本文提出了一种对具有多个耦合自由度的量子系统进行近似最优控制模拟的方法。使用相互作用图中的一阶马格努斯展开来模拟时间演化,其中不同自由度之间的耦合被视为扰动。提出了一种数值实现程序,利用成对耦合和零阶时间演化算子的可分离性来降低计算成本,并根据自由度数对其进行了分析。该公式与无梯度方法兼容,可以优化控制场,并为此采用了随机爬山算法。作为说明,在控制场的影响下,对两个和三个偶极-偶极耦合分子转子系统进行了最优控制模拟。对于双转子系统,优化场以实现取向或纠缠目标。对于三旋翼系统,磁场经过优化,要么使所有三个旋翼朝向同一方向,要么使一个旋翼朝向特定方向,而另外两个旋翼指向相反方向。
摘要 — 我们报告了一项合作项目的结果,该项目研究了在飞机制造中部署人形机器人解决方案,用于轮式或轨道式机器人平台无法进入的一些装配操作。多接触规划和控制、双足行走、嵌入式 SLAM、全身多感官任务空间优化控制以及接触检测和安全方面的最新发展表明,考虑到这种大规模制造现场的特定要求,人形机器人可能是自动化的可行解决方案。主要挑战是将这些科学和技术进步集成到两个现有的人形平台中:位置控制的 HRP-4 和扭矩控制的 TORO。在空客圣纳泽尔工厂的 1:1 比例的 A350 机身前部模型内的支架组装操作中展示了这种集成工作。我们介绍并讨论了该项目取得的主要成果,并为未来的工作提供了建议。
摘要 — 工业流程依靠传感数据进行关键决策。从收集的数据中提取可操作的见解需要一个能够确保数据可信度的基础设施。为此,我们设想了一个基于区块链的工业物联网 (IIoT) 框架来解决数据管理和安全问题。从可信来源收集的数据记录在区块链中后,产品生命周期事件就可以输入数据驱动系统进行流程监控、诊断和优化控制。在这方面,我们利用数字孪生 (DT),它可以通过识别故障并在关键事件发生前推荐预防措施,从数据中得出智能结论。此外,我们讨论了 DT 和区块链的集成,以解决不同的数据存储库、不可信的数据传播和故障诊断等关键挑战。最后,我们确定了 IIoT 在利用区块链和 DT 时面临的突出挑战和未来的研究方向。
合作以确保安全安装。再过不到一年时间,NIS2 将在欧盟成员国实施。利拉埃德茨市政府借此机会采取了整体方案,摆脱了快速和短期的应急解决方案,而是利用西门子的创新技术(包括可提供更好控制的人工智能)构建自动化、安全且节能的运营。通过市政府、技术供应商西门子、机柜制造商 ASB VA-automation 和系统集成商 PlantVision(西门子解决方案合作伙伴)之间的富有成效的合作,该项目正在一个具有共同目标的生态系统中运行。 – 我们从一开始就想真诚、正确地去做这件事。这就是为什么我们选择以合作伙伴关系来互相帮助寻找正确的解决方案。我们希望通过建立关系来获得安全感,而不必在此过程中重新开始对话,弗朗茨·瓦勒贝克说道。 – 自动化和优化控制是提高能源效率的关键功能
摘要 - 我们提供了一个混合脑机界面(BMI),该界面(BMI)整合了基于视觉诱发电位(SSVEP)的脑电图和面部EMG,以改善多模式控制并减轻辅助应用中的疲劳。传统的BMI仅依赖于脑电图或EMG具有固有的局限性 - 基于EEG的控制需要持续的视觉焦点,导致认知疲劳,而基于EMG的控制会随着时间的流逝引起肌肉疲劳。我们的系统在脑电图和EMG输入之间动态交替,使用EEG检测9.75 Hz的SSVEP信号,以及从脸颊和颈部肌肉中检测到14.25 Hz和14.25 Hz和EMG,以根据任务需求优化控制。在虚拟乌龟导航任务中,混合系统达到了与仅EMG的方法相当的任务完成时间,而90%的用户报告说减少或相等的物理需求。这些发现表明,多模式BMI系统可以增强可用性,减少应变并改善辅助技术的长期依从性。索引术语 - 基于EEG的接口,EMG处理和应用,脑机界面
本文通过模仿动作捕获剪辑来深入研究向机器人和虚拟特征教授高度动态技能的重要领域,这一问题弥合了人类专业知识和机器人的能力之间的鸿沟。它首先仔细检查了当前方法的优势和劣势,引起了他们对复杂,敏捷运动的斗争的关注,并具有适应各种情况的灵活性。基于深度学习,强化学习(RL)和模仿学习的最新进展,我们基于深度限制,以结合这些技术,以优化控制政策,并促进更加敏感,多样化和适应能力的动态技能。我们使用深度关系的运动夹数据来策划我们的方法,并成功地将其部署在Bob Biped机器人上,以进行各种动作,例如步行,跑步和跳跃。此外,还提出了一种课程培训策略,以将我们的算法的适用性扩展到具有不同形状,群众和动力学模型的各种双层机器人,从而推动了机器人技术和现实应用程序的创新。我们的代码和演示可在https://github.com/xiyichen/dh-project上公开获得。
