XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测高
使用综合性
多个组件部分的长DNA序列的一锅组装是现代合成生物学构建的迅速产生的关键。的一锅组装方法的方法是由短悬垂链接的多个片段（例如金门）取决于准确和公正的连接。迄今为止的连接设计很大程度上取决于使用经验法则和经验成功的使用，而不是有关连接酶保真度和偏见的详细数据。在这项研究中，我们应用了太平洋生物科学单分子实时测序技术来直接测量单个实验中每个可能的5'基础悬垂配对的连接频率。使用IIS类型限制酶BSAI，已应用此综合数据集来预测金门组装（GGA）的准确性。基于连接数据设计的十个片段组件，其连接数据预计会导致高或低的保真度组件。实验结果不仅证实了总体准确性，还确认了观察到的特定不匹配连接误差及其相对频率。数据进一步用于设计LAC操纵子的12-或24-片段组件，这些组件被证明以高忠诚度和效率组装。因此，连接酶保真度数据允许预测高准确的悬垂对套件的设计比经验法则更大的灵活性，即使在定义的编码区域内，也可以在没有天然DNA序列修改的情况下，在高准确的连接点上安装> 20个片段。
讨论框架：关于实施 C-91 法案的国家战略的提案
2020 年 5 月 执行摘要 在本文中，我们概述了加拿大土著语言复兴国家战略的提案，以支持《C-91 法案》的实施。2根据我们对世界各地土著语言立法的研究，我们发现国家战略可以预测高资源支持；拥有国家战略的国家能够成功地支持土著社区实现语言复兴，而没有国家战略的国家则不能（Bliss 2019）。我们首先分析这些成功国家的国家战略，并将它们的背景与加拿大的背景进行比较。然后，我们概述了加拿大国家战略的提案，包括其总体目标、治理结构、筹资机制、时间表和目标、报告和问责措施以及支持领域。重点包括呼吁成立一个由原住民领导的国家机构和一系列区域组织来支持原住民社区，一种提供可持续核心资金以支持能力发展和重建语言传播文化系统的资助模式，以及一套通过原住民知情评估系统跟踪的全面量化目标。 1. 简介 C-91 法案于 2019 年 6 月获得御准。这是政府朝着更可持续地支持原住民语言复兴迈出的可喜一步。然而，如果没有一个促进国家、地区和社区能力建设的实施战略，单靠立法是不会产生影响的（见 Gessner 等人，2019 年）。本文件的目的是为加拿大的原住民语言复兴国家战略提供依据，并概述该战略的框架。该框架基于对最佳实践和全球趋势的研究 3
持续更新的数字高程模型 (CUDEM) 以支持沿海洪水建模
摘要：美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 国家环境信息中心 (NCEI) 生成从本地到全球范围的数字高程模型 (DEM)。总的来说，这些 DEM 对于确定沿海洪水的时间和范围以及改善社区准备、事件预报和预警系统至关重要。我们在 NCEI 启动了一个综合框架，即持续更新 DEM (CUDEM) 计划，其中包含无缝裸地、地形测深和测深 DEM，涵盖整个美国 (U.S.) 大西洋和墨西哥湾沿岸、夏威夷、美国领土和美国太平洋沿岸的部分地区。CUDEM 是目前公共领域中分辨率最高的整个美国大西洋和墨西哥湾沿岸的无缝描绘；沿海地形测深 DEM 的空间分辨率为 1/9 弧秒（~3 米），而离岸测深 DEM 则粗化为 1/3 弧秒（~10 米）。我们使用 NASA 的先进地形激光测高系统 (ATLAS) 仪器（该仪器安装在冰、云和陆地高程卫星 2 (ICESat-2) 观测站上）独立验证了 CUDEM 的陆地部分，并计算出相应的垂直平均偏差误差为 0.12 米 ± 0.75 米（一个标准差），总体 RMSE 为 0.76 米。我们使用免费开源软件 (FOSS) 通过标准化流程生成 CUDEM，并提供对我们代码存储库的开放访问。CUDEM 框架由系统化的平铺地理范围、空间分辨率以及水平和垂直基准组成，以便使用新的数据集合快速更新目标区域，尤其是风暴和海啸事件后。CUDEM 框架还能够将本地规模 DEM 中采集的高分辨率数据集合快速整合到 NOAA NCEI 的区域和全球 DEM 套件中。未来的研究工作将侧重于生成其他数据产品，例如空间明确的垂直误差估计和形态变化计算，以增强 CUDEM 计划的实用性和科学效益。
可打印且可拉伸的巨型磁磁性传感器，用于高度合规和皮肤符合电子产品
事物（IOT）。[9]这些库存的设备的核心是建立高度适应性和皮肤的功能元素，能够通过日常生活的各个方面或通过响应Electials的各个方面或跟踪位置，运动和手势来对环境变化进行重新变化，[2,10]磁性，[2,6,8,11]，[5,6,8,11] [5,6,8,11]和Thermal [12]和Thermal [13]。解决方案可以加工的印刷技术对于实现人类交互式和高度合规的设备非常有吸引力，因为它们简单，成本效益且适应于自由定义的功能元素的各种材料。[14-17]关于印刷电子产品的最新报告揭示了可以准备机械性能的可拉伸印刷传感器（应变，力，压力和弯曲），[18-21]，这些传感器与人工互动系统，人工智能，先进的ProSthetics和Humanoid Robots中的人际关系系统中有关。要实现合规的电子产品，[22]最先进的方法依赖于直接在超薄聚合物箔上的有机和无机材料的薄膜沉积和光刻处理。[23–25]朝着全印刷的可拉伸电子产品[19,26]和可拉伸的薄膜磁通电子的方向取得了令人兴奋的进度。[27]但是，尚未证明将磁电传感器的可打印和伸展质量结合在一起。这些高领域对于皮肤设备是不可接受的，因为世界卫生组织（WHO）规定的持续展示限制小于40 mt。我们在各种机械上不可察觉的功能元件中，符合磁场传感器及其动作距离距离，可以依靠周围的磁场启用无触摸的对皮肤间的活动，用于从人机相互作用到非vasive医学诊断的应用。[5,11,28]与基于箔的磁电机，印刷的磁敏感设备的出色机械和磁化性能形成鲜明对比[29-33]，相当僵硬，支持弯曲到半径超过1 cm [30]，到目前为止，它已用于检测高磁场的高磁场。[34,35]即使对于最佳的印刷磁场传感器，这些传感器基于巨型磁场（GMR）效应，相关场范围的灵敏度也很差。
