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粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
支持C2SIM本体的演练
命令和控制系统 - 仿真系统互操作（C2SIM）国际标准指定重要的建模和仿真（M＆S）标准。它定义了跨命令和控制系统，模拟系统以及机器人和自主系统（RAS）的信息互换的内容[13]。该标准是由模拟互操作性标准组织（SISO）开发的，并于2020年批准。北约建模和仿真组211（MSG-211）开发了一门名为“北约联邦任务网络中的建模和模拟标准”的研究技术课程。本教育笔记论文介绍了“支持C2SIM本体的演练”主题的课程内容[8]。本文介绍了C2SIM核心逻辑数据模型，标准军事扩展（SMX）和土地运营扩展（LOX）本体的结构和内容，包括Protégé的本体特定特征。此概述是为了帮助理解和使用本体用于自己的应用程序。它描述了如何建模本体扩展，如果出现其他要求，例如对于不同的域。它还显示了如何将本体论转换为XML模式并生成C2SIM消息以在系统之间交换信息的过程。
下一代可编程网络中的人工智能控制逻辑，
摘要：新一代可编程网络允许部署机制来有效控制动态带宽分配，并确保延迟或丢失敏感的物联网 (IoT) 服务的关键性能指标 (KPI) 方面的服务质量 (QoS)。为了在软件定义网络 (SDN) 中实现灵活、动态和自动化的网络资源管理，人工智能 (AI) 算法可以提供有效的解决方案。在本文中，我们提出了网络资源分配的解决方案，其中 AI 算法负责控制 SDN 中的基于意图的路由。本文重点研究了使用基于人工神经网络的深度 Q 学习方法在两个指定路径之间最佳切换意图的问题。所提出的算法是本文的主要创新之处。开发的网络应用仿真系统 (NAPES) 允许使用不同的模式测试 AI 解决方案，以评估所提解决方案的性能。对 AI 算法进行了训练，以最大化网络中的总吞吐量和有效的网络利用率。结果证实了应用人工智能方法解决下一代网络性能改善问题的有效性，以及 NAPES 流量生成器在物联网网络系统评估中实现高效经济和技术部署的实用性。
提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
“VR+教育”新模式形式化分析与应用
VR（Virtual Reality）是一种创造和体验虚拟世界的计算机仿真系统，可以模拟环境、多源信息融合、交互式三维动态场景和实体行为模拟。这里的“教育”特指教育技术，是指现代科学技术在教育中的应用。形式化方法是逻辑科学中比较和找出不同思维形式相互联系的方式，可以准确地揭示各种逻辑规则，制定相应的逻辑规则，使各种理论体系更加严谨，训练正确的思维，提高思维的抽象能力。VR技术在高等教育教学中的应用是现代信息化教学发展的必然结果。第一个维度是最初的学习方式仅仅依赖于阅读和记忆知识点，后来多媒体教学进入课堂，将幻灯片和视频带入学习，这是第二个维度，现在VR可以看作是第三个维度，即体验式学习，比以前的视频教学更加丰富，更具沉浸感。 VR在多媒体教学的基础上能够使学习者的学习效果得到进一步提升，这在理论上是显而易见的，基于此，“VR+教育”的新模式随着科技和教育理念的发展而应运而生，究竟应该采用什么样的策略、如何评估效果，是当前教育研究的重要方向，以推动“VR+教育”的发展。
多层人体头部 EMF 天线暴露模拟阿尔茨海默病治疗
在本文中，我们跟进了初步的生物学研究，这些研究表明，重复电磁场刺激 (REMF) 降低了有毒的淀粉样蛋白-β (A β ) 水平，而淀粉样蛋白-β (A β ) 水平被认为是阿尔茨海默病 (AD) 的病因。这些暴露的 REMFS 参数为频率 64 MHz 和原代人类神经元培养物中 0.4 至 0.9 W/Kg 的特定吸收率 (SAR)。在这项工作中，使用高频仿真系统 (HFSS/EMPro) 软件模拟了电磁场 (EMF) 模型。我们的目标是在模拟人头中实现降低生物学研究中有毒 A β 水平所需的 EM 参数 (EMF 频率和 SAR)。此处执行的模拟将有可能导致成功开发一种用于治疗阿尔茨海默病患者的暴露系统。研究中考虑了一种流行的 VFH（甚高频）贴片微带天线系统。选择基于简单易用的构造和对 VHF 应用的适用性。评估了头部各层（包括皮肤、脂肪、硬脑膜、脑脊液 (CSF)、灰质、脑组织）的 SAR 和温度分布，以确定模拟人头的有效性 SAR 和安全温度升高。基于馈入天线馈线的 1 A 峰值电流脉冲，可实现 0.6 W/Kg 的最大 SAR。在模拟人头的各个层上观察到 0.4 到 0.6 SAR 的范围。天线的初始设计表明天线尺寸在长度和宽度上约为 1 米，这表明 AD 治疗是一种固定的实用模型。未来将发展可穿戴天线和曝光系统，以实现高效率和患者舒适度。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
国防工业中的边缘人工智能技术通过……
摘要 边缘人工智能（Edge AI）技术有助于避免漏洞，同时受益于当今广泛使用的云技术的优势，尤其是人工智能和大数据。在将系统转移到云的情况下，云方法中出现了敏感信息保护和高带宽等需求。边缘AI在满足该领域需求的同时，为敏感数据安全性和减少系统流量等问题提供了解决方案，当与数字孪生和自主系统技术一起使用时，可以为军事领域的项目提供新的视角。在本研究中，我们从技术上评估了使用边缘AI技术的“虚拟环境中的部队机器学习（FIVE-ML）”仿真系统，并分析了使用该技术获得的结果。已经确定当前的工作处于边缘AI调平系统的第2级，并且使用边缘AI时，性能（在时间和准确性方面）提高了54％。此外，模拟系统的击中准确率也有所提高，达到34%。关键词：航空航天仿真、人工智能、数字孪生、边缘人工智能、边缘计算 Öz Edge AI 技术、günümüzde özellikle yapay zekâ ve büyük veri ile yaygın olarak kullanılan bulut teknolojilerinin avantajlarından yararlanırken güvenlik açıklarının önlenmesine deyardımcı olmaktadır。Sistemlerin buluta taşınması durumunda, hassas bilgilerin korunması ve yüksek bant genişliği gibi ihtiyaçlar ortaya çıkmaktadır.Bu alandaki ihtiyaçları karşılarken hassas verilerin güvenliği ve sistem trafiğinin azaltılması gibi konulara çözüm sunan Edge AI, dijital ikiz ve otonom sistem ile birlikte kullanıldığında özellikle Askeri alandaki projelere Yeni bir bakış açısı sunabilmektedir。Bu çalışmada edge AI 技术模拟系统的技术。但技术是可以分析的。Edge AI 系统已完成 2. 旧版测试，Edge AI 已完成 %54 表演艺术。Ayrıca simülasyon sisteminde hedefi vurma isabet oranı da %34 oranında artırılmıştır。Anahtar kelimeler : Havacılık simülasyonu、Yapay zekâ、Dijital ikiz、Uç yapay zeka、Uç hesaplama