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废水处理管道曝气鼓风机最佳...
《压缩空气最佳实践》由 Smith Onandia Communications LLC. 每月出版，地址：217 Deer Meadow Drive, Pittsburgh, PA 15241。电话：251-510-2598，传真：412-831-3091，电子邮件：patricia@airbestpractices.com。出版商不对因不可控因素导致的未交付承担责任。不退款。标准邮资支付地址为 233 Jefferson Street, Greenfield, Ohio 45123。加拿大和国际配送：IMEX International Mail Express, 1842 Brummel Drive, Elk Grove Village, IL 60007。邮局局长：将地址变更发送至 Compressed Air Best Practices, 217 Deer Meadow Drive, Pittsburgh, PA 15241。订阅：接受美国制造工厂和工程/咨询公司的压缩空气专业人员、工厂经理、工厂工程师、服务和维护经理、运营经理、审计师和能源工程师的合格读者订阅。要申请合格读者订阅，请填写此处的读者回复卡并邮寄或传真，或访问 www.airbestpractices.com。对于非合格订阅者，加拿大的订阅费为 65 美元，其他国家的订阅费为 95 美元。如有售，过刊的额外副本价格为 4 美元，另加运费。有关订阅信息，请联系 Patricia Smith，电话：251-510-2598 或电子邮件：patricia@airbestpractices.com。重印：重印可按定制方式提供，请联系 Patricia Smith，电话：251-510-2598 或电子邮件：patricia@airbestpractices.com，获取价格报价。保留所有权利。未经 Smith Onandia Communications LLC 同意，不得全部或部分复制本出版物的内容。Smith Onandia Communications LLC 不承担并特此声明对任何人因本文所含材料的错误或遗漏而造成的任何损失或损害不承担任何责任，无论此类错误是由疏忽、意外还是任何其他原因造成的。在美国印刷。
了解预测处理管道中的机器学习模型
算法/应用绩效指标改进（％）随机梯度下降融合速度35小型批量处理训练效率48粒子群群优化参数搜索效率42遗传算法参数空间探索38自适应学习时间降低时间降低时间降低时间降低时间降低45适应性绩效绩效绩效绩效27型模型分析4型模型分析4应用风险评估47元学习方法验证效率51不确定性量化可靠性评估43
基于机器学习的无触发数据采集管道基于机器学习的统计异常检测
摘要。这项工作描述了一条在线处理管道，旨在在没有粒子探测器的外部触发器的连续数据流中识别异常。处理管道始于局部重构算法，在FPGA上采用神经网络作为其第一阶段。使用GPGPU加速了随后的数据制备和异常检测阶段。作为对异常检测的实际证明，我们使用宇宙μ子检测器开发了数据质量监测应用程序。其主要目标是检测与检测器的预期操作条件的偏差。这是可以在大型粒子物理实验中使用的系统的概念验证，从而可以在偏置减少的数据集上进行异常检测。
标题是AI增强网络威胁智能处理管道类型的文章url https://clok.uclan.ac.uk/50905/doi https://doi.org/10.339
摘要：网络威胁继续在复杂性中发展，因此传统的网络威胁智能（CTI）方法难以保持步伐。从数据摄入到弹性验证，可以自动化和增强各种任务的潜在解决方案。本文探讨了将人工智能（AI）引入CTI的潜力。我们提供了AI增强的CTI程序管道的蓝图，并详细介绍其组件和功能。该管道强调了AI和人类专业知识之间的合作，这对于产生及时和高规定的网络威胁智能是必不可少的。我们还探讨了缓解建议的自动生成，并利用AI提供实时，上下文和预测性见解的能力。但是，将AI集成到CTI中并非没有挑战。因此，我们讨论了AI驱动决策中透明度的道德困境，潜在的偏见和必要。我们满足了对数据隐私，同意机制和潜在滥用技术的需求。此外，我们高度阐明了在CTI分析和AI模型中解决偏见的重要性，保证其透明度和解释性。最后，我们的工作指出了未来的研究方向，例如探索高级AI模型以增强网络防御措施，以及人为合作的优化。最终，AI与CTI的融合似乎在
电力和淡化水潜力评估...