该项目旨在开发一款安全的应用程序,利用量子、计算和谷歌量子人工智能,重点关注可持续性。该应用程序将采用先进的加密技术,包括异或门信号处理和控制工程二项式 z 变换方法,以确保强大的安全性并有效防止网络犯罪。该应用程序将由可再生能源供电,特别是太阳能、水力发电和风力涡轮机。这些可再生能源将与量子处理器集成,利用人工智能预测优化控制来有效管理能源消耗并最大限度地提高性能。这种集成确保应用程序以峰值效率运行,同时最大限度地减少其碳足迹。例如,量子处理器的运行可以优化以与可再生能源的可用性保持一致。在日照高峰时段,太阳能电池板可以为量子处理器提供充足的电力,而人工智能系统则相应地预测和调整处理器的工作负载。同样,可以监控和管理水力发电和风力涡轮机产生的电力以提供稳定的能源,确保量子处理器即使在可再生能源供应波动时也能保持高效率。总体而言,该项目代表了量子计算与可持续实践相结合的开创性努力,旨在为现代加密挑战提供安全且环保的解决方案。
摘要。城市地区的运输正在通过各种车辆进行转变,而电子驾驶员的增长最快。尽管他们很受欢迎,但电子示威者仍面临不兼容的充电器等问题,尤其是租赁服务问题。无线充电是通过无需用户干预的电池充电而作为解决方案的。本文重点介绍了针对电子弹药机的磁性充电器的设计和开发。这项研究详细介绍了恒定电流恒定电压(CC-CV)电荷的线圈拓扑,间隙定义和优化控制。目前的关键贡献是对这些因素的综合考虑以及车辆的材料和结构,以精确设计和实施。车辆的尺寸显着限制了线圈设计。因此,在过去,使用ANSYS MAXWELL进行了详细的分析,以确定实际电子弹药机中主要和次要线圈的最佳位置。此分析导致了线圈几何形状的最佳设计,从而最大程度地减少了成本。拟议的系统已通过真实的原型进行了验证,并结合了CC-CV控制,以确保为各种电池状态提供安全充电,并适用于广泛的E型驾驶员,从而增强了此类充电器在公共装置中的可用性。
工作任务的描述3.1.1基于传感器,地理空间和数字作物,土壤,水和结构监测和建模(M1-M36)任务负责人:CNR [Mirco Boschetti&Piero Toscano];涉及的合作伙伴:Unibo,Uniba,Unimi,Unina,Polimi,unipg,unipr,cnh,ibf,Tel-tel-on-on-on-on-on-on-on-On-on-On-on-ocximal和遥控传感器将在选定的现场条件下进行开发和测试,以评估和验证其性能。基于传感器的方法将由地理空间技术,地理学,地理上加工和数字模型集成和驱动。图像分析和人造视力预计将被广泛采用,以提供有关关键信息元素的数据,例如作物物候,种子成熟度,蔬菜生长和水果大小。这项工作不仅将集中在生产投入上,例如土壤使用,水和肥料的应用和监测,而且还集中在作物质量和数量参数上。将开发对管理输入的作物反应模型,以提供实时管理解决方案,以实现高效且优化的输入校准,以构建农作物的多层“数字双胞胎”(以及相关的基础架构(例如灌溉系统,结构和设施),嵌入了各种农业系统所需的所有相关信息。为新的智能结构和植物的设计和优化控制以及现有农场设施的脱碳和改造的能源监测和建模也将被应用。
马喆 西安工业大学 计算机科学与工程学院 陕西 西安 710021 e-mail: 1429462700@qq.com 摘要:随着航空运输的快速增长,资金越来越紧缺,航班不正常情况也越来越严重,不正常航班已经成为社会普遍现象,也是航空公司面临的一大难题。航班恢复是一个经典的NP问题,研究航班恢复问题具有重要的理论意义和实用价值。航空公司航班时刻的准时性是留住现有客户、吸引新旅客的关键因素。然而由于民航运输系统非常复杂,很多原因都会造成航班计划不能正常执行,天气、空中交通流量管制、机场安检、旅客自身原因以及机组人员暂时短缺等都会导致航班不能正常执行,即出现航班异常或航班中断。航班中断会影响航空公司的正常运行。一些航班不得不取消或延误,这将给航空公司带来巨大的经济损失,此外航班延误或取消会给旅客带来极大的不便,影响航空公司的声誉。不正常航班的运行控制和管理水平越来越受到国内航空公司的关注。优化控制和算法设计也成为热点