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World File Search System速度数据
速度评估：- 道路环境、行为
进行了一项研究，以审查车速在道路交通事故、速度限制、执法和行为以及环境中的作用。首先对国际文献进行了审查，以突出海外发现和确定需要进一步研究和开发的问题。还访问了斯堪的纳维亚半岛、欧洲和美国的一些海外研究和政府机构，以获得有关这些国家正在开展的问题和研究的第一手知识。随后组织了一次会议，有 45 名具有研究、政府权力和驾驶背景的澳大利亚专家以及来自瑞典的主讲人参加，以确定澳大利亚当前的问题和议题。从这次广泛的审查中，确定了 22 个需要进一步研究的项目和 12 个行动项目，并根据它们对减少与速度有关的交通事故的重要性和价值对其进行了优先排序。未来需要研究的突出课题是开发和利用感知对策：限速区的可信度、道路设计和行驶速度、速度和碰撞的参与度以及行为相关性、本地区域交通管理 (LATM) 设备的有效性、执法容忍度和行驶速度、限速变化的安全后果以及更多的行驶速度和碰撞速度数据。未来行动计划的优先事项包括更多地使用低成本感知道路处理、汽车最高限速器试验计划。需要改变社区对超速的态度、建立澳大利亚范围内的限速专家系统、限速区政策和实践宣传、在限速区增加重复标志以及广泛使用有效的减速技术。
亚中尺度上升流细丝中的锋面不稳定性和能量耗散
基于高分辨率湍流微结构和近地表速度数据，研究了本格拉上升流系统（东南大西洋）中瞬态上升流细丝内的锋面不稳定性及其与湍流的关系。我们的研究重点是位于细丝边缘的尖锐亚中尺度锋面，其特点是持续的下锋风、强劲的锋面急流和剧烈的湍流。我们的分析揭示了三种不同的锋面稳定状态。（i）在锋面的浅侧，发现了一个 30-40 米深的湍流表面层，具有低位势涡度 (PV)。这个低位势涡度区域呈现出明确的两层结构，上层为对流（埃克曼强迫），下层为稳定分层，其中湍流由强迫对称不稳定性 (FSI) 驱动。该区域的耗散率与埃克曼浮力通量成比例，与 FSI 的最新数值模拟具有很好的定量一致性。（ii）在锋面喷射的气旋侧翼内，靠近横向锋面密度梯度的最大值，气旋涡度足够强，可以抑制 FSI。该区域的湍流是由边缘剪切不稳定性驱动的。（iii）在锋面喷射的反气旋侧翼内，混合惯性/对称不稳定性的条件得到满足。我们的数据为 FSI、惯性不稳定性和边缘剪切不稳定性与亚中尺度锋面和细丝中整体动能耗散的相关性提供了直接证据。
基于变压器的交通拥护预测能量... -Dr -ntu
摘要 - 燃料电池电动汽车（FCEV）的能源经济在确定其实用性方面起着至关重要的作用，使能源管理策略（EMS）的优化必不可少。基于未来车辆速度预测的预测EMS（PEMS）为增强EMS性能提供了巨大的潜力。但是，当前的PEMS预测模型依赖于历史速度数据或静态流量信息，从而忽略了实时交通状况的影响。在本文中，我们引入了基于变压器的PEMS（TPEM），该PEMS（TPEM）结合了实时预测的周围交通信息，以改善FCEV的经济经济。通过考虑受控车辆和周围车辆之间的复杂相互作用来更好地预测车速，我们开发了一个基于变压器网络的预测器，该预测指标考虑了受控车辆周围六个车辆的速度和相对距离，从而在接下来的10秒内产生了速度预测。然后，我们将深度加固学习（DRL）方法作为下游优化器，创建完全数据驱动的PEM。为了培训TPEM，我们开发了一个来自NGSIM数据集的数据集，该数据集由许多驾驶轮廓段组成，其中包括受控VE-HICLE和周围流量的时间序列特征。此外，我们还利用Sumo模拟器生成支持流量信息的驾驶配置文件进行性能评估。实验结果揭示了我们基于变压器的预测器优于现有的预测因子，即经常性神经网络（RNN），在处理流量信息并实现改进的预测方面。相对于当前最新的长期记忆（LSTM）PEMS，TPEM将FCEV的经济效率提高了4.6％。
天文学中的AI
摘要：本研究论文研究了人工智能（AI）对天文学领域，革命性数据分析，天体对象分类，系外行星发现和实时观察的变革影响。在过去的十年中，天文学家利用了人工智能技术的力量，包括机器学习，深度学习和数据挖掘，以前所未有的方式探索宇宙。本文的第一部分研究了AI如何显着增强了天文学的数据处理和分析功能。AI算法有效地从地面望远镜和空间任务中处理大量的观察数据，使天文学家能够识别天体对象并检测隐藏在复杂数据集中的微妙信号。此外，AI与自适应光学系统的整合增强了观察质量，增强了对遥远星系和外部球星的研究。继续前进，本文讨论了AI驱动的分类模型如何根据其独特特征对恒星，星系和其他天文实体进行分类。这些进步加快了编目过程，并能够识别稀有和新颖的天文现象，从而促进了宇宙的全面探索。此外，该研究还研究了AI如何促进外部球星的发现及其对潜在居住性的理解。基于AI的算法有效地分析了光曲线和径向速度数据，从而从广泛的调查中检测到了外部行星。关键字：人工智能此外，AI驱动的大气建模提供了对这些遥远世界的可居住性潜力的宝贵见解，扩大了寻找外星生命的搜索。宇宙事件的发现，例如超新星，伽马射线爆发和重力波源。
