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与交通信号灯和标志的自动驾驶汽车的交互数据集
本文介绍了一个综合数据集的开发，该数据集捕获了自动驾驶汽车（AV）和交通控制设备之间的相互作用，特别是交通信号灯和停车标志。源自Waymo Motion数据集，我们的工作通过提供有关AVS如何导航这些流量控制设备的现实轨迹数据来解决现有文献中的关键差距。我们提出了一种从Waymo Motion数据集中识别和提取相关交互轨迹数据的方法，该数据集并入了37,000多个实例，并带有交通信号灯和44,000个带有停车标志的实例。我们的方法包括定义规则以识别各种相互作用类型，提取轨迹数据，并应用基于小波的DeNoising方法来平滑加速度和速度概况并消除异常值，从而提高轨迹质量。质量评估指标表明，在所有相互作用类别中，这项研究中获得的轨迹在加速度上具有异常比例，而混蛋轮廓降低到接近零水平。通过公开提供此数据集，我们旨在解决包含带有交通信号灯和标志的AV交互行为的数据集中的当前差距。基于有组织和发布的数据集，我们可以在与交通信号灯和标志互动时对AVS行为有更深入的了解。这将促进对现有运输基础架构和网络的AV集成的研究，从而支持开发更准确的行为模型和仿真工具。
ERLANG中的用户空间SCTP集成用于容器的电信应用程序：通过将依赖项从内核转移到容器
本项目探讨了如何将流量控制传输协议（SCTP）的用户空间实现整合到Erlang中如何扩大电信提供商的部署选项。它解决了现代电信设置中传统基于内核的SCTP实现所带来的挑战。随着电信行业越来越多地采用了用于服务部署的容器技术，Linux SCTP实施的限制（例如，违反错误的错误，过时的标准符合性）和与TCP或UDP相比的性能差 - 很明显。需要使用应用程序发货的可靠版本的SCTP实现。移动艺术提出了该项目，以满足其客户的需求，他们更喜欢在集装箱环境中部署应用程序，而不是维护单独的虚拟机。没有内核访问，控制SCTP版本是不可能的。该项目通过使用用户空间库USRSCTP将SCTP集成到ERLANG中，从而引入了新的解决方案。集成利用Erlang的本机实现功能（NIF）将C代码与USRSCTP库链接。关键结果包括将USRSCTP成功集成到Erlang中，从而对现有的Erlang SCTP实现进行了改进。虽然该项目展示了用户空间SCTP集成的可行性和好处，但它还突出了实现强大解决方案的复杂性。这些挑战强调了扩展SCTP在集装箱电信服务中的可用性所需的努力。这项工作表明，电信的软件开发发生了变化：随着现代技术超过内核开发，用户空间实现为以前的内核托管功能提供了更大的灵活性和可靠性。
终末期肾脏疾病治疗的未来
摘要：尽管器官可用性有限和移植后并发症，但肾脏移植仍然是终末期肾脏疾病（ESKD）的最佳治疗方法。但是，正在开发创新的透析技术，例如便携式，可穿戴和可植入的生物人工肾脏系统，目的是解决这些问题并改善患者护理。理想的可植入装置可以结合生物反应器和血液超滤，以复制关键的本机细胞功能，以进行溶质重吸收，分泌和内分泌活性。今天，植入生物反应器对肾细胞疗法的可行性打开了基于硅纳米孔膜的完全植入的生物人工肾脏的挑战，以确保免疫学隔离，细胞活力以及维持血液底物的代谢活性的可能性。当前的技术不足以获得有效的人造生物反应器来达到生理血液净化，这需要一个更复杂的系统从血液中产生超滤，该血液可以通过细胞处理并作为尿液消除。生物反应器中的细胞数量，内分泌活性，免疫学细胞分离，溶质和液体分泌/吸收性，细胞活力，血液和超滤流量控制以及血栓形成性是基本问题，这些问题需要新技术，如今，这似乎是对植入植入的人工kidney的设计，这似乎是挑战的。本评论旨在在这个特定的肾脏替代疗法领域中分析艺术的状态，以突出当前的局限性和未来的技术发展，以创建能够使用可以复制所有本地肾脏功能的人造器官治疗ESKD的植入和可穿戴器官。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
FALCON FDV-206 - WESTERMO - AUDIN
