超载包括使用相同的符号来指代几个函数,或者相同以指代几个常数。超载在数学中无处不在。它也以许多编程语言出现,这些语言可以静态地解决过载,而不是在程序执行过程中依赖动态调度的语言。因此,一个关键问题是如何确定每次出现超载符号的函数所指的函数。过载的静态分辨率与TypeChecking固有地交织在一起。的确,超载分辨率取决于类型,但是超载符号的类型取决于它们的解决方式。这项工作介绍了第一个用于静态分辨率过载的算法:(1)不仅通过函数参数来指导分辨率,还通过预期结果类型来指导分辨率,(2)支持多态类型。此外,我们的算法支持像传统ML Typechecker一样推断的类型 - 我们仅排除了多态性的推理。我们说明了算法对传统数学公式进行打字的实用性,以及使用文字,函数,构造函数和记录字段名称的过载的ML代码进行打字。
迅速从输血或饮食中的吸收中积累了铁。例如,如果您定期接受大量血液,通常需要高剂量的deferasirox来跟上铁载率。如果将血液作为自动交换输血,这并不总是适用,而某些镰状细胞病患者就是这种情况。•如果铁在过去积累,但是当前铁负荷速率很慢,则较小
摘要:计算模型在生物世界中的适用性是一个活跃的辩论话题。我们认为,放弃类别之间的严格界限并采用依赖于观察者的务实观点是一条有用的前进道路。这种观点消除了由人类认知偏见(例如,过度简化的倾向)和先前的技术限制所驱动的偶然二分法,转而支持更连续的观点,这是进化、发育生物学和智能机器研究所必需的。形式和功能在自然界中紧密交织在一起,在某些情况下,在机器人技术中也是如此。因此,为生物医学或生物工程目的重塑生命系统的努力需要在多个尺度上预测和控制它们的功能。这很有挑战性,原因有很多,其中之一是生命系统在同一时间在同一地点执行多种功能。我们将其称为“多计算”——同一基质同时计算不同事物并将这些计算结果提供给不同观察者的能力。这种能力是生物体是一种计算机的重要方式,但不是我们所熟悉的线性、确定性计算机;相反,正如快速增长的物理计算文献所报道的那样,生物体是广义上的计算机,即它们的计算材料。我们认为,以观察者为中心的框架来处理进化和设计的系统所执行的计算将提高对中尺度事件的理解,就像它在量子和相对论尺度上已经做到的那样。为了加深我们对生命如何进行多计算以及如何说服它改变其中一个或多个功能的理解,我们可以首先创建多计算技术并学习如何改变它们的功能。在这里,我们回顾了生物和技术多计算的例子,并提出了这样一种观点:在同一硬件上重载不同的功能是一种重要的设计原则,有助于理解和构建进化和设计的系统。学习破解现有的多计算基底以及进化和设计新的基底将对再生医学、机器人技术和计算机工程产生巨大影响。
人工智能对 ATM 的实际意义。这包括提高现有任务的准确性和速度,例如每天处理 30,000 个航班计划,并尽量减少人工干预。我们还需要提高交通的可预测性——放眼边界之外,同时利用来自机场的新数据流来找出网络可能超载的地方。未来,我们将采用一种更具互动性的方法,实时更新飞机轨迹以适应变化。它比人们想象的更近,这无疑意味着我们的系统在应对大量数据和做出明智决策方面的能力将向前迈进一步。如果我们要处理预测的交通水平,以及应对即将出现的无人机等新型交通,这将是至关重要的。
此UFC适用于参与管道系统的所有服务元素和承包商,用于在所有分支机构的设施中使用。水暖系统由供水分配系统组成;固定装置和固定装置;土壤,浪费和排气管道;雨水排水;酸和工业废物处理系统;特殊气体(医用和氧气)系统;和热水器。管道系统从结构内的连接延伸到结构外5英尺(1.5 m)的点。对管道系统的增加,更改,翻新或维修必须符合对新管道系统的要求,而无需现有的管道系统以符合本手册的所有要求。不要执行导致现有管道系统变得不安全,危险或超载的添加,更改或维修。
摘要。在拥挤的城市地区修建地铁通常需要开挖新隧道。隧道施工会引起地面沉降,对于均质土壤条件,绿地沉降的预测已经很成熟,可以使用半经验或数值建模进行估算。本文使用数值建模研究了分层土壤中隧道施工引起的地面沉降对现有结构的影响。数值建模是通过保持土壤条件与实际情况相似来进行的,土壤包括粘土、粉土和沙子等多层土壤。通过与现场沉降值进行比较,验证了数值方法的有效性。研究说明了两个不同参数的结果,例如隧道中心距和结构荷载。结果表明,隧道施工对地基的影响位于距离隧道中心线两倍隧道直径的范围内,并且地基下方的位移随着超载的增加而增加。
