摘要:NASA 丰富的载人航天历史为今天的探索愿景奠定了基础:保持美国在太空领域的领导地位,在月球及其周围建立持久的存在,并为火星及更远的未来铺平道路。NASA 的 Artemis 任务将使用太空发射系统、猎户座飞船和载人着陆系统将人类送回月球表面并建立永久的月球大本营。为了支持 Artemis 任务,NASA 的 Gateway 计划将通过国际合作,在月球周围建立人类第一个空间站。实现这些雄心勃勃的目标需要创新的技术和系统,其中一些尚未得到证实。先进的材料、结构和制造技术将成为月球及其周围长期居住地以及月球和深空探测飞行器的基础。为了在恶劣的太空环境中成功长时间运行,这些居住地和飞行器需要同样先进的 NDE 和 SHM 技术,以确保它们既能正确制造,又能完全完成其任务。这些技术必须坚固耐用,并易于宇航员操作,尽管宇航员可能经验有限,而且穿着笨重的宇航服。NASA 还计划使用机器人技术为外星应用建造某些关键基础设施元素。可能要建造的元素包括栖息地、着陆垫和停机坪、道路、防爆墙和遮阳墙,以及使用来自地球的原材料和月球表面现有的材料建造的隔热和微陨石防护罩。因此,可以补充机器人材料制造的自动检测技术是非常可取的。本演讲将详细讨论 NASA 在追求人类探索太空愿景的过程中对先进 NDE 和 SHM 技术的一些需求,以及过去如何满足这些需求的一些例子。
监测人脑活动对于了解大脑功能、预防精神疾病和改善生活质量具有巨大潜力。为此,EEG 系统必须从当今临床实践中经常使用的有线、固定和笨重的系统转变为提供高信号质量的智能可穿戴、无线和舒适的生活方式解决方案。可穿戴设备上的连续监测要求自动 EEG 分类算法既准确又轻量。这是我们在本文中的主要关注点。请注意,可穿戴设备的处理器很小且有限,与台式机和服务器处理器相比要慢得多。许多以前的算法都是基于经典信号处理技术 [1][2]。由于 EEG 信号特征在不同情况下和不同人之间存在显著差异,因此此类算法中使用的固定特征不足以准确区分所有人的不同类型的疾病。为了自动提取特征并提高脑信号分类准确性,最近提出了基于深度学习的算法,包括深度卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) [3][4]。用于序列学习的最流行和最有效的 RNN 模型之一是长短期记忆 (LSTM) [5]。LSTM 旨在对长程依赖关系进行建模,而 RNN 的记忆备份起着重要作用,因此它们比传统的 RNN 更准确、更有效。本文重点介绍基于 LSTM 循环神经网络的 EEG 分类算法。所提出的方法采用 RNN,因为 EEG 波形自然适合用这种类型的神经网络进行处理。与其他类型的神经网络相比,RNN 可以更有效地捕获序列数据中的时间依赖关系。然而,高分类准确率的代价是
本研究旨在证明可重复使用的电化学传感器在溶液中检测猪肉DNA的潜在用途。该方法基于电化学原理,其中DNA和氧化还原物种之间的静电相互作用在引入电荷时会产生可检测的信号。在这项研究中,将五烷六胺(RUHEX)用作氧化还原物种,结果基于输出电流。再加上为猪肉DNA设计的高度特异性聚合酶链反应(PCR)引物,该研究成功证明了拟议的新型检测方法的可靠性,这些方法利用可重复使用的电化学传感器,并有可能将其发展成为清真和kosher食品工业的快速检测工具。索引术语:猪肉DNA,清真,洁食,电化学传感器,PCR,唯一己胺1。引言“清真”和“犹太洁食”的概念分别被穆斯林和犹太人付诸实践。这两个术语在其各自的经文中经常提到,并且通常在穆斯林和犹太人中进行作为食品法的一部分。当适用于食品法时,“清真”一词指的是穆斯林消费的允许食品,其中不包含任何违禁成分。1 PCR是一种基于DNA的技术,已成功地进行了检测猪肉和脂肪。它也被认为是最有效,最可靠的检测方法之一。2,3通常,随后进行琼脂糖凝胶电泳以检测PCR扩增子。然而,这种检测方法具有耗时耗时的PCR样品准备,高压,笨重的仪器的要求,并且可能产生相当模糊的定性结果。此外,与可重复使用的传感器的成本相比,使用琼脂糖的长期成本相对昂贵,并且该方法也是
许多手术任务需要总刀具运动,其中工具的移动和定位在宏观尺度(约1厘米)的精度上;例如,将工具插入套筒,交换工具,清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序,例如,将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人,例如DA Vinci手术系统(Intuitive Surgical,USA),不可用的背态被动被动机制作为工具持有人,并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力,尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案,更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器,使外科医生可以手工指导工具。