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有效的 - 铁氧体杆天线
应使用增益，光圈和辐射抗性的概念对任何空中进行的完整分析，但这种方法在回答以下简单问题时曲折途径。“如果铁岩杆天线位于每米的强度E伏的辐射场，并且P.D.在线圈端子上是v伏特，我们如何找到适合关系的有效长度l v = le？”这是一个公平的问题，但是，从电磁理论和航空设计的文献中几乎没有得到理解。有一种相当简单的解决方案方法，该方法将在本文的后面介绍，但首先检查了更简单的结构，环或框架空中。假设一个循环与波长相比，大小很小，n圈封闭了一个平方米的区域，其平面与发射器一致。然后，传输磁场将正常通过a，如果没有从线圈中取出电流，则P.D。可以根据变化法则计算。如果磁场为h = hm sin 2trft 2trft，则链接的通量为µDAH，并且P.D.是
人工智能生成的一次性组织问卷的有效性
摘要 战略决策是一项精密的工艺，通常在时间压力下进行。而且，企业数据仓库中通常没有足够的数据用于此类决策：您必须询问员工。这种员工调查通常非常耗时。在这项研究中，开发了一种新方法，将人工智能 (AI) 与特定的调查量表格式结合起来，以近乎实时地制作一次性问卷。我们在 23 个战略情境中测试了这种由人工智能生成的一次性问卷，其中近 7,000 名员工提供了近 600 万份答案。六个统计参数评估问卷的有效性和可靠性。我们的测试结果表明，开发的方法节省了时间并产生了有效的调查结果。根据经验法则，我们的发现是，在 100 名受访者的样本量以上，人工智能生成的一次性问卷在选定的有效性/可靠性参数上得分很高。因此，开发的技术可以成功地用于生成有效且可靠的组织转型一次性问卷。
中国红樱桃白粉病病原菌鉴定...
摘要。红樱桃是落叶野生乔木，原产于中国，也用作观赏树。2018年至2023年3月下旬至12月，浙江省宁波市四明山（29°71'08”N，121°15'12”E）的红樱桃植株受到白粉病的严重危害。该病害每年3月下旬首次出现，特征是在幼叶近轴面出现白色、不规则的菌丝斑块。7月至8月，叶片受害部位的白粉病菌落消失，只剩下不规则的黄褐色斑点。9月病害再次发生，持续到12月下旬。12月在叶片上观察到含有子囊和子囊孢子的开壳囊。对开壳囊的形态分析表明病原菌为Podosphaera sp.。基于内部转录间隔区 (ITS) 区域 (引物 ITS4/ITS5) 的分子鉴定证实了病原菌为 Podosphaera prunigena 。接种试验证实了 Koch 法则，在接种的叶片组织中鉴定出相同的病原菌。本研究首次证实中国 P. rufoides 上的白粉病是由 P. prunigena 引起的。
水处理厂残留物管理
哪些法规管理水处理厂残留物的管理？对于水处理公用事业管理者来说，确定影响各种管理实践的法规可能很困难。困难在于 WTP 产生的废物类型多种多样，废物处理方式也各有不同：直接排放、排放到废水处理厂、垃圾填埋场处理、土地应用、地下注入、放射性废物处理和空气排放处理。在联邦层面，美国环境保护署 (EPA) 尚未制定任何专门针对 WTP 残留物的法规。适用的法规与《清洁水法》(CWA)、《固体废物处理设施和实践分类标准》(40 CFR，第 257 部分)、《资源保护和回收法》(RCRA)、《综合环境反应、补偿和责任法》(CERCLA) 或《超级基金》以及《清洁空气法》(CAA) 有关。《清洁水法》限制直接排放到水道中，而其他立法则管理废物的其他使用和/或处置方法。大多数州负责制定并执行符合这些法案要求的法规。因此，废物管理是各州的责任。
数据库服务器生命周期中的生态效率案例
