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虚拟着陆台：在视觉环境恶化的情况下促进旋翼机着陆操作
摘要 旋翼机运行的安全性受当地天气条件的显著影响，尤其是在悬停和着陆等关键飞行阶段。尽管旋翼机具有操作灵活性，但此类飞机的事故比例明显高于固定翼飞机。操作旋翼机的一个关键风险时期是在视觉环境恶化的情况下运行，例如浓雾天气。在这种情况下，飞行员的工作量显著增加，他们的态势感知能力会受到极大阻碍。本研究考察了在清晰和模糊的视觉环境中运行时，通过使用平视显示器 (HUD) 向飞行员提供信息对感知工作量和态势感知的影响程度。结果表明，虽然 HUD 在清晰条件下对飞行员没有好处，但在模糊的视觉条件下运行时，飞行员的工作量会减少。总体结果表明，使用 HUD 可以减少在视觉环境较差的情况下飞行的困难。
针对数百名（而非数千名）参与者的脑部疾病神经影像学研究的可重复性
图 1. 功效计算和重复率的实证分析。图 a 显示了统计功效与样本量和显著性阈值（1,000 次迭代）的关系。实线表示基于 ENIGMA 7 精神分裂症效应量（患者和对照组之间的皮质厚度组间差异）的功效计算；为了进行比较，虚线表示 Marek 等人报告的功效计算。3（源数据图 3 取自原始文章）。水平虚线对应于 80% 统计功效的领域标准。模拟表明，对于 P <10 -4 的 BWAS，550 个病例和 550 个对照的样本量达到 80% 的统计功效；对于 P <10 -3 的 BWAS，450 个样本达到 80% 的功效。图 b 显示了精神分裂症实证数据的重复率（橙色实线）与样本量的关系（在 114 个区域进行 BWAS，根据 P <0.05 Bonferroni 测试；1,000 次迭代；线周围的彩色区域表示迭代间平均值的上下一个标准差）。橙色虚线表示外推数据（参见补充方法）。实证分析表明，需要大约 400 名患者和 400 名对照的样本量才能检测到重复率为 80% 的效果。蓝色实线显示阿尔茨海默病实证数据的重复率（蓝色实线）。样本量是指每次分析中具有相等数量对照的病例数。
台达无感测向量控制小型驱动器 VFD-EL 系列使用手册
感谢您选择台达多功能 VFD-EL 系列。VFD-EL 系列采用高品质组件和材料制造，并结合了最新的微处理器技术。本手册用于交流电机驱动器的安装、参数设置、故障排除和日常维护。为保证设备安全运行，在将电源连接到交流电机驱动器之前，请阅读以下安全指南。请保留此操作手册并分发给所有用户以供参考。为确保操作员和设备的安全，只有熟悉交流电机驱动器的合格人员才能进行安装、启动和维护。在使用 VFD-EL 系列交流电机驱动器之前，请务必仔细阅读本手册，尤其是“警告”、“危险”和“小心”说明。未遵守规定可能会导致人身伤害和设备损坏。如果您有任何疑问，请联系您的经销商。请在安装前阅读安全须知。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
25 号法案 (2019) 早期证词 - 檀香山 - 格拉尼卡斯
这是一项重要的清洁能源和气候措施，将使檀香山市和县的建筑能源法规现代化。这项现代化更新了檀香山现有的建筑能源法规（该法规已过时十三年），以提高居住者的健康和舒适度，同时显着减少新住宅和建筑物的能源使用。拟议的法规修订反映了技术、建筑材料和最佳书面实践的广泛变化，同时考虑到檀香山独特的岛屿和建筑环境。证词此外，这项措施将确保新住宅配备太阳能或高效热水器，有助于弥补导致最近房屋安装数千台燃气热水器的漏洞。
数据中心能耗
什么是超大规模计算？ 21 世纪初，超大规模数据中心兴起，这些庞大的设施从一开始就被设计成实现最高效率。这些设施通常由云计算和互联网巨头（如谷歌、Facebook、微软和亚马逊）以及数据中心提供商（专门设计和构建数据中心并将其出租给他人的公司）建造。超大规模解决方案将应用程序计算、软件和存储资源分离，使每个资源都能够根据业务需求独立扩展性能或容量。随着存储需求的增长，公司可以添加运行软件定义存储 (SDS)（也称为虚拟化）的服务器，以实现独立于底层硬件的基于策略的数据存储配置，并独立于应用程序层扩展容量。对于超大规模系统，随着新节点添加到系统，数据会自动分布在整个存储服务器集群中。相反，随着性能需求的增长，公司可以添加服务器来增加计算能力，而不受存储层的影响。超大规模转移场景涉及将较小的非超大规模数据中心中的许多服务器整合到巨大的超大规模数据中心中。超大规模数据中心由维护数千台服务器并存储大量数据的企业使用，到 2020 年，一些数据中心将达到百亿亿级（总存储容量为 1x10 18 字节）级别。考虑拥有数千台不同使用年限和效率水平的服务器的数据中心。当服务器插入电源时，它会在 24 小时内不间断地消耗电力，一年总共消耗 8,760 小时。这样的数据中心需要不断改进服务器机架设计和存储系统，以经济高效地应对能耗、用户数量、数据量和设备数量的大幅增长。
航空救援游泳员 (AIRR) - 海军 eToolbox
• 拯救坠毁飞机的飞行员、海上搁浅或倾覆船只上的人员，甚至陆地上处于危险中的徒步旅行者和登山者 • 在自然灾害期间拯救平民并与海岸警卫队等其他部队合作 - 例如联合应急响应和救援任务，在洪水、飓风、台风和其他自然灾害后拯救了数千人的生命 • 在 MH-60 直升机上担任机组长，主要职责是确保救援游泳者和飞行员同步并在救援中操作吊具 • 在人道主义行动中向其他国家运送援助和物资 • 为海军特种作战行动提供支持 • 在反潜战和禁毒行动中进行监视 • 运送部队和货物往返于船舶之间
工作于Sub-GHz频段的6TiSCH网络节点能耗分析
I. 引言 LLN 是许多物联网 (IoT) 解决方案的基本元素。它们在涉及数百甚至数千台设备的大型部署中提供低功耗无线连接。TSCH 技术在 LLN 中的引入获得了广泛认可，因为它提供了 IIoT 应用所需的确定性操作能力、可扩展性和服务质量 [1]，[2]。作为此类应用的构建块，无线通信堆栈有望通过利用 IPv6 协议实现互联网就绪，并应在恶劣的工业环境中提供可靠的连接。此外，预计此类解决方案还将允许网络中的某些设备由电池供电。这很有挑战性，尤其是对于针对使用严重受限的硬件平台的低成本系统优化的 LLN 而言。采用 TSCH 有助于解决许多这些问题。