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单发飞机 FADEC 可靠性分析
航空燃气涡轮发动机的发展对发动机控制系统提出了越来越高的要求，以提高推力并改善燃油消耗。这些要求导致了电子控制系统的广泛使用。这种系统的早期版本采用了监控概念，于 20 世纪 70 年代推出，目前在运行的许多飞机上都能找到这种系统。目前运行的 JAS 版本采用了这种概念。然而，监控概念并不能完全满足大多数现代发动机的要求，这导致了 20 世纪 80 年代全权数字电子控制 (FADEC) 概念的出现。 FADEC 系统控制发动机所需的所有功能，并引入了许多改进，例如：(i) 可以实施现代控制理论中的复杂技术，这些技术既可以提高性能，又可以提高可靠性，(ii) 由于有限使用流体力学而减轻重量，以及 (iii) 可以实施内置维护支持，从而降低维护成本并提高系统可靠性。正如这些示例所示，FADEC 支持提高性能和可靠性并降低总成本的努力。FADEC 系统目前在许多飞机上运行，例如：新型军用飞机 F-18E/F 和欧洲战斗机以及民用飞机空客 320、321 和波音 777。
OPA：单个客户端的单发私人聚合...
我们的工作最大程度地减少了安全计算中的互动，从而解决了沟通的高昂成本，尤其是与许多客户。我们介绍了单次私人聚合OPA，使客户只能在单服务器设置中进行每个聚合评估一次。这简化了辍学和动态参与，与Bonawitz等人等多轮协议形成鲜明对比。（CCS'17）（以及随后的作品），并避免了类似于Yoso的复杂委员会选择。OPA的沟通行为紧密地模仿每个客户群只会说话一次的学习。OPA建立在LWR，LWE，班级组和DCR上，可确保所有客户的单轮通信，同时还可以在客户数量中实现次线性开销，从而使其渐近且实用。我们通过中止和投入验证实现恶意安全，以防止中毒攻击，这在联邦学习中尤其重要，在这种学习中，对手试图操纵梯度以降低模型性能或引入偏见。我们从（阈值）密钥同型PRF和（2）的种子同源性PRG和秘密共享的（2）建立了两种口味（1）。阈值关键同构PRF解决了以前依赖于DDH和LWR的工作中观察到的缺点。（加密，2013年），将其标记为对我们工作的独立贡献。我们的其他贡献包括（阈值）键合型PRF和种子塑形PRG的新结构，这些构造是在LWE，DCR假设和其他未知顺序的类组下安全的结构。
高效的多重编辑：8x烟熏本尼亚和12倍拟南芥突变体的单发生成
通过RNA引导的核酸酶（例如SP Cas9）编辑的基因组编辑，已用于许多不同的植物特种中。然而，尚未得到充分记录在多大程度上可以通过多重独立基因座对准。在这里，我们基于高度内含器优化的ZCAS9I基因开发了一个工具包，该基因允许组装核酸酶构建体，该核酸酶构建体表达高达32个单导RNA（SGRNA）。我们使用此工具包探索了两个主要模型物种中多路复用的限制，并报告了无基因八个八个八杆的分离（8 3）Nicotiana Benthamiana和Duodecuple（12 3）拟南芥Thaliana thaliana突变线（分别是T 1和T 2，分别是T 1和T 2）。我们开发了新的本坦氏菌（N. benthamiana）的新颖的反式标记，最重要的是SL -Fast2，可与良好的拟南芥种子植物植物标记物和FCY-upp相当，并基于在存在先例的情况下产生有毒的5-氟中性含量。用九个不同的sgrNA靶向八个基因，并依靠fcy-upp选择非转基因t 1，我们确定了n。benthamiana突变型的n。benthamiana突变线，并具有惊人的高效效率：所有ana-属于所有基因的植物（大约112/11/11/11 target serited）。此外，我们在A. thaliana的24个sgrnas阵列获得了12个基因。效率在a中的显着较低。thaliana，我们的结果表明CAS9的可用性是这种高阶多路复用应用程序中的限制因素。我们通过表型筛选和扩增子测序的结合来识别十二指肠突变系。所呈现的资源和结果为如何使用多路复用来生成复杂的基因型或在功能上询问候选基因的基团。
插入一个：单发稳健的视觉力伺服彩将用于新的对象插入6-DOF跟踪 /作者= Chang，Haonan; Boularias，Abdeslam； Jain，siddarth /creationdate = 2024年10月4日 /主题=计算机视觉，机器人技术< /div>
自主机器人组装的摘要最新进步已显示出令人鼓舞的结果，尤其是在应对精确插入挑战方面。但是，在不同的对象类别和任务之间实现适应性通常需要一个学习阶段，需要昂贵的现实世界数据收集。先前的研究通常假定插入的对象对机器人的末端效果的刚性附着，或者依赖于结构环境中的精确校准。我们提出了一种单发方法，用于高精度接触富含的操作装配任务，从而使机器人仅使用单个演示图像从随机呈现的方向上执行新对象的插入。我们的方法结合了一个混合框架，该框架将基于6-DOF视觉跟踪的迭代控制和阻抗控制融合在一起，从而通过实时视觉反馈促进高精度任务。重要的是，我们的方法不需要预先训练，并且证明了对摄像头姿势校准误差和物体内部姿势的干扰产生的不确定性的弹性。我们通过在现实世界中的广泛实验进行了拟议框架的效果，涵盖了各种高度精确的组装任务。
单发量子信号处理干涉率
无限尺寸的量子系统（例如骨振荡器）为量子传感提供了丰富的资源。然而，关于如何操纵这种骨气模式以超越参数估计的一般理论尚不清楚。我们提出了一个一般算法框架，量子信号处理干涉法（QSPI），通过推广Ramsey型干涉法，以在量子力学的基本限制下进行量子传感。我们的QSPI传感协议依赖于通过概括量子信号处理（QSP）从Qubits到混合量子振荡器系统来对振荡器的正交运算符进行非线性多项式转换。我们使用QSPI传感框架在单发限制中在位移通道上做出有效的二进制决策。理论分析表明，在单次乘以测量的情况下，传感精度与算法的传感时间或电路深度呈呈相反。我们进一步串联了一系列这样的二进制决策，以逐局的方式执行参数估计。数值模拟以支持这些语句。我们的QSPI协议为量子提供了统一的框架
单发强度 - 基于相敏感的基于压缩传感的连贯调制超快成像
1个国家主要实验室，物理与电子科学学院，东中国师范大学，上海200241，200241，中国2，高力量激光与物理学的主要实验室，上海光学与精美机械学院，中国科学学院，上海学院计算成像，中心ÉnergieMat'eriauxt´el'Ecommunications，Institut National de la Recherche Scientifique，Varennes，Qu´ebec J3X1S2，加拿大5，加拿大5个数学科学学院，中国电子科学与技术大学，中国611731，CHENGDU 611731，611731，COMPROTIAN INNINNOV INNBERID CEMPRETINC 7东中国师范大学和山东师范大学，东中国师范大学，上海，200241年，联合研究中心科学和光子综合芯片
Markov下的分布式TD（λ）的单发平均...
注意：E /TFA：总脂肪酸中的EPA含量（％）； E /DCW：干细胞重量（％）中的EPA含量； D /TFA：DHA内容1 < /div>
单发定量相成像的非对称跨表面光电视
摘要：通过波前传感对纯相对象的可视化具有重要的应用，从表面效果到生物医学显微镜，通常需要涉及光空间过滤，干涉测量法或结构化照明的笨重且复杂的设置。在这里，我们引入了一种新型的图像传感器，该传感器对光传播的局部方向具有独特的敏感性，基于涂有特殊设计的等离子跨表面的标准光电探测器，从而产生了对表面正常围绕入射角的不对称响应性的不对称依赖性。使用模拟光电传动探测器平台证明了元表面设计，制造和角度敏感的操作。测量结果，结合计算成像计算，然后用来表明基于这些跨表面像素的标准摄像头或微观范围可以直接访问相位对象，而无需任何其他光学元素，而最先进的最小可检测到的最小可检测相的相比是10 mrad。此外，在同一像素阵列上具有相等和相反角度响应的传感器的组合可用于在单个镜头中执行定量相成像，并具有定制的重建算法，该算法也在这项工作中也开发。凭借其系统的微型化和测量简化，这些设备启用的相成像方法对于涉及涉及空间约束和便携式设置的应用尤其重要（例如，现场的想象和内镜和内镜）和涉及自由移动对象的测量值。
单发定量差分相对比成像与可编程偏振多路复用照明结合
我们提出了一种具有极化多重照明的单次定量差异相比（DPC）方法。在我们系统的照明模块中，可编程的LED阵列分为四个象限，并覆盖了四个不同极化角度的偏振膜。我们在成像模块中的像素之前使用偏振摄像头。通过将自定义LED阵列上的偏振膜与相机中的极化器匹配，可以从单件采集图像中计算出两组不对称的照明采集图像。与相传函数结合使用，我们可以计算样品的定量相。我们介绍了设计，实现和实验图像数据，证明了我们方法获得相位分辨率目标的定量相位图像以及HELA细胞的能力。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。