例如,Mako Robot-Arms(美国Stryker)进行膝盖手术,允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动,以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外,市场上还有通用医学宏观机器人,可以安全的物理人类机器人互动(PHRI),例如,Kuka LBR IIWA Med(Kuka ag ag,kuka ag,德国奥格斯堡,德国)。可以在此类机器人上安装不同的工具;例如,在Laserosteothome [3]中,使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是,其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中;例如,熊猫(德国弗兰卡·埃米卡(Franka Emika))进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5(UR 5(UNI-VERSAL ROBOTS,丹麦))进行针插入[6]。
•有机处理成本的增加 - 该公司以前命名为Hitachi Zosen Inova公司经营的有机废物后收集后处理设施的第三方成本,并且自2022年以来不在Mission Country Disposal的控制范围内。成本的变化是设施资本和运营成本变化的结果。•垃圾填埋场处置成本增加 - 自2016年以来,冷峡谷的垃圾填埋场废物处置成本一直保持平稳。2025费率调整反映了对这些成本的市场调整,从每吨的每吨41美元的小费(自2016年以来成立)到每吨临界费用为70美元。Mission Country处置提供了市场比较,证明了每吨市场倾斜$ 70的适用性。•收款成本在内,包括人工,车辆,运营费用和开销 - 这些成本在2025年增加了约4.21%。•转向新方法进行的调整,以进行年度调整,以提高利率稳定性,可预测性,公平性,透明度,易于管理和成本效益。其中包括用于固体废物收集车辆的更新折旧寿命,删除公司间接费用的限制,用于法律,税收,工资,人力资源,工程,工程,合规性,IT,培训和招聘计划以及更新的利润津贴限制,以遵守行业标准。•调整新服务增强功能,包括居民每年以无需额外费用交换固体废物收集车一次,在清理数周期间不收取一件笨重的物品的收费,以及一项利率援助计划,提供20%的低收入客户折扣,使用32-GALLON CARM使用32-GALLON CARM服务(使用现有的司法服务(使用其现有义务式实践),以提供低收入的司法服务)。
仍然开着笨重的车,坦率得像手镯和手镯相互碰撞的声音,手指分开发出快速广告的声音,然后猛地冲出车门,她站起来时手臂的凸起在边缘上晃动,她叉腰穿过花裙子穿过停车场,再次摸索着找笔、找钱包,在低效中寻找艺术。睁大眼睛,自由自在,“我女儿是不是喝太多水了?我是不是在用他永远答应读完的散文,让我的儿子保持干净,他自己太忙了,无暇顾及?”在无聊之前,他会在包带上表演杂技,缺乏灵活性,但用双手抱膝的爱弥补了这一点,只有一辆四轮驱动车现在适合一个天真的逝去者的长腿。我从来不知道房间会不够用,助理会询问他的衣服颜色,我最爱的人会对我保持沉默,我长大的方式现在听起来会不合时宜,恐怖的浴室是新的绿色山丘。一堆堆因邮寄而破裂的瓷砖保持不平衡,马蝇睡在窗户里,在灯光下死去,烟雾缭绕的杂工在看不见的现场阻止入侵者,而渴望机智的邻居们给一个诚实的女人制造了挑战,她开着自己的车,躺在砾石或肥鹅卵石上,不受灰色砌块和光滑胶囊文化的影响;只有在父亲约翰离开后,她才会动摇。就像孤独的火柴使火灾不可避免一样,更神奇的是房子仍然屹立不倒,而那种红色的表情却没有机会。睡在树上,阳光发现自己很忠诚,用她真正的智慧与一架飞机的高度相匹配,她知道她的飞地肯定只能是她自己和她的音乐,只有她能听到,直到你停下来。
问题1 - 5。但是,有用的量子计算机将需要大量的高保真量子台和控制界面6 - 14,该界面6 - 14通过经典(通常在室温下)和量子(通常在低温温度下)域之间传递信号(图1a)。与经典处理器不同,量子cir-cuits无法粉丝和扇出数据15、16,因此面临着重要的输入 - 输出瓶颈17。尤其是,量子计算机中的每个量子都由外部电路7、9、18单独控制,这为量子系统19增加了噪声和热量。蛮力的方法来管理这些信号(VIA)每量子的使用单个组件的使用 - 限制了这些系统的缩放潜力16。最近的最新实验说明了这种挑战,该实验需要大约200个宽带电缆,45个笨重的微波循环器和室温电子设备来控制53吨的室温(参考20)。在本文中,我们报告了一种基于芯片的低温含量金属 - 氧化物 - 氧化剂(CMOS)界面系统,该系统可以生成100 mk时多个Qubits的控制脉冲。我们的方法是基于具有超低功率分离并实现量子及其对照电路之间紧密整合的CMO芯片。我们的体系结构不需要控制系统和Qubits在同一基础21上的整体整合,也不需要从室温(或4 K)到每个量子11、13的单个电气连接。相反,我们的体系结构利用芯片到芯片互连22来管理输入 - 输出瓶颈,并有可能与各种基于半导体的Qubit平台相兼容,包括基于Majorana零模式(MZMS)23,Electron Spins 24或Gatemon 24或Gatemon设备25。
