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World File Search System扰动
文章 复杂地形上飞机安全范围的载人飞行模拟研究的大气扰动建模
摘要：ZHAW 航空中心开发并实施了一种综合了气象和地形对飞机安全范围影响的新型能源管理系统概念。在研究和教学模拟器 (ReDSim) 中构建了相应的飞行模拟环境，以测试驾驶舱显示系统的首次实施。与一组飞行员进行了一系列飞行员在环飞行模拟。通用航空飞机模型 Piper PA-28 经过修改以用于研究。ReDSim 中的环境模型经过修改，包括一个新的临时子系统，用于模拟大气扰动。为了在 ReDsim 中生成高分辨率风场，在概念研究中使用了一种成熟的大涡模拟模型，即并行大涡模拟 (PALM) 框架，重点研究了瑞士萨梅丹附近的一个小山区。为了更真实地表示特定的气象情况，PALM 由从 MeteoSwiss 的 COSMO-1 再分析中提取的边界条件驱动。从 PALM 输出中提取基本变量（风分量、温度和压力），并在插值后输入子系统，以获得任何时刻和任何飞机位置的值。在这个子系统中，还可以基于广泛使用的 Dryden 湍流模型生成统计大气湍流。本文比较了两种产生大气湍流的方法，即结合数值方法和统计模型，并介绍了飞行测试程序，重点强调了湍流的真实性；然后介绍了实验结果，包括通过收集飞行员对湍流特性和湍流/任务组合的反馈而获得的统计评估。
通过天空图像进行遮挡扰动深度学习概率太阳预报：预印本
摘要 — 由于太阳能资源本身的不确定性，太阳预报正在转向概率范式。输入不确定性量化是建模太阳不确定性的广泛使用和最佳方法之一。然而，与其他输入源（例如数值天气预报模型）相比，纯基于天空图像的概率太阳预报落后了。在这项研究中，开发了一种遮挡扰动卷积神经网络，称为 PSolarNet。PSolarNet 提供来自天空图像序列的全球水平辐照度的非常短期的确定性预报、预报场景和概率预报。基于 6 年开源数据的案例研究表明，开发的 PSolarNet 能够生成准确的 10 分钟确定性预报，标准均方根误差为 5.62%，预测场景逼真多样，与实际时间序列的平均相关性为 0.966，概率预报可靠而敏锐，标准连续排序概率得分为 2.77%。索引术语 — 深度学习、太阳预报、天空图像处理、贝叶斯模型平均
使用 NARMAX 方法对机械腕部扰动的皮质响应进行非线性建模
摘要 — 目的：通过对手腕扰动的皮质反应 (EEG) 进行非线性建模，可以量化健康和神经受损个体的皮质感觉运动功能。反映健康个体共有关键特征的共同模型结构可为未来研究与感觉运动障碍相关的异常皮质反应的临床研究提供参考。因此，我们的研究目标是识别这种共同的模型结构，从而使用具有外生输入的非线性自回归 - 移动平均模型 (NARMAX) 构建皮质反应的非线性动态模型。方法：在接受连续手腕扰动时记录十名参与者的 EEG。开发了一种共同的模型结构检测方法，用于识别所有参与者的共同 NARMAX 模型结构，具有个性化的参数值。将结果与传统的特定于主题的模型进行了比较。结果：所提出的方法在实施一步预测时实现了 93.91% 的方差解释率 (VAF)，在实施 k 步预测 (k = 3) 时实现了约 50% 的 VAF，与特定于受试者的模型相比，VAF 没有显着下降。估计的共同结构表明，测量的皮质反应是外部输入的非线性转换和局部神经元相互作用或皮质固有神经元动力学的混合结果。结论：所提出的方法很好地确定了受试者对腕部扰动的皮质反应的共同特征。意义：它为人类感觉运动神经系统对体感输入的反应提供了新的见解，并为未来使用我们的建模方法评估感觉运动障碍的转化研究铺平了道路。
RadPC@Scale：RadPC 单粒子扰动缓解策略的新方法
摘要 — 本文介绍了一种针对计算机数据存储器的单粒子翻转 (SEU) 缓解策略的飞行测试结果。这种内存故障缓解策略是使用商用现货 (COTS) 现场可编程门阵列 (FPGA) RadPC 构建耐辐射计算系统的更大努力的一部分。虽然 RadPC 的先前迭代使用 FPGA 块 RAM (BRAM) 作为其数据存储器，但本文介绍的 RadPC 的特定组件是一种新颖的外部存储器方案，其附带系统可以检测和纠正计算机拟议数据存储器中发生的故障，同时允许计算机继续前台运行。2021 年 7 月，在 Raven Aerostar Thunderhead 高空气球系统上飞行了内存保护方案的原型实现。这次飞行将实验带到了 75,000 英尺的高度，持续了 50 小时，使实验中的内存受到电离辐射的轰击，而不会被地球大部分大气层衰减。本文将讨论故障缓解策略、飞行演示的实验设计以及飞行数据结果的细节。本文可能会引起正在设计将暴露于电离辐射的飞行计算机系统并正在寻找与现有抗辐射解决方案相比成本更低的 SEU 缓解策略的工程师的兴趣。索引术语 — FPGA、内存、辐射
