《减弱音爆:异形音爆演示器和安静超音速飞行的探索》是对 2009 年初我有幸撰写的案例研究“减弱音爆:NASA 50 年的研究”的后续。这项相对较短的调查发表在《NASA 对航空学的贡献》第一卷(NASA SP-2010-570)中。尽管我之前熟悉航空史,但最初,我还是犹豫不决,是否要接触这个似乎如此深奥且技术性极强的话题。值得庆幸的是,一些有关过去超音速计划的信息性参考资料已经可以帮助我入门,最著名的是埃里克·M·康威的《高速梦想:NASA 和超音速运输的技术政治,1945-1999》,这本书在“减弱音爆”和随后的前四章中被频繁引用。中断两年之后,我在 2011 年 3 月恢复了音爆研究,并撰写了这本新书。我非常感谢著名航空历史学家理查德·P·哈利恩博士给我的机会,让他就这个迷人的主题进行写作。哈利恩博士是《美国国家航空航天局对航空的贡献》和新美国国家航空航天局 (NASA) 丛书的编辑,本书是该丛书的一部分。在扩充、更新并希望改进我之前的叙述的同时,本书的主要焦点是诺斯罗普·格鲁曼公司 (NGC) 以及一个由政府和行业合作伙伴组成的多元化团队所取得的突破,他们证明了飞机可以设计成显著降低音爆强度。我在 2008 年 12 月和 2011 年 4 月访问加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC) 期间得到了帮助,并通过电话和电子邮件与 DFRC 人员进行了交流,这对我的一手资料研究大有裨益。图书管理员 Karl A. Bender 博士向我介绍了 NASA 一流的科学和技术信息资源,并在 Freddy Lockarno 的帮助下,帮助我收集了大量重要文件。航空历史学家 Peter W. Merlin 在 Dryden 的档案馆藏中为我找到了其他资料来源。Dryden 的主要音爆研究者 Edward A. Haering 提供了宝贵的原始资料,回答了问题,并审阅了涉及他项目的章节。同事工程师 Timothy R. Moes 和试飞员 James W. Smolka 和 Dana D. Purifoy 帮助我提供了额外的
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中,横轴是时间,纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本(总共 1000 个样本)的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法(图 4 中的蓝线)的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2,而本文提出的方法(图 4 中的橙线)则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出,可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而,当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时,我们发现与以前的研究相比,该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此,我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时,非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果,我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率,橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量,纵轴是准确率。通过添加 sigma,回忆部分的准确率得到了提高,达到了约 90%。另外,10 次添加等于 1 个样本。
最近,我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年,但并不总是取得成功,但随着近年来深度学习的出现,终于有可能使这成为现实。人工智能研究,即利用机器执行人类智力活动的实践,几乎与计算机的出现同时开始,并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现,但是并没有成功。此外,人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能,但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用,但在与它们短暂交谈之后,人们很快就会厌倦它们,并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思,通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生,并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究,虽然也取得了一些成果,但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络,研究发现,与当时使用的三到五层的神经网络相比,多层可以显著提高性能。