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地形稳定性测绘对生物地形目的的实用性
本文旨在讨论与将地形稳定性测绘 (TSM) 用于生物地形测绘 (BTM) 目的有关的一些问题。旨在指导那些负责确定地形测绘合同规范和/或项目目标的人员，以及协助负责撰写项目提案的合格注册专业人员 (QRP)。建议在任何地形测绘项目开始时咨询 QRP，以确保所需的测绘适合项目目标。生物地形测绘是用作陆地生态系统测绘 (TEM) 基础地图的地形测绘。地形稳定性测绘是用于制作坡度稳定性图的地形测绘。这两种类型的地形测绘不同，因为每种预期的最终产品都需要一组特定的测绘标准和测绘标准。这导致符号（编码）、线条和数字数据的差异。使用现有的地形稳定性测绘来绘制生物地形并不理想。重新绘制某个区域的地图可能更具成本效益，耗时更少，在某些情况下还能生成更高质量的地图产品。以下是将 TSM 与 BTM 相结合的不同方法的示例：
用于教育目的的智能电网测试台的设计
摘要：本文旨在设计一个用于智能电网和可再生能源的教育测试台，该台具有微电网中使用的多种功能和技术。该测试台专为学生、实验室工程师和研究人员设计，可用于研究电力微电网系统并测试新的先进控制算法以优化能源效率。这项工作背后的想法是设计混合能源，例如风能、太阳能光伏发电、水力发电、氢能，以及不同类型的储能系统，例如电池、抽水蓄能和飞轮，以整合不同的电力负载。用户可以通过使用 OPC 统一架构协议进行交互和通信的开源软件可视化每个模拟场景的组件状态。研究人员可以使用软件中集成的机器学习和优化算法（可修改和改进的块形式）来测试和验证管理电网能源行为的新解决方案，然后模拟结果。提供了一个基于模型的工程系统，该系统描述了所设计测试台的不同要求和案例研究，尊重开源软件和节约创新的特点，其中使用低成本硬件和开源软件。用户有机会添加新源和新负载、更改软件平台以及与其他模拟器和设备通信。学生可以了解智能电网的不同功能，例如缺陷分类、能源预测、能源优化以及生产、传输和消费的基础知识。
HB 1189 用于保险目的的基因信息
近年来，基因检测的可用性和使用量急剧增加。个人或其医生通常使用由此得出的基因信息来确定是否应采取任何措施来改善长期健康状况。自基因检测问世以来，人们一直担心第三方使用个人基因信息。特别是，人们担心保险公司可能会歧视那些基因标记表明患某些疾病或健康状况风险较高的个人。1996 年联邦《健康保险流通与责任法案》禁止健康保险公司仅根据个人基因信息做出承保决定。2008 年联邦《基因信息反歧视法案》扩展了这一概念，禁止健康保险公司在承保过程中和保费制定过程中使用基因信息。佛罗里达州法律还禁止健康保险公司在签发保险单和制定适用保费率时考虑基因信息。但这一禁令并不适用于人寿保险、残疾收入保险和长期护理保险单的签发人。该法案扩大了保险公司使用基因信息的现有禁令，将签发人寿保险和长期护理保险的实体也纳入其中。具体而言，该法案禁止人寿保险和长期护理保险的签发者在没有与基因信息相关的具体诊断的情况下，根据个人基因信息取消、限制或拒绝承保，以及设定不同的保费率。该法案还禁止人寿保险公司和长期护理保险公司要求或索取基因信息，使用基因检测结果，或将个人与基因检测相关的决定或行动考虑在内，以用于任何保险目的。该法案对州或地方政府没有财政影响。该法案的生效日期为 2020 年 7 月 1 日。
脑机接口赋能医疗大健康 - myqcloud.com
