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World File Search System噪声
广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
disgan：信息信息的歧视器将GAN引导到MRI超分辨率，并清洁噪声
MRI超级分辨率（SR）和Denoising任务是深度学习领域的挑战，传统上被视为具有分隔的配对培训数据的不同任务。在本文中，我们提出了一种创新的方法，该方法使用单个深度学习模型同时解决这两个任务，从而消除了在培训期间对明确配对嘈杂和干净的图像的需求。我们提出的模型主要是针对SR训练的，但在超级分辨图像中也表现出显着的噪声清洁功能。而不是将与频率相关操作引入常规过程的常规方法，我们的新方法涉及使用以频率信息歧视器为指导的GAN模型。为了实现这一目标，我们利用3D离散小波变换（DWT）操作的功率作为GAN框架内的频率结合，用于磁共振成像（MRI）数据的SR任务。特别是我们的分配包括：1）基于残差 - 残基连接块的3D发电机； 2）将3D DWT与1×1卷积的3D DWT集成到3D UNET内的DWT+CORV单元中； 3）训练有素的模型用于高质量的图像SR，并伴随着Intrinsic denoising过程。我们将模型“ deno诱导的超分辨率gan（disgan）”配音，原因是其对SR图像产生和同时降解的双重影响。与传统的培训SR和Deno Task作为单独模型的传统方法背道而驰，我们提出的disgan仅受到SR任务的培训，但在DeNoising方面也取得了出色的表现。我们的代码可用 -该模型经过了来自人类连接组项目（HCP）的数十个受试者的3D MRI数据的培训，并对先前看不见的MRI数据进行了进一步评估，这些MRI数据来自患有脑肿瘤和癫痫的受试者，以评估其denosis和SR性能。
陆上风能利用的噪声影响
图 28：排放侧 2D 发生频率（调制频率与风力涡轮机转速）......................................................................................... 59 图 29：调制深度与输出辐射（SA 2 顶部，SA 4 底部）........................................ 64 图 30 按风向和输出分类的频率分布 Δ L AM，SA 1 至 SA 4 ............................................................................................. 65 图 31 按风向和风速分类的频率分布 Δ L AM，SA 5 ............................................................................................................. 66 图 32：SA 1 中排放范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 67 图 33：SA 2 中辐射范围内的调制深度与剪切参数......................................................................................................... 68 图 34：有风力涡轮机的高速公路沿线 10 Hz 噪声曲线比较......................................................................................................... 69 图 35：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 2）............................................................................................. 70 图 36：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 4）............................................................................................. 71 图 37：AM 方法与最大周期性噪声级方法的比较（SA 5）......................................................................................... 71 图 38：接地板上的次声麦克风 ............................................................................. 73 图 39：带有单独线条的声压谱 ............................................................................. 74 图 40：带有单独线条的声压谱，放大 ............................................................. 75 图 41：随时间变化的声压级曲线 ............................................................................. 78 图 42：SA 5 中 G 加权级的频率分布 ............................................................. 79 图 43：SA 5 中 3 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 图 44：SA 5 中 4 至 7 Hz 以内的频带级的频率分布 ............................................................. 80 81 图 46： SA 5 中 25 至 80 Hz 频带的声级频率分布 .............................................. 81 图 47： SA 5 中 A 加权声级的频率分布 .............................................................. 83 图 48： SA 5 中 125 Hz 频带的声级频率分布 ............................................................. 