盐水库 (500,000[m 3 ]) 地下密封和 ET 周围排水 109 [M$] 1 [每 ET] 盐水处理系统 盐水处理管道（价格为水管道的一半。950[k$/km] D [km]
真实的生物信号处理和分类管道...
摘要：在过去的几年中，脑部计算机界面（BCIS）在人类计算机相互作用和交互式系统领域的新兴研究领域发展。这主要是由于引入了低成本脑电图（EEG）系统，这些系统使BCI技术可用于非医学研究，也归因于信号处理和机器学习方法的进步。因此，BCI可以在用户与计算机系统（例如神经适应性接口）互动的方式中提供广泛的新可能性。但是，BCI系统仍必须解决重大挑战，以使其成熟成为有效的人类交互的既定通信媒介。主要挑战之一是将实时处理管道与便携式脑电图系统轻松整合以进行“外出实验室”。迄今为止，尽管当前开源工具的选项数量有很多，但大多数工具箱主要集中在扩展处理和分类方法上，但缺乏提供易于使用的易于使用的易用架构的能力。在这里，我们提出了Neuxus，这是Python中的模块化工具箱，用于实时生物信号处理和管道设计。Neuxus是独立的开源和平台，可为BCI设计和部署提供高级处理管道的实现。
边缘点AI快速启动参考
Edgepoint AI是NVIDIA™Jetson Xavier™和Orin™NX的载体板，设计为高度可配置和开放的平台。EdgePoint AI支持多种用例和摄入选项，用于开发和部署AI/ML模型以及边缘的流处理管道。这包括能够通过RF，Vita-49，光学和工业视觉（Cameralink）应用的PCIE Gen 3x8插槽轻松与EDT的I/O接口配对。
健康和脊髓损伤患者的大脑活动和事件相关电位分析
近年来，研究表明，经皮脊髓刺激 (tSCS) 可用于治疗脊髓损伤 (SCI) 患者的痉挛并促进其行走，其方式与硬膜外脊髓刺激 (eSCS) 类似。但对于脑损伤患者，尚未取得同样的效果。人们认为，tSCS 会影响脊髓神经网络，抑制信号会部分取代大脑的功能。人们对这一过程了解甚少。此外，脊髓与大脑的相互作用或 tSCS 对脊柱和大脑的影响并非研究重点。人们在一定程度上了解 SCI 导致的脊髓和大脑的塑性过程，但尚不清楚 tSCS 对同一器官的影响。影响下运动神经元活动的神经结构是治疗下肢痉挛的目标。这项工作将通过与大脑的连接或缺失来研究这些影响和结构。本硕士论文。项目旨在开发处理管道和测量协议，并设置和评估大脑和肌肉的同步测量，以分析和评估肌肉和运动引起的大脑电位。大脑的事件相关电位（ERP）分析和时频分析（TFA）用于估计皮质和肌肉之间时域和频域的信息。工作结果表明，通过结合脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号，可以研究大脑运动皮层、感觉皮层和肌肉之间的相互作用。研究结果表明，使用信号处理管道可以在EEG中检测到tSCS和髌腱反射的影响。此外，还检测了电位的潜伏期，并解释了健康和脊髓损伤之间的比较分析。因此，确定神经肌肉连接可以为康复的理论基础提供信息。
用于检测电阻颜色代码的计算机视觉算法
摘要。识别人类操作员的电阻颜色代码是一项相对简单的任务，给定足够的经验，以便对颜色和位置进行记忆。都存在困难，更不用说当电阻器具有五个或六个频段时增加复杂性，在这种情况下，其中一些具有不同的含义和值。本文提出了一条计算机视觉图像处理管道，该管道试图预处理图像，检测，分割和旋转电阻器，检测和分割颜色带，并最终确定电阻器，耐受性和温度系数的名义值。结果表明，如果光条件适当，则检测准确。