大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
量子晶格系统的准局限性边界。第二部分。无挫折自旋模型的扰动
摘要。我们研究了相对于由无挫败的汉密尔顿人定义的量子自旋系统的一系列广泛的乱态地面阶段的稳定性。这项工作的核心结果是使用Bravyi-Hastings-Michalakis（BHM）策略的证明，该策略在局部拓扑量子秩序（LTQO）的条件下，在长距离衰减的扰动下，大量差距稳定，而长距离衰减的速度比伸展的指示更快。与以前的工作相比，我们扩展了可以处理的挫败感 - 自由量子自旋模型，包括具有更通用边界条件的模型以及具有离散对称性破坏的模型。详细的估计值使我们能够为系统尺寸均匀且在某种程度上明确的间隙的正下限的有效性制定有效条件。，我们在Michalakis和Zwolak的方法下提供了BHM策略的调查，并引入了更改，以适应更一般性的一般性边界条件和更一般的晶格。我们通过不明式的半径来表达称为LTQO的基本条件，我们引入了。使用统一的有限体积结果，然后继续研究热力学极限。我们首先研究了独特的限制基态的情况，然后考虑了自发断裂离散对称性的模型。在后一种情况下，LTQO不能容纳所有本地观察到。然而，对于预先使用对称性的扰动，我们显示了间隙的稳定性和破碎的对称阶段的结构。我们证明，与每个纯状态相关的GNS Hamiltonian具有高于基态的非零光谱差距。
在诱导电动机扰动期间改善运动图像分类
1纳瓦拉公立大学统计，计算机科学与数学系，帕姆普罗纳公立大学，西班牙2机器学习小组，计算机科学学院，柏林技术研究所，柏林柏林，德国3研究所3研究所，医学心理学和行为神经生物学研究所（IMP） (BRTA), Donostia-San Sebasti ´ an, Spain 5 BIFOLD Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data, Berlin, Germany 6 Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin, Berlin, Germany 7 Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul, Republic of Korea 8 Max Planck Institute for Informatics, Saarbrücken, Germany 9 Department of Neurology, Max Planck Institute对于人类认知和脑科学，德国莱比锡10认知与决策中心，认知神经科学研究所，国家研究大学高等教育学院，俄罗斯莫斯科，俄罗斯11作者都做出了同样的贡献。*作者应与之解决任何信件。
EEG 中 CNN 分类器的通用对抗扰动......
摘要 目的。已提出了用于基于脑电图 (EEG) 的脑机接口 (BCI) 的多个卷积神经网络 (CNN) 分类器。然而，研究发现，CNN 模型容易受到通用对抗性扰动 (UAP) 的攻击，这些扰动很小且与示例无关，但当添加到良性示例中时，其威力足以降低 CNN 模型的性能。方法。本文提出了一种新颖的总损失最小化 (TLM) 方法来生成基于 EEG 的 BCI 的 UAP。主要结果。实验结果证明了 TLM 对三种流行的 CNN 分类器针对目标攻击和非目标攻击的有效性。我们还验证了 UAP 在基于 EEG 的 BCI 系统中的可迁移性。意义。据我们所知，这是首次对基于 EEG 的 BCI 中 CNN 分类器的 UAP 进行研究。UAP 易于构建，并且可以实时攻击 BCI，从而暴露出 BCI 的一个潜在的关键安全问题。
GABAA和GABAB抑制对同步和不同步状态期间皮质动力学和扰动复杂性的影响
在诊所使用皮质活性模式的时空复杂性的定量估计作为衡量意识水平的量度，但涉及的皮质机制尚未完全了解。我们使用了适合于雪貂（任何性别）大脑皮层在体外（SPCI）中适应多站点记录的摄动复杂性指数（PCI）的版本，以投资GABA能抑制皮质复杂性的作用。我们研究了两个动态状态：慢波活性（同步状态）和非同步活性，分别表达低因果和高因果复杂性。在这两种方案期间对GABA能抑制的进行性阻断揭示了其对新兴皮质活性和SPCI的影响。逐渐的GABA A受体阻滞导致更高的同步，能够将网络从对同步到同步状态，并逐渐降低复杂性（SPCI）。阻断GABA B受体也导致SPCI降低，特别是在同步的慢波状态下。我们的发现表明，抑制的生理水平有助于产生动力学丰富性和时空复杂性。但是，如果抑制作用减少或增强，皮质复杂性会降低。使用计算模型，我们在这种关系中探索了较大的参数空间，并演示了兴奋/抑制平衡与皮质网络表达的复杂性之间的联系。