命中和运行：通过Progressive的快照应用程序中的基于驱动程序的云数据重建法医车辆事件
驾驶保险应用程序（DIAS）已成为不断发展的数字土地景观中的宝贵资源。汽车所有者正在存储有关驾驶行为和模式的大量数据。这项研究先驱，对渐进式快照应用的法医分析，重点介绍了通过移动应用程序界面无法访问的数据的提取和潜在法医使用。在我们的方法中，我们专注于四个研究问题：渐进快照收集的位置和速度数据的准确性如何？，从移动应用程序界面中用户无法使用的渐进云中可以提取哪些法律相关数据？，我们可以采用抗福音技术，尤其是伪造的位置数据来创建虚假的旅行详细信息吗？，我们可以从旅行活动详细信息中重建一个击中的场景吗？为了回答这些问题，我们开发了一种基于Python的开源工具Pyshot，以从渐进云中提取数据。我们的测试确认了Snapshot在记录速度和位置中的AC策略。尽管努力伪造全球定位系统（GPS）位置，但云仍然保持准确的记录。Pyshot揭示了更详细的驾驶数据，例如危险的操纵和分心的驾驶。本研究还探讨了使用人体模型并专注于Progressive的服务器数据的撞车事件的法医重建。分析事件cate gories，地理坐标和时间戳在法医研究中提供了对本应用的能力和约束的见解。这些发现为DIA保留的数据的法医能力提供了宝贵的见解，这有助于其在法医研究中的潜在使用。
人工智能、机器学习和深度学习
值得注意的是，从日常生活的开始到结束，许多与人工智能、机器学习和深度学习算法一起工作的技术都为其提供支持。例如，智能手机在许多领域都发挥着作用，例如即时了解天气信息、规划白天要开展的工作、将血液中的氧气浓度、步数和心电图获得的速度数据等信息与之前的统计数据进行比较，并采取有关健康状况的预防措施。同样，由于应用程序通过智能手机与安装在城市各处的技术进行通信，可以实时计算到达行驶路线的时间并向用户提供必要的信息，并且可以根据来自智能停车场的信息将驾驶员引导到空置的停车场。智能停车场会自动检测停在智能停车场的车辆的车牌信息，通过安装在车辆上的芯片自动计算车费并付款。配备面部识别和指纹识别算法的智能结构支持将安全性保持在最高水平。智能照明和灌溉系统通过积极地有效利用资源来保护环境。十字路口的智能交通信号灯根据交通流量确定车辆的等待时间，用摄像头记录违反规则的情况，并允许采取必要的警告或刑事行动。智能家电使生活更轻松，并以多种方式节省能源。智能健康追踪系统在世界上有很多例子，它使用家用或便携式设备控制您的慢性疾病，并定期通知医生。几乎所有这些使生活更轻松且日益普及的技术都得到了人工智能、机器学习和深度学习方法的支持。在本研究中，将分别介绍有关人工智能、机器学习和深度学习方法的信息，并在最后几节中介绍示例
能量和对人类的恐惧限制了Pumas的空间生态
充满活力的需求和对捕食者的恐惧是塑造动物行为的主要因素，并且两者都可能是运动决策的驱动因素，最终决定了野生动植物的空间生态。对物理景观施加的运动对运动的限制仅与避免风险施加的局势分开考虑，这限制了我们对短期运动决策的理解，以影响长期的空间使用。在这里，我们将物理地形和捕食风险的成本整合到共同的货币，能源中，然后量化其对生活在人体统治景观中的大型食肉动物的短期运动和长期空间生态的影响。使用来自领pumas（puma concolor）的高分辨率GPS和加速度数据，我们计算了累积的物理地形和风险的短期（即5分钟）的能量成本（即5分钟）的成本（对我们的研究人群的主要酸味和恐惧）。物理和风险景观都影响了PUMA短期运动成本，风险通过诱导高能量但低效率的运动行为而产生相对较大的影响。短期运动成本的累积影响导致每日旅行距离和总房屋范围区域减少29％至68％。对于雄性pumas，长期使用空间的模式主要是由人类引起的风险的能量成本驱动的。这项工作表明，与物理地形一起，捕食风险在塑造动物的“能量景观”中起着主要作用，并表明对人类的恐惧可能是影响全球野生动植物运动的主要因素。
年轻足球运动员的原始文章具有不同速度
