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如何了解生成网络的局限性
与整个社会一样，LHC物理学目前正在经历由现代数据科学驱动的转型。LHC物理学的实验和理论方法本质上一直是数量的，其目标是定量，系统地和全面地从基本理论方面了解数据。生成网络是现代机器学习（ML）的一个令人兴奋的概念，将无监督的密度估计与可解释的相空间中的密度估计与快速，灵活的采样和仿真相结合[1]。当前，精确生成的最有希望的杂物是使流量及其可逆网络（INN）变体，但我们会看到扩散模型和生成变压器可能会提供更好的精确和表现力平衡。LHC模拟和分析中生成网络的任务范围是广泛的。鉴于LHC模拟的模块化结构，它始于相位空间的集成和SAMPOR的[2-7]，例如ML编码的过渡幅度。更多的LHC特定任务包括事件减法[8]，事件不体[9，10]或超分辨率增强[11，12]。在物理相空间上工作的生成网络已被开发并测试为事件发生器[13 - 18]，Parton Showers [19-23]和检测器模拟[24 - 48]。这些网络应接受第一原则模拟的培训，易于处理，有效运输，可以放大培训样本[49，50]，并且 - 最重要的是 - 精确。在本文中，我们将探讨基于分类器的粒子物理学生成网络评估的优点。超越了前进，有条件的生成网络也可以应用于概率展开[51 - 56]，推理[57，58]或异常检测[59 - 64]，从而增强了精确要求。对于上述所有任务，标准化流量或旅馆都达到了LHC物理学所需的精度，稳定和控制的水平。控制这些属性网络性能的方法包括贝叶斯网络设置[18，65]，分类器 - 剥离[18，66 - 68]和增强数据的有条件培训[18]。基于这些发展，LHC物理学需要系统地评估生成网络的性能和精度[69]，例如通过新的体系结构量化可能的收益[39，70 - 72]。我们将首先定义这种系统评估的目标，然后在SEC中介绍分类器指标。2。我们将在第二节中介绍我们的喷气发射机[69]。3，并在更多细节中讨论与参考文献相似的热量计仿真。[33]4。最后，我们将展示如何使用事件权重来跟踪Sec中ML-Event Generator [18]之间的两个版本之间的进度。5。我们还将说明如何进行针对异常权重的运动学分布进行系统扫描，可以确定训练有素的网络问题以及贝叶斯网络如何帮助我们确定这种差异的原因。所有三个应用程序结合在一起，说明了在相位空间上学习的控制权重的分布是生成网络及其形状提供强大的“可解释的AI”（XAI）工具的可靠度量，该工具使我们能够系统地搜索生成模型的故障模式，确定潜在的物理学原因，并提高测试过的网络高效。
无人机改编和对传感器设备的配置，用于实时数字水质测试应用
本报告描述了一个综合水质测试平台的开发，该平台将通过新的Droneport系统技术扩展约翰内斯堡大学（UJ）移动实验室系统。该系统可以为与水质测试方案相关的任务提供各种应用程序，用于评估水中的细菌，化学，金属和其他内容，并扩大其与安全和资源管理监视，映射以及其他定义的空中成像范围有关的任务范围。移动实验室系统提供了多种测试/分析设备和消耗品，以进行现场远程水质测试和分析。嵌入在拟议的移动实验室系统中的无人机技术支持无人机操作，用于使用直接插入水源的测试探针进行数字化测试。无人机操作还将被电容以进行水资源管理范围内定义的所有与摄影测量相关的操作。还将通过绞车安装的通用录音机，实验室对私人云的实验室进行电容，在无人机和实验室之间进行记录，向上/下载数据。UJ参与WRC赞助的无人机适应和对现场的传感器设备的配置，实时数字水质测试应用程序提供了一个渠道，可以在其中实现其目标，以创建集成水质测试平台。这个WRC赞助的项目的标题还简洁地捕获了UJ操作范围。还对适应或安装的绞车系统进行了无人机（UAV）进行研究。另一个严重的动机和考虑是，被驾驶的最前沿和创新技术涉及生物纳米传感器和无人机平台启动的数字探针。The success of the pilot study is contingent on integration of the Stellenbosch University (SUN) digital bacterial probe to Drobotics drone-adapted launch platform configured to relay probe binary data received in real-time from water surface-deployed probes to universal recorders installed and integrated onto the launch platform, further configured to relay data via radio communication in real-time to a command-and-control unit installed in an UJ Mobile Laboratory.进行了与无人机在水资源管理过程中的各种应用中有关的广泛研究和研究。几乎没有与无人机在部署数字探针部署中有关的信息，也没有与使用吊索或绞车/提升系统的启动有关的信息。从无人机平台上唯一记录的数字探针启动涉及无人机下方的多个附加探针，该探针被配置为浮选平台。记录的吊索使用是用于在水收集中发射抽水机以及Sonar Beam设备的部署。因此，操作的范围提出了一个假设，即吊索和/或绞车/提升系统应最适合作为探测水质测试过程中的水源的启动平台。有许多可用的现成无人机调整的绞车/提升机系统，但是，几乎所有配置都以各种配置设计用于从点到点运输包裹/包装。范围需要在运输/启动探针时采用更集成的方法，因为它需要发布/部署，稳定的悬停能力和提升，并涵盖接收和记录的实时数据。在考虑了使用无人机平台进行水资源管理的多个案例研究之后，它决心设计和构建我们自己的集成无人机适应的绞车系统，而不是获取和重新配置通用的现成系统。Drobotics Winch/Hooist系统的设计和配置为启动数字水质测试探针。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
