XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System总流量
CS168：现代算法工具箱讲座＃13
问题：如何有效地从长度为n k的数据集中进行统一的随机元素采样？两个主要问题是1）n可能很大 - 我们当然不想将大量的流中存储在内存中，2）n可能未知 - 我们可能不知道会提前知道流的长度，但是我们仍然希望每当流终止时，我们都会有一个均匀的随机样本。（回想一下，我们在类似的“流”设置中提出此问题，与我们之前看到的计数 - - 佐剂算法的设置。）作为一个激励示例，假设路由器可能希望从给定日期的流量中对1,0000个随机IP地址进行采样。路由器显然不想存储所有IP地址，并且路由器不知道它会在给定日期看到的总流量。
AIVC：基于人工智能的视频编解码器
数字技术正成为我们日常生活中日益重要的一部分。这对环境产生了重大影响，这是由设备数量不断增加（数据中心、网络设备、用户终端）造成的。尤其是视频流，它占了互联网总流量的 75% 以上 [1]，因此造成了很大一部分影响。因此，减小通过互联网交换的视频的大小可以减轻数字技术带来的一些不便。MPEG 和 ITU 等标准化组织已经发布了多项视频编码标准（2003 年的 AVC [2]、2013 年的 HEVC [3] 和 2020 年的 VVC [4]），在保持可接受的视觉质量的同时减小了视频的大小。最近，压缩社区正在研究基于神经的编码器。在短短几年内，它们的图像编码性能已达到与 VVC [5] 相当的水平。然而，由于额外的时间维度，视频编码对于神经编码器来说仍然是一项具有挑战性的任务。
一年的评论
2023年3月31日2022£000£000非流动资产无形资产109 180财产，植物和设备115,230 107,846资产的权利使用4,152 - 应收账款146 129总体非电流资产总资产总额为119,637 Current Assets Injulobles 4,155 CERVATER 4,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334，等价41,348 42,735总流量总资产58,809 56,328流动负债交易和其他应付税（37,558）（31,052））借款（719）（451）（451）条款（515）（515）（1,068）（1,068）（1,068）（其他负债（6,4,462）（6,4662）（6,4662）（6,578）（6,578） （39,149）总资产较少的流动负债132,192 125,334非电流负债贸易和其他应付账款（2,982）（3,575）借款（3,415）（3,415）（2,716）条款（5,032）（5,032）（6,960）（6,960）9909（81）（81）（81）（81）（81）（81）（81）（81） （13,331）雇用的总资产120,683 112,003由公共股息资本融资74,265 69,283重估储备11,439 11,949 11,949收入和支出储备34,979 30,779总纳税人总纳税人公平120,683 112,003 112,0032023年3月31日2022£000£000非流动资产无形资产109 180财产，植物和设备115,230 107,846资产的权利使用4,152 - 应收账款146 129总体非电流资产总资产总额为119,637 Current Assets Injulobles 4,155 CERVATER 4,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334,334，等价41,348 42,735总流量总资产58,809 56,328流动负债交易和其他应付税（37,558）（31,052））借款（719）（451）（451）条款（515）（515）（1,068）（1,068）（1,068）（其他负债（6,4,462）（6,4662）（6,4662）（6,578）（6,578） （39,149）总资产较少的流动负债132,192 125,334非电流负债贸易和其他应付账款（2,982）（3,575）借款（3,415）（3,415）（2,716）条款（5,032）（5,032）（6,960）（6,960）9909（81）（81）（81）（81）（81）（81）（81）（81） （13,331）雇用的总资产120,683 112,003由公共股息资本融资74,265 69,283重估储备11,439 11,949 11,949收入和支出储备34,979 30,779总纳税人总纳税人公平120,683 112,003 112,003
节水及抗旱应急计划
连接数 = 2019 年为 5,701 当前连接数 = 2023 年为 6,330 过去 5 年连接数总增量 = 871 过去五年的用水信息：年份使用量估计城市用水量损失峰值日（MG）人口*人均使用量（MG）（MG）。平均日数 2019 528 12,790 113 gpcd 4.690 21.1 1.460 – 1.828 2020 592 12,820 127 gpcd 7.034 31.2 1.655 – 2.366 2021 612 12,940 130 gpcd 5.242 66.5 1.693 – 1.849 2022 708 13,608 142 gpcd 6.603 18.8 1.900 – 2.721 2023 698 14,298 132 gpcd 6.130 17.4 1.875 – 2.754 *人口估计数来源为NCTCOG（北中德克萨斯政府委员会）。供水来源：= 鹰山湖处理和分配系统：处理厂容量 = 600 万加仑/天高架储存 = 150 万加仑地面储存 = 240 万加仑当前年度废水总流量：= 2023 年为 4.753 亿加仑。
城市研究在线 - 伦敦大学城市
