1参见西班牙的公用事业量表:最终确定销售额低于公允价值,86 FR 33656(2021年6月25日)(最终确定),以及随附的问题和决策备忘录。2 ID。 3请参阅西班牙的公用规模风塔:反临时税务令,86 FR 45707(2021年8月16日)(订单)。 4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国,621 F. Supp。 3d 1337,1348-49(CIT 2月16日,2023年)(Sgre I)。 5请参阅根据法院还押的重新确定结果,西门子游戏可再生能源诉美国,621 F. Supp。 3d 1337(CIT 2023),日期为2023年6月15日(第一次重新确定),第5-6页。 6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。2 ID。3请参阅西班牙的公用规模风塔:反临时税务令,86 FR 45707(2021年8月16日)(订单)。4参见Siemens Gamesa Reenwable Energy诉美国,621 F. Supp。3d 1337,1348-49(CIT 2月16日,2023年)(Sgre I)。5请参阅根据法院还押的重新确定结果,西门子游戏可再生能源诉美国,621 F. Supp。3d 1337(CIT 2023),日期为2023年6月15日(第一次重新确定),第5-6页。6 ID。 在6-8。 7 ID。 在8-9。6 ID。在6-8。7 ID。 在8-9。7 ID。在8-9。
Wind Data Sharing • Internal NREL Modelers/Analysts • United States Fish and Wildlife • Environmental Protection Agency • Energy Information Agency • Evolved Energy Collaboration, Proposal Development • American Wind and Wildlife Association • United States Geologic Survey • United States Department of Agriculture Technical Assistance and Report Writing • Duke Energy • Southern Company • Bureau of Land Management • US-AID (over a dozen countries supported) • State Department Knowledge Sharing • Wind Industry • The Nature Conservancy • International能源局•劳伦斯·伯克利国家实验室•全国风协调合作•美国地质调查
去噪扩散概率模型 (DDPM) 最近在图像合成中表现出色,并在各种图像处理任务中得到广泛研究。在这项工作中,我们提出了一种用于生成三维 (3D) 医学图像的 3D-DDPM。与以前的研究不同,据我们所知,这项工作首次尝试研究 DDPM 以实现 3D 医学图像合成。我们的研究检查了脑肿瘤高分辨率磁共振图像 (MRI) 的生成。通过在半公开数据集上的实验对所提出的方法进行了评估,定量和定性测试都显示出有希望的结果。我们的代码将在 https://github.com/DL-Circle/3D-DDPM 上公开提供。关键词:扩散模型、图像合成、磁共振成像 (MRI)。
脑电图(EEG)在临床癫痫治疗中常用于监测癫痫患者脑部电信号的变化。随着信号处理和人工智能技术的发展,人工智能分类方法在癫痫脑电信号的自动识别中发挥着重要作用。但传统分类器容易受到癫痫脑电信号中杂质和噪声的影响。针对这一问题,该文设计了一种抗噪声低秩学习(NRLRL)脑电信号分类算法。NRLRL建立低秩子空间连接原始数据空间与标签空间,充分利用监督信息,考虑样本局部信息的保存性,保证类内紧凑性和类间离散性的低秩表示。将非对称最小二乘支持向量机(aLS-SVM)嵌入到NRLRL的目标函数中。 aLS-SVM基于pinball损失函数寻找两类样本间的最大分位数距离,进一步提高了模型的噪声鲁棒性。在Bonn数据集上设计了多个不同噪声强度的分类实验,实验结果验证了NRLRL算法的有效性。
时间采样框架 (TSF) 认为,诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验,让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声,旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在,以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此,估计了时间和频谱通道间EEG连接,并训练了去噪自动编码器(DAE)来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示,结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者,平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关(p<0.005),例如语音意识和快速符号命名,以及阅读效率和阅读理解。最后,对邻接矩阵的更深入分析显示,DD受试者颞叶(大致是初级听觉皮层)电极之间的双侧连接减少,以及F7电极(大致位于布罗卡区)的连接增加。这些结果为使用更客观的方法(例如 EEG)对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
2024 年 4 月,波兰的太阳能装机容量达到 18.4 吉瓦。2016 年之前,光伏总容量不超过 100 兆瓦——过去八年的增长令人印象深刻。然而,这种成功是有代价的。在需求减少和可再生能源发电高峰期间,电力供应过剩的情况越来越严重。波兰风能和光伏的瞬时总发电量记录约为 16 吉瓦,而国家电力系统 (KSE) 的瞬时需求在周末可能会降至 13 吉瓦以下。波兰输电系统运营商 PSE SA 推出了非市场削减命令,规定了平衡电网所需的削减参数,特别关注发电来源、容量和削减期。PSE 表示,在削减光伏之前,它首先使用其他平衡选项,例如最小化发电数量和发电量
佛罗里达国际大学 (FIU) 的 NHERI 风墙 (WOW) 实验设施 (EF) 由 NSF 资助,是一个国家级设施,使研究人员能够更好地了解风对民用基础设施系统的影响,并防止风灾演变成社区灾难。NHERI WOW EF 由一个组合式 12 风扇系统提供动力,能够通过其流量管理系统在高达 157 英里/小时的风速下进行可重复测试。NHERI WOW EF 的独特优势是多尺度(全尺寸到 1:400)和高雷诺数模拟风和风雨的影响。这是通过使用十二个风扇和一个喷水系统实现的。此外,16,000 平方英尺的围栏安全区域使研究人员能够计划和执行高达 5 级飓风风速的破坏性测试。 NHERI WOW EF 使用各种设备、仪器和实验模拟协议,以及一批杰出的教师、员工和由技术和运营人员组成的训练有素的团队,以开展世界一流的研究。
激光雷达在例如场地评估中的应用近年来有所增加,这是准确性和可靠性提高的必然结果。激光雷达在主动涡轮机控制中的应用也显示出巨大的前景 1,2,3。激光雷达在风速测量中的一些优势在于它们可以进行远程测量,这意味着不需要高桅杆,并且可以轻松地从一个地点移动到另一个地点。然而,这不仅适用于大气测量,还可以用于例如风洞,在风洞中,人们可以从几乎任何空间点的空间局部测量中受益,而不会干扰流动。
Wind River 是物联网软件领域的全球领导者。其技术已应用于超过 20 亿台设备,并拥有世界一流的专业服务和客户支持。Wind River 正在加速关键基础设施系统的数字化转型,这些系统需要最高级别的安全性、性能和可靠性。
风振对双子座 8m 主镜的影响 Myung K. Cho 1,2 、Larry Stepp 1 和 Seongho Kim 3 (1)双子座 8m 望远镜项目;(2)亚利桑那大学光学科学中心;(3)亚利桑那大学航空航天和机械工程学院 摘要 大型望远镜的关键设计因素之一是控制由风压变化引起的主镜畸变。为了量化望远镜风荷载效应,双子座天文台在实际山顶条件下进行了一系列风试验。在南双子座望远镜的调试期间,同时测量了镜面多个点的压力,以及穹顶内外多个位置的风速和风向。在测试期间,我们改变了穹顶相对于风的位置、望远镜仰角、挡风玻璃在观测狭缝中的位置以及通风门的开口大小。针对 116 种不同的测试条件,以每秒十次的数据采样率记录了五分钟的数据。这些数据集经过处理,可提供每个时刻镜面上的压力图。根据这些压力图,使用有限元分析计算主镜的光学表面畸变。开发了数据缩减程序,以增强测试数据和镜面畸变的可视化。测试结果对