XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协同
协同无人有人智能编队（SUMIT）
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部行政服务局 (0704-0188)。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格返回上述组织。1. 报告日期（日-月-年）2020 年 11 月
安保和安全协同工程建议（第 2 版）
执行摘要 如今，安全和安保是两项分别处理的风险驱动活动，这带来了高效且经济地协同设计这两个专业的行业挑战。显然，在专名学 1 、算法、（形式化）方法和工具方面有很大机会共享，特别是为了在可控成本下达到更高水平的保证。 可交付成果 D3.4.4 分为两部分。第 A 部分（本文档）是对软件密集型关键信息系统的安全和安全协同工程的广泛最新进展。它主要涵盖学术出版物和行业标准。第 B 部分（配套文件）首先报告了专用于安全和安全协同工程的两个原型工具。第一个原型是由 MERgE 合作伙伴根据 MERgE 软件定义无线电测试用例的安全和安保要求设计和开发的。该文件回顾了要求并介绍了高级设计。该原型的评估结果可在可交付成果 D1.1.1d - TCS 评估中找到。第二个原型称为 AVATAR，由巴黎高科电信公司开发，是我们在研究最新技术时发现的。我们对这个学术工具进行了深入评估。基于我们在最新技术工作（B 部分提供了综合）和工具原型设计工作中获得的经验，B 部分继续提出研究和开发建议
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
定位精度。目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
抑制 MALT1 和 BCL2 可诱导协同抗...
访客于 2024 年 10 月 24 日从 http://aacrjournals.org/mct/article-pdf/doi/10.1158/1535-7163.MCT-23-0518/3431902/mct-23-0518.pdf 下载
RIS3CAT 共享议程作为协同作用的平台
简而言之，共同议程的第一步是制定与可持续发展目标相一致的共同未来愿景；其次，必须对当前社会技术系统的问题和局限性达成共同诊断；第二步使共同议程能够识别正在进行的转型中出现的机会和解决方案。然后，通过确定通过跨部门合作和不同参与者之间的知识生成为共同挑战提供潜在解决方案的举措，阐明这些机会和解决方案。这些解决方案需要所有受挑战影响的参与者的参与，无论他们是否传统上参与研究和创新活动。换句话说，在共同议程中，仅仅让研究、商业和公共部门参与是不够的；公民和民间社会对于塑造愿景和实现愿景的道路都至关重要。
线性分布式能源资源协同优化...
摘要 — 在净能源计量电价下，为产消者考虑了电表后分布式能源的共同优化。考虑的分布式能源包括可再生能源发电、灵活需求和电池储能系统。能源管理系统通过求解最大化预期运行盈余的随机动态规划，基于本地可用的随机可再生能源共同优化消耗和电池存储。为了避免动态规划解决方案的指数复杂性，我们提出了一种基于约束随机动态规划松弛投影方法的闭式线性计算复杂度共同优化算法。获得了所提解决方案的优化充分条件。数值研究表明，计算成本降低了几个数量级，优化差距显著缩小。
用协同方法来探究大脑-Dr -ntu
摘要：可感知心理学，技术和神经科学的协同作用可用于理解虚拟现实如何影响人脑的认知。许多研究都使用神经影像学方式来评估各种外部刺激的认知状态和反应。基于虚拟现实的设备众所周知，会引起视觉，听觉和触觉引起的感知。神经生理记录以及虚拟刺激可以有助于将人类的生理感知与实际上设计的环境中的反应相关联。这两者的有效组合已用于研究人类行为，空间导航性能和空间存在，仅举几例。此外，可以通过神经生理记录评估认知的神经生理学相关性，可以评估基于虚拟现实的设备。挑战存在于将实时神经元信号与虚拟现实的设备集成中，并通过神经元素来增强体验以及实时反馈和控制。本文概述了虚拟现实体验所揭示的认知的神经生理学相关性，以及对这项研究领域中的感知和基于虚拟现实的神经调节，各种应用以及现有挑战的描述。
结构液晶弹性体的协同能量吸收机制
材料在一次使用后就会永久损坏，不适合重复使用。最近，结构材料 (或超材料) 被设计成通过弹性屈曲不稳定性来捕获能量。[1–5] 这种结构能量捕获机制具有可扩展性和可逆性，使结构材料可重复使用。[3] 尽管如此，弹性能量捕获机制具有固定的能量吸收能力，而与应变率无关。[3] 希望开发一种可重复使用的结构材料，这种材料在很宽的应变率范围内表现出更大的能量吸收能力，以增强振动和冲击保护性能。为了实现这一目标，我们假设可以通过结合速率相关的材料耗散机制来增强结构材料的能量吸收能力。 [3,6–8] 虽然结构材料的概念是基于材料和几何形状之间的相互作用，但大多数研究都集中在机械不稳定性而非材料非弹性的非线性效应上。[5] 最近，很少有研究应用粘弹性来调节多稳态超材料的屈曲模式。例如，Janbaz 等人 [9] 展示了如何使用由两个横向连接的梁组成的双梁来实现应变率相关的机械超材料，其中一个是超弹性的，另一个是粘超弹性的。
数据稀缺药物协同专家组合......
药物-靶标相互作用预测 (DTI) 在药物发现和临床应用等各种应用中都至关重要。DTI 预测中广泛使用的输入数据有两个视角：内在数据表示药物或靶标的构造方式，外在数据表示药物或靶标与其他生物实体的关系。然而，对于某些药物或靶标，尤其是那些不受欢迎或新发现的药物或靶标，输入数据的两个视角中的任何一个都可能很稀缺。此外，特定相互作用类型的真实标签也可能很稀缺。因此，我们提出了第一种方法来解决输入数据和/或标签稀缺情况下的 DTI 预测。为了使我们的模型在只有一个输入数据视角可用时发挥作用，我们设计了两个独立的专家分别处理内在数据和外在数据，并根据不同的样本自适应地融合它们。此外，为了使这两个视角相互补充并弥补标签稀缺问题，两个专家以相互监督的方式相互协同，以利用大量未标记数据。在输入数据稀缺性和/或标签稀缺性不同的 3 个真实数据集上进行的大量实验表明，我们的模型显著且稳定地优于现有技术，最大改进为 53.53%。我们还在没有任何数据稀缺的情况下测试了我们的模型，它也优于当前方法。代码可在 https://github.com/BUPT-GAMMA/MoseDTI 获得。
多个模型预测协同定位控制...
大量配备昂贵全球定位系统的移动机器人。广播其全球位置允许所有其他无人机根据与这些无人机的相对位置确定自己的全球位置。 相对位置的确定可以通过较便宜的机载传感器（例如光学传感器）实现，如图所示。1 在无人机场景中。这种方法的主要问题是需要以足够的精度持续检测和跟踪全局定位的机器人。非常动态的无人机场景和机载传感器限制进一步加剧了这种情况。因此，必须控制无人机运动，以使全局定位的无人机保持在机载传感器的感知空间内。因此，本研究的主要重点是为此类合作定位场景提供中央控制策略。为了限制本文的范围，不涉及估计和定位本身，并假设存在稳定的通信信道。然而，应该提到的是，这里考虑的所有机器人系统都有内部控制器。因此，通信故障只会导致定位数据丢失，而不会导致系统完全故障。