鸟类雷达发展概述 – 过去、现在和未来 Tim J. Nohara，工学学士、工学硕士、博士、PE，Accipiter 雷达技术公司 Peter Weber，工学学士、工学硕士，Accipiter 雷达技术公司 Andrew Ukrainec，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司 Al Premji，工学学士、工学硕士、博士，Accipiter 雷达技术公司 Graeme Jones，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司 关键词：鸟类、雷达、网络、鸟类、跟踪、检测、融合、自动化、打击、实时、咨询、BASH、经济实惠、飞机、3D、测高、目标提取、鸟类学、海洋、双波束 摘要 几十年来，鸟类学家和生物学家一直使用雷达来表征鸟类的存在以及鸟类和其他生物空中目标的运动。X 波段和 S 波段海洋雷达收发器已成功用于自然资源管理 (NRM)、环境影响评估 (EIA) 和鸟类飞机撞击危险 (BASH) 管理等应用。在过去几年中，市场上出现了许多进步，其他进步也正在酝酿之中，带来了许多潜在的好处。这些包括：• 性能改进，• 连续目标数据记录，• 分析和可视化自动化，• 远程和无人值守操作，• 自动警报，• 广域覆盖，• 集中目标数据收集，• 多传感器融合，• 实时目标数据分发给远程用户，以及• 实时集成到第三方
鸟类雷达发展概述 – 过去、现在和未来 Tim J. Nohara，工学学士、工学硕士、博士、PE，Accipiter 雷达技术公司。 Peter Weber，工学学士、工学硕士，Accipiter 雷达技术公司。 Andrew Ukrainec，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 Al Premji，工学学士、工学硕士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 Graeme Jones，工学学士、博士，Accipiter 雷达技术公司。 关键词：鸟类、雷达、网络、鸟类、跟踪、检测、融合、自动化、打击、实时、咨询、BASH、经济实惠、飞机、3D、测高、目标提取、鸟类学、海洋、双波束 摘要 几十年来，鸟类学家和生物学家一直使用雷达来表征鸟类和其他生物空中目标的存在和运动。X 波段和 S 波段海洋雷达收发器已成功应用于自然资源管理 (NRM)、环境影响评估 (EIA) 和鸟类飞机撞击危险 (BASH) 管理等应用。在过去的几年中，市场上出现了许多进步，其他进步也正在不断涌现，带来了许多潜在的好处。这些包括： • 性能改进， • 连续目标数据记录， • 分析和可视化自动化， • 远程和无人值守操作， • 自动警报， • 广域覆盖， • 集中目标数据收集， • 多传感器融合， • 向远程用户实时分发目标数据，以及 • 实时集成到第三方态势感知应用程序和基于互联网的应用程序中。本文的目的是回顾并有组织地审视鸟类雷达技术的这些发展，以期提高我们对这套复杂工具的理解。通过回顾过去，我们将提供一个背景，以便人们更好地了解目前所取得的成就，以及技术和产品在未来仍需发展的方向。希望更好的理解将有助于利益相关者在今天和明天充分利用这些工具。1.简介 BASH 管理问题需要在相对较大的监视范围内对小型机动鸟类目标和飞机进行经济高效、实时（仅受较小延迟影响）的 3D 跟踪。本文的主题是满足 BASH 管理要求的机场鸟类雷达系统，因为它们也能够解决 NRM 和 EIA 应用。
Francesco Maria Puglisi – 个人简历
- 凭借论文“基于氧化铪的电阻式随机存取存储器的紧凑模型”，荣获 2013 年 5 月 29-31 日在意大利帕维亚举行的 ICICDT（国际集成电路设计与技术会议）“最佳学生论文奖”。 - 分别于 2014 年 1 月 13 日和 2017 年 12 月 15 日获得摩德纳雷焦艾米利亚大学校长教授颁发的“杰出国际研究员证书”。 - 凭借在 2015 年最佳博士论文中获得的“2015 年度最佳博士论文奖”。 - 凭借论文“通过随机电报噪声特性探测高 k / 金属栅极鳍式场效应晶体管 (FinFET) 应力作用下的缺陷产生”荣获 2016 年 9 月 12 日至 15 日在瑞士洛桑举行的 2016 年 ESSDERC (第 46 届欧洲固态器件研究会议)“最佳论文奖”。 - 凭借论文“边界陷阱对 InGaAs 量子阱 MOSFET 中磁滞和迁移率测量的影响”荣获 2016 年意大利电子学会 (Gruppo Italiano di Elettronica)“最佳口头报告奖”。 - 凭借论文“SIMPLY：使用 RRAM 紧凑模型设计基于 RRAM 的智能逻辑内存架构”荣获 2019 年 ESSDERC（第 49 届欧洲固态器件研究会议）“最佳论文奖”，2019 年 9 月 23 日至 26 日，波兰卡科夫。 - 凭借论文“二值化神经网络中内存推理的电路可靠性分析”荣获 2020 年 IEEE IIRW（国际综合可靠性研讨会）“最佳学生论文奖”，2020 年 10 月 4 日至 29 日，美国加利福尼亚州 Fallen Leaf Lake。 - 凭借论文“二值化神经网络中内存推理的电路可靠性分析”荣获 AICI（意大利集成电路设计协会）“E. 2010 年至 2012 年期间，卡拉布里亚大学最优秀的工程学研究生获得了“Loizzo 纪念奖”。 - IEEE 学生会员（2012-2014 年）、会员（2015 年至今）。 - IEEE 青年专业人员会员（2015 年至今）。 - IEEE 电子设备协会会员（2018 年）。 - SIE - Società Italiana di Elettronica 会员（2013 年至今）。
