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World File Search System性能提高
推进航空航天的新时代：
INCE于1958年首次演示，碳 - 碳复合材料现在通常用于防御和航空应用中。 碳 - 碳复合材料是由碳纤维和基质相组成的热稳定复合材料。 这些材料被美国国防部归类为“关键技术”，用于弹道性诺塞术；火箭电动机；和重新进入材料，例如隔热罩和Aeroshells。 当前的碳 - 碳复合材料通常是通过聚合物浸润和热解过程创建的，并且散装密度较低，约为1.60 g/cc。 具有较高散装密度的碳 - 碳复合材料是可取的，因为该特性等于在其他领域的性能提高，包括更高的硬度，更高的导热率以及更大的机械侵蚀和耐磨性。 使用热等位压力浸入碳化（HIPIC）过程可以实现较高的大量密度约为1.95 g/cc。 但是，几十年前开发的过程旨在为洲际弹道导弹制造鼻孔，是危险的，非常昂贵且难以实施的。 材料研发公司Matech（加利福尼亚州韦斯特莱克村）最近开发了一种申请专利的技术，用于制造全新的超高密度（UHD）碳 - 碳复合材料。 这种开发扩展了Matech先前使用现场辅助烧结技术（FAST）的SIC/SIC和C/SIC陶瓷基质复合材料致密的工作。 1,2INCE于1958年首次演示，碳 - 碳复合材料现在通常用于防御和航空应用中。碳 - 碳复合材料是由碳纤维和基质相组成的热稳定复合材料。这些材料被美国国防部归类为“关键技术”，用于弹道性诺塞术；火箭电动机；和重新进入材料，例如隔热罩和Aeroshells。当前的碳 - 碳复合材料通常是通过聚合物浸润和热解过程创建的，并且散装密度较低，约为1.60 g/cc。具有较高散装密度的碳 - 碳复合材料是可取的，因为该特性等于在其他领域的性能提高，包括更高的硬度，更高的导热率以及更大的机械侵蚀和耐磨性。使用热等位压力浸入碳化（HIPIC）过程可以实现较高的大量密度约为1.95 g/cc。但是，几十年前开发的过程旨在为洲际弹道导弹制造鼻孔，是危险的，非常昂贵且难以实施的。材料研发公司Matech（加利福尼亚州韦斯特莱克村）最近开发了一种申请专利的技术，用于制造全新的超高密度（UHD）碳 - 碳复合材料。这种开发扩展了Matech先前使用现场辅助烧结技术（FAST）的SIC/SIC和C/SIC陶瓷基质复合材料致密的工作。1,2
3D-MVP：3D Multiview for Anipulation
摘要：最近的作品表明，使用蒙版自动编码器（MAE）在以自我为中心的数据集上进行视觉预处理可以改善下游机器人技术任务的概括[1，2]。但是，这些方法仅在2D图像上预处理，而许多机器人应用程序需要3D场景的理解。在这项工作中，我们提出了3D-MVP，这是一种使用蒙版自动编码器进行3D多视图预处理的新方法。我们利用机器人视图变压器（RVT），该变压器（RVT）使用多视图变压器来理解3D场景并预测抓地力姿势动作。我们将RVT的多视图变压器拆分为视觉编码器和动作解码器，并在大规模3D数据集（例如Objaverse）上使用蒙版自动编码预处理其视觉编码器。我们在一组虚拟机器人操纵任务上评估了3D-MVP，并证明了基准的性能提高。我们还在真正的机器人平台上显示出令人鼓舞的结果，并具有最小的填充。我们的结果表明，3D感知预处理是提高样品效率和基于视力的机器人操纵策略的有前途的方法。我们将发布代码和验证模型，以促进未来的研究。
AG2Manip：用代理学习新颖的操纵技巧 -
摘要 - 能够学习新型操纵任务的自主机器人系统有望将行业从制造业转变为服务自动化。然而，当前方法（例如，VIP和R3M）仍然面临重大障碍，尤其是机器人实施例之间的域间隙以及在特定动作空间内成功执行成功的任务执行的稀疏性，从而导致了错误和模棱两可的任务。我们介绍了AG2Manip（操纵的代理 - 不合稳定代表），该框架旨在通过两个关键的创新来解决这些挑战：（1）源自人类操纵视频的代理人视觉表示，并具有实施方案的细节，以增强普遍性； （2）代表机器人的运动学代表到通用代理代理，强调了终端效果和对象之间的关键相互作用。ag2manip在模拟基准中进行了经验验证，显示出325％的性能提高而不依赖于域特异性演示。消融研究进一步强调了代理 - 不合稳定的视觉和作用表示对这一成功的基本贡献。将我们的评估扩展到现实世界，AG2Manip很明显地将模仿学习成功率从50％提高到77.5％，这表明了其在模拟和真实环境中的有效性和可推广性。
