XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逐个
使用IFS MWM
AEP初次接触IFS MWM仪读数解决方案是在1996年，当时其阿巴拉契亚电力公司单元推出了新的重新布局功能。数十年来，总部位于西弗吉尼亚州的公用事业公司一直依靠基于纸张的路由和计费实践。仪表读数记录在纸牌上的铅笔中，后来读取了读卡器进行路由。对于每个车站，主管对路线进行了整理并组织了一辆纸牌卡车。路线由“智能帐号”计划，其中包括逐个客户的周期，路线和序列信息。为了重新路由或重新设备路线，必须对帐号进行物理更改，这是一个麻烦的过程。IFS MWM解决方案帮助AEP消除了这些手动和资源密集型的路线管理程序。对于电气，气体和水表，该系统提供了公用事业，能够自动协调路线拆分和尺寸，最佳重新平衡路线，确定系统中最昂贵的读取并生成报告，以提高可见性到路线性能。在AEP上，该系统在大约六个月内部署。它最初是在田纳西州实施的，随后在弗吉尼亚州和西弗吉尼亚州推出。同时，它还与AEP同时部署的新的CIS系统集成在一起。
摘要书 - DDI2022
摘要：驾驶员注意力通常通过扫视行为来评估，通常是通过测量远离前方道路的扫视或直接测量对非驾驶相关目标的扫视。这种方法可用于检测分散注意力的事件，但它不会检查是否对所有与情境相关的目标进行了采样。在这里，我们评估了 MiRA 理论作为注意力评估基础的实用性。对 23 名驾驶装有仪器的车辆在城市路线上行驶的参与者进行了实地研究。参与者佩戴头戴式眼动仪。数据缩减包括识别需要采样的目标区域、是否对其进行采样以及是否存在相关或不相关的其他交通。此外，逐个凝视分析确定了凝视方向、目的和目标。正如预测的那样，驾驶员对所有需要将视线从前方移开的目标区域进行了采样。大致在前方的目标区域（如斑马线）可能是通过周边视觉进行采样的，但这无法通过所使用的设备可靠地确认。 发现视线方向分布与先验定义的要求非常吻合。并行要求数量越多，用于检查交通情况的视线份额就越大。相关交通比不相关交通受到更多的监控。并行要求数量越多，备用视觉容量就越少。名义上的视线目标识别与要求的联系较少。因此，我们建议“传统的”基于视线的注意力评估应与基于目的的视线评估协议以及与情况相关的预定义要求相结合。
量子力学基础
量子力学阐明了微观领域中常见的许多惊人特征。双缝实验最能说明这些惊人特征。该实验涉及将粒子（例如电子）逐个发射到有 A 和 B 两个狭缝的板上。粒子一个接一个地到达，因此单个随机撞击会被记录在板外的检测屏幕上。然而，大量撞击在检测屏幕上的集体结果显示出交替出现的暗带和亮带的干涉图案。这种集体图案是粒子表现为来自两个狭缝的入射波的特征。同时，干涉图案是由一系列独立且独立的单个撞击形成的。一旦将探测器放置在狭缝 A 和 B 处以确定每个粒子通过的狭缝，干涉图案就不复存在了。这一奇怪特征似乎与直觉相反，在没有探测器的情况下，每个粒子会通过两个狭缝，而有探测器时，每个粒子只会通过一个狭缝 [ 3 , 4 ]。因此，似乎不可能同时观察到干涉并确定粒子通过了哪条狭缝。对此类现象以及许多其他现象的正式解释始于 1925 年，当时维尔纳·海森堡 (Werner Heisenberg) 开发了矩阵力学，几个月后，埃尔温·薛定谔 (Erwin Schrödinger) 开发了波动力学。矩阵力学和波动力学在数学上是等价的，尽管后者的数学形式为当时的物理学家所熟悉。矩阵力学将状态
从 QTL 到基因：秀丽隐杆线虫促进了自然变异遗传机制的发现
逐个基因探索性状变异机制 在过去二十年中，由于全基因组测序和数量遗传学中混合效应模型方法的进步，发现性状变异背后的基因和机制的速度加快了。研究已经确定了影响牲畜、农作物、模型物种和人类中测量的各种性状的基因座的数量和效应，但在任何物种中，只有少数基因和分子机制得到验证。存在这种限制是因为尽管有大量候选基因的有力证据，但很难（或不可能）通过实验验证基因在许多物种的数量性状中的作用。这些数据有助于阐明性状随时间变化的模型以及这些变化背后的进化原理。因此，对进化感兴趣的研究人员需要确定导致不同种群表型差异的基因和机制。然而，大多数物种都具有高度的遗传多样性，这使得许多小效应基因座的定位和特定基因的验证变得困难甚至不可能 [ 1 ]。此外，文献中充斥着大量已识别的数量性状基因座 (QTL)（见词汇表）的例子，但特定基因和等位基因尚未通过精确的基因组操作进行验证，最多只能推断性状变异猜测的分子机制。一些物种可以缓解这些限制，并发现基因和机制，为了解不同种群性状变异的原因做出重大进展。
2008 年 10 月 20 日第 22 卷第 12 期 15 美元 www.visionmonday...