电子战基础知识
图 4-6。A 示波器显示.................................................................................... 4-5 图 4-7。B 示波器显示.................................................................................... 4-5 图 4-8。RHI 示波器显示 ............................................................................. 4-6 图 4-9。PPI 示波器显示....................................................................................... 4-6 图 4-10。连续波雷达 ............................................................................. 4-7 图 4-11。基本 CW 多普勒雷达............................................................................. 4-8 图 4-12。CW 多普勒雷达显示 ............................................................................. 4-8 图 4-13。CW 和脉冲多普勒雷达比较.............................................................. 4-9 图 4-14。基本脉冲多普勒雷达图.............................................................. 4-10 图 4-15。单脉冲雷达............................................................................... 4-11 图 4-16。单脉冲 Magic T............................................................................. 4-11 图 4-17。Magic T 输出信号.................................................................... 4-12 图 4-18。单脉冲雷达轨迹.................................................................... 4-12 图 4-19。单脉冲雷达轨迹逻辑............................................................. 4-13 图 5-1。基本雷达脉冲 ................................................................................................ 5-1 图 5-2。雷达英里................................................................................................... 5-2 图 5-3。第二次回波.................................................................................... 5-3 图 5-4。雷达脉冲................................................................................................ 5-4 图 5-5。T1 处的雷达脉冲.................................................................................... 5-5 图 5-6。T2 处的雷达脉冲.................................................................................... 5-5 图 5-7。T3 处的雷达脉冲.................................................................................... 5-6 图 5-8。雷达距离分辨率................................................................................... 5-6 图 5-9。雷达波束宽度 ................................................................................................ 5-7 图 5-10。方位角确定...................................................................................... 5-8 图 5-11。