自动化经济中的最低工资
在过去的几十年里，人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是，劳动力市场将在未来发生根本性变化（例如，Brynjolfsson & McAfee，2014；Ford，2015）。Frey 和 Osborne（2017）探讨了工作与自动化之间的敏感性，并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明，自动化对常规任务产生了重大影响，导致劳动力两极分化，并加剧了经济不平等（例如，Acemoglu & Restrepo，2020a；Autor，2015；Autor & Dorn，2013；Autor 等，2003、2015；Goos & Manning，2007；Graetz & Michaels，2018）。此外，Goos 等人（2019）强调，自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等，人们讨论了各种政策手段，例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资（例如，Acemoglu 等人，2020 年；Costinot 和 Werning，2018 年；Freeman，2015 年；Furman，2019 年；Guerreiro 等人，2017 年；McAfee 和 Brynjolfsson，2016 年；Thuemmel，2018 年）。然而，人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中，Lordan 和 Neumark（2018 年）通过实证表明，较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外，他们强调，在有关最低工资影响的实证文献中，有一些工人群体经常被忽视，例如老年人和低技能工人。然而，似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响，在该框架中，任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究，他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响，我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础，这两项研究是相互关联的，并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念，该市场可以通过工作任务内容进行实证表征（例如，Goos 等人，2019 年）。从理论上讲，基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模（Acemoglu & Restrepo，2018c），还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中，单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势，这会导致要素的简单分配。因此，我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔，其中机器在第一个间隔生产任务，低技能工人在中间间隔生产任务，高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性，我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。
计算机内部硬件组件
计算机硬件是指执行或运行软件的计算机的物理组件。与经常修改的软件和数据不同，计算机硬件很少更改。此术语不仅包括个人计算机，还包括从汽车和设备的嵌入式系统到工业机械的所有类型的计算机系统。在计算机内部，主板用作中央电路板，为CPU，RAM，固件和公共汽车等组件提供电气连接。CPU通常称为计算机的大脑，通过以下四个步骤执行程序：获取，解码，执行和写入。RAM是快速访问的内存，当计算机启动时已清除。它直接连接到主板并存储运行程序。存在各种类型的RAM，以著作，波动性等为特征。固件位于硬件和软件之间，是一个嵌入在微控制器等设备中的程序。从ROM通过BIOS加载，它在微处理器或微控制器上执行。硬件及其软件之间的连接很强。大多数插入现代系统的设备本质上都是迷你计算机，它们运行了自己的独特软件。这些设备中的一些设备将此软件存储在内置的读取内存（ROM）中。电源单元将高压AC功率转换为内部组件的低压直流电源。典型的计算机电源符合ATX外形，从而允许互换性和待机模式等现代功能。两者都称为光盘驱动器。可移动的媒体有多种形式，CD是最常见的。它们价格便宜，但寿命较短。