在总流量地热系统中，两相涡轮机可以产生输出功率，并为水偏面积恢复淡水。在各种工作条件下，两相涡轮的性能受到地热系统的操作参数的显着影响。本文预先提出的两相涡轮机的性能评估方法，包括一维（1D）方法，二维（2D）方法和三维（3D）方法。1D方法是一种快速迭代方法，可以反映沿叶轮通道的平均流参数。2D方法包括旋转方向上的非均匀效应，3D方法可以使用CFD方法在通道中的完整3D流中得出。在各种旋转速度下，通过实验结果验证了这三个模型。与3D方法相比，1D方法和2D方法可以显着减少计算时间。在各种工作条件下评估了两相反应涡轮的性能。提出了一种基于1D和3D结果的校正方法，以生成性能图并评估地热系统对涡轮机性能的操作参数的影响。提出的方法和分析可广泛用于各种热系统的两相反应涡轮机的设计，选择和操作。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
劳动力市场流动与新冠疫情经济 - 发布
我首先从研究总流量开始。在图 1 中，我展示了上个月就业的个人中转为非就业（失业或退出劳动力市场 (NILF)）的比例。这一流量在 2020 年 3 月急剧增加，比 2020 年 2 月增加了 1.48 个百分点。在图 2 中，我将其分为失业和 NILF 流量。在这里，我们可以看到就业流出量平均分为失业（增加 0.73 个百分点）和 NILF（增加 0.76 个百分点）。因此，虽然（未经季节性调整的）失业率在 2020 年 2 月至 3 月期间增加了半个百分点，但这仅占失业人数的一半。见图 16。作为就业密集边际的衡量标准，我们还可以看看工作时间是如何变化的。我使用该指标来衡量参考周内的实际工作小时数。在图 3 中，我计算了两个月都在工作的个人的工作时间变化。对于 2020 年 2 月和 3 月都在工作的个人，每周的工作时间减少了 0.46 小时，而 2019 年 2 月至 3 月期间的工作时间有所增加。这种同比变化与我们在横截面上看到的情况相似（见图 18）。或者，如果我们看看工作时间减少的就业工人比例，从 2020 年 2 月到 3 月，这一比例上升了 1.2 个百分点。在经济衰退期间，雇主减少招聘，这最终导致了大部分
![arXiv:2208.06048v3 [cond-mat.soft] 2024 年 1 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c252383fd0b5ce1195a012b883f19f3b189d415b.png)
arXiv:2208.06048v3 [cond-mat.soft] 2024 年 1 月 24 日
这里 R 和 L 分别是圆柱的半径和长度，η 是流体的粘度。渗透率 κ 具有表面维度，用于测量给定多孔介质 [ 2 – 5 ] 传输流体的能力。Darcy 对渗透率进行了解释，假设在介质中，流动只可能沿着不相交的细通道进行，每个通道的半径为 R c ≪ R 。沿单个通道的流动由泊肃叶定律给出，该定律适用于空圆柱体，总流量可写为 Q = πR 2 n ch πR 4 c P/ (8 ηL )，其中 n ch 是每单位表面的通道数。因此，渗透率可以确定为 κ = πn ch R 4 c / 8。实际多孔介质的通道网络更加复杂：通道形状不均匀并且可以相交。但是，只要通道数量与压力无关，达西定律就有效。对于屈服应力流体，情况并非如此，例如悬浮液 [6]、凝胶 [7]、重油 [8]、泥浆或水泥 [9]，它们需要最小屈服应力 σ Y 才能流动 [10]。因此，在低压梯度下，这些屈服应力流体的行为类似于固体，并且未测量到流动。但是，随着压力梯度的增加，它们开始沿着越来越多的通道流动。实验 [ 11 , 12 ] 和数值模拟 [ 13 – 15 ] 表明，达西定律得到了修正：在阈值压力 P 0 以下，不会发生流动，而在阈值压力 P 以上，流动随 P 非线性增长。观察到三种流动状态 [ 16 , 17 ]：i）最初，流量在 P − P 0 处线性增长，但有效渗透率非常小 ii）对于较大的压力，流量随 ( P − P 0 ) β（β ≈ 2）非线性增长 [ 18 , 19 ]。iii)
坚实的基础
图 20：截至 2020 年 3 月，按行业划分的最终处置情况 ........................................................................ 16 图 21：截至 4 月，乳制品在商品出口中的份额 ........................................................................................ 17 图 22：截至 2019 年 4 月 - 2023 年，出口年均增长率 ........................................................................ 17 图 23：截至 2019 年 4 月 - 2023 年，商品出口变化 ............................................................................. 18 图 24：截至 2023 年 4 月，按产品组划分的出口 ............................................................................. 19 图 25：截至 2023 年 4 月，十大乳制品出口市场 ............................................................................. 21 图 26：按出口分类的出口份额目的地，截至 2023 年 4 月的一年 .............................................................. 