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World File Search System降噪
A320 着陆时涡流产生的非定常气动载荷...
AFLoNext 是一个为期四年的项目，由欧盟委员会在第七框架计划下资助。该项目的主要目标是验证和完善用于新型飞机配置的极具前景的流动控制和降噪技术，以在提高飞机性能和减少环境足迹方面迈出一大步。该项目联盟由来自 15 个国家的 40 个欧洲合作伙伴组成。构成 AFLoNext 科学概念的六条技术流之一涉及减轻和控制起飞和降落期间起落架区域的振动。起落架附近的结构部件，例如起落架壳壁、支柱或起落架门，通常会承受显著的动态载荷。这些载荷源于波动的气动压力和由此产生的结构振动。机身下方高度波动且复杂的气动流动行为会导致结构部件上的非稳定压力。本文介绍了用于预测此类动态载荷的 CFD 方法，并介绍了使用混合 RANS-LES 模型和格子波尔兹曼方法计算的一些初步结果。与飞行测试数据的比较验证了这些 CFD 模拟的真实性。
旋翼机参数风洞测试...
在欧洲旋翼机空气动力学和声学 (HELISHAPE) 大型合作研究计划的框架内，在 DNW 的开放测试部分进行了参数模型旋翼测试，使用 DLR 的 MWM 测试台和配备先进设计的叶片和两个可更换叶尖的全铰接式 ECF 旋翼的高度仪器化模型。一组叶尖 (7A) 为矩形，另一组 (7ADI) 为后掠抛物线/上反角形状。这项实验研究的目的是评估降噪技术（概念上通过改变旋翼速度、专用叶尖形状和先进的翼型，以及操作上通过确定低噪音 - BVI 最小化下降程序）并验证合作伙伴的空气动力学和声学代码。同时测量了叶片表面声学和气动压力数据以及叶片动力学和性能数据。此外，通过 LLS 流动可视化获得了有关尖端涡流几何形状和叶片涡流错开距离的宝贵信息。简要描述了实验设备、测试程序和测试矩阵。介绍了主要结果，并讨论了两个转子最重要的参数变化趋势。
EC145 T2 - 空中客车
EC145 T2 是基于一个成熟的概念开发的，这使得它能够受益于 EC145 的诸多优势：巨大的有效载荷、远距离、带有后部和侧面通道的宽敞多功能机舱、出色的飞行特性和高可靠性。EC145 T2 还采用了欧洲直升机公司在动力、飞行安全、降噪和任务设备方面的最新创新技术。“通过采用系列化概念，我们能够降低技术风险和开发成本，”EC145 T2 项目经理 Dragos Grigorincu 解释说。“我们的操作员显然将从中受益。”EC145 T2 的设计人员在开发新型直升机时当然考虑到了警察和国土安全部门，但他们最重要的是关注主要和次要的 EMS (1) 任务（医院间病人运输）和 SAR 任务。这款新型多用途直升机还将为商务航空、石油和天然气以及空中运输领域提供有价值的服务。在最后一个领域，EC145 T2 特别适合为海上风电场提供服务。其规格也在很大程度上受到限制
指南#9：语音和通信解决方案的变化
通常，您需要一台带有有线 USB 降噪麦克风的 Windows 计算机才能进行录音。请咨询您当地的 ALS 协会办公室，看看他们是否有您可以借用的专用麦克风，因为您只需要用它来录制声音文件以创建您独特的声音。重要的是，在诊断时尽早开始这个过程，最好是在出现任何明显的言语变化之前。难以发出言语声音、难以保持一致的语速和呼吸支持，无法一口气说出多达 10 个单词，这可能会妨碍您参与此程序并创建独特的合成声音以供以后在语音生成设备中使用。应用程序和技术的新进展大大减少了您需要录制以创建独特声音的短语数量；但是，您在录制的短语中提供的样本越多，独特声音的质量就越高。如果您的言语已经发生重大变化，您可以选择让语音代理为您录制短语和消息，尤其是当您的家人的声音听起来像您时。
（IJCI）在线可在线访问https://ijci.journals.ekb.eg/基于GLCM和LBP功能与PCA和IG
细胞异常会导致脑肿瘤发育。它是全球死亡率的主要原因之一。早期肿瘤发现可以避免数百万死亡。磁共振成像（MRI）是最流行的成像技术之一，可用于早期检测到脑肿瘤，因此可以改善患者的存活率。MRI中肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。 这项研究试图尽早检测脑肿瘤。 使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。 这项工作利用机器学习来提高分类精度。 这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。 使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。 关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。肿瘤的可见性得到提高，这有助于随后的治疗。这项研究试图尽早检测脑肿瘤。使用MRI的建议的CAD系统有可能帮助医生和其他专家发现脑肿瘤的存在。这项工作利用机器学习来提高分类精度。这项工作是在许多顺序的步骤中进行的，包括使用中位过滤器进行MRIS降噪，使用灰度级别的共存在矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP）提取肿瘤特征的特征，然后使用特征IS进行分类（IG），最终使用机器选择Algorith，最终使用了类型确定并将MRI分类为肿瘤或无肿瘤。使用GLCM和LBP功能的组合特征向量的提出方法的实验结果，使用IG显示98％的精度，使用PCA的精度为97％。关键词：脑肿瘤； MRI;灰度合作矩阵GLCM;局部二进制图案LBP；功能选择。
