指标 定义 响应性 描述执行任务或响应需求或订单的行动或反应的快速性 可靠性 客户界面的可靠性定义为“按要求执行任务的能力” 敏捷性 指抵抗外部影响或干扰的能力。 成本 指供应链上的成本。它们与不同阶段和流程有关,包括材料、人工和运输成本。 资产管理效率 指资产的出色使用以及与制造或外包战略相关的所选战略
传感器数据融合是将分布在不同地点的多个同类或不同类型的传感器所提供的局部数据资源综合起来,利用计算机技术对其进行分析,以消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,使其相互补充,减少其不确定性,获得对测量对象的一致解释和描述,从而提高系统决策、规划和响应的快速性和正确性,使系统获得更充分的信息。信息融合出现在不同的信息层次上,包括数据级融合、特征级融合、决策级融合。多传感器数据融合技术形成于20世纪80年代,已成为研究热点。与单传感器信息相比,多传感器数据融合具有容错性、互补性、实时性、经济性等优点,因此逐渐得到推广和应用。
摘要 — 自然灾害和人为袭击的频率不断增加,导致全球停电次数增加。因此,必须建设弹性基础设施以减少电力系统损坏,因为这直接影响人们的社会和经济生活。本文在回顾现有研究的基础上,提出了一种称为承受、响应、适应和预防 (WRAP) 的新框架来评估和提高配电网的弹性。这种弹性增强可以通过规划或运营阶段的微电网和多微电网开发来实现。WRAP 框架的每个元素都负责根据其自身属性和弹性评估指标来提高电力系统的弹性。此外,WRAP 框架是根据条件语句的流程图定义的。WRAP 框架可以成为衡量电力系统在稳健性、快速性、适应性和可预测性方面的弹性的有用解决方案。最后,给出了一个将未供应能源作为弹性评估指标的案例研究。
量子计算在优化、机器学习和物理学领域有着广阔的应用前景,从而催生了各种表示量子信息的模型。由于这些表示通常在不同的背景下进行研究(多体物理学、机器学习、形式验证、模拟),因此人们对其简洁性和更新操作运行时间之间的基本权衡知之甚少。因此,我们分析研究了三种广泛使用的量子态表示:矩阵乘积状态 (MPS)、决策图 (DD) 和受限玻尔兹曼机 (RBM)。我们映射了这些数据结构的相对简洁性,并提供了相关查询和操作的复杂性。此外,为了在简洁性和操作效率之间取得平衡,我们扩展了快速性的概念,以支持本文研究的非规范数据结构,特别是表明 MPS 至少与某些 DD 一样快。通过提供量子态表示的知识汇编图,本文有助于理解该领域固有的时间和空间效率权衡。
病原体被定义为一种传染性微生物或病原体,其中病毒和细菌是临床上最常见的(Casadevall and Pirofski,2002)。这些病原体具有高度可进化性、致病性和迅速传播性,对人类健康构成严重威胁。微生物控制计划越来越多地被全社会采用,以降低消费者感染的风险。细菌培养法因其在常见实验室实验中的稳健性而被广泛认为是病原体检测的“金标准”。然而,它具有耗时、费力和检测效率低等缺点,这严重阻碍了其在临床上的广泛使用。另一种方法是免疫检测,它基于特异性抗体对抗原的识别和结合(Kohl and Ascoli,2017)。虽然它在检测病原微生物方面具有速度快、简单、特异性强等优势,但需要较长的抗体制备时间,检测灵敏度也较低。核酸检测技术与上述方法不同,能够同时满足病原体检测的准确性、快速性和灵敏度的要求,在保障人类安全方面更显优越性。
我们研究了在√sNN≈3.0-30GeV中心区Au+Au碰撞中Λ定向流对Λ势的敏感性。由手性有效场理论(χEFT)获得的Λ势用于微观传输模型,该模型是相对论量子分子动力学的矢量版本。我们发现,由χEFT获得的密度相关Λ势(假设势的动量依赖性较弱)重现了STAR合作在束流能量扫描程序中测得的Λ定向流的快速性和束流能量依赖性。虽然Λ定向流对势的密度依赖性不敏感,但它易受动量依赖性的影响。我们还表明,基于冲击波模型的流体动力学图预测质子、Λ 和 Ξ 定向流的相似性,但 Ω 重子的定向流与其他重子略有不同。我们还表明,夸克聚结预测超子的定向流具有不同的快度依赖性。这些研究表明,对超子定向流快度依赖性的广泛测量可能为高能重离子碰撞中产生的热致密物质的性质提供重要信息。
摘要:浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域关注的重点课题。本研究介绍了几种使用集成了光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES) 等先进创新传感器的海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法。此外,本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。详细介绍了每种技术的实施和所得数据,然后对其准确性、精确度、快速性和运行效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前,使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对每一种调查方法进行评估时,都会进行全面的评估,解释每种方法的优点和局限性,从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是使用海上无人系统 23 进行机器人实验和原型设计(REPMUS23)多国演习的一部分,而该演习又是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
印度尼西亚尼格利·塞马朗大学摘要。目的:本研究旨在比较PNN和K-NN算法,以确定用于糖尿病分类的准确性和速度。方法:本研究中使用了两种算法,即概率神经网络(PNN)和K-Nearest邻居(K-NN)。使用的数据是PIMA印第安人糖尿病数据库。数据集包含768个带有8个属性和1个目标类别的数据,即无糖尿病为0,糖尿病为1个。数据集已分为80%的培训数据和20%的测试数据。结果:实现K折交叉验证后获得精度(k = 4)。准确性结果表明,与PNN相比,K-NN算法具有更好的快速性。K-NN算法的所有功能的精度为74.6%,四个功能的精度为78.1%。新颖性:本文的新颖性是通过关注分类算法中的数据预处理,特征选择和K折的交叉验证来优化和提高准确性。关键字:数据挖掘,功能选择,K-折叠验证,k-nearest邻居,2023年2月6日收到的概率神经网络 / 2023年2月9日 / 2023年9月14日接受修订。
摘要:浅水测深是土木工程、港口监测和军事行动等各个领域的重要研究课题。本研究介绍了几种使用海上无人系统 (MUS) 评估浅水测深的方法,该系统集成了先进和创新的传感器,例如光探测和测距 (LiDAR) 和多波束回声测深仪 (MBES)。此外,本研究全面描述了同一地理区域内的卫星测深 (SDB) 技术。每种技术都从其实施和结果数据方面进行了全面概述,然后对其准确性、精确度、快速性和操作效率进行了分析比较。在 MUS 调查之前,使用传统方法进行的水深参考调查以及所有方法之间的交叉比较来评估方法的准确性和精确度。在对调查方法的每次评估中,都会进行全面的评估,解释每种方法的优点和局限性,从而使读者能够全面了解这些方法的有效性和适用性。该实验是作为“使用海上无人系统 23 的机器人实验和原型设计”(REPMUS23)多国演习的一部分进行的,该演习是快速环境评估 (REA) 实验的一部分。
附件1中仪器/设施的稳定细节。的理由和关键评级驱动程序对续签Jal Urja Private Limited(RJUPL)的银行设施的评级行动,该公司正在运营99兆瓦的运输水电厂,并且一直在电力交换,当前一年中的关税实现和改进的浮力因素上销售电力。rjupl在24财年实现了每单位6.3卢比的关税,而H1财年为每单位5.6卢比,以应对Care Ratings Limited的Limited(Care Ratings')关税假设为每单位6.0卢比的费用为24财年,每单位3.5卢比的价格为3.5 fy25。鉴于良好的关税实现,护理评级已将其基本案例关税假设从26财年开始修改为每单位4.0卢比。这可能会导致强大的覆盖范围指标,如累计债务覆盖率(DSCR)所反映的,该债务期限债务期限范围以上是1.3倍。较高的实现也导致了总体流动性位置的提高。rjupl的现金和流动性投资(包括DSRA)为81亿卢比,截至2024年10月15日,截至24财年,〜170亿卢比。在Care Ratings的意见中,该公司不太可能保持这样的高现金余额,因为会有一些上游。但是,根据融资条款,有一项现金批量的规定,这可能会导致资产的预期快速性。