溶液处理的电化学储存固有微孔度的氧化还原活性聚合物
摘要：氧化还原活性有机材料已成为电化学设备中传统无机电极材料的有希望的替代品。然而，在实用锂离子电池设备中的氧化还原活性有机材料的部署受到电解质溶剂的不希望溶解度，缓慢的电荷转移和大规模传输以及处理复杂性的阻碍。在这里，我们报告了一种新的分子工程方法，以准备固有微孔度（PIMS）的氧化还原活性聚合物，该聚合物具有开放式亚纳光孔的开放网络和丰富的可访问的基于羰基的氧化还原位点，用于快速锂离子运输和存储。氧化还原活性PIM可以溶液处理成具有均匀分散的微结构的薄膜和聚合物 - 碳复合材料，同时保持不溶于电解质溶剂。溶液处理后的氧化还原活性PIM电极表明，锂离子电池的循环性能提高，没有明显的容量衰减。氧化还原活性PIM具有内在微孔度，可逆的氧化还原活性和溶液加工性的合并性能，在各种用于存储，传感器和电子应用的电化学设备中可能具有广泛的效用。
探索 Versal AI 引擎以加速基于模板的大气平流模拟
AMD Xilinx 的全新 Versal 自适应计算加速平台 (ACAP) 是一种 FPGA 架构，将可重构结构与其他片上强化计算资源相结合。AI 引擎就是其中之一，通过以高度矢量化的方式运行，它们提供了大量原始计算，这可能对包括 HPC 模拟在内的一系列工作负载有益。然而，这项技术仍处于早期阶段，尚未证明其可以加速 HPC 代码，缺乏基准测试和最佳实践。本文提供了一份经验报告，探讨了将 Piacsek 和 Williams (PW) 平流方案移植到 Versal ACAP 上，使用该芯片的 AI 引擎来加速计算。平流是一种基于模板的算法，在大气建模中很常见，包括最初开发该方案的几个气象局代码。使用该算法作为载体，我们探索了构建 AI 引擎计算内核的最佳方法，以及如何最好地将 AI 引擎与可编程逻辑连接起来。使用 VCK5000 与 VCK5000 和 Alveo U280 上的非 AI 引擎 FPGA 配置以及 24 核 Xeon Platinum Cascade Lake CPU 和 Nvidia V100 GPU 评估性能，我们发现虽然结构和 AI 引擎之间的通道数量是一个限制，但通过利用 ACAP，我们可以将性能提高一倍与 Alveo U280 相比。
地中海雷吉奥·卡拉布里亚大学
在本文中，提出了基于混合域的深度学习（DL）神经系统，以从脑电图记录（EEG）记录中解释手部运动制备阶段。该系统利用从时间域和时频域中提取的构建，作为混合策略的一部分，以区分暂时窗口（即，EEG时期）前面的手部副群（开放/关闭）和休息状态。对于每个EEG时期，分别通过波束成形和连续的小波变换（CWT）估算了运动皮层中相关的皮质源信号和相应的时频（TF）图。设计了两个卷积神经网络（CNN）：具体而言，第一个CNN在时间（T）数据的数据集（即EEG来源）上进行了训练，并被称为T-CNN；第二个CNN通过TF数据数据集（即脑电图源的TF-MAP）进行了训练，并称为TF-CNN。分别从T-CNN和TF-CNN中提取的两组特征和TF-特征分别在单个特征向量（表示为TTF-Features矢量）中串联，该功能用作输入，用于输入标准的多层clas-si i sii-siie-siifination-Filefips。实验结果表明，与基于时间和仅频率的基准基准方法相比，我们所提出的杂种域DL方法的性能有了显着的性能提高，达到76.21±3.77％的平均准确性。
采取更及时的劳动生产率增长
