XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数字计算
飞行模拟器控制加载系统文献综述
飞行模拟器有不同的用途。由于硬件限制，全尺寸飞行模拟器通常非常昂贵，并且通常取决于飞机类型。因此，人们发现并研究了使用虚拟现实设计飞行模拟器的需求 [1-2]。训练飞行员最安全、最经济的方式是通过飞行模拟器。模拟器可以帮助飞行员体验各种涉及真实飞行的情况，而无需身临其境，从而避免风险。飞行模拟器的重要部分是所谓的控制负载系统。飞行装置实例的数量用于管理飞机的运动、飞行控制和驾驶舱仪表。该系统包括硬件和软件部分。通过数字计算机上的程序员进行的模拟属于软件，结构研究属于硬件。另外两个软件模块支持模拟，其中一个控制驾驶舱在 6 个自由度上的运动，另一个实现驾驶舱控制上的负载再现系统 [3]。飞行模拟器是人在回路的实时模拟系统，采用控制加载系统模拟飞行员操纵真实飞机时的力感应。全数字控制电控加载系统比液压系统具有技术和成本优势，成为大型模拟器的理想选择 [4]。在过去的几十年里，飞行模拟器在飞行员训练中发挥了重要作用，提高了飞行安全性。目前，飞行模拟器的监管资格标准涉及在规定的容差范围内匹配一组规定的飞行测试数据和各种飞机参数。尽管全面的资格测试指南 (QTG) 验证测试表明模拟与飞行测试数据相匹配，但飞行员有时会抱怨模拟器中的某些机动感觉不像飞机 [5]。
飞机控制加载系统文献综述...
飞行模拟器有不同的用途。由于硬件限制，全尺寸飞行模拟器通常非常昂贵，并且通常取决于飞机类型。因此，人们观察到并研究了使用虚拟现实设计飞行模拟器的需求 [1-2]。训练飞行员最安全且最具成本效益的方式是通过飞行模拟器。模拟器可帮助飞行员体验涉及真实飞行的各种情况，而无需身临其境并避免风险。飞行模拟器的重要部分是所谓的控制加载系统。飞行装置实例的数量用于管理飞机的运动、飞行控制和驾驶舱仪表。该系统包括硬件和软件部分。通过数字计算机上的程序员进行的模拟属于软件，而结构研究属于硬件。另外两个软件模块支持模拟，其中一个控制 6 个自由度的座舱运动，另一个实现座舱控制装置上的负载再现系统 [3]。飞行模拟器是一种人在回路的实时模拟系统，其中控制加载系统用于模拟飞行员操纵真实飞机时的力感应。全数字控制电控加载系统比液压系统具有技术和成本优势，成为大型模拟器的理想选择 [4]。在过去的几十年里，使用飞行模拟器进行飞行员训练在提高飞行安全性方面发挥了重要作用。飞行模拟器监管资格的现行标准涉及在各种飞机参数的设定公差范围内匹配规定的一组飞行测试数据。尽管综合资格测试指南 (QTG) 验证测试表明模拟与飞行测试数据相符，但飞行员有时会抱怨模拟器中的某些操作感觉不像飞机 [5]。
(公开包)补充议程 - 项目：6、8 (i) 和 10 理事会议程补充，2024 年 3 月 19 日 10:00
娜塔莉·布拉姆霍尔，内阁成员，负责房地产、废物和基础设施 1。弗兰克·凯利（默斯瑟姆和班斯特德南）问：关于最近在当地道路上非法倾倒大量废物以及清理这些废物的费用，我能否请内阁成员问一下，清理这些废物的费用是多少，包括总费用和每个居民的市政税？此外，目前有哪些威慑措施，议会将如何起诉责任人？答复：从公共土地（包括道路）清除非法倾倒的材料是萨里区和自治市议会的责任。萨里郡议会作为废物处理机构负责处理区和自治市议会收集的非法倾倒材料。2022/23 年，萨里区和自治市议会向我们的垃圾转运站运送了 2,536 吨非法倾倒的材料，假设运输和处置的平均成本为每吨 141 英镑，议会的总成本约为 360,000 英镑。以萨里郡 482,000 户家庭的数字计算，每户每年约 75 便士。这不包括清理非法倾倒材料的费用，这是自治市和区议会的责任，我们没有任何财务信息。非法倾倒垃圾是违法的，区议会和自治市议会都有一系列权力发布定额罚款通知 (FPN) 或起诉违法者。萨里郡议会没有义务或权力进行调查、发布 FPN 或起诉任何在高速公路上非法倾倒垃圾的人。
利用量子加速工业创新......