天线扫描............................................................................................. 5-8 图 5-12。水平波束宽度比较............................................................................. 5-9 图 5-13。水平波束宽度和方位角分辨率............................................................. 5-10 图 5-14。方位角分辨率............................................................................. 5-10 图 5-15。垂直波束宽度和仰角分辨率............................................................. 5-11 图 5-16。仰角分辨率............................................................................. 5-12 图 5-17。雷达分辨率单元................................................................................ 5-13 图 5-18。雷达分辨率单元尺寸.................................................................... 5-13 图 5-19。脉冲调制....................................................................................... 5-14 图 5-20。脉冲调制波形的谐波....................................................................... 5-15 图 5-21。谐波含量....................................................................................... 5-15 图 5-22。谱线频率....................................................................................... 5-16 图 5-23。选择性杂波消除................................................................................. 5-16 图 5-24。PRF 和谱线..................................................................................... 5-17 图 5-25。脉冲多普勒滤波器................................................................................ 5-18 图 6-1。抛物面天线 ........................................................................................ 6-1 图 6-2。抛物面圆柱天线 ................................................................................ 6-2 图 6-3。测高抛物面天线 ............................................................................. 6-3 图 6-4。多馈电抛物面天线 ............................................................................. 6-3 图 6-5。卡塞格伦天线 ............................................................................................. 6-4 图 6-6。平板卡塞格伦天线 ............................................................................. 6-4 图 6-7。相控阵天线................................................................................ 6-5
一种多季度的机器学习方法，用于检查专业足球中的训练负荷和伤害关系
摘要。目标：本研究的目的是利用机器学习来检查训练负荷与足球伤害之间的关系，并通过一个英国英超俱乐部的多赛季数据集。方法：参与者是35名男性职业足球运动员（年龄25.79±3。75年，范围18-37岁；高度1.80±0.07 m，范围1.63–1.95 m；重量80.70±6.78 kg，范围为66.03-93.70 kg），范围为66.03–93.70 kg），与2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014 – 2014年一起收集到2014年季度。对133例非接触式伤害进行了检查，总共检查了106个培训负载变量（40个GPS数据，6个个人信息，14个物理数据，4个心理数据，14个ACWR，14 MSWR和14个EWMA数据），高失衡率为0.013。