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05.5在液氮水平下垂直超导电线中的瞬态降低
用电流的超导电线中热平衡的稳定性取决于热释放的曲线和热量中的曲线相对位置[1]。如果热释放曲线的斜率超过了去除热曲线的斜率，则随着超导电线的电流增加，热不稳定性会发展出来，这最终导致去除量的机理变化[2-4]。例如，在纸张[3]中，在高温超导（HTSC）电线的电流增加后，当将热去除机理从对流变为核沸腾时，会观察到瞬态过程，从而导致稳定的过载模式[5,6]。但是，超导电线中的热不稳定性可以以其他方式启动，即在去除热量的环境条件下，在永久的电流价值变化下。在htsc-wire的情况下，这可以通过液体制冷剂（氮）的水平降低提供，使得垂直线的顶部在液体表面上方的氮气中。结果，从液体上方（外部）上方的电线零件（外部）中除去热量，它将损失稳定性并达到正常状态。在这种情况下，对于过渡后的热平衡恢复，首先必须减少htsc线中的电流，其次，由于纵向沿纵向的导热率，由于导热性而通过电线端创建有效的热量去除。为此，应为当前铅提供液体冷却。[7]中详细描述了不同类型的水平仪，它们的优势和缺点。基于初始水平换能器（传感器）的外部和浸入部分的参数差异，该操作原理被广泛用于设备中，以测量低温液体的水平（水平仪）。由于其目的而引起的电平计具有参数之间平滑的单调关系
车辆跟驰算法的建模与分析对燃油经济性的改善
通讯作者：Ozgenur Kavas-Torris（电子邮件：kavastorris.1@osu.edu）摘要地面车辆的连通性使车辆能够彼此共享关键车辆数据，例如车辆加速度。另一方面，使用摄像头、雷达和激光雷达等传感器，可以检测到领头车辆和主车辆之间的车内距离以及相对速度。协作自适应巡航控制 (CACC) 以地面车辆连通性和传感器信息为基础，形成具有自动跟车功能的车队。CACC 还可用于提高车队中车辆的燃油经济性和移动性能。本文介绍了 3 种用于提高 CAV 燃油经济性的跟车算法。设计了一种自适应巡航控制 (ACC) 算法作为比较的基准模型。设计了一种协作自适应巡航控制 (CACC)，它使用通过 V2V 接收到的领头车辆加速度进行跟车。开发了一种生态合作式自适应巡航控制 (Eco-CACC) 模型，将前车的不稳定加速度视为需要减弱的干扰。设计了一种高级 (HL) 控制器，用于在前车驾驶员不稳定时进行决策。运行模型在环 (MIL) 和硬件在环 (HIL) 仿真，以测试这些跟车算法的燃油经济性性能。结果表明，当前车不稳定时，HL 控制器能够通过使用 CACC 和 Eco-CACC 获得平滑的速度曲线，并且比 ACC 控制器消耗更少的燃料。关键词：跟车；自适应巡航控制 (ACC)；合作式自适应巡航控制 (CACC)；生态合作式自适应巡航控制 (Eco-CACC)；燃油经济性。
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
clr-face：使用基于得分的扩散模型
最近的生成方法显示出有希望的盲人恢复性能。他们通常将退化的图像投射到潜在空间，然后通过单阶段潜在优化或直接从启动编码来解码高质量的面孔。对投入的信仰产生细粒度的面部细节仍然具有挑战性。大多数现有的方法产生过度平滑的输出或改变身份。这可能归因于潜在空间中质量和分辨率之间的典型权衡。如果潜在的压缩高度压缩，则解码的输出对降解更为强大，但忠诚度较差。另一方面，更灵活的潜在空间可以更好地捕获错综复杂的偏僻，但是对于高度退化的面孔来说，极其难以优化。我们在VQGAN体系结构中引入了基于扩散的优势，该基于未腐烂的潜在嵌入的分布而引起了研究。我们迭代地恢复了降解的柜台上的清洁嵌入条件。此外，为了确保反向扩散轨迹不会偏离潜在的身份，我们训练一个单独的身份恢复网络，并使用其输出来限制反向差异。具体来说，使用可学习的潜在面膜，我们将面部识别网络的梯度添加到一个潜在特征的子集中，这些特征与像素空间中与身份相关的细节相关联，使其他功能未触及。在潜在空间中的感知和忠诚之间的分离使我们能够达到两全其美。我们对多个真实和合成数据集进行了广泛的评估，以验证我们的方法。
对Versius机器人的53个妇科手术的全面审查
背景：机器人辅助手术已在临床实践中广泛接受，成为各种医学适应症的确定标准。在妇科手术领域内，在机器人和腹腔镜技术的利用情况下，人们显着提高。由CMR手术开发的Versius机器人系统自2018年引入以来就已经在全球范围内证明了它的功效，这标志着机器人辅助手术的景观大步迈进。这篇评论文章致力于对机器人技术进行公正评估，阐明了我们从使用Versius机器人系统进行的53家妇科手术中收集的见解。方法：对53例病例进行了细致的检查，其中平均手术时间，估计失血，术后住院住院，术中和术后并发症以及转化率进行回顾性检查。结果：在三级护理医院进行的研究涉及使用Cersius系统对53例妇科病例进行分析。结果表明，由于诸如医院住院的降低以及对组织的操纵更加平滑的优势，该系统的可行性，效率和患者友好的性质具有显着优势。结论：我们承认机器人手术的持续进化轨迹，很明显，它的优点已经得到了全世界众多医生和患者的认可证实。在微创妇科手术领域中，机器人辅助手术是一种引人注目的替代方法。Versius机器人系统是医疗保健范式中的革命力量，不仅以其在医疗专业人员中的优惠能力，而且还取决于其患者友好的属性。关键词：妇科，子宫切除术，腹腔镜，机器人，versius