CD的类型包括CD-ROM（用于存储数据），CD-R（可写一次）和CD-RW（可重写）。其他不太流行的格式包括SACD，VCD，SVCD，PhotoCD，PictureCD，CD-I和增强CD。光盘驱动器使用激光或电磁波来读取或写入CD的数据。有两种主要类型：仅读取的CD-ROM驱动器和可以读写的CD作家驱动器。DVD是另一种流行格式，主要用于视频和数据存储。像CD一样，有各种DVD格式，包括DVD-ROM（仅读取），DVD-R/RW（可重写）和DVD-VIDEO/AUDIO，用于特定类型的内容。数字存储的演变导致了各种格式，包括DVD，CD和蓝光光盘。DVD-ROM和DVD作者的工作类似于CD-ROM和CD作者，而DVD-RAM读取并写入DVD-RAM变化。蓝光是利用蓝色激光技术的高清视频和数据存储的一种新格式。其容量最多可存储在双层盘上，超过DVD。用于读写蓝光光盘的设备与CD的设备相似。软盘曾经流行过，很大程度上被光学驱动器和闪光驱动器所取代。虽然仍然便宜，但软盘与价格相比提供了有限的存储空间，从而使其使用不合理。计算机内的内部存储包括硬盘，固态驱动器和磁盘阵列控制器。磁盘阵列控制器添加了额外的磁盘缓存。硬盘将数据存储在磁性表面上，而固态驱动器则使用闪存来更快地访问。磁盘阵列管理物理驱动器并呈现逻辑单元，通常实现硬件RAID。（注意：原始文本已重写，重点是清晰度和可读性，保持与原始的含义相同。）独立驱动器（RAID）技术的冗余阵列结合了多个硬盘驱动器，以提高性能，可靠性和数据存储能力。此资源涵盖了必不可少的计算机组件及其功能，非常适合学者或新手计算机的功能。视觉图在本文末尾可用。中央处理单元（CPU），通常称为计算机的“大脑”，执行指令，执行计算并解释来自输入设备的数据。现代CPU具有多个内核，使他们可以同时处理多个任务，从而提高效率和速度。主板是连接所有计算机组件的主电路板。它为零件，包含CPU，存储器和插槽之间的通信提供了电气连接，用于图形卡，存储设备和外围设备。BIOS/UEFI固件有助于启动计算机。随机访问存储器（RAM）在计算机运行时暂时存储数据，从而允许CPU快速访问数据，从而加快处理时间。更多RAM启用同时处理更多任务并运行复杂的应用程序而不会放慢速度。但是，计算机关闭时丢失了RAM数据。存储设备永久存储数据。硬盘驱动器（HDD）使用旋转磁盘以较低的成本来实现较大的存储容量。固态驱动器（SSD）使用闪存以更快，更可靠的数据访问，但通常更昂贵。SSD由于其速度优势而变得流行，大大减少了引导时间并改善了整体系统性能。电源单元（PSU）将电源从插座转换为计算机的可用形式，为每个组件提供必要的电压和电流。PSU还调节电流以保护计算机免受电力潮的侵害并确保正确的功能。图形处理单元（GPU）呈现图像，视频和动画。虽然CPU管理基本的图形任务，但GPU专门处理复杂的视觉数据，使其对于游戏，视频编辑和图形密集型应用程序至关重要。GPU作为具有自己内存的集成组件或专用卡。冷却系统对于将计算机的温度保持在安全的水平以防止过热和损坏至关重要。在计算机系统内部，需要控制温度。CPU和GPU会产生很多热量，尤其是在运行苛刻的程序时。为保持冷静，大多数计算机都依靠风扇和散热器。风扇拉动凉爽的空气并推出热空气，而散热器则有助于消散处理器的热量。高性能机器可能会使用液体冷却系统，这些液体冷却系统可以更有效地吸收和释放热量。这些卡允许用户自定义其计算机，而无需更换整个主板。扩展卡是其他电路板，可以插入计算机的主板中以添加新功能或增强现有功能。扩展卡的示例包括用于多个硬盘驱动器的网卡，USB端口和RAID控制器。网络接口卡（NIC）使计算机能够连接到基于本地或基于Internet的网络。可以使用以太网电缆或使用Wi-Fi进行连线。NIC负责通过网络发送和接收数据，使计算机可以与其他设备通信并访问Internet。声卡是专门用于处理音频处理的扩展卡。尽管许多现代主板具有内置的音频功能，但专用的声卡提供了卓越的声音质量，更好的保真度，环绕声功能和高级音频效果。这些卡在发烧友，游戏玩家和音频生产中很受欢迎，因为它们提供了更身临其境的音频体验。案例或底盘包含所有计算机的内部组件。它可以保护它们免受灰尘，碎屑和物理伤害。案例有各种尺寸，具体取决于用户需求，例如完整的塔，中塔和小型尺寸。此案在气流管理中也起着至关重要的作用，这对于维持系统的温度至关重要。输入设备允许用户与计算机进行交互。键盘和小鼠是输入数据和导航系统的最常见输入设备。其他示例包括麦克风，扫描仪和网络摄像头。这些设备将物理操作或数据转换为计算机可以处理的数字格式。输出设备显示或产生计算机处理的结果。显示器是主要输出设备，显示用户界面，应用程序和多媒体内容。打印机，扬声器和投影仪是输出设备的其他示例。这些设备将数字信号从计算机转换为可读或可感知格式。尽管在现代计算机中不太常见，但光驱动器仍将数据读取和写入CD，DVD和Blu-ray盘等光盘。这些驱动器使用激光读取在光盘表面上编码的数据。尽管许多计算机现在都依赖数字下载和USB存储，但光学驱动器仍然可用于访问旧媒体或创建备份。外围设备是通过端口或插槽连接到计算机的外部组件。增强计算机功能而无需修改内部硬件，外围设备，例如外部硬盘，USB闪存驱动器，打印机和图形处理单元（GPU）提供了增加功能。这些设备与计算机无缝集成，优化性能，而无需在计算机本身内安装。每个组件在确保有效的操作中起着至关重要的作用，从处理数据到存储信息并提供用户界面。随着这些零件的协调，它们使计算机能够解决令人印象深刻的任务范围。无论您是构建一个新系统，升级现有设置，还是只是寻求理解计算机功能，掌握这些组件的角色是必不可少的。