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World File Search System风的影响
湍流记忆对理想化龙卷风的影响......
摘要：表面摩擦通过增强角动量的收敛而促进龙卷风的形成和维持。大气模型中的传统下边界条件通常假设未解析应力和解析剪切之间存在瞬时平衡。该假设忽略了湍流运动以有限速率产生和消散的物理原理——实际上，湍流在其整个生命周期中都有记忆。在本文中，提出了一种改进的下边界条件来解释湍流记忆的影响。具体而言，当气团沿弯曲轨迹移动时，由于湍流记忆，会产生正常表面剪切应力分量。在理想龙卷风的大涡模拟 (LES) 中，正常表面剪切应力分量是额外动态不稳定性的一个来源，为湍流运动的发展提供了一条额外的途径。只要修改后的下边界条件所采用的假设在感兴趣的流动区域的较大部分内成立，湍流记忆对准稳态龙卷风强度的影响就可以忽略不计。然而，瞬态龙卷风可能对湍流记忆特别敏感。
BCI 训练对慢性中风的影响与运动相关区域的功能重组相关：一项同步 EEG 和 fMRI 研究
BCI 训练对慢性中风的影响与运动相关区域的功能重组相关：一项同步 EEG 和 fMRI 研究
https://dergipark.org.tr/tr/pub/khosbd自动驾驶的ram-air类型负载降落伞系统设计和替代轨迹算法
在土地或海洋无法到达的区域中，可以用降落伞从空中传递必要的物资。空投是人道主义援助行动和军事行动中常用的补给方法。气流补充的最重要局限性是货物可能受风的影响并落入不良区域，飞机容易受到敌方防空系统的影响。通过保护飞机免受敌方防空武器的侵害，并防止有效载荷被风或不良人的手中吹走，可以将GPS引导的，可通道的降落伞用于高空，长距离空投。在这项研究中，制造了土耳其武装部队所需的系统的设计，创建了指挥和控制单元，并提出了轨迹跟踪算法。
Fujitsu和横滨国立大学使用超级计算机Fugaku
泰顿香山（2024）于8月22日起起源于玛丽安娜群岛，在日本附近缓慢行动，并于8月27日以极强的力量接近阿马米地区。然后，它向北转移了路线，并以极强的类别向九州南部转移，并在8月29日的08:00左右与强大的类别相比，在Kagoshima县Satsumasendai City附近登陆。由于从西部到东部的大气条件非常不稳定，因此某些地区受到与云层云相关的龙卷风的影响。在宫崎骏县，几个城镇在28和29号被龙卷风袭击。资料来源：日本气象局网站
地面控制站 (GCS) 设计方向分析
全球鹰是美国诺斯罗普·格鲁曼公司的产品。它配备了全天候合成孔径雷达（SAR）、电光/红外传感器（EO/IR）、运动目标指示器、高分辨率电光传感器、数码相机和第三代红外传感器。它的集成传感器设备通过一个相当于1.2米直径天线和超级计算机的通用信号处理器进行操作。一旦起飞，它可以飞行长达32小时。它的飞行高度不受恶劣天气和盛行风的影响。它的飞行高度超出了高射炮和大多数导弹的拦截范围。它通过专用无线电信道和卫星通信网络进行控制。表4说明了全球鹰的特点。
基于机器学习的中风预测器应用
患者，他们的社交网络，他们的家庭以及他们的就业地点都受到中风的影响。在印度，这是死亡的主要原因之一。由于医学的变化，现在有可能使用机器学习预测中风[1]。机器学习算法有助于评估数据并产生精确的预测[2]。大多数较早的中风研究都集中在预言心脏病发作上。脑部中风几乎没有引起注意[3]。机器学习算法对于提供准确的分析和进行准确的预测很有用[4]。心率预测一直是先前研究的主要重点[5]。中风研究并未得到太多研究。研究背后的想法是使用机器学习预测中风的发生率[6]。