84 图 49： SA 5 中可听声音范围内的三分之一倍频程频谱 ............................................................. 85 图 50：可听声音与次声的声级 ............................................................................. 86 图 51：接地板测量和三脚架测量 ............................................................................................................................................. 87 图 52：不同风速下差异频谱（三脚架-接地板）的 80% 百分位数 ............................................................................................. 88 图 53：低负载、中负载和大负载测得的三分之一倍频程频谱，SA 5 ............................................................................................. 92 图 54：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 1 ............................................................................. 93 图 55：为额定输出时背景和风力涡轮机计算的三分之一倍频程频谱，SA 2 ............................................................................. 94
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
非线性光纤系统中的噪声
光频梳（OFC）是一种基于激光的技术，具有转化的计量学，可以以未经先验的精度实现时间和频率测量。超出了其最初的目的，OFC已在基本科学和新兴技术的各个领域采用，例如Au sosos驾驶和无线通信。然而，目前以高度重复速率产生低噪声OFC来源的挑战，具有较高的光学带宽阻碍了其全部潜力。为了应对这些挑战，非线性光纤中的超智能（SC）生成是一种有吸引力的方法，因为它可以在相对较低的泵功率下提供大带宽，但以噪声扩增为代价。本论文探讨了产生基于低噪声SC的OFC来源的新方法，以满足这些新型范围的不断增长的需求。第一个提出的解决方案是一种混合纤维，结合了两种SC生成制度的最佳品质。使用此纤维，可以将超低噪声纤维SC覆盖，覆盖930–2130 nm范围，相位相干性接近统一，频谱分辨出相对强度噪声（RIN）低至0。05％，平均0。01％在750 nm的带宽上，接近接近泵激光噪声的理论极限。这项工作的第二个重要结果是开发了一种新的数值方法，能够模拟在非线性纤维中传播的整个超快脉冲列车并研究其噪声性能的演变。最后，引入了空心核纤维，是达到新的SC制度（包括深紫外线和TW峰值功率）的一种有希望的方法。We use this model to corroborate and explain measurements of unprecedented low noise observed on a dual-comb SC source, including shot-noise-limited SC generation and up to 20 dB of RIN suppression.
NYC噪声代码和电池储能系统（BESS）
●由于关键的噪声代码考虑因素存在很大的不确定性，因此从EOR获得认证非常具有挑战性。首先，DEP尚未发布有关如何将噪声代码应用于BES的任何指导，如下面的第二节中所述。噪声顾问和EORS几乎没有确定合规性的基础。第二，建模的噪声水平并不总是反映运行数据；事先证明项目将符合噪声代码，需要开发复杂的声学建模，该建模考虑系统将如何与特定于网站的条件相互作用。构建系统后，这种建模将永远不会像测量噪声条件一样准确，引入了一种不确定性的水平，这使得很难先发出证明合规性。
CH-47D 和 AH-64 的运行噪声数据 - DTIC
它们正在取代 CH-47C 和 AH-1G。除了在最高速度下，速度变化对声音的影响并不是很大。就声音随负载变化而言，CH-47D 在满载平飞时发出的声音实际上比轻载时小，尽管在起飞和着陆时声音确实会随着负载而增加。与其他飞机一样，CH-47D 在着陆时发出的声音比在平飞或起飞时更大，但 AH-64 的声级几乎与操作无关。
通过噪声生长和自组织的神经网络
活神经网络通过生长和自组织过程出现，从单个细胞开始，最终形成大脑，一个有组织、有功能的计算设备。然而，人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备？在本文中，我们提出了一种受生物启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发，在动物睁开眼睛前几天，该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状，对第一层中的故障单元具有鲁棒性，因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲，我们的工作表明，受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
附录 4.10.1 直升机噪声详细计算
2013 年 6 月 14 日 FCR(2013-14)17 讨论项目 财务委员会项目 166 – 政府飞行服务队 分目 603 机器、车辆及设备 新项目 “为政府飞行服务队采购七架直升机及相关任务设备” 请委员批准 2,187,500,000 元的新承担额，为政府飞行服务队采购七架直升机及相关任务设备。问题 我们需要更换和提升政府飞行服务队现有的三架大型直升机（超级美洲豹直升机）和四架小型直升机（海豚直升机）以及相关任务设备，以满足政府飞行服务队最新的运作需要。建议2。在保安局局长的支持下，政府飞行服务队总监建议新增21.875亿元的承担额，用于采购七架直升机及相关任务设备。理由 需要更换 3。现有的三架超级美洲豹直升机和四架海豚直升机分别自2001年和2002年起投入使用。截至目前，这两款直升机的飞行时数已分别超过18 000和17 400小时。根据目前的使用模式和频率，这些直升机的使用寿命通常约为13至15年。2011 年年底，香港政府飞行服务队彻底检查了其直升机的性能和安全状况……
从信号到噪声的非热声子缓解......
● 增加表面粗糙度 ● 使用非晶态材料作为声子路径上的悬浮结构。 ● 在表面涂覆低转变温度超导膜（图）或普通金属作为声子海绵（PRB 96, 220501(R) (2017)）。