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硬件变异性对用Docker和Guix包装的应用的影响：神经成像中的案例研究
在过去几年中，跨计算环境的神经成像分析的可重复性引起了人们的关注。已经部署了软件容器化解决方案，例如Docker和奇异性，以掩盖软件诱导的可变性的影响，但硬件体系结构的变化仍然不明显地导致了不清楚的结果。我们研究了硬件变异性对FSL Flirt Application产生的线性注册结果的影响，FSL Flirt Application是神经成像数据分析中广泛使用的软件组件。使用Grid'5000基础架构，我们使用两个软件包装系统（Docker and GUIX）研究了九种不同的CPU模型的效果，我们将所得的硬件变异性与随机圆形测量的数值变异性进行了比较。结果表明，硬件，软件和数值可变性导致类似幅度的扰动 - 尽管不相关 - 表明这三种可变性
255 - 风能与太阳能互补指数... - JNS
本研究旨在确定阿尔巴尼亚发罗拉可再生能源的互补指数。该市的电力供应主要以水力发电为主。近年来，随着负荷需求的增加，利用可再生能源的需求也日益增加，而阿尔巴尼亚优越的地理位置也推动了这一需求。分析不同时间和空间尺度上的风能和太阳能数据对于优化这些能源的发电至关重要。这两种能源之间的互补性可以减少混合系统中对储能的需求。确定最佳互补性可确保持续的能源供应，同时防止生产过剩。通过检查每月平均风速和太阳辐射数据，我们可以预测使用适合该地区的光伏系统和涡轮机的每月发电量。根据太阳能和风能生产的预测图，我们确定了时间、能量和幅度的互补指数。结果表明，它们的生产在一段时间内具有中等程度的同步性，尽管它们并不总是完全互补。
摩根士丹利科技、媒体和电信会议 2023 年 3 月 7 日星期二
另一件事是，看看我们当时所经历的，我们进行了一些相当大幅度的成本削减，并且我们取消了许多企业悬而未决的成本等等。但这也是我们向前迈进的一个小角度，当时我们通过股票回购向客户返还了大量现金……相当密集的股票回购。从那时起，我们实际上一直在关注市场，从外部视角看待市场，并说，什么是正确的邻接点，什么是我们投资和发展这家公司的合理场所，我们知道我们在公共安全方面拥有值得信赖的顾问地位，而企业安全类型的客户才是可以增长的地方。我们首先关注的是视频。我们在 2018 年收购了 Avigilon，但我认为很多人都不知道，我们花了两年的时间才达到这一点，因为从根本上说，我们希望寻找一家提供端到端平台的公司，而这正是 Avigilon 为我们提供的。不仅包括人工智能摄像机的边缘设备，还包括视频管理软件和存储。
LVDT 信号调节技术 I 简介 ...
LVDT（线性可变差动变压器）是一种机电设备，其产生的电输出与单独的可移动磁芯的位移成比例。它由三个线圈组成，其中一个是变压器的初级线圈。另外两个线圈通常关于初级线圈对称，在正常运行时以相反方向串联连接以形成变压器次级线圈。当可移动变压器磁芯相对于两个次级绕组居中时，它们将具有相同幅度的感应输出电压，但极性或相位将相反。因此，次级线圈的净输出电压将为零。这个位置通常称为电气零位。当磁芯从零位移位时，一个次级线圈的输出会增加，而另一个线圈的输出会减少，从而产生与磁芯位移相关的非零差动输出电压。当磁芯从零位的一侧移动到另一侧时，该输出电压的相位会改变 180°。
开发有限元模型的校准技术，用于计算添加剂制造中残留应力的作用的变形补偿
摘要。在增材制造中，有必要考虑并弥补由于残余压力的作用而造成的零件翘曲。用于计算CAE系统中变形幅度的有效快速方法之一是机械有限元分析，它不需要许多迭代。要确保CAE系统中计算的准确性，必须在特殊样本上校准它们。本文提出了一种对直接金属沉积过程（DMD）过程进行校准的方法，其结果是计算DMD期间零件变形所需的内部变形值。借助Shupustancy添加剂CAE系统，设计了DMD工艺的数字模型，并模拟了残留应力的效果。基于与全尺度样本的比较结果，已经调整了计算出的参数，可将其应用于优化工件部分的几何形状，并考虑到DMD过程的特征。
利用惠更斯源调节微波传输线系统中功率的流动方向
摘要 — 开发了一种基于惠更斯源的创新方法来调节微波传输线系统中功率流动的方向，并通过测量进行了验证。惠更斯源中电流和磁流之间的相位差可用于精细控制波传播幅度的比率，从而使功率沿传输线以相反的方向流动。通过矩形波导作为传输线系统的场分布以及惠更斯源驱动的传输线电路模型中的电压和电流，阐明了工作原理。分别用电流源和磁流源激励的传输线电路模型以及它们的平衡组合提供了一种精确的方法来定量展示惠更斯源功率流的可调谐性。在微波矩形波导中实施了概念验证实验以验证理论分析。测量结果与模拟值高度一致，表明所报告的方法可实现宽带操作和大动态方向功率比，这有利于设计多功能电磁设备和系统。
使用生成反事实XAI框架揭示AI-ECG
图1。显着图和GCX解释结果的示例。图1.A显示了应用于AI-ECG的显着性图，在视觉上突出了T波，因为TAVE对AI-ECG的预测特别重要。在ECG痕迹下方的热图，范围从黑色到黄色，表明每个片段的重要性不同，T波标记为至关重要。图1.B引入了生成反事实XAI（GCX）方法，说明了反事实场景中每个主要的ECG特征如何影响AI的预测。与原始的ECG（黑线）相比，蓝线代表负反事实（CF）ECG，突出了T波幅度的增加和峰值T波幅度，QRS复合物的扩大和延长的PR间隔，并且P波平坦的影响AI-ECG的影响力预测结果。