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World File Search System负攻角
利用高次谐波桨叶间距减少直升机振动
高次谐波桨距长期以来一直是一种有吸引力但尚未开发的方法，用于减少振动转子载荷和由此产生的机身振动。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在方位角周围旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向不断变化和转子下方不规则的涡流尾流造成的。由此产生的叶片攻角随方位角的变化包含转子轴速度的每个谐波。然而，只有某些谐波会引起振动载荷并传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处完全相互抵消。高次谐波叶片螺距叠加在传统的零和每转一的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法。•会产生振动，
利用高次谐波桨叶间距减少直升机振动
高次谐波桨距长期以来一直是一种有吸引力但尚未开发的方法，用于减少振动转子载荷和由此产生的机身振动。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在方位角周围旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向不断变化和转子下方不规则的涡流尾流造成的。由此产生的叶片攻角随方位角的变化包含转子轴速度的每个谐波。然而，只有某些谐波会引起振动载荷并传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处完全相互抵消。高次谐波叶片螺距叠加在传统的零和每转一的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法。•会产生振动，
大攻角操纵品质评级量表
我在此提交一篇由 Chris A. Hadfield 撰写的论文，题为“高攻角操控品质评定量表”。我已检查了该论文的最终电子版形式和内容，并建议接受该论文作为部分满足理学硕士学位（主修航空系统）的要求。
使用高次谐波叶片减少直升机振动...
高次谐波桨距长期以来一直是减少振动转子载荷和由此产生的机身振动的一种有吸引力但尚未开发的方法。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在绕方位旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向的方向不断变化以及转子下方的不规则涡流尾流造成的，由此产生的叶片攻角随方位的变化包含转子轴速度的每个谐波，但只有某些谐波会导致振动载荷传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处结合时完全相互抵消。高次谐波叶片螺距，叠加在传统的零次谐波和每转一次的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法~>。•会产生振动，
利用高次谐波桨叶间距减少直升机振动
高次谐波桨距长期以来一直是一种有吸引力但尚未开发的方法，用于减少振动转子载荷和由此产生的机身振动。这个概念很简单。大多数直升机振动源于转子叶片在方位角周围旋转时遇到的不均匀速度分布。这种不均匀分布是由于叶片相对于飞行方向不断变化和转子下方不规则的涡流尾流造成的。由此产生的叶片攻角随方位角的变化包含转子轴速度的每个谐波。然而，只有某些谐波会引起振动载荷并传递到机身。许多谐波会在各个叶片上产生载荷，这些载荷在轮毂处完全相互抵消。高次谐波叶片螺距叠加在传统的零和每转一的叶片螺距控制上，是一种选择性控制攻角谐波的方法。•会产生振动，
负迁移研究综述
摘要 — 迁移学习 (TL) 利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域中的学习。由于注释成本、隐私问题等原因，当目标域中标记数据很少或没有标记数据时，它特别有用。不幸的是，TL 的有效性并不总是能得到保证。负迁移 (NT)，即利用源域数据/知识会不理想地降低目标域的学习性能，一直是 TL 中存在已久且具有挑战性的问题。文献中提出了各种方法来处理它。然而，目前还没有关于 NT 的制定、导致 NT 的因素以及缓解 NT 的算法的系统调查。本文填补了这一空白，首先介绍了 NT 的定义及其因素，然后根据四类回顾了大约 50 种克服 NT 的代表性方法：安全迁移、域相似性估计、远距离迁移和 NT 缓解。我们还讨论了相关领域的NT，例如多任务学习、终身学习和对抗性攻击。
碳负射™战略
为确保到 2050 年实现千兆吨级 CDR 部署，DOE 将专注于实现到 2030 年 2500 万吨 CDR 需求的中期目标所需的科学和创新。该中期目标的组成将反映上述六种 CDR 途径的多样化组成，并确保每一种途径至少达到百万吨级。这是因为，在六种可能的 CDR 途径中，目前并没有明显的“赢家”，也没有理想的 CDR 解决方案：每一种途径都有独特的优势、权衡和挑战，涉及成本、技术成熟度、土地和能源需求、对测量、监测、报告和验证 (MMRV) 的信心以及储存期限。例如，DAC 等技术目前需要大量的基础设施投资和能源投入，但具有高度的可测量性和可验证性。相比之下，改进森林管理等方法可以利用自然和工作生态系统的光合生产力，但可能难以以高空间和时间分辨率进行测量，并且提供的储存持久性较差。
使用不匹配负性
关于成人注意力/多动症（ADHD）的神经生理学（ADHD）的神经生理学相对较少的研究。不匹配负性（MMN）是一个与事件相关的潜在组件，代表了竞技前听觉处理，它与认知状态密切相关。我们研究了MMN特征作为生物标志物，以将药物为ADHD和健康对照组（HCS）分类。传感器级特征（振幅和潜伏期）和源级特征（源级激活），并使用被动听觉奇怪的球范式比较了34例ADHD患者的脑电图和45个HC患者的脑电图。分析了MMN特征与ADHD症状之间的相关性。最后，我们使用MMN的传感器和源级特征来应用机器学习以区分这两组。成年ADHD患者在额内中央电极处显示出明显较低的MMN振幅，并且在额叶，颞叶和边缘叶中的MMN源激活降低，这些lobes与MMN发生器和ADHD病理生理学密切相关。来源活动与多动症症状显着相关。基于MMN源活动特征，成人ADHD患者和HCS的最佳分类性能表现出81.01％的精度，82.35％的敏感性和80.00％的特异性。我们的结果表明，异常MMN反映了成年ADHD患者的病理生理特征，并且可以在临床上用作成人ADHD的神经标志物。