电缆、电源产品、配件等购买指南
Clarus Crimson CCP-HC2 电源线 Clarus Crimson HC2 电源线由著名高端电缆设计师 Jay Victor 设计。其设计指定使用 PCOCC 铜，并专注于三个主要领域：低频信号、电流容量和降噪。电源线以 60Hz 运行，包括足够大的绝缘实心导体，以利于低频以提高性能。它们采用大规格和中规格电线组合设计，形成一个整体 8 AWG 设计，支持电流流动和信号动态。为了最大限度地降低交流线路噪音，采用交替绞合电缆来抵消磁场并帮助消除失真。铝/聚酯薄膜包裹和高密度镀银铜编织屏蔽层提供额外的屏蔽，有助于消除 RFI 和 EMI 的进出，降低噪音，改善细节。Clarus Crimson HC2 端接有公 6-20P Nema AC 插头和 IEC 320 C19 母连接器。价格：$910/3 英尺。；$1610/6 英尺。；$3010/12 英尺。tributariescable.com
通过电子背散射衍射进行晶粒尺寸计量
简单的光学技术。但是，EBSD 的自动化特性意味着它可以提供更多信息，而不受个人操作员的技能和主观性的影响，例如在自动图像分析的样品照明设置中。尽管 EBSD 可以自动化晶粒尺寸测量过程，但在样品制备、操作条件选择和采集后降噪的使用方面仍需谨慎。报告了这些对测量晶粒尺寸影响的实际示例，并将 EBSD 结果与光学获得的结果进行了比较，突出了 EBSD 在检测较小晶粒和检测孪晶边界方面的更高分辨率的影响。它讨论了报告结果的方式，并将结果与晶粒尺寸分布的理论预测进行了比较。这项工作是在更广泛的背景下进行的，需要量化微观结构异质性，以验证工程合金热变形的变形模型，该模型是与谢菲尔德大学和威尔士大学（斯旺西）联合项目的一部分。K P Mingard、E G Bennett、A J Ive 和 B Roebuck 2006 年 1 月
用于 A320 飞机空调状态监测和预测的遗传算法和决策树
摘要 非计划维护是航空公司的一大成本驱动因素，但状态监测和预测可以减少非计划维护操作的数量。本文表明，通过采用数据驱动方法和使用现有数据源，可以将状态监测引入大多数系统。目标是根据各种传感器输入预测系统的剩余使用寿命 (RUL)。我们使用决策树来学习系统的特性。决策树训练和分类的数据由通用参数信号分析处理。为了获得决策树的最佳分类结果，使用遗传算法优化参数。使用具有不同信号分析参数的三种不同决策树的森林作为分类器。使用来自 ETIHAD 航空公司的 A320 飞机的数据验证了所提出的方法。验证表明，状态监测可以将样本数据分为十个预定类别，以 10% 的步长表示总使用寿命 (TUL)。这用于预测 RUL。在 850 个样本中，有 350 个错误分类。降噪将异常值减少到接近零，从而可以正确预测状态。还可以使用分类输出来检测验证数据中的维护操作。
SC19：U：用于近期量子器件噪声预测和电路优化的深度学习方法
由于硬件特定的噪声，嘈杂的中型量子设备在实现高保真计算方面面临挑战。我们提出了一个量子电路深度学习编译器的框架，旨在降低在特定设备上运行的电路的输出噪声。我们的方法是首先在量子芯片的实验数据上训练卷积神经网络，以学习该设备的噪声模型。然后，我们将训练好的网络视为量子电路的噪声预测器，并设计一个编译器来重写电路，以尽量减少网络预测的预期噪声。我们使用 IBM 5 量子比特设备测试了这种方法，并根据 IBM Qiskit 编译算法对编译后的电路进行了基准测试。我们得到的结果显示，与 Qiskit 编译器相比，输出噪声降低了 11%（95% CI [10%、12%]）。与 Qiskit 编译器相比，所有可用的 5 量子比特 IBM 设备都有所改进，但我们发现在学习噪声模型的设备上降噪效果明显更好。这些结果表明，使用机器学习设计的设备特定编译器可以产生更高保真度的操作，从而增加量子计算应用的潜力。
使用Sonar
摘要。该研究在灾难管理等领域和水勘探中介绍了一种新颖的动物和人类检测方法。与传统的视觉方法不同，声纳系统会发出声波来分析回声，从而在具有挑战性的环境中提供了独特的优势。提出的方法涉及收集原始声纳数据，然后采用预处理技术，以减少降噪，信号归一化和特征提取。声纳能够穿透包括水和密集雾在内的各种媒体的能力，使其对于在低可见性条件下检测动物和人类很有价值。此外，声纳在白天和夜间设置中都有效地运行，不受照明条件的影响。建议的检测系统将使用代表性数据集和现实世界情景进行全面的实验。性能指标，例如检测准确性，精度，召回效率和计算效率，并将与现有方法进行分析。该研究展示了使用声纳技术来进行动物和人类检测任务的有效性和可行性，从而强调了其在挑战性环境中的独特功能。