由于一系列的冲击，包括COVID-19的大流行，能源危机和地缘政治紧张局势升高，近年来，近年来抽象的生产力发展变得越来越不确定。尽管如此，试图将最新生产率增长趋势的尝试受到限制，通常集中在特定职业或行业内的微观生产率上。迄今为止，尚未努力为广泛国家的劳动生产率增长的宏观经济衡量 - 本文寻求解决的差距。本文介绍了40个经合组织和加入国家的小组的劳动生产率增长。本文的主要新颖性是在面板框架内将机器学习技术与混合频率模型的集成在一起，从而可以最佳地利用更高的频率数据。该方法将混合频率设置与各种模型相结合，包括动态因子模型，惩罚回归（Lasso，Ridge，Elasticnet）和基于树的模型（梯度增强的树木，随机森林）以及出版物滞后的解释。性能提高与40个国家 /地区的自回归基准平均值约35％。机器学习模型，特别是梯度增强的树木，在大多数国家 /地区都优于替代品。与40个国家 /地区的30个国家强加的权重相比，发现具有估计重量的MIDAS规格带来了其他信息。关键字：现觉，机器学习，面板，劳动生产力。JEL代码：C4，C53，C23，E24。
tau病理学和神经炎症的时间进展
熟练的下海预测对于社会的各个部门至关重要，但构成了宏伟的科学挑战。最近，基于机器的天气前铸造模型优于欧洲中范围天气预测中心（ECMWF）产生的最成功的数值天气预测，但尚未超过季节时间尺度上的常规模型。本文介绍了Fuxi亚季节至季节（FUXI-S2S），这是一种机器学习模型，可提供长达42天的全球日平均预测，其中包括13个压力水平和11个表面变量的五个高空大气变量。fuxi-S2S对ECMWF ERA5重新分析数据进行了72年的每日统计培训，在整体平均值中超过ECMWF的最先进的季节至季节模型，用于总降水量和整体预测，用于总降水量和外出的长波辐射，显着增强了全球阳性预测。FUXI-S2S的性能提高可以归因于其占据预测不确定性并准确预测Madden-Julian振荡（MJO）的卓越能力，从而将熟练的MJO预测从30天扩展到36天。此外，Fuxi-S2S不仅捕获了与MJO相关的现实遥控器，而且还成为发现前体信号的有价值工具，为研究人员提供了洞察力，并有可能在地球系统科学研究中建立新的范式。
GG索引
1。引言由于锂离子电池的能量密度比其他二级电池更高，因此可以使其更小，更轻。这使他们能够迅速传播为移动设备（例如笔记本电脑和蜂窝电话）的电源。对锂离子电池的需求不断地不断增长，近年来，使用二级电池的车辆电力已成为实现低碳社会的全球趋势。此外，由于使用有机溶剂作为电解质的常规液态细胞是可亮的，因此在日本和世界其他地区，正在积极追求使用固体电解质的安全，全稳态细胞的发展。在这种情况下，许多人期望锂离子电池的性能进一步改善，并更长的寿命和更好的安全性。X射线衍射（XRD）被认为是评估锂离子电池改善性能所需的有效分析技术之一。要检查合成电池材料的结晶和相位ID分析，经常使用容易用于研究的实验室尺度X射线衍射仪。另一方面，在充电和放电过程中，在高强度X射线可用的同步基因设备上经常进行Operando（或原位）测量正和负电极材料晶体结构的变化（1） - （3）。最近，由于X射线源，光学元素和检测器的性能提高，即使实验室尺度X射线衍射仪，Operando的测量也已成为可能。本文介绍了使用SmartLab表征锂离子电池材料的示例。
量子计算的纳米电子学新兴趋势
纳米电子学是电子学的一个分支，涉及原子或分子尺度上的物质操纵，是近几十年来技术进步的基石。随着微型化、性能提高和能效的不断提升，纳米电子学为从量子计算到可穿戴设备等各个领域的变革性应用铺平了道路。在本文中，我们将探讨纳米电子学的一些新兴趋势及其对未来技术的影响。量子计算代表了计算领域的范式转变，利用量子力学原理执行传统计算机无法处理的计算。量子计算的核心是量子比特，它们可以同时存在于多个状态，实现指数并行，并可能比传统计算机更快地解决复杂问题。在纳米电子学中，量子比特的发展在很大程度上依赖于对单个量子系统（如电子或光子）的精确控制和操纵。人们正在探索各种方法，包括超导电路、捕获离子和基于半导体的量子比特。半导体量子计算的一个有前途的方向是使用硅基量子比特。硅是传统电子学中一种成熟的材料，具有多种优势，包括与现有制造工艺的兼容性和潜在的可扩展性。研究人员正在研究自旋量子比特等技术，这些技术利用硅中电子的固有自旋来实现可靠且可扩展的量子处理器 [1]。