XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System外边界
ASEN 5335 航空航天环境：教学大纲
近地空间环境从地球表面一直延伸到弓形激波，弓形激波是磁层的外边界。在这个环境中，有不同的重叠区域：由中性分子和原子组成的大气层；电离层，大气中的气体被电离；等离子层，气体完全电离并被困在地球磁场中；以及辐射带，其中包含高能电子和质子。这些区域受到地球磁场的影响，而这种磁场占主导地位的区域称为磁层。磁层内有不同种类的粒子、不同的电流以及各种复杂的等离子体和电磁波。此外，环境中还包含我们太阳系中的尘埃和流星体，以及我们直接负责的航天器和轨道碎片。
来自结构各向同性1 mm3 MRI扫描的海马子场体积：注意事项
图1冠状组织学切片（Kluver Barrera染色）和Ex Vivo 0.2×0.2×0.2×0.2 mm 3 MRI在海马头（A，B），身体（C，D）和尾部（E，G）的同一主题中。组织学部分中的黑线划分了子场之间的细胞结构边界，该专家以全0.5×0.5μm2分辨率分析数字组织学部分的专家追踪。绿色箭头指向辐射分子（SRLM）层，在MRI中显得不高。请注意，Cornu氨和下调的宽度取决于SLRM的位置，SLRM的位置是分割子场（黄线）的关键地标。此外，在离体MRI上，可以看到牙槽（外部低位带，红色箭头），这有助于划定海马的外边界，尤其是其数字（白色星号）。ca，Cornu Ammonis，sub，subiculum（包括前和副副总统），DG，Dentate Gyrus
机器学习用于糖尿病患者驾驶时低血糖的无创感知
图 1 概览。A，研究 1 和研究 2 采用可变的门冬胰岛素和葡萄糖给药进行低血糖诱导程序，并在正常血糖和低血糖状态下进行相应的驾驶。研究 1 中低血糖状态下的血糖 (BG) 预期范围为 2.0-2.5 mmol L 1，研究 2 中为 3.0-3.5 mmol L 1。驾驶状态包括在三种不同环境（高速公路、乡村和城市）中进行三次 5 分钟驾驶，同时收集车内驾驶 (CAN) 和眼动追踪 (ET) 数据。B，两项研究中的驾驶模拟器、ET 和血糖管理设置。C，研究 1 和研究 2 的主要特征。D，研究 1 和研究 2 中低血糖状态下的静脉血糖以箱线图显示。总体而言，两项研究中的低血糖状态下的血糖都很稳定。箱线图的箱线表示中位数，箱线的内边界对应于四分位距（IQR = 第 25 到第 75 个百分位数），外边界（即晶须）对应于距离箱线边缘不超过 1.5 个 IQR 的最极端数据点。晶须范围之外的值用点表示。CGM，连续血糖监测
ASEN 5335，航空航天环境：教学大纲
航空航天环境是 RSESS 重点领域的核心课程，旨在向您介绍近地空间环境及其对航天器、通信系统、宇航员等的影响。从事空间技术或应用的航空航天工程师需要对环境有广泛的了解，以便适当地设计他们的航天器。但更一般地说，任何对太空充满热情的人都会对了解太空环境的不同区域、它们如何相互耦合和影响以及它们如何影响我们的日常生活感兴趣。我们将“近地”空间环境定义为受太阳影响的环绕地球的空间区域，也是我们大多数卫星运行的地方。因此，本课程重点介绍环绕地球的空间环境——不要指望了解太阳系、星系、行星际空间等。但是，我们将研究其他行星周围的环境，以便与地球进行比较，例如“近木星”空间环境。近地空间环境从地球表面一直延伸到弓形激波，弓形激波是磁层的外边界。在这个环境中，有不同的重叠区域：由中性分子和原子组成的大气层；电离层，大气中的气体被电离；等离子层，气体完全电离并被困在地球磁场中；以及辐射带，其中包含高能电子和质子。这些区域受到地球磁场的影响，而该磁场占主导地位的区域称为磁层。磁层内有不同种类的粒子、不同的电流以及各种复杂的等离子体和电磁波。此外，环境中还包含我们太阳系中的尘埃和流星体，以及我们直接负责的航天器和轨道碎片。在本课程中，我们将了解每个区域、它们存在的原因以及它们对航天器、宇航员和社会各个方面产生的积极和消极影响。它们对航天器和宇航员有电和辐射影响；对 GPS 和其他航天器的通信信号有影响；磁场扰动对地面有影响；尘埃和流星体对航天器有影响；等等。本课程分为多个模块，涵盖太空环境的每个区域，每个模块大约持续两周。在每个模块中，将阅读指定
应用于风电场布局优化问题的八种优化方法的比较
摘要。选择风电场布局优化方法很困难。由于难以准确重现目标函数，因此不同论文中优化方法之间的比较可能不确定。如果作者没有使用每种算法的经验，那么一篇论文中只有几位作者的比较可能不确定。在这项工作中，我们为风电场布局优化案例研究提供了算法比较，这些比较由开发这些算法或有其他使用经验的研究人员应用或指导的八种优化方法。我们向每位研究人员提供了目标函数，以避免由于目标函数的差异而导致相对性能的歧义。虽然这些比较并不完美，但我们试图通过让有使用每种算法经验的研究人员应用每种算法并提供一个共同的目标函数进行分析，更公平地对待每种算法。该案例研究来自国际能源协会 (IEA) Wind Task 37，基于拥有 81 台涡轮机的 Borssele III 和 IV 风电场。本案例研究中特别令人感兴趣的是存在不连续的边界区域和凹边界特征。所研究的优化方法代表了广泛的方法，包括无梯度、基于梯度和混合方法；离散和连续问题公式；单次运行和多次启动方法；以及数学和启发式算法。我们为每种优化方法提供描述和参考（如适用），以及优缺点列表，以帮助读者确定适合其用例的方法。所有优化方法的表现都相似，优化后的尾流损失值在 15.48％ 到 15.70％ 之间，而未优化的布局为 17.28％。发现的每种布局都不同，但所有布局都表现出相似的特征。所有布局的相似之处包括沿外边界紧密排列风力涡轮机、在内部区域松散排列涡轮机以及为每个离散边界区域分配相似数量的涡轮机。使用一种新的顺序分配方法，即基于离散探索的优化 (DEBO)，找到了按年能量产量 (AEP) 计算的最佳布局。根据本研究的结果，使用优化算法似乎可以显著提高风电场的性能，但有许多优化方法只要正确应用，就可以在风电场布局优化问题上表现良好。