新闻 Alex Incera 被任命为 Gerber Coburn 总裁。.............10 VisionWeb、First Insight 将连接范围扩大到更多实验室。......12 Intercast 开设美国销售办事处。.14 A&A Optical 延长 Pez 许可。18 为 Hydrogel Vision 销售代表 Lohmann 提供服务。...........19 VSP 实践解决方案部门主办 ECP 讨论组。....。。。。。。。。。20 届世博会总结。。。。。。。。。。。。。。.24 条考道链 OD 听取有关经济的预测 .....................34 场景和听觉转换 Craig 和 Knicks Frazier 获得海伦凯勒盲人服务中心的嘉奖。...................36 EyeRock 慈善音乐会在拉斯维加斯首次亮相 ....................38 零售药房推出 Oliver Goldsmith 推出 Hoffmann Buffalo Horn。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 PixelOptics 推出“增强型”多焦点。。。。。。。。。。。。。。。。。。58 Second Looks OSI 呈现 Blinde 风格。。。。。。52 Jalapenos 为他和她推出了新款眼镜。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 个部门 P.O.P 明星。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 隐形眼镜。。。。。。。。。。。。。。。。58 实验室内部 Optic Blue 的扩建计划正在进行中。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。避免 FLSA 诉讼的 64 个业务要点提示。。。。。66 意见 逐个客户应对经济衰退。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 用他们自己的话说 在不断变化的国家开展业务 68 资产负债表 Signature Eyewear 报告销售额增长。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70
3D 主动红外探测器和摄像机技术...
主动系统采用近红外脉冲激光和快速门控探测器，目前已用于大多数远程成像应用。这一概念通常称为突发照明激光雷达或 BIL。SELEX 固态探测器基于 HgCdTe 雪崩光电二极管阵列和定制设计的 CMOS 多路复用器，用于执行快速门控和光子信号捕获。这些混合阵列产生的灵敏度低至 10 个光子，这主要是由于 HgCdTe 二极管中非常高且几乎无噪声的雪崩增益。激光门控成像的优势之一是将物体从背景中分割出来，从而提供信噪比优势。然而，在复杂的场景中，在伪装和隐蔽的情况下，系统的主要增强功能是能够生成 3D 图像。在这里，探测器逐个像素地感知范围以及激光脉冲强度，为每个激光脉冲提供深度背景。 3D 数据能够更有效地从背景杂波中提取物体。距离信息受过度对比度、相干性和闪烁效应的影响较小，因此图像比传统的 2D BIL 图像更清晰。在机载应用中，拥有 3D 信息尤其有用，可以在动态环境中提供距离选通的灵活反馈控制。本报告介绍了一些可用于生成 3D 信息的探测器技术以及导致选择 SELEX 探测器的论据
应用能源 - 信息科学 - EPFL
