织可以解决劳动力的潜力，并促进一种文化，从而赋予员工繁荣发展。
斑点不敏感的分形超导纳米线...
斑点是与多空间模式光学元件相关的普遍现象，如果检测器的光响应依赖于极化，则可能会降低检测效率并诱导模态噪声。到目前为止，它们限制了与多模光纤维（MMF）相连的超导纳米线单光子检测器（SNSPDS）的性能。为了解决此问题，在这里，表明将SNSPD构成了分形几何形状对斑点不敏感，并且会产生最小的模态噪声，否则这些噪声依赖于极化依赖性的局部设备的效率和螺旋snspds会引起。使用分形SNSPDS的这种有利特性，当我们将分形SNSPD与50-microter-core-core-core-core-core-core-core-core-core-core-sep-index mmf相提并论时，证明了78±2％的系统检测效率和42-ps的正时抖动。这项工作不仅展示了可以在许多应用中使用的MMF耦合SNSPD的高系统检测效率的方案，而且还提供了有关光电探测器的工程纳米结构如何在从多种空间模式中检测光的光模态噪声的洞察力。
更高的对称性、p 弦凝聚和分形
• 测量构造：从普通的测量理论或具有某些“不寻常”对称性的平凡间隙系统开始，对其进行测量以获得分形。Vijay、Haah、Fu；Williamson；Devakul、You、Burnell、Sondhi；Shirley、Slagle、Chen；Williamson、Bi、Cheng；……
XM250 近距离地形塑形障碍增量
• 针对近邻威胁的新能力 • 通过地面和子弹药传感器自主攻击敌方车辆 • 权限区（ZOA）直径为 100 米 • 可抵抗主动防护系统、烟雾、热、射频遮蔽和机械突破 • 可回收和可重复使用 • 网络能力 • 远程控制 • 控制交接 • 三个可手动选择的持续时间/自毁计时器（4 小时、48 小时或 15 天） • 第一种美国陆军变体将于 30 财年投入使用 • 为友军提供行动自由的开关-开启-开启能力
通过活性纳米粒子辅助化学蚀刻和伪形的热热
许多生物材料表现出多尺寸孔隙度，其小，主要是纳米级孔以及大的宏观毛细管，可同时实现优化的大量传输能力和具有较大内表面的轻量级结构。意识到人工材料中这种层次的孔隙度需要经常进行复杂且昂贵的上部处理，从而限制了可扩展性。在这里，我们提出了一种方法，该方法将基于金属辅助化学蚀刻（MACE）与光刻诱导的宏观诱导的孔隙率结合在一起，以合成单晶硅与双峰孔径分布，即通过六边形的静脉内部脉冲分离，以六边形的孔隙分布，以至于六边形分布，该分离是六边形的脉络孔分布的。 穿过。MACE过程主要由金属催化的还原氧化反应引导，其中银纳米颗粒（AGNP）用作催化剂。在此过程中，AGNP充当自螺旋体的颗粒，它们沿着轨迹不断去除硅。高分辨率的X射线成像和电子断层扫描显示出较大的开放孔隙度和内部表面，可用于在高性能的储能，收获和转换中，或用于芯片传感器和精神分线。最后，层次多孔的硅膜可以通过热氧化为层次多孔的无定形二氧化硅来转化结构，该材料可能特别感兴趣，对于光流体和（生物 - ）光子应用而导致其多孔具有多种形式的人工血管化。
皮肤上的0.1％脂肪 div>
产品特性摘要1。 div>druminopic的皮肤名称为0.1％老2。 div>定性和定量组成含有他克莫司水合物，对应于1.0 mg他克莫司。 div>有关辅助物质的完整列表，请参见第6.1节。 div>3。 div>药物形式脂肪。 div>白色至略带淡黄色的脂肪。 div>4。 div>临床数据4.1。 div>在成年人和青少年（16岁或更多年龄）治疗喇叭形的成年人和青少年（16岁或更多年龄）的成人和青少年（16岁或更多年龄）的治疗维持疗法治疗中度至重度特应性皮炎，由于预防炎症的爆炸和延伸而没有耀斑的时期，疾病加剧的患者（即 div>）每年出现4次或更多次）对克莫司润滑脂治疗的初步反应，每天两次，持续6周（病变完全缺失，几乎缺失或略微受皮肤影响）。 div>4.2。 div>用皮肤量0.1％脂肪进行给药治疗的剂量和方法应开始具有诊断和治疗特应性皮炎的经验的医生。 div>他克莫司有两种优势，他克莫司脂肪0.03％和他克莫司脂肪0.1％。 div>剂量治疗喇叭形疾病皮肤量0.1％脂肪可用于短期和偶尔持久的治疗。 div>不应长时间进行治疗而不会中断。 div>h a l m e d div>用皮肤上的0.1％脂肪进行治疗，应从特征和症状的第一个现象开始。 div>应用脂肪皮肤脂肪脂肪脂肪脂肪脂肪脂肪含量为0.1％0.1％，直到病变完全消失，几乎消失或略微影响皮肤。 div>之后，患者被认为适合维持治疗（见下文）。 div>在恢复疾病症状的第一个迹象中，应重新开始治疗。 div>