标题：量子机器学习模型的强大功能和复杂性 演讲者：Stefan Woerner 博士（瑞士苏黎世 IBM） 摘要：在机器学习领域应用量子计算是一个非常活跃且前景广阔的研究领域。首先，量子机器学习模型已被证明可以在构造学习问题上实现比传统方法更快的加速。对于实际应用，需要进一步分析此类模型的可扩展性和能力，并通过经验证明。在本演讲中，我们将讨论量子支持向量机和量子神经网络，比较它们的实际扩展性，分析它们如何超越传统方法，并讨论实际实施和需要解决的障碍。 简介：Stefan Woerner 博士是 IBM Quantum、IBM 欧洲苏黎世研究中心量子计算科学组的首席研究科学家和经理。他于 2010 年获得苏黎世联邦理工学院应用数学硕士学位，并于 2013 年获得苏黎世联邦理工学院运营管理博士学位。他的研究重点是开发和分析用于优化、模拟和机器学习的量子算法及其实际应用，特别是在金融领域。 标题：在数字计算机和量子退火器上解决 QUBO 演讲者：Thorsten Koch 教授（德国柏林工业大学和柏林楚泽研究所） 摘要：人们经常声称量子计算机将在解决实践中相关的具有挑战性的组合优化问题方面取得突破性进展。特别是，二次无约束二元优化 (QUBO) 问题被认为是用于 (绝热量) 量子系统的首选模型。现在，第一个基于量子的商业系统被宣传为可以解决这类问题。我们展示了将这些系统与经典数字计算机上的最先进软件在 NP 难优化问题上的性能进行比较的结果。简介：Thorsten Koch 教授是柏林工业大学离散优化软件与算法教授，也是应用算法智能方法与系统科学系主任。
项目 nafas
摘要 在德国联邦机构网络安全创新机构 (Cyberagentur) 创纪录的 3000 万欧元资助下，我们宣布了 Zander Labs 的 NAFAS 项目，该项目旨在将脑机接口 (BCI) 技术与人工智能 (AI) 相结合。通过首先解决基于 EEG 的神经技术的传统限制，并开发能够实时解码多种心理状态的移动安全硬件，该项目为神经自适应人机交互 (HCI) 的新时代铺平了道路，并最终为神经自适应 AI。除了我们简要介绍的项目科学目标之外，NAFAS 项目本身代表了对科学界解决将 BCI 从理论构造转变为实际应用的关键挑战的能力的信心，以及对由此产生的 BCI 技术可能对我们的日常生活产生的积极影响。引言早在 20 世纪 60 年代，当人们开始在论文中提出人机共生的概念时，就曾提出“人类和计算机的贡献可能会完全融合在一起 [...] 以至于很难将它们分开” [1]。这比维达尔提出 BCI 作为一种独特的人机通信方法 [2] 早了十多年，甚至比魏森鲍姆的 ELIZA 激发了人工智能研究的大规模运动，使人们专注于另一种“融合” [3] 早了几年。从很多方面来看，正是这种以各种形式将人类认知过程与数字计算相融合或合并的理念指导了此后的人机交互、脑机交互和人工智能的发展。NAFAS（自主系统的神经适应）项目秉承了同样的传统，并以同样的技术为目标。通过进一步开发被动式 BCI [4] 技术，我们使 HCI 和 AI 具有神经适应性 [5]，并引入一种更直观、更自然、甚至更具共生性的人机或人机交互形式。NAFAS 项目是 Zander Labs 在 Cyberagentur 于 2022 年发布的招标中获胜的提案。该项目将与多家分包商一起执行，我们在提交时还无法详尽列出这些分包商。其目标是“利用
559_Palmer_2004_DevelopmentOfAEuropeanMultimodel_Artzeit_pubid11720
