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从等温源到有限厚度物体的热扩散阻力
在从热表面到物体的二维热传导过程中，会遇到热扩散阻力。热扩散和热收缩阻力的相反问题在用于微电子和其他发热设备的热管理的散热器和热扩散器的设计中具有很大的技术相关性。过去在热扩散理论分析方面的大部分工作都是基于具有给定热通量的源。相比之下，等温源问题由于边界条件的混合性质而存在困难，因此只能获得近似解。这项工作推导出从等温源到有限厚度板或圆柱体的稳态热扩散阻力。混合边界条件的处理方式是将其置于空间变化的对流边界条件的形式中，源上的 Biot 数足够大以表示其等温性质。沿着一组足够的线性代数方程推导出该问题的级数解以确定级数系数。结果显示与有限元模拟非常吻合。将结果与先前报告的近似解在近似解的有效参数范围内进行比较。量化了关键无量纲参数对热扩散阻力的影响。结果表明，正如预期的那样，热扩散阻力随着等温热源尺寸的减小而增加。提出了一种具有非常好精度的三阶多项式相关性。这项工作推进了对过去仅报告了近似解的问题的理论理解。这里给出的结果为涉及扩散或收缩的各种实际热管理问题的热设计和优化提供了实用工具。
利用人工智能技术对 3D 运动物体进行目标估计滤波
1.研究目的：为了提高复杂运动目标的跟踪和平滑能力，需要提高地面设备的指挥控制和信息相关功能的性能。特别是需要提高与指挥控制设备配合使用的雷达的性能。作为雷达目标跟踪算法，已经提出了M3（多机动模型）滤波器、IMM（交互多模型）滤波器等。该类滤波器对高机动目标有较高的跟踪性能，有望作为未来指挥控制雷达的滤波器。然而，有许多参数必须提前设置，例如运动模型的转移概率。在本研究中，我们设计了一种融入人工智能技术的过滤器，旨在提高处理三维运动物体的能力。
地月物体的被动射频观测
Thomas Joyce 亚利桑那大学天文系、物理系月球与行星实验室 Ryland Phipps 亚利桑那大学航空航天与机械工程系 Craig Jacobson 亚利桑那大学月球与行星实验室 Tanner Campbell 亚利桑那大学航空航天与机械工程系 / 月球与行星实验室 Adam Battle 亚利桑那大学月球与行星实验室 Daniel Estévez 博士 独立研究员，西班牙 Roberto Furfaro 教授 亚利桑那大学系统与工业工程系、航空航天与机械工程系 Vishnu Reddy 教授 亚利桑那大学月球与行星实验室
使用模拟模型了解未解析的驻留空间物体的光谱-时间特征变化
地面高光谱成像仪能够在观察期内测量未解析驻留空间物体 (URSO) 的光谱特征随时间的变化（或光谱时间特征）。了解特征对 URSO 属性的依赖性可用于开发用于识别物体的信息提取算法，并推断、分类、预测和诊断其状况和健康状况。鉴于 URSO 光谱时间数据的可用性有限，地面遥感观测可以通过基于物理的模拟模型和实验室数据进行补充，以支持特征利用算法的设计、开发、实施和验证。这在训练需要大量数据的机器学习模型时尤为重要。
预测Cislunar空间中物体的监护权
在地面域中同样重要，因此从业者继续尝试延长可以将特定轨道编号保留到特定目标的时间长度。在地面域中发现有用的一种方法称为特征辅助跟踪（FAT）（有时在文献中也称为签名辅助跟踪（SAT）或分类辅助跟踪（CAT））。脂肪是一种在雷达系统中最常见的技术，尽管它也在光学跟踪系统中使用了。在脂肪中，正常的监视模式通过雷达模式大小中断，该模式仅产生仅取决于目标相对于雷达传感器的姿势和速度的测量值。模式，例如合成孔径雷达（SAR）和高范围分辨率雷达（HRR），因为一旦考虑到姿势和LOS速度，它们就会产生一些不变的签名。可以在[1]中找到有关这种方法的一种实现的详细讨论。一种简单的方法来了解问题以及如何使用脂肪来帮助解决该问题，如图1。两个目标接近交叉点，并结束一段时间。也许其中一个或多个停在十字路口，让另一个人不受阻碍。对于接地移动目标指示器（GMTI）雷达模式，这是用于接地监视雷达的典型度量观察模式，这意味着一个或两个目标在停止时消失在混乱中。即使它们足够放慢，它们也会消失在混乱中。某个时候，目标到达另一个十字路口并通过不同的路径退出。由于两个目标都可能已经停止或至少足够缓慢地移动，并且由于它们暂时靠近一段时间，并且雷达仅在定期进行定期对目标进行采样，而不是仅根据度量观测值来确定沿哪个路径沿着哪个目标撤离。如果使用脂肪，则目标离开交叉点并进行了足够分离（取决于传感器的分辨率）后，将采用HRR模式并用于与为每个目标维护的签名库匹配。假设两个目标的匹配性能足够不同，则可以解决歧义，并且如果需要，可以将适当的轨道编号重新分配到这些目标时。
