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在 DNR 和 WDFW 管理的土地上使用电动自行车
关于哪些地方应允许电动自行车在非机动自然地面小径和禁止机动车通行的道路上通行，应由各机构作为地方或区域规划过程（如野生动物区管理计划、娱乐计划、旅行管理计划或小径计划）的一部分做出决定。 解决电动自行车使用问题的地方和区域规划过程应邀请受影响部落代表、当地利益相关者和用户以及相关机构工作人员参与。计划应包含对当地自然、文化和部落资源的了解、小径设计、需求和使用模式数据、对电动自行车使用潜在影响的分析以及其他相关科学数据和知识。 所有禁止机动车通行的自然地面小径和道路都应禁止电动自行车通行，除非或直到签署开放电动自行车使用协议。 应继续允许电动自行车在向机动车开放的道路和小径上通行。
高效减水剂在土聚物及碱土金属中的作用...
摘要：水泥和建筑行业产生了全球约 10% 的碳足迹。土聚物和碱激活混凝土为传统混凝土提供了可持续的解决方案。由于其缺点，土聚物和碱激活混凝土的实际应用受到限制。可加工性是开发土聚物和碱激活混凝土面临的问题之一。进行了大量研究以提供解决方案，以提高使用不同高效减水剂 (SP) 的能力。本文广泛回顾了 SP 对土聚物和碱激活混凝土的影响。研究文章在过去 5 年内在高质量期刊上发表，以了解不同 SP 的化学成分并分析它们对土聚物和碱激活水泥砂浆和混凝土的确切影响。随后，确定了 SP 对水泥砂浆的正常稠度和凝结时间、可加工性、抗压强度、弯曲强度、劈裂拉伸强度、微观结构和土聚物和碱激发混凝土的吸水率的影响。SP 在以所需剂量使用时可改善土聚物和碱激发混凝土；剂量过大会产生负面影响。因此，选择最佳的减水剂至关重要，因为它会影响土聚物和碱激发混凝土的性能。
未来土卫二任务极地轨道的数值分析
土星的卫星土卫二因卡西尼号太空飞船在其南极地区发现了被称为“虎纹”的明显线性结构，该结构喷出气体和冰粒羽流而备受关注。据信，这颗小型卫星（直径 504 公里）有一个多孔岩石核心和一个冰壳，中间被全球地下咸水海洋隔开。潮汐加热可能有助于推动卫星内部的化学反应，这使得它成为一个非常有希望的候选者，那里可能存在适合生命形成的条件。这使得土卫二成为未来任务的主要目标。由于土星引起的强烈引力扰动、土卫二的较高引力矩以及土星其他卫星的额外扰动，土卫二周围人造卫星的动态环境极其复杂。因此，寻找自然稳定轨道绝非易事。极地轨道对于进一步研究虎纹地区和绘制全球地下海洋图非常有用。
在公共土地上借入坑 - 运营指南概况
在2020年4月，内阁批准了监管修正案，以使艾伯塔省能源调节器（AER）能够针对需要借用材料建造道路，垫子等的石油和天然气运营商发出表面材料处置（在某些条件下）。支持能源活动。在四月的监管修正案之前，石油和天然气运营商可以向AER申请以获得临时现场授权（TFA）或向艾伯塔省环境和公园（AEP）申请，以供更大的发掘供借用物质需求。该系统无意间偏爱多个较小的TFA，其中一个较大的坑可能更合适。多个小坑而不是一个较大的坑的累积影响会导致整体上更大的土地基础分裂，终端土地使用的损失或转换（例如，森林覆盖到水填充水坑），延迟到达最终的回收或最终土地使用状态，以及潜在的累积累积工业足迹。调节框架的变化旨在解决这些差距，并确保表面材料提取不管调节器如何公平且一致。石油和天然气行业将这项工作确定为减少繁文tape节的机会。管辖权更改
土压平衡隧道回填注浆方法的数值模拟
摘要 隧道掘进机施工过程中涉及的主要问题之一是尾部间隙注浆。该间隙位于隧道衬砌外径和开挖边界之间，并用高压注浆材料填充。本文研究了 FLAC3D 软件中三种不同的间隙注浆建模方法，特别关注注浆材料硬化过程的影响。在第一种方法中，将注浆在注入过程中模拟为液体，考虑 TBM 的推进及其硬化时间，将注浆特性转变为固体注浆的性质。在第二种方法中，在模型中将注浆材料从注入开始时就视为具有固体注浆性质，忽略液相。在第三种方法中，不考虑模型几何中的回填注浆区域，只在盾构末端和已安装管片后方施加注入压力。根据最大地表沉降评估了这三种方法的有效性。这三种方法估算的表面沉降量不同，但第一种方法的结果更接近监测数据。同样作为敏感性分析，在这项工作中，我们研究了液体和固体灌浆材料的弹性模量对表面沉降量的影响，这有助于更准确地了解灌浆混合物的影响。
软土地区隧道施工中的土-结构相互作用
摘要 隧道设计和施工涉及多个专业，可为创新和多学科研究提供课题。在这一领域，结构工程和岩土工程等学科之间可能会出现强有力的融合。为此，跨学科研究应主要集中于解决土-结构相互作用的边界值问题。本文从不同尺度概述了该领域当前的研究趋势，从单个土壤元素的行为开始，处理地面与隧道之间的相互作用，最后探讨地下基础设施与建筑环境之间的相互作用。 关键词：土-结构相互作用、地下建筑、隧道、城市地区、抗震性能
多目标帕累托前沿与粒子群优化...
微电子技术的进步使得更高的集成密度成为可能，并且目前正在进行机载系统的大规模开发，这种增长遇到了功耗的限制因素。更高的功耗将导致产生的热量立即扩散，从而导致热问题。因此，随着系统温度的升高，系统的总消耗能量将增加。微处理器的高温和计算机系统的大量热能对系统信心、性能和冷却费用产生巨大的问题。处理器消耗的功率主要来自内核数量和时钟频率的增加，这些功率以热量的形式消散，给芯片设计人员带来了热挑战。随着纳米技术中微处理器性能的显着提高，功耗变得不可忽略。为了解决这个问题，本文使用多目标帕累托前沿 (PF) 和粒子群优化 (PSO) 算法来解决高性能处理器的功耗降低问题，以实现功耗作为优先计算，从而减少目标微处理器单元的实际延迟。仿真验证了概念基础以及关节体和电源电压（V th- V DD ）的优化，并显示出令人满意的结果。
Hypersoft Set和三角形中性粒细胞的结合以评估
摘要：数字双技术的最新创新称为认知数字双胞胎（CDT）。这项技术实现的复杂和自主活动有可能改变制造业。在本文中给出了制造中CDT的概述，并检查其主要特征，组件和可能的用途。CDT可以通过结合人工智能，机器学习和知识表示方法来从数据，有关困难环境的原因中学习，并做出明智的判断。纸张涵盖了CDT在智能制造中的优势。因此，本文的目的是评估在其运营和实践中采用CDT的智能制造业。多标准决策（MCDM）是通过基于简单比率分析（MOOSRA）的多目标优化（MOOSRA）来构建软决策模型，这是标准的重要性。该模型可以通过利用不确定性理论，尤其是三角形神经嗜知数字（Trinn）来嘲笑和不完整的信息。此外，Hypersoft Set与Moosra一起使用来对智能制造的替代方案进行排名
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究