XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System声音传播
大气条件对声音传播的影响...
地球大气中声音的传播是一个复杂的物质，因为它始终不断变化的风和温度条件受到影响[1]。任何意图合成特定声音场室外的系统的设计，无论是为了准确复制声音还是控制，都必须至少必须意识到这种影响。最终目标是设计一个从户外音乐会取消声音的声场控制系统[2，3]，我们在这项工作中实验研究了大气条件变化对扬声器传递功能的影响，该功能在较远的距离下测得。传递函数的可变性是估计静态和自适应声音轨道控制系统的鲁棒性和性能的关键因素。像地球大气这样的复杂介质中声音的传播是一个经过深入研究的范围（参见例如[1]进行严格的理论处理）。但是，有
大气条件对声音传播的影响
摘要：大气中声音的传播受许多因素的影响，例如空气温度，相对湿度，空气速度和方向以及温度反转。声音强度在大气吸收和大气湍流的距离方面消失。很多次，在不同的大气条件下，很难确定等效声压水平（a）的值。识别由大气条件引起的变化而言，首选使用程序进行数学建模。在各种大气条件下的等效声压水平（a）的测量值的差异并不重要。在比较声音传播的有利和不利的大气条件时，等效声压水平的值（a）的值可能高达10 dB。显然在这些测量的条件下，例如相对湿度<95％，空气速度<3 m.s -1。本文旨在使用使用软件CADNA A对不同大气条件的影响进行建模，该软件用于外部噪声图的数学建模。
附录 a 声音传播理论与方法
过去几十年，我们见证了大量致力于更好地了解户外声音传播的研究论文和出版物。这些方法从高度理论化的方法到实用的、基于测量的方法不等。然而，最近的三份出版物将这些研究的大部分内容整合成更易于引用的形式。这些是 E.M. Salomons (2001)、K. Attenborough、K. Ming Li 和 K. Horoshenkov (2006) 的文本以及欧盟资助的 Harmonoise/Imagine 项目的各种成果报告。所有上述文件的详细信息都列在本文件正文的参考书目部分。强烈建议感兴趣的读者参考这些出版物，以更深入地讨论本附录中仅以摘要形式讨论的主题。
泰坦声学：模拟室内的声音传播...
简介。泰坦大气层与其表面之间的联系是独一无二的：它处于各种表面 - 大气过程的起源 - 液态甲烷流，波浪，降雨[1]，沙丘运动，盐酸[2]，尘埃[3]和雨暴风雨[4] - 在表面改变和大气动力学中都起着重要作用。有趣的是，泰坦的大气足以传播这些现象产生的声波。因此，可以通过记录其声学特征来定量和远程研究它们。的确，在板上毅力上具有超级骑士麦克风[5]的火星上已经证明了声学研究的巨大潜力[5]，其中几个结果记录了近地面现象，例如湍流[6，7]，风[8]，尘埃[9]。但在泰坦上，由于声音传播条件的增强，这种潜力甚至更大：冷（〜90 K）和厚（〜1.5 bar）的表面大气（95％n 2，〜5％CH 4 [10]）可以在长距离上维持声波，并吸收相对较低（见表。1）与火星或地球相比[11]。这种有利的环境激发了声学特性仪器赛车仪（API-V）在船上的船上载体下降模块，该模块成功地估计了下降期间和通过测量声速降落后的相对甲烷分数[12]。在2030年代中期，蜻蜓任务将探索赤道撞击火山口附近的泰坦，并带有可重新定位的旋翼飞机登陆器[13]。关键的地球物理和气象测量将由Dragmet套件（包括三个麦克风）组成的Dragmet Package提供[14]。为准备泰坦的声学探索，本研究旨在建模泰坦大气条件中的声音传播，以便能够估计水平
附录 E - 声音基础知识
声音可以定义为在流体的压力和密度（例如空气）或固体弹性应变中的振荡（振动干扰）引起的听觉感觉，其频率约为20至20,000 Hz。在空气中，随着动量通过分子位移从位移分子转移到相邻的分子时，声音传播发生。一个物体的振动刺激周围的空气，并在其向外和向内移动时引起一系列压缩和稀疏周期。每秒的次数从压缩时期，到稀疏期，然后回到另一个压缩的开始时，称为波浪频率，并以每秒或hertz（Hz）的循环表示。波浪穿过一个完整周期的距离称为波长。频率越高，波长越短，反之亦然。
合成声纳图像模拟具有各种海床条件的自动目标识别