脑机接口（ brain-computer interface ， BCI ）是在大脑与外部设备之间建立直 接交互的通信和控制通道。行业起步最早可追溯至 1924 年，经历了前期 的理论探索期、科学论证期，目前已进入成果落地时期。脑机接口最早在 20 世纪未提出，目的是帮助残疾人重新行走或支配上肢，技术发展至今已 更能应用于正常人的生活和生产。随着脑机接口、人工智能、生物医学工 程、神经工程与康复工程、认知神经科学与心理科学等的发展， BCI 的内 涵和外延在不断丰富。近年来，脑机接口技术在医疗领域不断取得新成果， 尤其在临床康复领域，目前以脑功能评估为目的的脑机交互检测，以解码 交流与设备控制为目的的脑机接口应用，以功能重塑康复为目的的脑机训 练反馈等领域的探索及应用越来越深入。随着技术的应用领域不断拓宽， 未来将逐步应用于游戏娱乐、学习教育、智能家居和军事领域。
'适合目的的“印度城市的城市热岛效应研究方法
该论文认识到，城市热岛效应（UHIE）主要是由于城市化影响了土地表面特征，在该特征中，蓝绿色的覆盖层被复杂的织物代替，并增加了城市地区的人为热量。没有共同的商定方法，即带有城市希望实现的特定目标，印度城市正在采用多种方法来评估无助于他们实现预定义的目标的UHIE，并且经常被认为是不太科学的。本文提出了一种标准化的方法，并在两个框架上为“适合目的”和“细节级别”进行了论证，从而更容易采用。这种努力有望帮助城市通过可用的数据以及人类和经济资源来优化城市的特定目标来解释UHIE评估。本文依赖于系统的文献综述，并考虑了开发方法的基础现实。拟议的框架可能是印度要采用的一种，帮助城市评估其背景并将其导航到解决方案。它还旨在平衡数据保真度和决策效率之间的合适权衡，该效率是根据特定需求和约束量身定制的。关键字：城市热岛效应，细节水平，适合目的，热动作计划，室外热舒适。简介
工作中非工作目的的技术使用：以行为为重点的综合评论
在工作中将科技用于非工作相关目的是一种普遍现象，其定义为工作时间内由科技促成的、与工作任务基本无关的行为。然而，对这些行为的研究分散在三个领域：适得其反的工作行为（即“网络懈怠”）；恢复行为（即“微休息”）；以及将行为等同于结构的描述性类别（例如“社交媒体使用”）。我们回顾了 135 项研究，发现三个领域都研究了相同的行为，但存在严重缺陷：每个领域内的关注领域不同，包括理论分歧；概念重叠，测量标准模糊；对使用行为的细微差别考虑不足；对关键工作和非工作结果的积极和消极影响的均等性解释不足。鉴于这些不足，我们确定了五个以评论为主导的主题，这些主题围绕着 2 3 2 框架的出现，该框架将具体行为精确地划分为从被动到主动（即，使用需要付出多少努力）以及从个人到关系（即，涉及多少人际互动）。我们的框架为未来的研究和实践提供了指导，指导如何最好地确定特定使用行为发生的时间以及它们是否会导致积极或消极结果的精确模式和情况。
用于调查和智能目的的法医科学内痕量DNA的实用性
某物的存在，存在或作用，该术语适用于大小和/或标记的数量无关（Ristenbatt等，2022）。量化痕迹有效性的许多尝试都可能是由于将痕迹视为对刑事司法系统的支持（Baskin＆Sommers，2010； Burrows等，2005）。相反，应在更大的安全空间中考虑痕迹，该痕迹旨在检测和理解风险，以及任何干扰公共秩序与和平的问题，不仅侧重于对犯罪活动做出反应，而且还要阻止其对社会的影响（Brodeur＆Shearing，2005年）。在安全空间的上下文中查看轨迹，可以为调查和智能目的提供更广泛的问题痕迹的潜力。dna一直是围绕其在法医科学中的效率的许多研究的重点（Harbison等，2008； Mapes等，2016； Prasad等，2021； Raymond等，Raymond等，2011）。日益增长的对DNA的依赖，尤其是Trace DNA，强调了缺乏对刑事司法系统以外和更广泛安全空间之外痕迹的价值的标准化度量或理解（Mapes等，2015）。