Leica ADS L1 SDK 用户手册 - swisstopo
锚点 地理坐标系中 LSR 的原点，参考椭球为 WGS84 [弧度] CCD 线 电荷耦合器件 (CCD，感光硬件设备) 的线 DEM 数字高程模型表示 3D 表面或地形模型。未定义是否包含建筑物或树木。 DSM 数字表面模型表示高程的 3D 模型（网格），表面有建筑物和树木等物体。 DSNU 暗信号非均匀性。即使没有光线照射到每个像素上，每个像素也会“提供”一个灰度值。对于校正，使用未曝光的图像，即所谓的暗图像。 DTM 数字地形模型表示没有建筑物和树木等物体的 3D 表面模型。 ECEF 空间直角坐标系，以地球为中心、地球固定的坐标系 EOP 外部方向参数，主要是 x、y、z 和 omega、phi、kappa。描述 3D 坐标系中的传感器位置和方向。 L0 原始数据通过辐射校准进行校正，完全没有进行几何校准。无法通过 SDK 访问。L1 几何校正的 L0 图像，校正到给定平面。L1 带 DEM 校正 平滑的 EOP 并使用 DEM 进行校正。L2 正射影像 纬度 φ 从赤道测量，以北为正 经度 λ 从 0 子午线（格林威治）测量，以东为正 LSR 局部空间直角坐标系，另请参阅 ECEF 线数 飞行方向上的线数 样本数 飞行路线或图像中图像坐标的像素数
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。
动态电价和家用光伏系统激励措施对电动汽车充电行为的影响：研究对家庭的潜在网格影响和经济影响
摘要：电动汽车（EV）的迅速增加将导致电网的负载需求增加，但也会产生不同的潜在利益。这些好处包括电动汽车作为移动能源存储系统，以参与调整电网的负载并帮助管理可再生能源。本文评估了动态电价和家庭光伏（PV）系统激励措施对用户电动汽车的充电行为以及对网格负载和家庭经济的潜在影响的影响。这是通过建立和评估三种不同优化的充电配置并将其与不受控制的充电策略进行比较来完成的。在这项研究中，充电激励措施适用于大都市地区具有电动汽车和PV系统的100个家庭的代表性样本。结果表明，基于动态电费的优化充电策略可以将充电成本降低18.5％，而基于PV的优化策略可以将成本降低33.7％。此外，与不受控制的充电相比，PV综合优化策略显着将PV能量的利用率平均增加了几乎46％。此外，这项研究的仿真还表明了使用家用PV Systems激励措施使充电填充物平滑的能力，从而显着减少了最大网格负载。但是，电价优化策略增加了汇总的充电峰，只能通过剃须峰来稍微降低。因此，所有家庭的价格信号相同。进一步的分析表明，直接充电同时发生，家用电力分配给了特定的低压网格，而PV和Price激励收费的配置则将充电峰从家庭负载峰转移。
BiplexTM 微机
Electro-Voice Biplex M 旨在为当今的影院提供完美的覆盖范围、宽带宽和扩展的动态范围。它使用非对称定向覆盖来均匀覆盖体育场或传统剧院的每个座位。这种设计将能量集中在观众身上，而不是墙壁和天花板上，从而大大减少了浪费的能量，因为墙壁和天花板可能会反射能量，降低清晰度。传感器中集成的环形模式去耦 (RMD tm ) 可改善系统的瞬态细节，从而进一步改善所有 SPL 下的系统音质。Biplex M 的 2 路设计允许优化每个频率范围的传感器，以实现低失真、高功率处理和平滑的频率响应。直径 2 英寸的钛质振膜压缩驱动器可提供自然的声音和对话清晰度，并具有苛刻的配乐所需的可靠性。精心设计的分频器和波导进一步增强了覆盖范围和响应。Biplex M 的非对称覆盖将能量引导到从前到后的均匀覆盖，只需将瞄准轴放在前三分之二的排即可为每个座位提供出色的声音。 Biplex M 可为所有电影音响格式提供高性能，适用于中小型房间，房间体积可达 45,000 立方英尺（1,274 立方米），舞台到最后一排的距离可达 40 英尺（12 米）。EV 影院扬声器产品线包括低音炮和环绕扬声器，可提供与屏幕系统相匹配的出色性能。
操纵 dropout 揭示了一个最佳
根据有效编码假设，当表示具有高维性并且不相关时，神经群体可以最佳地编码信息。然而，这样的编码可能会在泛化和鲁棒性方面有所代价。过去对啮齿动物早期视觉皮层（V1）的实证研究表明，这种权衡确实限制了感觉表征。然而，这些见解是否适用于人类视觉系统的整个层次结构，尤其是高级枕颞皮层（OTC）中的物体表征，仍不清楚。为了获得新的实证清晰度，我们在此开发了一组具有参数变化的 dropout 比例（p）的物体识别模型，这会诱导系统地改变内部响应的维数（同时控制所有其他归纳偏差）。我们发现，增加 dropout 会产生越来越平滑的低维表征空间。在 dropout 约为 70% 时观察到对损伤的最佳鲁棒性，之后准确率和鲁棒性都会下降。与自然场景数据集中枕颞皮质的大规模 7T fMRI 数据进行表征比较表明，这种最佳的 dropout 程度也与最大的突发神经预测性相关。最后，使用新技术对人类 fMRI 反应的特征谱进行去噪估计，我们比较了模型和大脑特征空间之间的特征谱衰减率。我们观察到模型和大脑表征之间的匹配与表征空间中效率和鲁棒性之间的共同平衡有关。这些结果表明，不同的 dropout 可能揭示分层视觉系统中高维编码效率和低维编码鲁棒性之间的最佳平衡点。