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模拟正在形成的大质量恒星周围的圆盘和磁流出 - II。大质量原恒星喷流的动力学
背景。形成大质量恒星会发射磁源流出物，这实际上是寻找大质量恒星形成地点的标志。然而，直到最近几年，才有可能对这种磁驱动流出物的形成和传播进行理论和观察研究。目的。通过这项工作，我们旨在详细研究从大质量恒星形成早期阶段驱动高度准直流出的机制，以及这些过程如何受到形成大质量恒星的原生环境特性的影响。方法。我们进行了一系列 31 次模拟，旨在建立这些机制的统一理论图景，并确定不同环境的影响如何改变它们的形态和动量输出。磁流体动力学模拟还考虑了欧姆耗散作为非理想效应、自重力和尘埃和气体热吸收和发射的扩散辐射传输。我们从一个坍缩的云核开始，它被最初均匀的磁场穿过，并且正在缓慢旋转。我们在球坐标系中使用了二维轴对称网格。结果。在模拟中，我们可以清楚地区分快速的磁离心发射和准直喷流（速度 ≳ 100 km s − 1 ）和由磁压驱动的更宽的磁塔流，后者会随时间而变宽。我们详细分析了流动的加速度，以及它在几百个天文单位的距离处被磁力重新准直。我们量化了磁制动对外流的影响，这会缩小系统后期演化的外流腔。我们发现，尽管自重力和介质热力学不可扩展，但我们的结果会随着云核的质量而变化，原则上可以用于这种质量的一系列值。我们观察到，对于大质量原恒星的诞生环境的各种假设，都存在相同的喷流驱动机制，但随着时间的推移，它们的形态和机械反馈会发生变化，从而达到更大的尺度。
新闻发布的第一SpaceX卫星，直接到细胞...-盐。
在2023年3月宣布与SpaceX达成了开创性的协议以通过卫星技术提供无处不在的覆盖范围后，Salt很高兴地宣布，SpaceX启动了第一颗Starlink Satellite，今天直接掌握了细胞能力。这次就职发射将在美国土壤上进行地面测试。这一步骤标志着弥合数字差距并使瑞士难以到达地区的人们的移动访问权限的重要里程碑。到2024年底，盐订户还可以保持联系并通过短信分享他们几乎在任何地方的经验。在2023年3月，盐是欧洲第一个宣布与SpaceX建立合作伙伴关系的电信提供商，以向其客户提供瑞士领土上的承保范围。SpaceX今天成功推出了第一个Starlink卫星，直接具有细胞能力，这是系列的第一步，它将允许盐通过参与携带者的网络提供无缝的使用量，备份覆盖范围，备用覆盖范围以及通过卫星在国外漫游时通过卫星连接的能力。，只要设备具有4G，客户就可以在没有额外设备或更改手机的情况下使用该服务。利用SpaceX的Starlink Satellite Technology与Salt的出色移动网络配对，Salt和Starlink将共同提供超越传统蜂窝网络限制的移动访问，将其覆盖范围扩展到遥远且目前服务不足的区域，并结束努力涵盖挑战性的瑞士地形和地形，包括山脉，Valleys和农村地区。为预期在2024年在瑞士推出的准备工作时，盐与瑞士监管机构和来自邻国的监管机构密切合作。在2024年，卫星上使用的第一条消息首先直接直接直接送达细胞卫星，而许多要遵循的卫星将在美国实现第一个实时文本消息测试。如前所述，到2024年底，盐客户将能够保持联系并通过文本消息从任何地方分享他们的经验。该服务将扩展到2025年的语音和数据覆盖范围。这将使用户能够从瑞士的全面覆盖范围中受益，从而在紧急情况下提供挽救生命的连通性，例如，在最终停电时作为后备。卫星技术是对传统网络的补充解决方案，而不是替代或替代者，并且在瑞士当局的监管机构批准后将提供服务。为2024年在瑞士的预期发布做准备，盐与瑞士监管机构和来自邻国的监管机构合作。无论是在住宅还是业务优惠中，这项服务将为客户提供盐的高价关税免费服务。对于其他价格计划，该服务将负担得起并作为附加选择。Salt首席执行官Max Nunziata评论说：“在Salt，我们致力于向客户提供无与伦比的技术和创新的承诺是坚定的。今天标志着Space X能够将其第一个直接直接推向牢房卫星的重要里程碑，这是变革性旅程的首个步骤。这项开创性的技术为电信运营商提供了为客户提供无缝网络体验，超越地理边界并确保任何可能处于连接的连接的舞台。”
RR25by25 及未来：澳大利亚首都直辖区的司法再投资战略
随着该计划第一阶段的结束，我们打算在第一阶段的坚实基础上再接再厉，重新调整我们的司法再投资方法，以改善刑事司法结果。第二阶段名为“RR25by25 及以后：澳大利亚首都直辖区的司法再投资战略”（RR25by25 及以后计划），旨在进一步促进基于证据的战略，以减少与澳大利亚首都直辖区刑事司法系统的互动。为了更全面地衡量刑事司法系统的健康状况，第二阶段的眼光不仅限于到 2025 年将再犯罪率降低 25% 的目标，还涵盖了更广泛的指标。除了现有的再犯罪率外，这些额外的指标将有助于制定和指导有关未来资金投入的政策决策。
宽带紧凑型单孔双直硅光子mems开关
摘要 - 半导体行业的技术进步的光子综合电路（图片），在单个芯片上纳入了越来越多的光子组件，以创建大型光子集成电路。我们在这里提出了一个基于单孔双插入（SPDT）架构的宽带，紧凑和低损坏的硅光子MEMS开关，其中弯曲的静电静电执行器机械地将可移动的输入波导置换，以将光学信号重新定向到两个输出波导的芯片上，从而将光学信号重新定位。光子开关已在具有自定义MEMS发行后的已建立的硅光子技术平台中制造。紧凑的足迹为65×62 µm 2，该开关的灭绝比在70 nm的光学舱面上超过23 dB，低插入损失和低于1 µs的快速响应时间，满足大型可重新可预点的光通电通行器的积分要求。[2020-0391]
间隙点云配准不确定性调查...