但是，总体上不能以奇异的横向度量捕获DNA痕迹的问题解决能力。取而代之的是，提出了实用程序作为痕迹性能的内部指标（Bitzer等，2015； Bitzer等，2016）。痕迹的总体效用超出了法院成果，可以总结在图1中。公用事业封装了跟踪所能提供的信息的总价值，不仅是出于法院的结果，而且是出于调查目的；认同或排除感兴趣的人，证人或受害者，证实或与拟议的叙述相矛盾，为执法部门提供新的潜在客户，以进行调查或突出以前被排除的调查途径。同时可以将痕迹用于情报目的，例如将场景或事件联系在一起以确定一系列犯罪，并告知在某个地区内部工作的犯罪网络，以确定任何活动模式或将犯罪联系在一起的因素。这些对效用的考虑允许对整个痕迹进行更大的利用，并可以改善痕量选择，恢复和分析，这将在本文中进行讨论。
Clupiter：一款用于教育目的的 Raspberry Pi 微型超级计算机
摘要 — 这项工作的主要目标是通过构建一个名为 Clupiter 的 Raspberry Pi 集群来模拟超级计算机的运行，使超级计算和并行处理更接近非专业受众。它由八个相互连接的 Raspberry Pi 设备组成，以便它们可以并行运行作业。为了更容易展示它的工作原理，我们开发了一个 Web 应用程序。它允许启动并行应用程序并访问监控系统以查看这些应用程序运行时的资源使用情况。NAS 并行基准 (NPB) 用作演示应用程序。从这个 Web 应用程序中还可以访问一些教育视频。它们以非常翔实的方式处理超级计算和并行编程的概念。
用于纯电动汽车 (BEV) 系统推进目的的电动机驱动器的比较分析
本文对纯电动汽车 (BEV) 推进系统的电动机驱动器进行了分析。本文对电动汽车 (EV) 应用中常用的交流和直流电动机驱动器进行了全面的回顾和数学分析。各种类型的电动机驱动器已用于 EV 推进，其中，永磁同步电动机 (PMSM) 驱动器是最佳选择。PMSM 驱动器具有卓越的性能和众多优势，包括结构坚固、效率高、尺寸紧凑、维护成本低和扭矩波动最小。与其他电机相比，这些特性使其成为更适合 EV 推进的选择。本研究调查了 PMSM 驱动器与 EV 推进系统中使用的其他竞争性电动机驱动器（即无刷直流电机 (BLDCM)、感应电机 (IM) 和开关磁阻电机 (SRM)）相比的性能。评估侧重于电动机的关键标准——输出功率和扭矩密度，这对于在 EV 推进系统中的有效应用至关重要。本文介绍了两种著名 PM 电机系列（PMSM 和 BLDCM）之间的新型数学和分析关系。这两种电机在功率和扭矩输出方面都极具竞争力。数学分析和图形绘图模拟结果表明，PMSM 驱动器在三种电机驱动器中提供最高的功率和扭矩密度。具体而言，在功率因数、尺寸、额定值和效率等操作参数相同的情况下，PMSM 驱动器的功率和扭矩密度比 BLDCM 驱动器高 29.90%，比 SRM 驱动器高 88.68%，比 IM 驱动器高出惊人的 200%。这些发现凸显了 PMSM 驱动器的显著优势，使其成为电动汽车推进系统的上佳选择。
用于过程动态建模目的的最佳复发神经网络体系结构的自动选择
在本文中已经解决了与设计用于行为（Black-box）建模的人工神经网络的结构有关的算法有关的问题。该研究包括四个针对神经网络架构搜索的算法的原始建议。算法基于众所周知的优化技术，例如进化算法和梯度下降方法。在介绍的研究中，已经使用了一种经常性类型的人工神经网络，其档案是根据上述算法以优化的方式选择的。最优性已被理解为实现神经网络的大小之间的交易及其在捕获已学习的数学模型响应的准确性之间。在优化期间，已经提出了原始的专业进化算子。研究涉及一项基于从加压水核反应堆中发生的快速过程的数学模型产生的数据扩展验证研究。