在域内领域内的沟通环境有限，因此需要使用自主权和自动化目标识别（ATR），以便允许无人车辆在没有操作员的情况下做出可行的决定[1] - [3]。水下环境特性使声传感器成为开发自主系统的最重要的传感器工具，如车辆协调[4]和水下大满贯[5]所示。但是，相同的荒凉环境使得用于机器学习算法的大型数据集的收集变得难以正确训练基于机器学习的算法。因此，在基于侧扫声纳图像运行的训练自主系统中使用了具有声学精确的数据[6] - [9]。生成模拟数据的一种方法是使用基于物理学的声学建模，以模拟声音传播和原始声纳数据收集[10]，[11]。这具有捕获声纳数据的低级细微差别以生成声纳图像的好处，但这些模型通常很复杂且计算昂贵。另一种方法是近似将
声纳浮标显示集成
声纳浮标是一种消耗性声纳系统，通常从飞机或船舶部署，用于反潜战作业或水下声学研究。检测、分类、定位和跟踪是声纳操作员的四项基本任务。其中，通过单个被动或主动声纳系统对潜在接触的初步检测是第一个，通常也是最困难的。这是由于水下声音传播模式复杂、环境噪声源的存在以及现代常规潜艇辐射噪声的减少。因此，在单个或多个地理上分离的平台上集成来自多个传感器系统的数据被广泛认为是解决此问题的有效策略。如 [1] 中所述，声纳数据集成可以在各个级别执行，包括原始数据级别、检测级别、信息级别和显示级别。每种类型的集成在一定程度上都有利于声纳操作员执行四项基本任务中的一项或多项。例如，集成来自空间上不同位置的多个传感器的数据可大大提高目标定位和目标运动分析的准确性。与线性阵列（例如
声呐浮标显示集成
声纳浮标是一种消耗性声纳系统，通常部署在飞机或船上，用于反潜战或水下声学研究。探测、分类、定位和跟踪是声纳操作员的四项基本任务。其中，通过单个被动或主动声纳系统对潜在接触的初步探测是第一个也是最困难的任务。这是由于水下声音传播模式复杂、环境噪声源的存在以及现代常规潜艇辐射噪声的减少。因此，在一个或多个地理上分离的平台上集成来自多个传感器系统的数据被广泛认为是解决这一问题的一种有前途的策略。如 [1] 中所述，声纳数据集成可以在各个级别执行，包括原始数据级别、检测级别、信息级别和显示级别。每种类型的集成都在一定程度上有利于声纳操作员执行四项基本任务中的一项或多项。例如，集成来自空间上分离位置的多个传感器的数据可大大提高目标定位和目标运动分析的准确性。与线性阵列相关的接触方位模糊性（无法确定接触点位于阵列的左侧还是右侧），例如
人工智能时代的教育、民主与社会凝聚力
人工智能可以帮助用通俗易懂的语言描述历史事件，让年轻人能够质疑和辩论历史人物和思想的化身，并使人们能够更轻松地向不同的受众传达自己的理解。优质的教师和优质的教学比以往任何时候都更重要，它们可以帮助学生建立和探究（包括在教学上有益时利用人工智能工具）现代现实所需的基本历史知识。然而，就像人类智能一样，我们已经了解到并看到，人工智能绝不能免受扭曲、错误信息和对历史事件的错误评估的影响。事实上，它不仅容易犯这样的错误，而且还能以更大的规模和权威的声音传播这些错误信息。技能。全面的公民教育必须包括知识和技能。值得注意的是，今天的学生比之前的任何一代人都更容易获得信息。亚历山大·汉密尔顿和弗雷德里克·道格拉斯过去需要花费数小时甚至数天才能通过主要来源找到和学习的东西，今天的学生可以在几分钟内获得。获取信息是不够的，学生必须具备提炼信息、评估其可信度并在行使公民权利和责任时利用这些信息与那些他们可能不同意的人士进行合作的技能。
English-language-2023-May-extended-matura.pdf - Arkusze.pl
大本钟 A. 来伦敦的游客经常将这座著名钟楼和大钟本身称为大本钟。但这并不准确。大本钟只是塔内钟的名字。这座塔被称为伊丽莎白塔。没有多少人知道它是倾斜的。只有那些花时间仔细研究其外观的少数路人才能看到这一点，因为塔倾斜程度很小 - 约 0.04 度。 B. 大本钟于 1859 年 7 月首次敲响，但两个月后钟上出现裂缝。这很可能是工人进行例行维护造成的。结果，钟沉寂了四年。 当钟声响起时，它不仅向伦敦人和游客告知时间，而且还说明了一个有趣的现象。由于声音传播速度比无线电波慢，收听现场广播的人会比漫步经过钟楼的人早六分之一秒听到钟声。 C. 时钟的维护手册显示，时钟指针在 1859 年建造时是蓝色的，但伦敦的雾霾逐渐将它们染黑。20 世纪 80 年代，时钟重新刷了一层油漆。这一次选择黑色是为了避免褪色。时钟指针由 28 个节能灯泡照明，每个灯泡的使用寿命为 60,000 小时。然而，从 1939 年到 1945 年，当局决定破例——根据战时灯火管制规定，时钟指针一直没有点亮。