在太空建设行业,就像在地球上一样,经常听到“需要进行一些组装”这句话。但两者之间有很大的不同。宇航员需要穿戴厚重的加压太空服并戴着笨重的手套,完成工作任务更加艰巨。根据约翰逊航天中心的要求,位于弗吉尼亚州斯特林的 Thread Technology, Inc. 开发了带有 Push-on Threads ® 的 ZipNut ® 紧固件。顾名思义,这种紧固件可以推上去,而不是转动。该产品最初是为航天飞机和空间站计划开发的,现在已被消防员、核电站维修技术人员和其他参与困难组装任务的人员使用。这些快速连接紧固件既具有螺纹的灵活性和强度,又消除了此前固有的缓慢和错扣的弱点。NASA 已采用 ZipNut 紧固件进行太空行走和机器人太空组装。 1989 年,航天飞机首次开发了一种用于安装紧固件的工具。1992 年,该工具还被空间站采用。该连接技术曾参与 1994 年和 1997 年的两次哈勃太空望远镜维修和保养任务。使用这种特殊的紧固件,可以拉上和拉下连接扶手,以在航天飞机的货舱内移动精密的哈勃仪器。一旦国际空间站的各个部分进入轨道,宇航员的“安全帽”将面临将各种元件拼凑在一起的任务。Thread Technology 正在提供 ZipNuts,以帮助确保快速轻松地连接空间站硬件。由于可以将螺栓推入到位,而不必像传统的螺母/螺栓组合那样转动,因此可以缩短安装时间。Thread Technology 紧固件具有多种优点和功能,也使它们成为更实际应用的理想选择。连接到现有的
计算系统的能力正与其试图理解的海量视觉数据展开一场“军备竞赛”。在自动驾驶、机器人视觉、智能家居、遥感、显微镜、监控、国防和物联网等一系列应用中,计算成像系统记录和处理大量人类无法看到的数据,而是由基于人工智能 (AI) 的算法进行解释。在这些应用中,深度神经网络 (DNN) 正迅速成为视觉数据处理的标准算法方法 1-3。这主要是因为 DNN 在所有领域都取得了最先进的结果,而且往往领先优势很大。深度学习的最新突破得益于现代图形处理单元 (GPU) 的巨大处理能力和并行性,以及海量视觉数据集的可用性,这些数据集使得 DNN 能够使用监督机器学习策略进行高效训练。然而,运行日益复杂的神经网络的高端 GPU 和其他加速器对功率和带宽的需求巨大;它们需要大量的处理时间和笨重的外形尺寸。这些限制使得在边缘设备(如摄像头、自动驾驶汽车、机器人或物联网外设)中采用 DNN 具有挑战性。以自动驾驶汽车中的视觉系统为例,它们必须使用有限的计算资源即时做出稳健的决策。高速行驶时,瞬间的决策可以决定生死。事实上,几乎所有边缘设备都会受益于更精简的计算成像系统,提供更低的延迟和尺寸、重量和功率的改进。DNN 的两个阶段(训练和推理)的计算要求非常不同。在训练阶段,DNN 被输入大量标记示例,并使用迭代方法,其参数针对特定任务进行优化。训练完成后,DNN 用于推理,其中某些输入数据(例如图像)在前馈过程中通过网络发送一次,以计算所需的结果。在某些应用中,GPU 用于推理,但由于上述原因,对于许多边缘设备而言,这是不切实际的。
春天是向南方风格建筑致敬的时候。带遮阳的门廊可供放松身心,大厨房可供家庭用餐,房间正式而不浮夸,这些都是定义这一风格的重要空间。在本期中,Bennie Jones 和他的妻子 Laura 敞开了他们位于 Burr-Oaks 分区的新家的大门。Bennie 是 Bennie Jones Construction 的老板,但即使拥有数十年的经验,他也非常重视 Laura 的设计建议。这座房子和他们所有的定制项目一样,都是经过深思熟虑和精湛工艺的成果,因此请欣赏 Joe Imel 的照片和故事。如需实际参观,请在日历上标记 9 月 19 日至 22 日,并参加 2019 年房屋巡游。如果装修房屋是您要做的事情之一,那就收拾行装前往肯塔基州格兰岱尔参加他们定于 5 月 18 日星期六举行的年度春节吧。数百名手工艺品摊贩、食品摊贩、经销商、司机、艺术家和音乐家将在这个历史悠久的小镇的街道上排成一排。在准备过程中,Dave 和 Sally Kirgan 提供了他们过去几年参加过该节日的见解。Dave 的建议:带一把草坪椅,因为观察人们也是乐趣的一部分。假期计划也即将开始,所以在孩子们放学前,花一个星期六去试驾本田奥德赛小型货车,准备好大吃一惊吧。这些由美国妈妈们打造的笨重车辆已经变得流线型、配件齐全、充满乐趣,并受到一系列安全功能的保护。说到用笨重的东西做成的美丽作品,请欣赏 Stone Forest 公司制作的户外花园作品。这些天然雕塑经过抛光和上漆。在这些才华横溢的工匠手中,坚硬如石的耐用性变得精致而永恒。