决定噪声应被视为结构噪声还是空气噪声并不像看起来那么简单。例如,考虑噪声首先通过结构路径传播,但随后通过车身面板辐射成为空气噪声的情况。在这种情况下以及类似情况下,传输路径类型的决定与工程师对源和路径的定义直接相关。后者决定哪些组件和部件应被视为源的一部分,以及他或她认为传输路径从哪些部分开始(这称为“切割”)。源和传输路径之间的界面决定了噪声应被视为结构噪声还是空气噪声。在结构噪声成为空气噪声的例子中,与源直接相邻的传输路径(在本例中为结构噪声)决定了应如何处理 NVH 问题。
真核基因组以3D方式组织,并且在这些量表中的每一种中作用的不同机制都会有助于转录调节。但是,3D染色质结构中的大型单细胞变异性是了解如何以稳健和有效的方式在细胞类型之间差异调节转录的挑战。在这里,我们描述了3D染色质结构的不同机制有助于细胞类型特异性的转录调节。令人兴奋的是,几种能够在其天然组织环境中测量单个细胞中3D染色质构象和转录的新方法,或者检测顺体调节相互作用的动力学,开始允许对染色质结构噪声进行定量解剖,并将其与不同细胞类型之间的转录相关联。
图1:左:使用我们的方法呈现的修改后的康奈尔盒,使用每个像素的32个路径(结构噪声是由于量子计算模拟的局限性引起的)。中心:错误收敛图。我们使用量子射线行进(蓝色)的量子光传输模拟比古典蒙特卡洛(MC)渲染(绿色)快地收敛。右:在每个弹跳分支分为两者之间如何在两者之间采样光传输路径的图。古典MC(顶部)将一次访问一个随机的光传输路径,需要几个样本(以不同的颜色显示),以忠实涵盖所有可能的轻型运输路径。由于量子计算的指数性质,我们的量子方法中的量子状态在一个量子估计中捕获了所有指数的光传输路径(底部)。
Geislinger 扭转弹性联轴器采用了与碳纤维太阳轴类似的尝试。全钢动力传动系部件可集成到变速箱中,并为中速传动系同轴行星变速箱的第二级或第三级太阳轴引入扭转弹性。在高速变速箱中,联轴器可完全集成到并联级的第二个齿轮中。在这两种解决方案中,Geislinger 联轴器提供的系统扭转弹性降低可将共振频率移至较低水平,并可完全隔离系统与振动(参见振幅比较)。它集成到大型内燃机的凸轮轴驱动齿轮中,已经是一种经过验证、证明且广泛使用的解决方案,可降低船舶推进系统中的结构噪声。
基于深度神经网络 (DNN) 的图像配准算法中的不确定性量化在图像配准算法用于临床应用(例如手术规划、术中指导、病情进展或治疗效果的纵向监测)以及面向研究的处理流程中起着至关重要的作用。当前用于基于 DNN 的图像配准算法中不确定性估计的方法可能会导致次优临床决策,因为对于假设的配准潜在空间参数分布的配准词干的不确定性估计可能不准确。我们引入了 NPBDREG,这是一种完全非参数贝叶斯框架,用于基于 DNN 的可变形图像配准中的不确定性估计,它结合了 Adam 优化器和随机梯度朗之万动力学 (SGLD),通过后验采样来表征底层后验分布。因此,它有可能提供与分布外数据的存在高度相关的不确定性估计。我们使用来自四个公开数据库(MGH10、CMUC12、ISBR18 和 LPBA40)的 390 个图像对,证明了 NPB-DREG 与基线概率 VoxelMorph 模型 (PrVXM) 相比在脑部 MRI 图像配准方面的附加值。NPBDREG 显示预测不确定性与分布外数据的相关性更好(r > 0.95 vs. r < 0.5),并且配准准确度提高了 ∼ 7.3%(Dice 分数,0.74 vs. 0.69,p ≪ 0.01),配准平滑度提高了 ∼ 18%(变形场中的褶皱百分比,0.014 vs. 0.017,p ≪ 0.01)。最后,与基线 PrVXM 方法相比,NPBDREG 对受混合结构噪声破坏的数据表现出更好的泛化能力(Dice 得分为 0.73 对 0.69,p≪0.01)。
测量机械量,汉诺威 (U),Dir. 和 R. Schwartz 教授 (1) 静态学,Ostfalia 应用科学大学,Wolfenbüttel (FH),工程博士。 D. Röske (1.2) 材料强度,奥斯特法利亚应用科学大学,沃尔芬比特尔 (FH),工程博士。 D. Röske (1.2) 信息与编码理论,奥斯特法利亚应用科学大学,沃尔芬比特尔 (FH),教授、博士。 F. Jäger (1.3) 电气工程基础,不伦瑞克 Teutloff 学校 (S),A. Eggestein (1.5) 结构噪声,斯图加特 (FH),教授、博士工程师。 W. Scholl (1.7) 布伦瑞克 Kontinna 的波传播 (U),Dr. M. Schmelzer (1.7) 声学基础,布伦瑞克 (U),博士。 M. Schmelzer (1.7) 建筑声学实践,布伦瑞克 (U),教授、博士工程师。 W. Scholl (1.7) 计量学基础 - 仪器,布伦瑞克工业大学 (U),PD 博士U. Siegner (2) 高频和移动无线电测量技术,布伦瑞克工业大学,电气工程、信息技术、物理学院 (U),博士。 T. Kleine-Ostmann (2.21) 纳米技术,汉诺威莱布尼茨大学 (U),PD 博士H. W. Schumacher (2.53) 纳米技术,汉诺威莱布尼茨大学 (U),PD 博士F. Hohls (2.53) 现代存储技术,布伦瑞克工业大学 (U),博士。 MF Beug (2.63) 测量数据评估和测量不确定度,TU Ilmenau (U),教授、博士工程师。 K.-D。 Sommer (3) 测量数据评估和测量不确定度,布伦瑞克工业大学 (U),教授、博士工程师。 K.-D。 Sommer (3) 测量数据评估和测量不确定度,TU Erlangen-Nuremberg (U),