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自适应联邦学习和工业数字孪生...
摘要 — 工业物联网 (IoT) 支持随着动态和实时工业环境而变化的分布式智能服务，以实现工业 4.0 的优势。在本文中，我们考虑了一种数字孪生赋能工业物联网的新架构，其中数字孪生捕获工业设备的特征以协助联邦学习。注意到数字孪生可能会带来与设备状态实际值的估计偏差，在联邦学习中提出了一种基于信任的聚合来减轻这种偏差的影响。我们基于 Lyapunov 动态赤字队列和深度强化学习自适应地调整联邦学习的聚合频率，以提高资源约束下的学习性能。为了进一步适应工业物联网的异构性，提出了一种基于聚类的异步联邦学习框架。数值结果表明，所提出的框架在学习准确性、收敛性和节能方面优于基准。
RTIME ELECTRONIC DEVELOPMENTS 7L 目录问题
提供了有关通用谐振曲线一般形状的大量信息。如前所述，相对增益 gO 是外根增益与谐振增益之比。根据表中给出的 gD 值，可以相当准确地描绘出通用谐振曲线。此信息提供了曲线经过的三个点（三个根）的纵坐标；曲线经过这些点的斜率为零，即曲线经过这些点是平的。改变因子 h 会改变分量曲线的形状。当 h 增加时，结果曲线中的纹波和两级放大器的选择性都会降低。当 h 减小时，情况正好相反。一般来说，当 h 接近 1 时，高选择性和均匀通带响应之间会达到一个最佳平衡。当 h 接近 1 时，也会产生 Q 的实际值。在第 3、4 和 7 列中，可以找到通用谐振曲线常数的数据，该常数定义为分数频率偏差和电路的乘积。
乌拉圭区域未1更新 - 2023年4月 / 5月< / div>
本演示文稿包含某些可能构成前瞻性陈述的陈述。本演示文稿中的所有陈述，除了历史事实的陈述外，还针对公司所期望的未来活动，事件或事件或事件或事件或事件的前瞻性陈述。尽管该公司认为这些陈述中反映的期望是基于合理的假设，但此类陈述仅是预测，并且受到固有的风险，不确定性以及基本假设的变化，这些假设可能会导致实际值，结果，绩效或成就与任何前瞻性陈述中表达，表达或预测的陈述差异。可能导致实际结果与前瞻性陈述的因素包括市场价格，资本和融资的持续可用性以及一般的经济，市场或商业状况。投资者被告知，任何此类陈述都不能保证未来的绩效，并且实际结果或发展可能与前瞻性陈述中的预测的陈述可能有所不同。
捷豹镍硫化物项目：为电动未来做好准备
●此演示文稿可能包括前瞻性语句。前瞻性陈述仅是预测，并且受风险，不确定性和假设的约束，这些风险和假设超出了Centaurus金属的控制。这些风险，不确定性和假设包括各个国家和地区的商品价格，货币波动，经济和金融市场状况，环境风险以及立法，财政或监管发展，政治风险，项目延迟或进步，批准和成本估算。实际值，结果或事件可能与本介绍中表示或暗示的值大不相同。鉴于这些不确定性，警告读者不要依赖前瞻性陈述。本演示文稿中的任何前瞻性陈述仅在此演示文稿发行之日发言。遵守适用法律和ASX上市规则的任何持续义务，Centaurus Metals不承担任何义务，以更新或修改本演示文稿中的任何信息或任何前瞻性陈述，或任何此类前瞻性陈述所基于的事件，条件或情况的任何变化。
玻璃纤维增强复合材料在欠载条件下的疲劳寿命行为
摘要：玻璃纤维增强复合材料 (FGRC) 具有优异的机械性能、低成本和耐腐蚀性，可用于替代汽车部件制造中的大部分金属。FGRC 在受到恒幅载荷 (CAL) 时会发生疲劳失效。然而，对 FGRC 行为的研究仍然缺乏预测工程和分析工具，这主要是因为对这些材料的行为（包括其在受到变幅载荷 (VAL) 时完整性）的了解不足。因此，本研究旨在调查不同层压板取向的 FGRC 的欠载对疲劳寿命行为的影响。增强材料使用具有 [0/90]° 和 [±45]° 取向的单向玻璃纤维，并选择短切原丝毡来研究周期性欠载的影响。同时使用聚酯树脂作为基质材料。FGRC 复合材料采用手工铺层技术制造，根据 ASTM D3039 进行拉伸试验，根据 ASTM D3479 进行疲劳试验。结果表明，与 CAL 的结果相比，欠载效应会使 FGRC 的疲劳寿命行为从实际值下降 1.4% 到 18%。
使用进化阈值和LSTMS检测航天器遥测中的异常