热带太平洋 (McPhaden 等人1998)，最重要的是，原型耦合海洋-大气模型 (Zebiak 和 Cane 1987) 成功预测了厄尔尼诺现象。反过来，这些发展又得到了非常成功的国际热带海洋全球大气 (TOGA) 计划 (世界气候研究计划 1985) 的推动。季节性预报显然对社会各阶层都有价值，无论是出于个人、商业还是人道主义原因 (例如，Stern 和 Easterling 1999；Thomson 等人2000；Pielke 和 Carbone 2002；Hartmann 等人2002a；Murnane 等人2002)。然而，尽管大气-海洋耦合产生了可预测的信号，但上层大气本质上是混乱的，这意味着预测的天气的日常演变必然对初始条件敏感（Palmer 1993；Shukla 1998）。在实践中，这种敏感性的影响可以通过整合耦合海洋-大气模型的预测的向前时间集合来确定，集合中的各个成员因大气和底层海洋的起始条件的微小扰动而不同。集合的相空间弥散给出了流动潜在可预测性的可量化流动相关测量。但是，如果初始条件的不确定性是季节性预报集合中唯一的扰动，那么由此得出的可预报性测量结果将不可靠；原因是模型方程也是不确定的。更具体地说，尽管气候演变方程在偏微分方程的层面上很容易理解，但它们作为一组有限维常微分方程的表示，在数字计算机上进行积分时，不可避免地会带来不准确性。原则上，这种不准确性可以向上传播，并影响模型所预测的整个尺度范围。目前，没有潜在的理论形式主义可以用来估计模型不确定性的概率分布（见 Palmer 2001）；因此，必须寻求一种更务实的方法。其中一种方法依赖于这样一个事实，即全球气候模型是在不同的气候研究所独立开发的。由这种准独立模型组成的集合称为多模型集合。多模型集合能够比单一模型集合产生更可靠的季节性气候风险概率预报，这一点已由季节至年际时间尺度气候变化预测 (PROVOST) 项目资助
ACM 参考格式：Shravya Channamadhavuni、Sven Thijssen、Sumit Kumar Jha 和 Rickard Ewetz。2021 年。使用模拟内存计算加速 AI 应用：挑战和机遇。在 2021 年大湖区 VLSI 研讨会 (GLSVLSI '21) 论文集上，2021 年 6 月 22 日至 25 日，虚拟活动，美国。ACM，美国纽约州纽约，6 页。 https://doi.org/10.1145/3453688.3461746
通过重新思考计算堆栈的所有层，包括硬件、软件和软硬件基本方法和方案 [1, 2, 4]。由于有望同时实现密集存储和节能模拟处理，基于非易失性电阻技术的内存计算已成为克服上述挑战的一种有吸引力的解决方案。非易失性电阻器件是一种具有可编程电阻的双端器件，可以使用忆阻器 [11, 35]、电阻随机存取存储器 (ReRAM) [23, 38]、相变存储器 (PCM) [20, 39] 或自旋转移力矩磁性随机存取存储器 (STT-RAM) [18, 31] 来实现。通过将新兴设备集成到电阻交叉阵列 (RCA) 中，可以在模拟域中执行近似矩阵向量乘法 (MVM)。这是很有希望的，因为计算比数字域中的能源效率高得多（数量级）[17]。通过将矩阵存储在内存中并现场执行计算，数据移动也大大减少[9, 32]。此外，MVM 是许多 AI 应用中的主要计算，例如深度学习 [22]、图像处理 [24] 和图形分析 [34]。利用模拟内存计算的主要挑战是，各种错误和变化源可能会降低计算精度。这包括设备写入错误、非零阵列寄生效应、有限的设备产量、电阻漂移、温度变化、随机电报噪声和有限的设备耐久性。此外，在模拟域中引入的任何错误都可能损害加速应用程序的功能正确性。例如，神经网络的硬件分类准确性可能明显低于软件级别。相反，数字计算系统中的稳健性问题只会引入时序违规，可以使用动态电压频率缩放 (DVFS) 来缓解。为了在系统级性能上提供保证，需要在设备级、算法级和软件应用程序级进行协同创新。虽然设备级研究人员不断尝试改进制造设备的特性，但开发所需的算法和软件级支持变得迫在眉睫。在本文中，我们回顾了使用模拟内存计算加速 AI 应用所面临的挑战、解决方案和未来研究方向。第 4 节概述了未来研究的机会。第 2 节讨论了模拟矩阵向量乘法的基本概念、目标 AI 应用以及不同误差的建模。第 3 节回顾了在算法和软件层面上提高对误差的鲁棒性的最新解决方案。第 5 节总结了本文。
