10、夏令时与时间管理全解析

夏令时与时间管理全解析

1. 夏令时(DST)的影响与争议

夏令时(DST)在美国、加拿大和澳大利亚较为常用,而在英国和欧盟国家,“夏令时间(Summer Time)”这一表述更为常见。Adam Cook对美国印第安纳州扩大实施夏令时的情况进行了分析,结果显示,夏令时的实施使65岁及以上老年人的死亡率在不同性别间均有所降低,推测原因与更多地暴露在阳光下有关。此外,夏令时的应用还导致了抢劫率的下降。

夏令时对学生和员工也有一定的积极影响,它优化了工作时间,增加了日落前的休闲时间。然而,农民们对此持有异议,因为动物的行为和作息不会像人类一样改变,这对他们的工作产生了负面影响。对于经常出差参加会议或研讨会的员工来说,他们必须考虑不同地区和时区的差异。同时,信息技术领域,如计费、运输和医疗系统,也需要正确应用时间偏移和参考。

从健康和安全的角度来看,多项研究表明,交通事故、微睡眠等因素并没有出现重大变化,但由于自然光的减少,犯罪活动总量略有下降。综合来看,夏令时既有优点也有缺点,很难确定一个绝对的优势来弥补其所有的不足。因此,欧盟和其他组织开始考虑取消这些时间变化,并制定其他规则。另外,设置众多机械时钟也很耗时,这也是一个停止实施夏令时的轻松理由。

2. 永久夏令时的使用情况

在过去十年中,永久使用夏令时的想法被提出并讨论,一些司法管辖区已经开始实施,如阿根廷、白俄罗斯、冰岛、摩洛哥和土耳其。有趣的是,一个国家的不同地区甚至可以不同方式实施夏令时。例如,加拿大萨斯喀彻温省通常使用中部标准时间,但省会里贾纳采用永久夏令时。英国和爱尔兰在1968年开始使用永久夏令时,但由于认为其好处有限,于1971年恢复到原来的原则。

2019

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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