8俄罗斯加里宁格勒的伊曼纽尔·康德·波罗的海联邦大学9 GPS Emercom，俄罗斯圣彼得堡大学，圣彼得堡，俄罗斯圣彼得堡，俄罗斯10阿尔泰州立大学，俄罗斯，俄罗斯，在线出版：2024年1月31日在线出版：2024年1月31日，接受了年轻人（2024年1月15日出版）doi：10.7752/jpes.202.202.202.202.202.204.010：需要进一步科学研究与运动员身体素质，功能能力和技术准备的特定方面相关的特定方面。目的是确定基本运动质量的水平，心肺系统功能和12至13岁足球运动员的技术准备，考虑到他们的速度能力不同。材料和方法。这项研究是在12-13岁的足球运动员中进行的，他们表现出不同的速度能力，并从4年到5年从事这项运动。培训课程是根据联邦标准的“足球”运动标准进行的，每周4次，持续3个小时。与足球运动员的速度数据有关，研究了运动质量表现特征。用于此目的的普遍接受的运动测试。分析了心率和血压，鲁滨逊指数，肺活量和低氧样本的值。使用测试，评估了年轻足球运动员的技术准备状态。结果。两组中年轻人的心血管系统的功能参数实际上没有差异。结论。在研究期间，与“慢速”同行相比，“更快”的足球运动员在所有运动质量中具有很高的指标值，除了1000 m的运行时间外，并且会导致灵活性测试。与“快速”的足球运动员组中发现了更高的呼吸系统参数值。从技术上讲，“快速”的运动员受过训练。足球教练对所获得的数据的使用将允许在12 - 13年历史的足球运动员中进行更有效的训练课程。使用这些技术将阻止年轻足球运动员重新训练。关键词：运动素质，心肺系统，年轻足球运动员简介
定量2D和3D相对比MRI
定量2D和3D期对比MRI：血流和血管壁参数的优化分析A.德国弗雷堡（Freiburg）简介：由于时空分辨率和SNR的有限，CINE相对比（PC）-MRI数据的量化很具有挑战性。此处介绍的方法结合了速度及其局部衍生物的“格林定理”和B型插值插值，以提供优化的血流和容器壁参数的定量。结果，除血流量参数（如流量量或流体面积）外，还可以从数据中计算出矢量壁剪应力（WSS）和振荡剪切指数（OSI）的空间和时间变化。心血管系统的功能诊断是不断获得兴趣的（1），在这种情况下，WSS是内皮细胞功能的重要决定因素（2-4）。流量和壁参数定量，其中有19个健康志愿者在8个平面中，沿着整个胸主动脉分布，使用高分辨率平面2D和较低分辨率的体积3D Cine PC-MRI，并具有3个方向速度编码。合成流数据，模式间可变性和观察者间的可变性用于评估该方法的准确性。据我们所知，这些结果构成了对完整动脉切片的血流参数和矢量WSS的体内分析的首次报告。1。2，左）。2，右）。Methods: All experiments were performed at 3T (Trio, Siemens, Germany) using a respiration controlled and ECG gated rf-spoiled gradient echo sequence with 3-directional velocity encoding in 2D ( 2D-CINE-3dir.PC : spatial resolution: 1.24-1.82 x 1.25-1.82 x 5 mm 3 , temporal resolution: 24.4 ms, Venc = 150 cm/s）和3D（3D-Cine-3ddir.pc：空间分辨率：2.71-2.93 x 1.58-1.69 x 2.60-3.5 mm 3，时间分辨率：48.8 ms，48.8 ms，Venc = 150 cm/s）（5）（5）。在沿胸主动脉分布的8个平面上进行进行壁分析（图 3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图所示 数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。 对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。 随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。 基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。 WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。 流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。 结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图 参考：（1）Y. Richter和E.R.