新闻发布_MWC 2025TelefónicaEspaña，Biscay政府的合作伙伴，以制定其量子技术工业战略
Biscay和Telefónica政府之间的框架合作项目将拥有开发所需的最新一代设备。它将结合富士通提供的数字Annelaer（DA），该数字将安置在比斯威的Telefónica中央办公室中。这是历史上日本以外的基础设施中的第一个DA。此量子计算解决方案能够解决多达100,000个变量的问题，利用不同的量子现象（叠加，纠缠，隧道效应）来加快计算。此外，它将具有一个特定的量子仿真平台。目的是能够模仿量子电路的运行，这是通过基于超级计算（HPC）在经典数字计算机上运行软件来实现的，从而获得了几种仿真模式：状态向量，张量网络和MPS（Matrix product state State）。根据协议，Telefónica将为参与该项目的各方提供远程访问Fujitsu的量子计算和仿真平台。这些新平台将补充Telefónica已经提供给Biscay政府的平台。以这种方式，Biscay是世界上拥有更多量子平台和不同技术和不同制造商的地方的地方，例如Amazon Web Services（AWS），DWAVE，IBM，IBM，IONQ，IQM，IQM，Microsoft，Microsoft，OQC，Pascal，Pascal，Pascal，QCI量子量子，Qilimanjaro，Qilimanjaro，Qilimanjaro，Quilimanjaro，Quansinuum，Quarser，Quera，Quera，Quera，Quera，Quera，Quera，Quera，Quera，Quera和rigetti。我们希望公司在该领域进行实验。Alonso强调，在Telefónica，我们一直在研究Biscay的经济促进议员Ainara Basurko认为，“技术与研究中心，大学，商业计划和比斯开会之间的合作将加速该领土量子技术创新的发展和商业化。西班牙电视北领地董事ManuelángelAlonso说：‘在我们看来，与比斯开会政府的合作似乎是一个令人兴奋的项目。 量子计算将在许多层面上改变游戏规则，这使得必须准备面对其风险并从其代表的机会中受益至关重要。西班牙电视北领地董事ManuelángelAlonso说：‘在我们看来，与比斯开会政府的合作似乎是一个令人兴奋的项目。量子计算将在许多层面上改变游戏规则，这使得必须准备面对其风险并从其代表的机会中受益至关重要。
图灵测试：言语行为是智力的标志
这本备受期待的选集虽然肯定不是图灵测试的最终定论，但同样值得成为有关该测试的主要信息来源。它不仅包括图灵的经典论文，还包括迄今为止主要答复的精选，所有答复都由编辑撰写的一篇引人入胜且深刻的文章串联起来。Stuart M. Shieber 的名字因其研究而为计算语言学家所熟知，而计算机科学家则因其关于 Loebner 图灵测试竞赛的辩论而广为人知，该辩论发表在十年前的《ACM 通讯》上（Shieber 1994a、1994b；Loebner 1994）。1 我希望这本选集也能为哲学家们所熟知。该选集以图灵论文的历史“前身”开篇：笛卡尔的两篇作品——他的《方法论》第 1 章第 2 节。 V (1637) 和他的“致纽卡斯尔侯爵的信”——之后是拉美特里的《机器人》（1748）中的选段。第二部分包含了核心内容：图灵 1950 年在《心灵》上发表的论文“计算机器和智能”，附带三篇“短篇小说”：两篇图灵早期（1951 年）且很难找到的文章——“智能机器，一个异端理论”和“数字计算机能思考吗？”