召回补救措施的吸收。JLR还监视了部署诊断软件的情况,该软件已检测到可能导致热超载的故障,并引入了针对检测到的电池故障的保护。到2024年,报告了少量的召回火灾事件,并调查了开始的问题。在2024年的过程中,JLR与NHTSA保持公开对话,讨论问题并提供有关调查的见解。在2024年7月,在JLR和NHTSA内部进一步审查了改进的诊断软件的能力,并更好地理解了限制。在Jaguar Land Rover的产品安全与合规委员会(PSCC)上讨论了此事,人们认为,美国2019年车辆和改进的诊断软件提供的保护水平可能存在潜在的问题。2024年8月与NHTSA进行了进一步的讨论,导致此事发展为捷豹路虎召回委员会(RDC),在2024年8月19日,该委员会于2024年8月19日被接受,而2019年的车辆并不是H484 H484安全召回的一部分,需要进一步的召回需要进一步减轻热量过多。由于担心,没有发生事故或伤害。JLR知道诊断软件安装后的车辆热超载状况的少量报告。美国已经发生了三场大火,与2019年汽车的软件更新有关。2024年1月10日,2024年7月4日和2024年7月5日。
摘要 - 已研究了用于支持多样化应用的Space-Air-fromend集成网络(SAGIN)切片,该应用由陆地(TL)组成,由基站(BS)部署(BS),由无人驾驶汽车(无人驾驶汽车(UAV)的空中层部署的空中层(AL)组成。每个Sagin组件的能力是有限的,在退出文献中尚未完全考虑高效和协同负载平衡。为了这种动机,我们最初提出了一种基于优先级的载荷平衡方案,用于Sagin切片,其中AL和SL合并为一层,即非TL(NTL)。首先,在相同的物理萨金下建造了三个典型的切片(即高通量,低延迟和宽覆盖片)。然后,引入了一种基于优先级的跨层负载平衡方法,用户将拥有访问陆地BS的优先级,并且不同的切片具有不同的优先级。更具体地说,超载的BS可以将低优先级切片的用户卸载到NTL。此外,通过制定多目标优化问题(MOOP),共同优化相应切片的吞吐量,延迟和覆盖范围。此外,由于TL和NTL的独立性和优先级关系,上述摩托车被分解为两个子摩托车。报告的仿真结果表明了我们提出的LB方案的优势,并表明我们所提出的算法优于基准测试器。最后,我们自定义了一个两层多代理的深层确定性策略梯度(MADDPG)算法,用于求解这两个子问题,该问题首先优化了TL的用户-BS关联和资源分配,然后确定UAVS的位置部署,USE-UAV/Leo satellite Satellite Association和NTL的资源分配。
数字时代的出现和信息超载的出现导致连接设备的大幅增加,从而产生了大量通过Internet传输的数据[8]。通过云基础架构,智能手机,平板电脑,智能手表和健身跟踪器等智能设备的无处不在,使其变得更加复杂。这些设备通常会收集有关用户(包括其位置,活动和环境条件)的广泛上下文信息,这些信息对于旨在预测用户行为和提供人员体验的应用程序至关重要[4,49]。响应这些发展,移动众包已经成为关键解决方案。此操作涉及个人通过各种数字平台共同贡献数据[36]。诸如流量监控系统之类的应用程序利用众包数据提供实时见解。但是,这些方法还引起了有关数据隐私和未经授权访问敏感信息的风险的重大关注[7,19]。移动数据流量的迅速增加对数据管理和过程构成了重大挑战。边缘计算已被确定为对这些挑战的有希望的解决方案,方法是将数据更接近其来源处理,而不是仅依靠中央服务器。这种方法有助于减轻网络的交通拥堵,但也引入了必须解决的新隐私和安全漏洞[67]。本文探讨了移动众包和边缘计算的交集,并特别强调隐私保护。它突出了整合这些技术以在维持用户隐私的同时提高数据处理效率的潜力。我们概述了有关这些技术及其对隐私的影响的现有研究。我们的目标是为研究人员,从业人员和政策制定者提供必要的见解,以浏览确保隐私的复杂性,同时推进技术能力。此外,我们讨论了减轻与分散数据处理相关的隐私风险的潜在策略,并提出了未来的研究方向,以全面解决这些挑战。
什么是铁超载?当您体内铁过多时,就会发生铁超负荷。对于那些获得大量红细胞输血的人来说,这可能是一个问题。红细胞含有铁。每次收到红细胞输血时,您都会在体内添加更多的铁。您的身体没有一个很好的方法来摆脱从输血中获得的额外铁。这种铁可以在您的重要器官中积聚,并可能随着时间的推移伤害它们。本节帮助您了解铁超负荷以及如何治疗铁超负荷。还请访问我们的在线学习中心,以查看有关铁超载的网络广播。1。实际上是什么导致铁超载?随着每个红细胞输血,您的身体会收到更多的铁。随着红色细胞随时间而分解,血红蛋白中的铁被释放。您的身体没有自然的方法可以摆脱过多的铁,因此将额外的铁存储在身体组织中。这就是为什么接受输血的患者有铁超负荷的风险。您的身体通常最多存储3或4克铁。平均而言,一个人在输血期间会收到2个单位的血液,并且每个单位的血液都有200至250毫克的铁。因此,每2个单位输血都会为您的体内增加400至500毫克的铁。如果您每月获得2个单位的输血,则一年内将积累约5至6克(5000-6000毫克)的额外铁。您的身体不知道如何摆脱多余的铁。,但它确实知道如何存储它。一种称为转铁蛋白的蛋白质通过您的血液和储存的器官携带铁。制造新血细胞的额外铁通常存储在肝脏,脾和骨髓中。这种多余的铁可以导致其沉积器官受伤。过量铁可能会在这3个普通存储站点中积聚,也可能在其他通常不存储铁的器官中,例如:胰腺关节(尤其是手中)