进行壁分析（图3，右）使用2d-cine-3ddir.pc和3d-cine-3ddir.pc进行比较，如图数据分析和细分集成在基于MATLAB（美国Mathworks）的内部分析工具（6）中。对于每个Cine时间框架，使用B-Spline轮廓分割了血管腔（图1，MID）。随后的速度数据的立方B型插值（7）提供了插值速度及其在容器轮廓处的局部衍生物（图1，底部）。基于分析血管腔轮廓，“ Green's Theorem”和B-Spline插值，面积和流量是从单个积分中有效且准确地计算出来的。WSS载体是通过假设横向分析平面而没有流过容器壁的变形张量（8）的变形张量。流量定量工具已通过各种分辨率和19位健康志愿者的合成抛物线流数据进行评估。结果：系统多样化的空间分辨率的影响表明，WSS受到更大的影响，而总流量保持相对恒定（图参考：（1）Y. Richter和E.R.表中给出了流量，平均WSS和圆周WSS的百分比。2D和3D-Cine-PC之间的各种时空分辨率导致流量和面积的相对差异在18％以下，但WSS和OSI的相对误差较高，而OSI则为45％和65％（图。说明了我们方法对WSS空间分布进行详细评估的潜力，图3显示了基于2D和3D数据的一名志愿者的WSS向量和OSI。在上升主动脉（切片1）和主动脉弓（切片3）中，WSS矢量呈现出与主动脉中螺旋流量模式相似的实质性右手圆周分量。讨论：此处介绍的方法旨在使用Green的定理和Cubic B-Spline插值来量化血流和血管壁参数。与假设血流模型的其他方法相反（例如抛物面（9）或数值流仿真（10）），我们的方法不是基于关于流量轮廓的限制性假设。简单的参数，例如流量量，即使对于低分辨率数据也可以准确量化，而诸如WSS之类的派生参数则受到时空分辨率的限制。尽管WSS值在3D-Cine-3dir.pc中被系统地低估了，但志愿者之间的高一致性表明了对相对病理WSS改变的分析的潜在WSS估计，如最初的患者结果所示。Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。 45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。 修订版Edelman，《流通》 113：2679-2682（2006）（2）Cheng C.等，循环113（23）：2744-2753（2006）（2006）（3）Wentzel J.J.等，J Am Coll Cardiol。45：846-54（2005）（4）Davies PF，Physiol。修订版我们的WSS测量值与源自相比的MRI的下降和腹主动脉（3，11-13）的发表结果非常吻合，该结果在心脏周期中提供了相似的平均WSS值（0.18至0.95至0.95 N/M 2）。对WSS沿主动脉的分析表明，WSS的相关圆周成分的存在为10-20％，这表明必须考虑WSS的向量性质以完全表征主动脉中的壁剪力。75：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。 25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3475：519-560（1995）（5）Markl M.等，J Magn Reson IM。25：824-831（2007）。 （6）Stalder A. F.等，Proc。 ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。 mag。 16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。 共振。 im。 17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。 共振。 Med。 40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –3425：824-831（2007）。（6）Stalder A. F.等，Proc。ISMRM流动和运动研讨会，纽约（2006）（7）Unser M.，IEEE信号过程。mag。16 22–38（1999）（8）Papathanasopoulou P.等，J。Magn。共振。im。17（2）：153-162（2003）（9）Oyre S.等，Magn。共振。Med。40：645-655（1998）（10）Shojima等，中风35：2500-2505（2004）（11）Moore Je Jr.等，动脉粥样硬化110：225-40（1994）（1994）（1994）（12） 32：128 –34