在主传感器与空间物体连接期间对等离子体波进行空间观测
本研究描述了现场实验，在配备无线电等离子体波接收器的空间物理卫星与其他空间物体结合时测量甚低频 (VLF) 等离子体波 (1-30 kHz)，以了解次级空间物体在另一颗卫星附近的快速通过是否可以被检测到。地球电离层中的物体在其轨道运动后会形成一个离子密度稀疏区域，这可以作为物体探测的基础。2022 年，现场实验尝试在太空无线电等离子体传感器快速穿越次级空间物体尾流期间将这些离子密度稀疏检测为宽带 VLF 等离子体波噪声。这是为了回答空间物体是否可以通过其轨道运动在地球电离层中引起的等离子体离子密度扰动来探测。加拿大空间物理卫星 CASSIOPE 启动了其无线电等离子体物理包，并在 CASSIOPE 与次级物体之间预测已知的近距离接近之前、期间和之后的时间记录了电场数据。 CASSIOPE 旨在测量地球的极光、粒子和场，其偏心轨道为 330 x 1200 公里，可偶然采集地球电离层中的各种等离子体状态。此外，对于太空领域意识社区来说，该轨道定期穿过人口密集的轨道壳层，例如 Starlink、Iridium、OneWeb 和其他太空物体，从而定期提供合相机会来尝试测量等离子体振荡。在合相之前，CASSIOPE 从其交叉偶极子无线电接收仪 (RRI) 收集了电场测量值，该仪器可检测到跨度约为 1-35 kHz 的等离子体电场振荡。2022 年初，共描述了 35 次合相。当物体穿过或靠近次级物体的预测尾流时，四次合相表现出 VLF 宽带噪声能量，范围从离子回旋频率 (~36 Hz) 到下混合谐振频率 (~5-6 kHz)。然而，我们发现与次级物体最接近时间的相关性从弱到强。其他会合中，次级物体从 CASSIOPE 后面经过，而 RRI 未穿过次级物体的尾迹，其波能并未超过环境背景辐射 - 这与空间物体离子声马赫锥外的等离子体将表现出未受干扰的等离子体行为的预测一致。虽然空间物体尾迹中的密度稀疏似乎与 VLF 范围内的会合有微弱的关联，但这些发现表明，应从等离子体波的角度来检查检测到的波能与次级物体运动之间的空间和时间分离，其中波能相对于空间物体尾迹几何约束之外的地磁场线传播。
从土壤微生物产生淀粉酶-IJRPR 人工光合作用：可再生能源的来源-IJRPR 人工智能半导体技术与发展评论 生物乳化剂生产生物体降解和芳族化合物的分离 使用CAD/CAM技术实现牙齿修复的准确性和精度 纳米技术的肺癌治疗的发展 使用数学方法的供应链与全球通货膨胀之间的关系 人工智能和特定的瑜伽体式及其与人类社会的相关性 航空航天行业中物联网（IoT）的应用 基于物联网的远程和监视太阳能-IJRPR 大脑计算机接口-IJRPR 牙科材料的新兴趋势-IJRPR 关于讲座与小册子对适当伤口护理的知识和实践的影响的比较研究 使用深度学习算法的野生动物检测-IJRPR Rabindranath Tagore的教育理念-IJRPR
酶在各个行业中起关键作用，从食品和饮料到药品和生物燃料。在各种酶中，淀粉酶由于能够将淀粉水解（一种复杂的多糖）催化为较简单的糖而具有重要意义。近年来，对淀粉酶的需求急剧激增，从而广泛研究其生产的微生物来源（Adrio等人。2014）。虽然已经探索了几种生物作为淀粉酶合成的潜在宿主，但土壤生态系统却是淀粉酶产生的微生物的有趣且丰富的储层。酶是在广泛的生物过程中起关键作用的生物催化剂。它们以显着的效率和特异性催化特定的化学反应的能力使它们在各种工业应用中无价。在各种酶阵列中，淀粉酶由于它们能够将淀粉（一种复杂的多糖）水解到诸如葡萄糖和麦芽糖等较简单的糖（Struck等2012）。淀粉酶在诸如食品和饮料，纺织品，纸张和纸浆，洗涤剂，药品和生物燃料生产等行业中发现了广泛使用。对淀粉酶的需求不断增长以及对可持续和生态友好的生产方法的需求导致探索了淀粉酶生产的各种微生物来源（Patel等人2023）。
异常帧提取与物体跟踪混合...
