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FireMaster FastWrap XL
现场制造的检修门 - 每个检修门组件都有四根直径为 1/4 英寸 (6 毫米) 和长度为 5 英寸 (127 毫米) 的螺纹杆，门开口的每个角落都焊接了一根。长度为 4-1/2 英寸 (114 毫米) 的空心钢管安装在检修盖板外侧和螺纹杆上。四个 12 号 (3 毫米) 和 4-1/2 英寸 (114 毫米) 长的钢绝缘销焊接到检修盖板上，以便安装三层 FastWrap XL。将一层 FastWrap XL 切割成与检修面板大致相同的尺寸，并将其刺穿在面板上的绝缘销上。切割第二层 FastWrap XL 以便与第一层重叠至少 1-1/2 英寸 (38 毫米)。第一层和第二层必须紧密贴合周围的包裹物，并且没有通孔。第三层和最外层应切割成与第二层绝缘层重叠至少 1-1/2 英寸 (38 毫米)。绝缘销上安装最小 1-1/2 英寸 (38 毫米) 的圆形或方形绝缘夹，以将三层绝缘层固定到检修盖板上。绝缘材料的所有切割边缘应使用宽度至少为 3 英寸 (75 毫米) 的铝箔胶带粘贴。翼形螺母和垫圈安装在四根螺纹杆上，并拧紧在空心钢管上，以将检修盖板密封到管道上。
firemaster-fastwrap-xls-油脂管道安装和设计...
• 现场制造的检修门：每个检修门组件都有四根直径为 0.25 英寸 (6 毫米) 和长度为 5 英寸 (127 毫米) 的螺纹杆，门开口的每个角落都焊接有一根。长度为 4.5 英寸 (114 毫米) 的空心钢管安装在检修盖板外侧和螺纹杆上方。四个 12 号 (3 毫米) 和 5 英寸 (127 毫米) 长的钢绝缘销焊接在检修盖板角落，以便安装三层 FireMaster FastWrap XLS。将一层 FireMaster FastWrap XLS 切割成与检修面板大致相同的尺寸，并将其刺穿在面板上的绝缘销上。切割第二层 FireMaster FastWrap XLS 以与第一层重叠至少 1.5 英寸 (38 毫米)，每侧。第一层和第二层必须紧密贴合周围的包裹物，没有通孔。第三层和最外层应切割成与第二层绝缘层重叠，每边至少 1.5 英寸（38 毫米）。绝缘销上安装最小 1.5 英寸（38 毫米）的圆形或方形绝缘夹，以将三层绝缘层固定到检修盖板上。绝缘材料的所有切割边缘应使用宽度至少为 3 英寸（75 毫米）的铝箔胶带粘贴。翼形螺母和垫圈安装在四根螺纹杆上，并拧紧在空心钢管上，以将检修盖板密封到管道上。
FireMaster® FastWrap® XLS 油脂管道安装和...
• 现场制造的检修门 - 每个检修门组件都有四根直径为 0.25 英寸 (6 毫米) 、长度为 5 英寸 (127 毫米) 的螺纹杆，门开口的每个角落都焊接有一根。长度为 4.5 英寸 (114 毫米) 的空心钢管安装在检修盖板外侧和螺纹杆上方。四个 12 号 (3 毫米) 和 5 英寸 (127 毫米) 长的钢绝缘销焊接在检修盖板角落，以便安装三层 FireMaster FastWrap XLS。将一层 FireMaster FastWrap XLS 切割成与检修面板大致相同的尺寸，并将其刺穿在面板上的绝缘销上。切割第二层 FireMaster FastWrap XLS，使其每侧与第一层重叠至少 1.5 英寸 (38 毫米)。第一层和第二层必须紧密贴合
使用弹性模块化设计建筑变形表皮...
本文讨论了设计可物理变形以适应不断变化的需求的建筑表皮的问题。为了实现这一建筑愿景，设计师专注于开发用于驱动和动能转换的机械接头、组件和系统。然而，使用轻质弹性变形材料的未开发方法为设计具有更少机械操作的响应式建筑表皮和骨架提供了机会。这项研究旨在开发可用作现有建筑的第二层表皮或遮阳板的弹性模块化系统。使用第二层表皮有可能使现有建筑在各种气候条件下表现更好，并提供视觉上引人注目的表皮。通过三个原型设计实验对这种方法进行了评估，即帐篷、窗帘和百叶窗，以实现两个基本目的：舒适和沟通。这些实验原型探索了使用嵌入在变形材料中的数字和物理计算来设计可操纵阳光并充当响应式遮阳装置的建筑变形表皮。
210000平方英尺的办公空间
它已被敏感地恢复为以前的荣耀，并将扩展以提供示例A级办公室住宿。上市建筑物在第一层和第二层与现代高规格17楼层办公室进行物理连接，该办公室周围围绕着中央庭院，可方便前往贝德福德和富兰克林街，附近靠近豪华的大中央酒店。
使用弹性模块化设计建筑变形表皮...