以太网技术 IEEE 802.3 用于 10BaseT IEEE 802.3u 用于 100BaseTX 和 100Base FX IEEE 802.3ab 用于 1000BaseT IEEE 802.3z 用于 1000BaseX VDSL/ADSL 技术 ITU-T G.993.2 VDSL2 (附件 A、B、J) ITU-T G.992.1 ADSL (附件 A、B (非重叠)) ITU-T G.992.2 ADSL Lite (附件 A (非重叠)) ITU-T G.992.3 ADSL2 (附件 A、B、I、J、L、M (非重叠)) ITU-T G.992.5 ADSL2+ (附件 A、B、I、J、M (非重叠)) RFC2684 Bridged LLC 和 Bridged VC-MUX ATM 封装 (ADSL)串行端口技术 RS-232 串行 IP（串行扩展器和虚拟串行端口） 弹性和高可用性 网络拓扑快速重构 (FRNT) FRNT 链路健康协议 (FLHP) IEEE 802.1D 生成树协议 (STP) IEEE 802.1w 快速 STP (RSTP) 第 2 层交换 IEEE 802.1Q 静态 VLAN 和 VLAN 标记 IEEE 802.3x 流量控制 IGMPv2/v3 监听 AVT 动态 VLAN（Westermo 自适应 VLAN 中继） 管理 VLAN（Westermo 管理接口概念） 静态多播 MAC 过滤器 第 2 层 QoS IEEE 802.1p 服务等级 灵活分类 VLAN 标记、VLAN ID、IP DSCP/ToS、端口 ID） IP 路由、防火墙和 VPN 静态 IP 路由 动态 IP 路由 • OSPFv2 • RIPv1/v2 VRRP 防火墙、NAT、端口转发 IPSec VPN 可管理性管理工具 • Web 界面（HTTP 和 HTTPS） • 通过控制台端口和 SSHv2 的命令行界面 (CLI) • Westermo IPConfig 工具 • SNMPv1/v2c/v3 • 灵活管理配置和日志文件
PLAN CK-D.22B渗透Drywell
1。使用渗透沟渠来满足豁免，减少拘留库的大小或作为流量控制设施的项目需要进行特别检查。有关要求，请参见策略D-8。2。此细节适用于2021 KCSWDM附录C中所述的小型站点项目。对于小型网站以外的项目，请在2021 KCSWDM的第5.2节中使用设计标准。3。干井之间的最小间距应为10英尺。4。最多可允许5,000平方英尺的不透水区域排出一个干井。5。应从任何财产线或NGPE维持最低5英尺的挫折。6。从陡峭的斜坡危险区域或滑坡危险区域需要50英尺的挫折。7。渗透系统应位于任何化粪池/排水场的现场或相邻特性上的30英尺向下坡度，并在任何化粪池/排水场现场或相邻的物业上最少100英尺的上坡。应在渗透系统批准之前确定所有化粪池/排水场系统并在计划集中显示。8。浸润干井应仅在6英寸厚的车道下放置，清理必须符合CK-D.05B和2'的最低盖子。9。在施工之前和最终稳定地点之前，必须围起来浸润区域和5英尺缓冲液，以防止通过施工活动进行土壤压实。对于暴露的浸润区域，应在该构造的周围安装淤泥围栏，以防止设施沉积。10。11。12。如果需要特别检查，请参见策略D-8。Drywell最大表面积应为100平方英尺，最小宽度应为4英尺。从干井的底部到最大湿季桌或硬盘的距离必须至少3英尺。
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。
社论：微生物多样性和生态系统在全球碎片的河流中运作
河流是人类社会的摇篮。水资源系统对于作为复杂的社会，经济和生态系统作为人类繁殖和发展至关重要。建造大坝和水库在分水岭中调节淡水资源方面具有重要影响，提供了各种功能和生态系统服务，例如灌溉，水力发电产生，流量控制，供水，供水，水供应，水产养殖，水产养殖，导航和旅游业，以服务于人类社会的经济发展。大坝建设和水库地层可能是水自行车和河流生态系统上最重要的人为足迹。自1960年代以来，一些观点表明，河流生态系统上的大坝结构的负面影响胜过其积极影响，从而导致物种和生态系统在许多情况下的不可逆转损失。大坝的建设和蓄水区将河流从“ Lotic Systems”转变为“纵向系统”，从而导致河流库库地区不同的水文特性，并改变了元素循环和河流水生生态系统。微生物多样性，共发生网络相互作用和社区组装是推动生态系统功能和过程的关键指标。浮游生物的微生物从根本上和显着调节并维持生态结构和功能。研究目标包括浮游植物，浮游细菌，真核微生物，古细菌，功能性微生物，例如甲烷剂等。此外，在我们的研究主题中还考虑了大型无脊椎动物作为生态系统功能的重要指标。这个研究主题“在全球碎片的河流中发挥了微生物多样性和生态系统的功能”，其中包括15篇原始研究文章，主要侧重于微生物多样性，微生物社区组装机制，功能基因以及在全球damming Rivers and Reservoirs中的微生物相互作用。研究区域和栖息地包括大河流，水库，湖泊，小溪和河岸区。研究技术包括但不限于微生物群落结构和功能，网络相互作用，社区组装过程，微生物可追溯性，微生物碳代谢和生态系统功能。浮游微生物是