结果：实施了XGBoost和人工神经网络，以使用四个半季节的数据来训练机器学习模型，随后开发的模型随后对下半年的数据进行了测试。在第一个半赛季中，有341次受伤；在接下来的半赛季中，有37次受伤。要解释和可视化每个模型的输出以及每个功能（即训练负载）对模型的贡献，我们使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。 人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。 在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。37次伤害，XGBOOST正确预测了26次伤害，召回和精度分别为73％和10％。人工神经网络正确预测了28次伤害，召回和精度分别为77％和13％。在模型中使用人工神经网络（相对精确的模型），最后的伤害区域和重量似乎是导致损伤预测的最重要特征。结论：这是使用人工神经网络和多季节数据集进行伤害预测的第一项研究。我们的结果表明，有可能预测高召回率的伤害，从而确定大多数受伤病例，尽管由于高阶层失衡，精度受到了损害。这种使用机器学习的方法为足球组织和从业人员监测负荷伤害提供了潜在的有价值的见解。
雷达系统简介，第二版
尽管自第一版出版以来，雷达的基本原理几乎没有变化。新的雷达功能不断发展，雷达技术和实践也不断改进。这种发展使得必须进行大量修订，并引入原版中没有的主题。其中一个主要变化是对 MTI（移动目标指示）雷达的处理（第4 章）。已添加的大多数基本 MTI 概念在第一版出版时就已经为人所知，但它们尚未出现在公开文献中，也没有在实践中得到广泛应用。将其纳入第一版将主要是学术性的，因为当时可用的模拟延迟线技术无法构建理论上可行的复杂信号处理器。然而，后来数字技术的进步（最初是为雷达以外的应用而开发的）已使基本 MTI 理论所指出的多个延迟线消除器和多个脉冲重复频率 MTI 雷达得以实际实施。自动检测和跟踪，或称 ADT（第 5.0 和 10.7 节）是另一项重要发展，其基本理论已为人所知，但其实际实现必须等待数字技术的进步。ADT 的原理在 20 世纪 50 年代初得到验证，使用真空管技术，作为麻省理工学院林肯实验室开发的美国空军 SAGE 防空系统的一部分。这种形式的 ADT 体积庞大、价格昂贵且难以维护。然而，20 世纪 60 年代末固态微型计算机的商业化使 ADT 变得相对便宜、可靠且体积小，因此几乎可以用于任何需要它的监视雷达。另一个得到很大发展的雷达领域是电子控制相控阵天线。在第一版中，雷达天线是主题或单独的一章。在这一版中，有一章介绍了传统雷达天线（第7 章），还有一章介绍了相控阵天线（第8 章）。用一章来介绍阵列天线更多的是出于兴趣，而不是对广泛应用的认可。有关雷达杂波的章节（第章）已重新组织，以包括在杂波存在下检测目标的方法。一般而言，在杂波背景中检测目标所需的设计技术与在噪声背景中检测目标所需的设计技术有很大不同。当前版本中新增或发生重大变化的其他主题包括低角度跟踪、“同轴”跟踪、固态射频源、镜面扫描天线、天线稳定、相控阵的计算机控制、固态双工器、CF AR、脉冲压缩、目标分类、合成孔径雷达、超视距雷达、对空监视雷达、测高仪和 30 雷达以及 ECCM。双基地雷达和毫米波雷达也包括在内，尽管它们的应用已经
在收获和收获中使用激光雷达地形的吸引力和缺陷......
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形测量的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 论文发表于 2004 年 6 月 13-16 日在不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议摘要机载激光测高 (Lidar) 可以生成极其详细和准确的地形图，即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形图可以识别可能的着陆地点、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间，指导道路设计选择更好的方案，并提高我们对成本估算的信心。然而，激光雷达测绘偶尔也会失败，这些失败的表现方式将决定激光雷达的可靠性和对道路设计的价值。我们讨论了首次使用激光雷达对雷尼尔山南部的塔霍玛州立森林进行测绘的经验。这种详细的地形测绘被用于森林作业设计，例如着陆点和道路位置，作为基于流域的采伐和运输计划的一部分。随后对基于激光雷达的办公室设计进行了实地验证。这种 DEM 在森林工程设计中取得成功的关键在于能够（或缺乏）区分地面点覆盖充足或边缘的区域，从而导致测绘细节优秀或错误。我们讨论了各种方法，这些方法可以识别激光雷达地面点覆盖边缘的区域，从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。看到树冠下的情况木材采伐和道路规划中反复出现的一个问题是，用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航空照片，其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此，得到的地形图是顶部树冠的地图，带有假定树高的偏移量。不幸的是，树冠并不完全贴合地面，在采伐和道路规划中至关重要的细微地形变化并没有反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形，这些可能会给采伐和道路带来困难。树冠还会遮挡可以作为方便着陆和道路位置的天然土丘和长凳。因此，这些地形图只能作为设计的一般指南，操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林树冠下也可以进行详细的地形测绘。激光雷达的工作原理是拍摄数百万