22 图 27：按 HS6 产品划分的平均关税——美国，截至 2023 年 4 月的一年 ........................................................ 27 图 28：按 HS6 产品划分的平均关税——日本，截至 2023 年 4 月的一年 ............................................................. 28 图 29：截至 12 月的一年每公斤乳固体的出口收入 ............................................................................. 31 图 30：每公顷奶牛数量和每头奶牛的乳固体 ............................................................................................. 31 图 31：截至 6 月的一年每头奶牛的出口收入 ............................................................................................. 32 图 32：乳制品价格指数和乳制品行业采购和运营支出 ............................................................................. 33 图 33：收入使用 – 乳制品行业 ................................................................................................................ 34 图 34：截至 3 月份，各行业占 GDP 的比重 .............................................................................. 34 图 35：乳制品出口，前四大港口和奥克兰，千吨 ............................................................................. 35 图 36：新西兰港口的集装箱总吞吐量 ............................................................................................. 36 图 37：船舶装卸率 ............................................................................................................................. 37 图 38：截至 3 月份，铁路货运总流量 ............................................................................................. 37 图 39：路线关闭对每天货运成本的短期影响 ............................................................................. 38
电动汽车充电基础设施及其网格...
前言是全球第二大道路网络，印度的道路运输贡献了该国近64％的整体商品运动，并占印度总乘客总流量的90％。这提供了一个巨大的机会，可以使运输部门脱碳，但也存在挑战。印度政府通过提供政策和监管支持，采取了积极的措施来促进清洁，联系，共享和尖端的运输系统。印度踏上了朝着可持续发展的雄心勃勃的旅程时，强大的充电基础设施将发挥关键作用。必须理解的是，能源和运输部门之间的扇区耦合对于电子动力学至关重要。随着电动汽车数量的越来越多，大型收费基础设施网络的需求只会在未来增加。为支持该国收费基础设施的部署，印度政府根据名望II计划分配了100亿印度卢比的总资金。在公共采购领导下，重工局（DHI）在24个州/UTS的62个城市中批准了2,636个EV充电站，并在FAME II计划下的高速公路上的1,544个这样的站点批准了1,544个这样的站点。ev充电是印度的一项精致活动，而权力部（MOP）已发布了修订的指南，以收取电动汽车的基础设施，以促进基础设施的部署。除此之外，几个州宣布了电动汽车部署的目标，包括特殊的EV关税，以激励印度的电动汽车收费。我祝贺GIZ发布了本报告。为了在印度采用电动汽车的采用，需要解决将充电基础设施与电网集成的重大挑战。电动汽车充电基础设施及其集成的持续开发将取决于政策和监管环境，这也必须解释网格稳定性。我很高兴知道，Deutsche Gesellschaftfürinternationale Zusammenarbeit GmbH（Giz）发起了一项研究，旨在进行一项研究，旨在进行EV充电基础设施，相关政策和监管措施，EV的网格整合，EV的网格整合，八个国家的重要国际评论，来自八个国家的重要国际评论，以及与EV IndrraSthruct for IndraS grestrastion for Evergual Grestrastion for Ev -IndraS griD griD griD griD griD grid的途径。
定量2D和3D相对比MRI