摘要 — 由于视频数据提供了多种实例的详细信息，使用视频数据进行事件检测变得越来越流行。这种流行增加了设备数量的使用和来自各种来源的数据量，这使得对异常事件的手动检测变得非常复杂，最近的研究要求高度及时和高度准确的自动化过程。因此，这项工作提出了一个三阶段解决方案来解决这个问题：使用混合分割过程进行物体检测，准确率为 97%，使用预先训练的机器学习模型检测物体，准确率为 98%，使用预测回归模型检测运动，平均时间为 58 纳秒。这项提议的工作已经展示了基准测试结果，并展示了高度准确的检测过程，使基于视频的监控更安全、更好。
对土壤活生物体的定量分析和vermicompost栽培的重要方面
由于土壤中种植各种文化作物的10-20厘米层中的微生物数量达到了16-22百万，这是由于该层的土壤有利的环境以及没有阳光的杀戮作用。土壤微生物的一定份额与其形态结构直接相关，其含量约为0.3-60万，贫瘠的石质，沙质土壤。在7月至8月的夏季，在温室土壤中观察到了最多的微生物，23-2800万辆，该土壤富含文化肥料，每年耕种，在种植大蒜和洋葱的土壤中。分析土壤的微生物主要形成3组，由底部植物，真菌和细菌组成。在温室土壤中记录了数量最多的杜鹃花，而果园中最高数量记录了Basidiomycete群的代表。例如，1克15*15*10厘米的5年园林土壤中含有0.7-1.2,000亿个真菌菌丝，其长度在1/40 m2中达到25-35 m，在1 HA面积的500-600中占有共同的份额。作为种植不同农作物的田间细菌和真菌量的指标，苜蓿中的结节细菌小于棉（茎未去除）土壤中的腐烂细菌，而玉米田中的土壤细菌的数量几乎与蔬菜田中的土壤细菌相同。通常，在布哈拉绿洲的10-20厘米层中，在1 g土壤中记录了1,8-26万种细菌，该土壤上有局部肥料。85％是腐殖质，剩余10％的植物，5％的土壤动植物和动植物。近年来，有机农业和已广泛促进的环保产品的种植直接取决于用作底物的土壤的组成。当前在布哈拉绿洲中培养的土壤的有机成分可描述如下。众所周知，土壤的有机含量或多或少与植物数量成正比。这也可以在不同天然区域的植物量的示例中看到。例如，在森林苔原中为150-2500 g/m2，在森林taiga中为25000-40000 g/m2，在草原区域为1200-2500 g/m2，沙漠区域中的根数在植物的繁殖量中是有机物的幽默，在殖民地的一部分中，沙漠区域中的根数为1：8-1：9复杂性。尽管没有统一的理论形成理论，但腐殖质的速度取决于植物残基的数量和化学组成，土壤水分和充气，微生物活性的强度，微生物组的组成[3,4]。定量分析生活在不同土壤中的动物时，脊椎动物和无脊椎动物的重量比为1：1000。土壤脊椎动物居住在其中并参与各种过程，由于它们对土壤层，水和空气交换的混合以及高植物的生长和发展的积极影响。另一种无脊椎动物在土壤中筑巢并充分利用植物根周围的土壤是黑蚂蚁（Lasius Niger）。在土壤无脊椎动物中，earth的数量和数量最大，它们在1年内通过其体内每1公顷的土壤移动250-600吨土壤，并增加了几次生产率[5]。由于他们生活在低层建筑，花盆和其他类似植物的庭院中，因此已经研究了它们对植物与生长土壤之间关系的影响（图1和2）。选择蚂蚁在12个花盆中生长的植物和6个对照组，在那里不允许进入蚂蚁，并在60天内观察到花盆中生长的花的一般状况，花朵的新鲜度和美感。
存在物体场景规律的人类和人工视觉系统中的表征层次
人类视觉在很大程度上仍未得到解释。计算机视觉在这方面取得了令人瞩目的进展，但目前仍不清楚人工神经网络在行为和神经层面上与人类物体视觉的近似程度。在这里，我们研究了机器物体视觉是否模仿人类物体视觉的表征层次结构，其实验设计允许测试动物和场景的域内表征，以及反映其现实世界上下文规律的跨域表征，例如在视觉环境中经常同时出现的动物场景对。我们发现，在物体识别中训练的 DCNN 在其后期处理阶段获得的表征可以紧密捕捉人类对动物及其典型场景同时出现的概念判断。同样，DCNN 的表征层次结构与特定领域的腹颞区到领域通用的前顶区中出现的表征转换显示出惊人的相似性。尽管有这些显著的相似性，但底层的信息处理却不同。神经网络学习类似于人类的物体-场景共现高级概念表示的能力取决于图像集中存在的物体-场景共现量，从而凸显了训练历史的根本作用。此外，尽管中/高级 DCNN 层代表了 VTC 中观察到的动物和场景的类别划分，但其信息内容显示出领域特定表示丰富度的降低。总之，通过测试域内和域间选择性，同时操纵上下文规律，我们揭示了人类和人工视觉系统所采用的信息处理策略中未知的相似之处和差异。