HIPATIA：一个旨在将螺旋等离子推进器及其相关技术发展到中高 TRL 的项目
HIPATIA（用于太空应用的 Helicon PlasmA 推进器）项目最近获得了欧洲委员会 H2020 拨款，用于开发 Helicon Plasma 推进器及其相关技术。HIPATIA 项目的目标是验证基于 HPT 技术的电力推进系统的功能和性能，以应用于非地球静止卫星星座和其他小型航天器。该联盟由 SENER Aeroespacial 牵头，马德里卡洛斯三世大学、空中客车防务与航天公司、法国国家科学研究中心和先进空间技术公司也参与其中。合作伙伴为 HIPATIA 带来了电力推进 (EP) 系统开发、集成和测试方面的坚实背景。 HPT 是一种射频等离子推进技术，有望提供良好的性能水平，同时消除迄今为止困扰 EP 系统的许多设计和制造问题（电极、高压电子设备和复杂制造）。鉴于 HPT 技术的设计相对简单而坚固（没有栅极和阴极），HIPATIA 有可能为大型小型卫星群提供经济高效的解决方案。除非完整的 EP 系统已证明其集成和操作一致性，否则高 TRL 中破坏性推力器的影响不会实现。HIPATIA 将把 HPT 的开发状态推进到 TRL6-7，但它也将面临完整 EP 系统的集成挑战，该系统由 HPT 推力器单元 (TU)、为其供电的射频和电源单元 (RFGPU) 和控制推进剂压力和质量流量的推进剂流量控制单元 (PFCU) 组成。该系统将根据市场需求进行集成和验证。开发活动将辅以研究和实验任务，以提出设计行动来提高 HPT 性能。本文回顾了小型平台太空推进的市场需求，分析了对基于 HPT 的推进子系统的需求和要求。将讨论 HIPATIA 项目中要开发和集成的技术的现状。从这一点开始，本文探讨了联盟在 2022 年将基于 HPT 的推进子系统提升到 TRL6 的研究和开发计划。关键词：螺旋等离子推进器、HIPATIA、H2020。
第 784 节 - FDOT
784-1 托管现场以太网交换机。784-1.1 说明。为智能交通系统 (ITS) 项目配备和安装强化的设备级托管现场以太网交换机 (MFES)。确保 MFES 以每秒 100 兆比特的传输速率从远程 ITS 设备安装位置到 ITS 网络主干互连点提供线速快速以太网连接。仅使用符合这些最低规格要求且列在部门批准产品清单 (APL) 上的设备和组件。784-1.2 材料：784-1.2.1 一般要求：确保 ITS 网络管理员能够单独管理每个 MFES 并作为一个组进行交换机配置、性能监控和故障排除。确保 MFES 包含第 2 层以上功能，包括 QoS、IGMP、速率限制、安全过滤和常规管理。确保提供的 MFES 与 ITS 主干以太网网络接口完全兼容且可互操作，并且 MFES 支持半双工和全双工以太网通信。提供 MFES，该 MFES 提供 99.999% 无错误操作，并且符合电子工业联盟 (EIA) 以太网数据通信要求，使用单模光纤传输介质和 5E 类铜传输介质。为每个远程 ITS 现场设备提供交换以太网连接。确保 MFES 的最小平均故障间隔时间 (MTBF) 为 10 年或 87,600 小时，这是使用 Bellcore/Telcordia SR-332 可靠性预测标准计算得出的。784-1.2.2 网络标准：确保 MFES 符合所有适用于以太网通信的 IEEE 网络标准，包括但不限于：1.与快速生成树协议 (RSTP) 一起使用的媒体访问控制 (MAC) 桥的 IEEE 802.1D 标准。2.基于端口的虚拟局域网 (VLAN) 的 IEEE 802.1Q 标准。3.服务质量 (QoS) 的 IEEE 802.1P 标准。4.局域网 (LAN) 和城域网 (MAN) 接入和物理层规范的 IEEE 802.3 标准。5.IEEE 802.3u 补充标准，涉及 100 Base TX/100 Base FX。6.IEEE 802.3x 标准，涉及全双工操作的流量控制。784-1.2.3 光纤端口：确保所有光纤链路端口在单模式下以 1,310 或 1,550 纳米运行。确保光纤端口仅为 ST、SC、LC 或 FC 类型，如计划中或工程师所指定。请勿使用机械传输注册插孔 (MTRJ) 型连接器。提供具有至少两个光纤 100 Base FX 端口的 MFES，能够以每秒 100 兆比特的速度传输数据。确保 MFES 配置了合同文件中详述的端口数量和类型。提供设计用于一对光纤的光纤端口；一根光纤将传输 (TX) 数据，一根光纤将接收 (RX) 数据。