定量2D和3D期对比MRI：血流和血管壁参数的优化分析A.德国弗雷堡（Freiburg）简介：由于时空分辨率和SNR的有限，CINE相对比（PC）-MRI数据的量化很具有挑战性。此处介绍的方法结合了速度及其局部衍生物的“格林定理”和B型插值插值，以提供优化的血流和容器壁参数的定量。结果，除血流量参数（如流量量或流体面积）外，还可以从数据中计算出矢量壁剪应力（WSS）和振荡剪切指数（OSI）的空间和时间变化。心血管系统的功能诊断是不断获得兴趣的（1），在这种情况下，WSS是内皮细胞功能的重要决定因素（2-4）。流量和壁参数定量，其中有19个健康志愿者在8个平面中，沿着整个胸主动脉分布，使用高分辨率平面2D和较低分辨率的体积3D Cine PC-MRI，并具有3个方向速度编码。合成流数据，模式间可变性和观察者间的可变性用于评估该方法的准确性。据我们所知，这些结果构成了对完整动脉切片的血流参数和矢量WSS的体内分析的首次报告。1。2，左）。2，右）。Methods: All experiments were performed at 3T (Trio, Siemens, Germany) using a respiration controlled and ECG gated rf-spoiled gradient echo sequence with 3-directional velocity encoding in 2D ( 2D-CINE-3dir.PC : spatial resolution: 1.24-1.82 x 1.25-1.82 x 5 mm 3 , temporal resolution: 24.4 ms, Venc = 150 cm/s）和3D（3D-Cine-3ddir.pc：空间分辨率：2.71-2.93 x 1.58-1.69 x 2.60-3.5 mm 3，时间分辨率：48.8 ms，48.8 ms，Venc = 150 cm/s）（5）（5）。在沿胸主动脉分布的8个平面上进行进行壁分析（图 3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图所示 数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。 对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。 随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。 基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。 WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。 流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。 结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图 参考：（1）Y. Richter和E.R.进行壁分析（图3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图参考：（1）Y. Richter和E.R.表中给出了流量，平均WSS和圆周WSS的百分比。2D和3D-Cine-PC之间的各种时空分辨率导致流量和面积的相对差异在18％以下，但WSS和OSI的相对误差较高，而OSI则为45％和65％（图。说明了我们方法对WSS空间分布进行详细评估的潜力，图3显示了基于2D和3D数据的一名志愿者的WSS向量和OSI。在上升主动脉（切片1）和主动脉弓（切片3）中，WSS矢量呈现出与主动脉中螺旋流量模式相似的实质性右手圆周分量。讨论：此处介绍的方法旨在使用Green的定理和Cubic B-Spline插值来量化血流和血管壁参数。与假设血流模型的其他方法相反（例如抛物面（9）或数值流仿真（10）），我们的方法不是基于关于流量轮廓的限制性假设。简单的参数，例如流量量，即使对于低分辨率数据也可以准确量化，而诸如WSS之类的派生参数则受到时空分辨率的限制。尽管WSS值在3D-Cine-3dir.pc中被系统地低估了，但志愿者之间的高一致性表明了对相对病理WSS改变的分析的潜在WSS估计，如最初的患者结果所示。Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。 45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。 修订版Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。修订版我们的WSS测量值与源自相比的MRI的下降和腹主动脉（3，11-13）的发表结果非常吻合，该结果在心脏周期中提供了相似的平均WSS值（0.18至0.95至0.95 N/M 2）。对WSS沿主动脉的分析表明，WSS的相关圆周成分的存在为10-20％，这表明必须考虑WSS的向量性质以完全表征主动脉中的壁剪力。75：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。 25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3475：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3425：824-831（2007）。（6）Stalder A. F.等，Proc。ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。mag。16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。共振。im。17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。共振。Med。40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –34