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介绍基于大脑的人工智能技术 Yuragi Learning
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基于人工智能的污水处理厂曝气量控制技术的开发
（开发编号2001）2020年1月22日三菱电机株式会社实现高能源效率的污水处理：开发基于AI的污水处理厂曝气量控制技术三菱电机株式会社开发了一种曝气量控制技术，该技术利用其AI技术Maisart®*1，通过提前数小时准确预测进入进行污水处理所需氧化过程的生物反应器的水质（氨浓度），来抑制生物反应器的过度曝气（空气供应）。通过控制每个部分，可以在保持处理水质的同时，与传统方法相比减少约 10%*2 的曝气量。这将有助于减少污水处理厂的电力消耗，目前污水处理厂每年消耗约 70 亿千瓦时*3 的电力，相当于全国电力消耗的约 0.7%。
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。
在相空间中设计任意汉密尔顿量
简介。— 生成非经典玻色子态 [1 – 3]，例如压缩光、福克态和薛定谔猫态，不仅对量子力学的基础研究很重要，而且对量子技术的应用也很重要 [2,4 – 6]。例如，相空间中具有离散平移或旋转对称性的玻色子态 [7 – 14] 已被提议用于编码量子信息 [15 – 20]，为硬件高效的量子纠错铺平了道路 [21 – 24]。可以通过例如交错的选择性数字相关任意相位 (SNAP) 和位移门 [25 – 27] 来制备和稳定玻色子代码态以防止耗散。最近的一系列研究 [28 – 31] 指出了一种基于汉密尔顿工程的替代被动控制方法，该方法可用于促进容错操作，例如通过抑制相位翻转错误 [28]、动态抑制与环境的耦合 [30] 以及加速代码字的状态准备 [31] 。汉密尔顿工程的另一个感兴趣领域是拓扑。由于相空间的非交换性质，在封闭的相空间环上移动的量子粒子获得类似于磁场中粒子的 Aharonov-Bohm 相的几何相。因此，相空间中的带隙格子汉密尔顿可以支持非平凡的陈数 [16,32 – 40] 。这是一个很有吸引力的特性，因为在具有物理边界的系统中，它将导致拓扑稳健的边缘传输。虽然已经展示了如何生成
分层充量转子发动机关键技术...
图 5 展示了基本喷射点火几何形状的放大视图。先导喷射器提供少量燃料（不到总燃料流量的 5%）并保持每冲程恒定的体积。在火花塞辅助喷射器区域产生化学计量混合物，用于与燃料类型无关的火花点火条件。然后，主喷射器可以将根据负载需求而变化的燃料流量引入辅助启动的燃烧中。主喷射器和辅助喷射器的这种分离允许优化起燃区中的条件。
凝胶剂量测定的 MRI 测量基础
Y De Deene MR 部门 (-1K12)，根特大学医院，De Pintelaan 185，9000 Gent，比利时 电子邮件：yves.dedeene@ugent.be 摘要。在放射治疗凝胶剂量测定中，根据患者的计划治疗对人形模型进行照射。这会产生三维剂量分布。为了读出凝胶剂量计模型，通常使用磁共振成像 (MRI)。由于特定的干扰，空间和剂量可靠性都可能受到影响。必须优化测量序列并补偿可能的成像伪影，以满足所提出的空间和剂量精度。在这篇评论中，处理了几种干扰源并提出了补偿策略。提出了读出技术的良好实践准则。最后，介绍了一种用于成像序列质量控制的工具。
ITU-T Y.3800系列建议量子键...
1）量子计算电阻：量子计算带来的威胁对基于常规不对称和对称的加密算法对各种安全协议和应用产生了广泛的影响。由于这些算法的安全性依赖于计算复杂性来解决某些困难的数学问题，因此基于量子算法（例如Shor's或Grover的算法）的量子计算可以有效地解决这些数学问题。如[B-ETSI GR QSC 006]中所研究的，基于RSA和ECC的常规不对称算法将被Shor的算法完全破坏。对于对称算法，Grover的算法有效地将这些算法的关键大小减半。与传统的计算复杂性密码学相比，QKD可以被视为通过替换传统的钥匙交换机制来打击量子计算威胁的手段之一。
有效地量化了大量的DNA甲基化
图1：WGB中的参考序列空间爆炸。A：可视化WGBS协议的两个主要步骤，导致参考序列空间的2倍爆炸。首先，参考序列是变性的，并用硫化钠填充剂处理，导致C转化为未甲基化的胞嘧啶。在原点链中具有CS的位置（Bisulfi Te治疗之前）始终为红色。在PCR步骤中，将链片段放大，导致代表链片段（+）及其反向补体（ - ）的序列。由于A到T的反向互补性在原始链中没有甲基化的C（所有位置都带有以前的GS颜色为橙色），因此这将结果4不同的链。b：WGBS序列空间中的读取映射问题，通过映射到完整的参考空间（1），并使用读取本身或其反向补充必须映射到参考（2）的C/T转换版本的想法。后者在空间要求中规定了2倍爆炸以进行参考。
一个置换量的量子代码的家族
我们构建了一个新的排列不变的代码，该代码纠正了任何tě1。我们还表明，新家庭中的代码正确量子缺失错误以及自发衰减错误。我们的构造包含一些预先已知的排列量子代码作为特定情况，这些量子代码也允许横向大门。在许多情况下，新家庭中的代码比保利·错误和删除的最佳先前已知的明确排列代码短。此外，我们的新代码系列还包括一个新的PP 4、2、2 QQ最佳单删除校正代码。作为一个单独的结果，我们概括了置换不变代码的条件，以纠正先前已知的t“ 1到任意数量错误的结果）。对于小t，这些条件可用于通过计算机构建代码的新示例。