残骸重建和一般紧固件装配过程。在一项关于航空工业点云配准的研究中，孙等[6，7]利用三维点云和测量技术开发了一套拼接飞机残骸的系统。结果表明，其粗配准精度为0.6毫米，可接受的配准精度为0.2毫米。王等[8]提出了一种用于飞机点云配准的通用密度不变框架。结果表明，与其他研究[9-11]相比，他们的方法具有更好的精度（0.6毫米——1.0毫米），以均方根误差（RMSE）评估。虽然精度有所提高，但所提出的方法适用于整个扫描飞机，而不是特定的部件。徐等[12]提出了一种紧固件装配的配准方法，其中利用局部几何特征和迭代最近点（ICP）算法。该配准方法用于扫描数据和 CAD 模型之间。结果表明，与单独使用 ICP 算法相比，所提出的方法具有更好的效率。但是，所提出的注册方法的不确定性并未披露。
2027 届化学专业准学生信息
院系课程要求 核心课程 一个学期的本科有机化学（CHM 301 或 CHM 302 或 CHM 304） 一个学期的本科无机化学（CHM 411 或 CHM 412） 一个学期的本科物理化学（CHM 305 或 CHM 306 或 CHM 406） 一个学期的核心实验室（CHM 371 或 MSE 302 或 PHY 312 或 CBE 346） 同源课程 另外四门院系课程或同源院系的课程。课程必须是高级课程（有先修课程）且化学成分较多。MAT/PHY（200+）、CHM/MOL/MAE/CBE/GEO（300+）课程可视为同源课程。由于每年开设的课程不尽相同，因此批准名单是动态的。请咨询 DUS 以确认课程资格。
移动机器人点云配准算法综述
本综述的主题是机器人中的几何配准。配准算法将数据集关联到一个公共坐标系中。它们已广泛应用于物体重建、检查、医疗应用和移动机器人定位。我们专注于需要配准点云的移动机器人应用。虽然这些算法的基本原理很简单，但已经针对许多不同的应用提出了许多变体。在这篇综述中，我们从历史的角度介绍了配准问题，并表明可以根据一些元素来组织和区分大量的解决方案。因此，我们提出了几何配准的形式化，并将文献中提出的算法投射到该框架中。最后，我们回顾了该框架在移动机器人中的一些应用，这些应用涵盖了不同类型的平台、环境和任务。这些示例使我们能够研究每个用例的具体要求以及导致配准实施的必要配置选择。最终，本评论的目的是为几何配准配置的选择提供指导。
多传感器 – 多目标 – 仅方位传感器配准
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一，也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样，偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事，文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理，各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法，可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限，以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后，给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果，以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用，还给出了集中式跟踪场景的模拟结果，其中本地传感器发送所有测量值（而不是 AMR 或本地轨道）。
利用周期性和准轨道的地月转移设计...
本研究重点是在四体问题的背景下研究利用太阳引力进入月球区域的低能量传输轨迹。具体来说，我们探索了双圆限制四体问题 (BCR4BP) 中的动力学结构。BCR4BP 是一种有用的模型，可用于在地球-月球和太阳-地球系统的复杂动力学都很重要的情况下进行初步轨迹设计。该模型在一个模型中包含了太阳、地球和月球的引力，同时降低了星历表模型中增加的扰动带来的复杂性。我们研究了 BCR4BP 中周期和准周期轨道的存在性和稳定性。庞加莱图表示来自这些轨道的流形结构信息，并允许构建纯弹道低能量传输到月球区域。这项研究的结果表明，利用 BCR4BP 中的动态结构有助于在地月空间中构建复杂的低能量传输。将这三个物体的引力纳入一个模型中，可以在设计过程中提供直观的理解。此外，展示这种设计策略在构建多种类型的地月轨道传输方面的灵活性可能会为未来的设计提供参考。
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。