——以及 1952 年 BBC 对图灵、MHA 纽曼、杰弗里·杰斐逊爵士和 RB 布雷斯韦特的电台采访记录，“自动计算机能被认为思考吗？” Shieber 的论文集（图灵，1950 年）非常重视文本的神圣性，并充斥着学术资料，将他精心编辑的再版与原版进行了比较（顺便说一句，原版现在可以在线获取，由 JSTOR.org 提供）。第三部分，也是最后一部分，包含了图灵的《心灵》论文在该期刊上发表时的即时反应，随后是现在经典的回应和一些较新的重要论文，一些按时间顺序排列，另一些按逻辑顺序排列。第一个发表的回应是 Leonard Pinsky 的早期（1951 年）讽刺作品“机器会思考机器思考吗？” Shieber 为该作品提供了简短而诙谐的介绍。接下来是四部曲，包括 Keith Gunderson 的重要作品《模仿游戏》（1964 年）、Richard Purtill 的回应（《打败模仿游戏》，1971 年）以及 Geoffrey Sampson 的《为图灵辩护》和 PH Millar 的《论模仿游戏的要点》1973 年对 Purtill 的回复。再往前推几十年，是 Robert M. French 于 1990 年发表的《潜认知和图灵测试的局限性》。接下来，按逻辑顺序而非时间顺序，是三部曲，包括 John
概述.pdf
– – = 不适用。– = 数据不可用。1 包括炼油厂和油库或运往油库和管道的国内和海关清关外国原油库存。2 包括根据外国或商业储存协议持有的非美国库存。3 不包括位于“东北取暖油储备”、“东北地区精炼石油产品储备”和“纽约州战略燃料储备计划”中的库存。有关详细信息，请参阅附录 C。4 2020 年 4 月 10 日之前，这包括终端持有的丙烯库存。5 包括 NGPL 和 LRG（丙烷/丙烯除外）、煤油、沥青和道路用油的每周数据；以及基于月度数据的次要产品估计库存。6 国内原油产量包括租赁凝析油，使用美国本土 48 个州的短期预测和阿拉斯加最新的可用产量估计值进行估算。对于美国和美国本土 48 个州，每周原油产量估计值四舍五入到最接近的 1,000 桶/天 (b/d)。此更改是从四舍五入到最接近的 100,000 b/d。有关更多详细信息，请参阅附录 B 中的“通过模型获得的数据”。7 根据 EIA-806 报告，阿拉斯加每周 NGL 总产量。8 最新“石油供应月报”中天然汽油（不包括凝析油）和未加工油转移到原油供应量，加上每周凝析油产量减去每周凝析油库存变化量，然后将总数乘以 -1。9 以前称为未计入原油，这是一个平衡项目。从 2023 年 11 月 15 日的出版物开始，原油调整包括转移到原油供应量（第 4 行）。有关进一步解释，请参阅词汇表。 10 2010 年 6 月 4 日之前称为天然气液产量，包括对燃料乙醇和车用汽油混合成分的调整。11 包括变性剂（例如戊烷加）和其他可再生能源（例如生物柴油）。2020 年 4 月 10 日之前，包括其他含氧化合物（例如 ETBE 和 MTBE）。12 包括成品石油、半成品油、汽油混合成分、燃料乙醇、NGPL 和 LRG。13 包括基于月度数据的次要产品库存变化估计值。14 包括对氢气和其他碳氢化合物产量的月度调整。15 从产品供应中减去并转入原油供应的 NGL 和半成品油总桶数（第 4 行）。 16 总产品供应量 = 炼油厂的原油输入量（第 17 行）+ 其他供应产量（第 18 行）+ 净产品进口量（第 24 行）- 库存变化量（第 27 行）+ 调整量（第 28 行）+ 原油供应转移量（第 29 行）。17 参见表 2，脚注 3。18 丙烷产品供应量的计算不包括阿拉斯加生产的、已转移到原油中的丙烷（第 5 行）。19 其他石油产品供应量 = 总产品供应量（第 30 行）减去成品汽油（第 31 行）、煤油型喷气燃料（第 32 行）、馏分燃料油（第 33 行）、残渣燃料油（第 34 行）和丙烷/丙烯（第 35 行）的供应量。注：部分数据为估算值（请参阅来源以进行澄清）。由于独立四舍五入，数据可能未加总。差异和百分比变化使用未四舍五入的数字计算。数据来源：参见第 29 页。