本文讨论了设计可物理变形以适应不断变化的需求的建筑表皮的问题。为了实现这一建筑愿景，设计师专注于开发用于驱动和动能转换的机械接头、组件和系统。然而，使用轻质弹性变形材料的未开发方法为设计具有更少机械操作的响应式建筑表皮和骨架提供了机会。这项研究旨在开发可用作现有建筑的第二层表皮或遮阳板的弹性模块化系统。使用第二层表皮有可能使现有建筑在各种气候条件下表现更好，并提供视觉上引人注目的表皮。通过三个原型设计实验对这种方法进行了评估，即帐篷、窗帘和百叶窗，以实现两个基本目的：舒适和沟通。这些实验原型探索了使用嵌入在变形材料中的数字和物理计算来设计可操纵阳光并充当响应式遮阳装置的建筑变形表皮。
一个可解释的机器学习框架用于客户流失预测：电信行业的案例研究
由于移动服务程序之间的竞争日益增加，客户流失的预测一直在引起人们的重大关注。机器学习算法通常用于预测流失；但是，由于客户数据结构的复杂性，仍可以提高其性能。此外，其结果缺乏可解释性导致经理缺乏信任。在这项研究中，提出了一个由三层组成的分步框架，以预测具有高解释性的客户流失。第一层利用数据预处理技术，第二层提出了基于受监督和无监督算法的新型分类模型，第三层使用评估标准来改善可解释性。所提出的模型在预测性和描述性分数中都优于现有模型。本文的新颖性在于提出一种混合机器学习模型，用于客户流失预测并使用提取的指标评估其可解释性。的结果证明了模型的群集数据集版本优于非簇版本，而KNN的召回得分几乎为第一层的召回率为99％，而群集决策树则获得了第二层的96％的召回率。另外，发现参数敏感性和稳定性是有效的可解释性评估指标。
在干草堆中找到针头：用于支付系统中异常检测的机器学习框架
，我们提出了一个高价值支付系统（HVP）实时交易监视的灵活机器学习（ML）框架，该框架是一个国家财务基础设施的中心部分。系统运营商和监督者可以使用此框架来检测异常交易，如果该交易是由网络攻击或操作中断引起的，并且未被发现 - 可能会对HVP，其参与者和财务系统产生严重影响。鉴于每天的大量付款和HVP中实际异常交易的稀缺性，发现异常类似于试图在干草堆中找到针头的尝试。因此，我们的框架使用了分层方法。在第一层中，有监督的ML算法用于识别和将“典型”付款与“异常”付款中分开。在第二层中，仅通过无监督的ML算法进行异常检测而运行“不寻常的”付款。我们使用加拿大HVP的人工操纵交易和付款数据来测试此框架。第一层中使用的ML算法达到93％的检测率，标志着对常用计量经济学模型的显着改善。此外，第二层中使用的ML算法标记了人工操纵的交易几乎是原始交易的两倍，证明了其效果。
一种用于多传感器故障弹性位姿估计的分散传感器融合方案
摘要：本文提出了一种新型的分散式两层多传感器融合架构，用于建立一种新型的弹性姿态估计方案。正如将要介绍的那样，融合架构的第一层考虑一组分布式节点。来自不同传感器的所有可能的姿态信息组合被整合在一起，以获得通过涉及多个扩展卡尔曼滤波器获得的各种估计姿态可能性。基于从第一层获得的估计姿态，在第二层引入了故障弹性最佳信息融合 (FR-OIF) 范式以提供可信的姿态估计。第二层将每个节点（在第一层构建）的输出合并为加权线性组合形式，同时明确考虑最大似然融合标准。此外，在测量不准确的情况下，所提出的 FR-OIF 公式通过嵌入内置故障隔离机制实现了自我弹性。此外，FR-OIF 方案还能够在传感器故障或错误测量的情况下解决精确定位问题。为了证明所提出的融合架构的有效性，已经对微型飞行器进行了广泛的实验研究，该飞行器配备了各种机载姿态传感器，例如 3D 激光雷达、实感摄像头、超宽带节点和 IMU。所提出的新框架的效率是可扩展的