本文介绍了一种用于承载大量光伏 (PV) 发电和负载的主动配电网 (ADN) 中的配电网扩展规划 (DNEP) 和储能系统 (ESS) 分配的组合框架。通过确定连接新节点的最佳电网扩展、现有线路的加固和 ESS 分配，所提出的 DNEP 可确保目标 ADN 的可靠运行，以实现其可调度性，同时最大限度地减少电网损耗。分配的 ESS 可补偿由随机负载和发电引起的随机功率流，使 ADN 能够遵循电网连接点的预定义功率计划。电网约束通过使用改进的增强型宽松最优功率流 (AR-OPF) 模型建模，该模型凸化了经典的 AC-OPF，为径向网络提供了 OPF 问题的全局最优解和精确解。DNEP 问题的复杂性通过采用顺序算法来处理，其中新节点按照用户确定的优先级逐个添加。在顺序规划的每个阶段，Benders 分解算法迭代地确定投资和 ADN 运行的最优解。此外，与 ESS 和线路投资相关的选址和定型问题分别解决，以提高收敛速度。在一个真实的 55 节点瑞士 ADN 上进行模拟，该 ADN 承载着相当大的随机光伏发电。
机器学习策略识别：高保真度决策策略发现的范例
摘要 我们提出了一种新方法，称为机器学习策略识别 (MLSI)，以发现隐藏的决策策略。在这种方法中，我们首先根据一组被指示使用特定策略的参与者的选择和过程数据训练机器学习模型，然后使用训练后的模型识别一组新参与者所采用的策略。与大多数需要多次试验才能识别参与者策略的建模方法不同，MLSI 可以逐个试验区分策略。我们在三个实验中检查了 MLSI 的表现。在实验一中，我们在配对比较决策任务中向参与者传授三种不同的策略。最好的机器学习模型识别出参与者使用的策略，准确率超过 90%。在实验二中，我们将 MLSI 与多重测量最大似然 (MM-ML) 方法进行了比较，后者也能够在策略识别中整合多种类型的数据，结果发现 MLSI 的识别准确率高于 MM-ML。在实验三中，我们向在有利于非补偿策略（取其优）的任务环境中自由做出决策的参与者提供反馈。 MLSI 的逐次试验结果表明，在实验过程中，大多数参与者一开始会探索多种策略，但最终学会使用“选择最佳”策略。总体而言，我们的研究结果表明，MLSI 可以逐次识别隐藏策略，并且准确率很高，可与需要多次试验才能识别策略的其他方法相媲美。
影响 - 触发 - 生态学 - 摩尔马里 -
背景。日常的兴趣越来越多，影响抑郁症和焦虑症患者的波动。很少有研究比较诊断组的积极影响（PA）和负面影响（NA）的重复评估，而波动模式并未统一定义。这项研究的目的是比较影响当前抑郁症或焦虑症患者的波动，在恢复的患者和对照中，使用影响不稳定作为核心概念，同时还描述了其他可变性措施并适应可能的混杂因素。方法。生态瞬时评估（EMA）数据是从荷兰研究的365名参与者中获得的，对抑郁症和焦虑的研究（n = 95）（n = 178）或否（n = 178）或NO（n = 92）DSM-IV定义的抑郁症/焦虑症。每天2周，五次，参与者在PA和NA上填写项目。影响不稳定性被计算为连续差异（RMSSD）的根平方。对RMSSD的组差异，逐个方差和自相关的群体差异进行了测试，以控制平均影响水平。结果。当前的抑郁症/焦虑患者在PA和NA中的影响最高，然后是汇总，然后进行对照。在控制平均影响水平时，群体之间的不稳定性差异仍然显着，但是当前和汇率之间的差异不再显着。结论。患有当前疾病的患者的NA和PA患者的不稳定性高于递减的患者和对照组。尤其是关于NA的，这可以解释为患有当前疾病的患者对内部和外部压力源更加敏感，并且具有次优影响调节。
在美国低碳电力系统中以系统成本最小化的方式部署光伏-风电混合能源
太阳能光伏 (PV) 和风能装置的混合使用有可能通过共享支线容量和其他互连成本组件来降低传输成本。许多研究都逐个站点评估了混合使用的机会，但尚未捕捉到光伏-风能混合使用对整个电力系统发展和系统成本的影响。在这里，我们使用高分辨率全国性容量扩张模型来探索在 2040 年实现零碳电力结构的情景下，在美国各地部署光伏-风能混合系统以最小化电力系统成本。虽然混合使用带来的总体系统成本节省相对较小——假设基线互连成本约为 0.8%，互连成本高的敏感度情况小于 2%——但当允许混合使用时，部署模式会发生显着变化。光伏发电容量通常会迁移到已经部署了风电容量和相关互连容量的地点，随着互连成本的上升，标称光伏和风电容量相对于互连点容量的“过度建设”现象也随之增加。在美国模拟的零碳电力系统中，大约有 300 千兆瓦 (GW) 的互连点容量（超过 500 GW 的标称光伏和风电容量）部署在混合设施中，光伏：风电容量比率在 1:3 和 3:1 之间