多层化之所以困难,主要原因是当时计算机的计算能力较差,无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算,但大多数运算都是独立的,没有顺序依赖性,从而可以实现并行运算。因此,利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU,以实用的计算时间和成本进行计算是高效的,这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外,由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题,因此也可以使用量子计算机。因此,基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现,并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域,包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策,这在过去并不是完全可能的。
EDP 集团保持合规认证 EDP 集团再次因其合规管理实践的稳健性而获得认可,保持了 2022 年获得的所有认证。独立审计师得出结论,EDP, SA 实施的合规管理系统是有效的,并续签了我们的 ISO 37301 认证。我们的反贿赂/反腐败管理系统也被发现符合 ISO 37001 标准的要求。因此,EDP SA 及其子公司 EDP España、EDP Renewables 和 EDP Brasil 保留了各自的认证。同样,EDP España 和 EDP Renewables 的 UNE 19601 刑事合规管理系统认证也得到了续签。这些认证证明了 EDP 集团实施最佳合规管理体系的决心和努力
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Ⅰ 隔声施工标准方法 1 1.共同事项 1 1.1 基础 1 1.2 定义 1 1.3 适用范围 1 1.4 未指定的声学材料或隔音规格 1 1.5 文件 1 2. 2.隔音方案 1 2.1 所需隔音量 1 2.2 隔音施工方案 2 2.3 建筑固定装置的隔音量 2 2.4 金属密闭装置 3 2.5 玻璃块 3 2.6 室内吸声施工方案 3 3.通风方案 3 3.1 所需通风量和所需外部空气量 3 3.2 排气量 3 3.3 空气净化方法 3 3.4 吹出噪音 4 3.5 通风方法 4 3.6 单管通风方法 4 3.7 单独分散通风方法 5 4.空调方案 5 4.1 室内温湿度条件 5 4.2 冷热源 6 4.3 单风管空调系统 6 4.4 单独分布式空调系统 6 5.机房隔音、防震方案6
英语:语音(音系 ai、ay 和 a_e)活动 2:本周写作中,我希望你完成 5 个句子。在每个句子中,我希望你尝试在我们的“ai”音系中包含 2 种不同的拼写。你可以使用活动 1 中的单词或你自己的单词。
我发现自己越来越多地思考联系。人们告诉我,他们很难建立和保持联系。甚至在大流行使我们内向的情况下,与人的身体联系正在减弱。当您可以在社交媒体上跟上他们的工作时,为什么会与朋友见面?当您可以用Xbox卷曲并通过耳机谈谈垃圾时,为什么要在拐角法院拍摄篮球?然而抑郁和疏远正在上升。在他的书失去联系中,约翰·哈里(Johann Hari)告诉我们,抑郁症的增加超出了诊断1的简单增加。他将抑郁症的上升归因于与他人的联系下降。在某些情况下,药物会有所帮助。但是,药物不会治疗孤独感。它不会治疗越来越普遍的归属感。传统的归属方式(例如宗教和教会成员)与看到您并重视您的人以及您,以及您又看到和重视的人的联系。他们将您的生活和未来定位为有意义的部分的一部分。但是,这种归属和联系不仅是宗教,而且是保龄球团队或驼鹿洛奇的成员资格,都在消失。儿童随着年龄的生活而倾向于分散。长期的代际社区很少见。当您小时候没有人(包括您的兄弟姐妹)仍然住在那里的地方,您长大的地方的概念就没有什么意义。关系可能比社交媒体联系人,我们遵循的Twitter帐户或我们的Facebook喜欢的重要性变得不那么重要。越来越普遍的是与您不认识的人,例如对名人,运动员或政治家的亲和力。那么,我们如何 - 在这个较不连接的时刻建立连接?无论是亲自或通过电话,缩放还是Skype,我发现声音是我建立和保持连接的根源。在我的声音书中,我将声音的思想定义为从一生中发出声音的经历演变而来的大脑。健全的思想是巨大的 - 与我们每个感官的神经系统相互联系:运动系统,边缘(情感)系统和认知(记忆,注意)系统。我表明,健全的思想会影响我们的感受,感受,移动和思考的影响。声音连接我们。它是连续的,综合的,并且具有范围。它塑造了我们的身份以及我们如何与世界建立联系。我们感到脱节是因为我们已经摆脱了声音根源。声音是由以视觉为中心的社会力量来种植的。细微的聆听会因噪音的增加而阻碍。然而,在健全的思想中体现的深度神经相互联系给了我希望。听力不是一个孤立的感官过程,也是解释感官世界的齿轮,而是我们每个部分的主要参与者。当世界崩溃时,声音就可以联系起来。声音是培养我们想要的社区感的一个关键。