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World File Search System一千个
直升机结构的有限元分析
1971 年之前，西科斯基飞机公司分析直升机结构的主要方法是通常的材料强度方法。进行了半经验校正以解释复杂的切口或应力集中区域。对于一些冗余结构区域，在有限的程度上采用了弹性能量法，但主要用作高应力部件的应力检查。在 20 世纪 60 年代，机身广泛使用应变计（使用了大约一千个应变计）来将应力分析与测试结果关联起来。这项相关性研究表明，如果使用更准确的分析方法来预测内部载荷路径，可以实现显著的重量减轻。因此，使用力法重新分析机身类型结构，并获得了明显改善的相关性。但主要的问题是无法利用这种改进的方法及时进行结构设计。
良好的情报是良好外交政策的关键要素
这种仓促是昂贵的，遗憾的是普遍。我们的国家一再学习，并且经常被遗忘，如果没有良好的智慧，您就无法制定良好的政策。今天，智能功能与以往一样重要，但是工作很难做好。在这个误导的黄金时代，我们的对手将他们的意图掩盖在虚张声势和双重布拉夫下，并通过一千个口罩和切口说话。跨越投资组合（无论是在中东还是数字领域），秘密陪练与开放冲突之间的界线比以往任何时候都更薄。俄罗斯是否正在探索我们的网络收集智能，掩盖自己的防御，或者明天将开关打开我们的电网上的开关？伊朗是否试图保存面部或转向真正的战争基础？我们的哪个谈判合作伙伴准备达成交易，哪个选择我们的口袋？
能量tran的材料
为了应对这一挑战，Dierk Raabe及其同事开发了AI方法的鸡尾酒。此操作使团队能够在迭代过程中识别有希望的新合金，例如，对于Invar Steels。该过程以一项指令开头：“找到比常规选项便宜的温度范围x的invar合金。”在第一步中，AI系统从数据库中存储的数千种合金数据集中生成了大约一千个潜在的新不合金合金。接下来，包括人工神经网络在内的其他AI模型，将选项缩小到20或30个候选人。这些候选者通过物理计算进一步评估，例如基于密度功能理论的候选者。“材料的内部结构和特性取决于各种量子机械因素，例如原子或磁性之间的能量，”JörgNeugebauer解释说。“考虑到所有这些参数，并可以测试第一步中提出的合金是否表现出所需的特性。”
Mike Gruntman MS ASTE，JSSE，2024 年 - AstronauticsNow.com
南加州大学 (USC) 的宇航工程系专注于空间工程教育。这是美国独一无二的空间工程项目，此类研究通常构成航空航天部门的一部分。除了全日制校内学生外，其旗舰宇航工程理学硕士学位课程还通过远程教育在线接触在职专业人士。这个以太空为重点的研究生学位课程的发展促使南加州大学在 20 年前的 2004 年建立了一个新的独立系。自成立以来，这个宇航工程系已向来自美国、加拿大和国外选定地区的学生颁发了近一千个硕士学位。本文介绍了南加州大学宇航工程理学硕士项目的起源、原理、重点、结构、课程和范围。最后总结了项目开发中的经验教训，这些经验教训有助于其成功。在线教育 © 2024 由 Elsevier Ltd 代表国际空间安全促进协会出版。
发现黑盒优化的表示
黑盒优化中解决方案的编码是一种微妙的、手工平衡，既要考虑表达能力和领域知识，又要考虑探索各种解决方案和确保这些解决方案有用。我们的主要见解是，这个过程可以通过使用质量多样性算法（此处为 MAP-Elites）生成高性能解决方案的数据集，然后从该数据集中学习生成模型（此处为变分自动编码器）的表示来实现自动化。我们的第二个见解是，这种表示可用于将质量多样性优化扩展到更高维度，但前提是我们要仔细混合使用学习到的表示生成的解决方案和使用传统变分算子生成的解决方案。我们通过学习一千个关节平面臂的逆运动学的低维编码来展示这些能力。结果表明，学习到的表示使得能够以比标准 MAP-Elites 少几个数量级的评估来解决高维问题，并且一旦解决，生成的编码可用于快速优化新颖但相似的任务。所提出的技术不仅可以将质量多样性算法扩展到高维，而且表明黑盒优化编码可以自动学习，而不是手动设计。
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
文档流上神经网络分类系统的评估
摘要。基于文档分类目的的基于艺术神经网络（NN）的方法的一个主要缺点是获得有效分类所需的大量培训样本。最低要求的数字约为每个班级的一千个注释的文档。在许多情况下，在实际的工业过程中收集这一数量的样本非常困难，即使不是不可能。在本文中，我们根据公司文档流的情况来分析基于NN的文档分类系统的效率。我们评估了三种不同的方法，一种基于图像内容，两种基于文本内容。评估分为四个部分：参考案例，以评估实验室中系统的性能；每种情况都模拟了两种情况，这些情况很难与文档流处理相关联；以及一个结合了所有这些困难的现实情况。现实的案例强调了一个事实，即基于NN的文档分类系统的效率显着下降。尽管它们对于代表良好的类（对于这些类别的系统过度拟合）仍然有效，但他们不可能处理适当的代表性较低的班级。nn基于文档的分类系统需要适应以解决这两个问题，然后才能将其视为在公司文档流中使用。
使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
量子威胁和抗量子的密码
3通用量子计算机的概念是经典通用计算机一词的量子类比。非常粗略：在通用量子上，计算机可以运行任何量子算法。量子计算机的可伸缩性意味着其计算范围的较小增加（例如，输入的扩展）将不需要大量要求，并且对可伸缩量子计算机的输入长度将逐渐扩展。可靠（容错）量子计算机应以足够的精度去除任何长量子计算的错误。4当代通用量子计算机被称为NISQ-嘈杂的中间量表量子（计算机），即中间尺度的拳头量子计算机。可能是构建隐性相关量子计算机的最大问题是难以确保足够可靠的降噪。根据一些估计，需要一千个物理量子[23]，[24]才能实现一个可靠的工作逻辑量子。逻辑量子位是位的量子类比。量子算法可与逻辑Qubits一起使用。物理量子位是一个量子系统，具有两个基本状态的可控制的一般叠加。逻辑Qubits是能够在可靠的量子计算中代表量子算法中量子位的物理量子系统的系统。
Victor Ambros和Gary Ruvkun
发现MicroRNA及其在本文后基因调节中的作用，今年的诺贝尔奖授予了两名科学家的发现，因为他们发现了一个控制基因活动的基本原则。可以将存储在我们染色体中的信息比作我们体内所有细胞的指令手册。每个细胞都包含相同的染色体，因此每个细胞都包含完全相同的基因和完全相同的指令集。然而，不同的细胞类型（例如肌肉和神经细胞）具有非常不同的特征。这些差异是如何产生的？答案在于基因调节，这允许每个单元仅选择相关指令。这确保在每种单元类型中只有正确的基因集有活性。Victor Ambros和Gary Ruvkun对不同的细胞类型的发展感兴趣。他们发现了MicroRNA，这是一种在基因调节中起着至关重要的作用的新型小RNA分子。他们的开创性发现揭示了一个全新的基因调节原则，事实证明这对于包括人类在内的多细胞生物至关重要。现在众所周知，人类基因组编码超过一千个microRNA。他们令人惊讶的发现揭示了基因调节的全新维度。microRNA对于生物如何发展和功能至关重要。