限制的检测引擎可能会发现点异常，各种专家系统涵盖了其他事件[2]。由于生成新的地面真相集非常昂贵，因此无监督的算法已成为主流。在TeleManom [1]中，使用长期短期记忆（LSTM）网提取预期的遥测值。然后，使用的差异和实际值之间的差异无监督阈值来检测事件。作为单独的LSTMS处理不同的遥测通道，TeleManom提供了可追溯性和可解释性，这对于空间应用至关重要。用于检测遥测异常的数据驱动算法通常被大量参数化，并且不正确的超级参数会恶化其性能。我们以[1]为基础，并提出了一种遗传算法（GA），以进化其未受监督阈值部分的超参数（Sect。2）。实验表明GA提高了TeleManom的能力（3）。我们表明，应重新审视检测器的质量，因为捕获检测异常的时间方面的指标（相对于地面真理）传达了非常重要的信息。
2022 年出版报告 - 萨克森-安哈尔特州研究门户网站
安卡-库斯（Anca-Couce），安德烈斯（Andrés）；伯格，卢克；庞格拉茨，Gernot；沙勒尔，罗伯特；霍切瑙尔，克里斯托夫；马可·格乌斯布鲁克；库伊珀斯，约翰；维莱拉，卡洛斯·莫朗；克拉亚、佐利安娜；帕诺普洛斯（Panopoulos），基里亚科斯（Kyriakos）；芬西亚，伊拜；迪格斯-阿隆索，阿尔巴；阿尔穆伊纳-维拉德，埃尔南；蒂莫西·蒂奥西亚斯 (Timothy Tsiotsias) Kienzle，Norbert； Martini，Stefan 对流化床中生物质与蒸汽气化产生的生产者气体进行表征的测量方法评估 在：生物质和生物能源 - 阿姆斯特丹 [ua]：Elsevier Science，Bd。 163 (2022)，附录。 13 S. [实际值：5,774]
一致且有效的归因评估策略...
近年来，随着各种局部特征归因方法的提出，后续工作提出了几种评估策略。为了评估不同归因技术的归因质量，图像域中最受欢迎的评估策略是使用像素扰动。然而，最近的进展发现，不同的评估策略会产生相互冲突的归因方法排名，并且计算成本可能过高。在这项工作中，我们对基于像素扰动的评估策略进行了信息论分析。我们的研究结果表明，结果受到通过移除像素的形状而不是实际值泄露的信息的强烈影响。利用我们的理论见解，我们提出了一种称为 Remove and Debias (ROAD) 的新型评估框架，它提供了两个贡献：首先，它减轻了混杂因素的影响，这需要评估策略之间的更高一致性。其次，ROAD 不需要计算成本高昂的再训练步骤，与最先进的技术相比，可节省高达 99% 的计算成本。我们在 https://github.com/tleemann/road_evaluation 发布了我们的源代码。
micron SSD：您的数据的安全基础
1。在所有情况下都没有硬件，软件或系统可以提供绝对安全性。Micron对使用任何微米产品（包括包含任何上述安全功能的产品）引起的丢失，被盗或损坏的数据不承担任何责任。2。SED行为在存储网络行业协会（SNIA）网站的这一页面上注明。3。仅估计，实际值可能会有所不同。ssldragon.com上的本文提供了一个现实世界中的示例，说明了打破256位加密的困难。4。在Kaspersky.com网站的此页面上注明了固件攻击的一个示例（这只是一个示例）。5。基于微米测试的比较与SED和非SED SSD的标准基准（相同的型号和广告能力）。6。基于SSD产品简介的声明，可从Micron.com网站上的SSD页面上获得； See是一个专用的安全处理硬件，具有物理隔离，以用于安全相关的功能隔离，内置在特定的SSD控制器中。
免疫生物信息学
许多不同的措施通常用于评估预测算法的表现。这些度量是根据实现的预测因子（例如，结合官方）还是分类的性能来评估的。在几乎所有情况下，正确预测的示例的百分比都不是分类任务中预测性能的最佳指标，因为阳性数量通常比独立测试集中的负元数小得多。算法低估了很多，因此似乎具有很高的成功率，但不是很有用。我们从一组具有n个预先介绍值的数据和n个实际（或目标）值的数据中定义了一组性能度量。使用选择的预测方法找到了值p i，而A i是已知的相应目标值。通过引入阈值t a，可以将n个点分为实际的阳性a P（具有实际值A I大于t a的点）和实际的负面n n。同样，通过引入预测值t p的阈值，这些点可以分为预测的阳性p p，并预测负p n。这些定义总结在表4.2中，以下将用于定义一系列不同的性能度量。