与其他软件系统一样，数据库系统也受益于硬件性能的提升。长期以来，由于硬件功能的指数级提升，购买新硬件可以显著提高软件效率。硬件制造中的物理限制已将以前的利基设计带入标准组件，例如多核和专用电路。即使有了这些新设计，硬件改进也在减少，而软件和应用程序仍然变得越来越复杂，对资源的要求也越来越高。考虑到硬件制造的资源消耗，硬件的理想生命周期自然必须从效率方面延伸。在本文中，我们尝试估计数据库硬件生命周期持续时间的效率。我们使用公开的性能数字以及我们自己的基准来计算硬件性能改进的减少，并将它们与指定的热设计功率相关联以获得功率效率。结合对硬件和电力生产碳强度的估计，我们挑战了当前关于硬件更换频率的观点，并尝试为数据库部署的理想硬件生命周期建立新的经验法则。我们为未来的研究趋势提供了机会。
强化学习与基于规则的动态运动策略在无人机辅助网络中
摘要 - 由于蜂窝网络的资源分配不是动态的，由于意外事件，某些单元可能会遇到计划外的高流量需求。无人机（UAV）可用于提供数据卸载所需的额外带宽。考虑实时和非实时交通类别，我们的工作专门用于通过两种方法优化无人机在蜂窝网络中的位置。可以嵌入无人机中的第一个基于规则的低复杂性方法，而另一种方法则使用加固学习（RL）。它基于马尔可夫决策过程（MDP）提供最佳结果。已经考虑了无人机电池的能量和充电时间限制，以涵盖由许多细胞组成的典型细胞环境。，我们为Italia提供的米兰蜂窝网络使用了一个开放数据集，以评估两个建议的模型的性能。考虑到此数据集，MDP模型的表现优于基于规则的算法。尽管如此，基于规则的一个人需要更少的处理复杂性，并且可以立即使用任何先前数据。这项工作为在现代蜂窝网络中开发无人机部署的实用和最佳解决方案做出了显着贡献。
2024 年光子学伙伴关系年会
• 市场份额——过去几年，中国在光子学领域的市场份额迅速提升——经验法则：“3x3”——就增长和专用光子学项目而言 • 地缘政治——全球政治紧张局势加剧并不影响中国作为最大市场的地位，但光子学参与者价值链的强制性重新平衡为该行业开辟了新的机遇 • 地方和区域资金——与 EAC 在 2015 年的调查相比，中国的光子学资金目前更多地由地方政府和区域集群筹集，资本规模远大于国家基金 • 中国政策——没有专门的“中国芯片法”，而是有四项重要国家计划支持光子学行业的发展，旨在解决瓶颈问题并减少对外国技术的依赖 • 细分市场——中国的光子学市场由市场驱动，并广泛应用于工业和消费市场，例如显示器、照明、IT、电信、光伏和生产技术（激光）等。• 技术路线图 – 中国将集中投资解决整个光子价值链上的技术瓶颈
量子人工智能的圣杯
人工智能本身对于软件工程艺术来说一直很难掌握，也许是因为传统软件工程专注于保持初始一致性（即确保生成的工件符合先前的规范）[21]，而人工智能方法通常从高度混乱的初始配置开始[7]，并且仅逐步引入规则和结构。在将严格工程原则应用于更复杂、适应性更强、固有自治的系统的道路上，已经提出并尝试了各种研究方向（参见[14、22、40、51]等）。作为这些方法的示例，请考虑图 1：经典的软件工程方法保持为一个反馈回路，通常由人类开发人员推动，而运行时发展系统的新方法则作为另一个反馈回路添加，通常由自适应和学习驱动[26]。然而，有各种各样的算法允许自适应和学习，从简单的统计方法（如 SVM 或聚类）到深度神经网络，并且集成这些算法的具体方法也存在很大的差异。在 [22] 中，我们引入了机器学习管道作为许多不同机器学习方法的过程模型，即它是一个
全跟踪的广义线性二次控制...
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [ 22 ] 提出了基于辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪方法。[ 23 ] 证明了最优周期
传感器 - 语义学者
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [22] 中介绍了采用辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪。在 [23] 中，表明最优周期