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利用...对风洞中速度剖面均匀性的测量
1*Pragati 工程学院，机械工程系副教授，安得拉邦 2* Aditya 工程学院，机械工程系副教授，安得拉邦 3*JNTU KAKINADA，机械工程系教授，安得拉邦 摘要 本研究旨在通过实验和计算研究风洞中速度分布的均匀性。风洞是一种仪器，用于检查流体流过完全浸没的物体时产生的流线和力。uni-insta 的风洞（300 毫米*300 毫米）设计为具有较大的工作段，以便能够布置大量场地模型。该风洞内置边界层模拟系统，可以很好地模拟大气速度梯度。风洞围绕分段式木质框架建造，在沉降长度和工作段采用外部级胶合板，侧面采用层压板覆盖，便于维护。内置钟形安装入口，后面是平滑的沉降长度室，由分级良好的蜂窝状细网组成。工作部分的侧面板是透明的丙烯酸盖，可提供较大的可视区域。额外的哑光后侧面板为烟雾轨迹提供摄影构造。工作部分的顶板是可拆卸的，以便固定模型。关键词：- uni-insta
面向通信系统的实时 AI 处理
摘要 — 机器学习方法在通信系统中无处不在，并且已被证明在包括射频 (RF) 指纹识别、自动调制分类和通信系统中的信号恢复在内的应用中非常有效。然而，通信链路的高吞吐量要求使得 AI 模型难以在边缘设备上实时实现。在这项工作中，我们通过改进算法和硬件来解决此问题，以实现通信系统中的实时 AI 处理。对于算法开发，我们提出了第一个紧凑的深度网络，该网络由硅光子递归神经网络模型与简化的卷积神经网络分类器相结合组成，以通过随机传输来识别 RF 发射器。我们的模型在使用比现有最先进的 CNN 分类器 (Merchant et al., 2018) 少 50 倍的训练参数的情况下，在一组 30 个相同的 ZigBee 设备上实现了 96.32% 的分类准确率。由于网络规模大幅缩减，我们使用小型 FPGA 板 PYNQ-Z1 模拟系统，并演示了延迟为 0.219 毫秒的实时 RF 指纹识别。此外，在硬件实现方面，我们进一步演示了用于光纤非线性补偿的全集成硅光子神经网络（Huang et al.，2021），可将接收信号提高 0.60 dB。
GSS6100 产品规格 - Spirent 支持
Spirent 在生产精确、高质量的 GPS 模拟器方面有着悠久而辉煌的历史。GSS6100 秉承了客户对 Spirent 模拟系统和信号发生器所期望的一流功能、性能、可靠性和准确性的传统。GSS6100 单通道 GPS/SBAS 信号发生器专为生产测试应用而设计。标准配置包括用于 ATE 集成的 GPIB 接口、机架安装底盘和机架内年度校准等功能，方便在批量生产测试环境中使用 GSS6100。尽管 GSS6100 专为自动测试应用而设计，但它配备了 PC 软件，方便用作通用实验室信号发生器。GSS6100 将在任何给定时间生成单个模拟 GPS L1、C/A 信号或 SBAS 卫星信号（WAAS 或 EGNOS），选择在模拟开始之前进行。 GSS6100 以 GPS L1 频率 (1.57542 GHz) 生成 GPS 或 SBAS RF 卫星信号。在这两种情况下，载波都使用相关的伪随机测距码和数据消息进行调制。完全支持测距码选择和数据消息定义。信号的多普勒频移和功率电平完全可编程，因此可以在信噪比和信号动态变化的条件下对接收器进行采集测试。载波和代码相位的控制可以模拟电离层
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
空中领域实时虚拟建设性训练的科学和技术推动者
在参加了大约 10 次以此类威胁为特征的任务后，其训练质量大幅提升。红旗演习旨在为操作员提供第一次真实战斗任务，训练环境相对安全，但也代表了真实世界的条件。自成立以来，红旗演习就被称为世界首屈一指的空战训练活动，红旗演习期间吸取的教训已在作战行动中得到体现。1 诸如红旗演习之类的实弹演习可以提供极好的学习机会。但是，它们成本高昂且在后勤方面具有挑战性。环境、监管和安全约束也限制了在实战训练期间可以提供的学习体验类型。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 20 世纪 90 年代以来，联盟国家开展的重要研究和开发项目表明，通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 大型模拟器网络现在经常用于提供复杂而逼真的空战训练。最近，人们开始关注将实机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实机-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益和基础科学技术的讨论。
构建国家 PNT 架构 - 坐标
银行业务）依靠 GPS 的 PNT 来为交易添加时间戳并进行网络同步。受证券交易委员会监管的金融服务机构在某些应用中使用 GPS，但通常也会使用时钟套件来维护自己的内部时间“纪元”，以创建带时间戳的事件记录、光纤、微波链路等。虽然它们可能因此不太容易受到干扰，但涉及的巨额资金使它们成为恶意 PNT 干扰的更诱人目标。• 数字广播和陆地移动无线电 – GPS 的精确计时用于大大增加数字无线电和电视广播以及移动无线电网络中固定频谱的使用，而早期的模拟系统则无法做到这一点。例如，安全、急救人员、军队和其他人员使用的模拟形式的手持和移动无线电只能支持一个发射器同时在线，并且只能在一个频率上进行一次对话。用户必须小心地按下无线电键进行通话，并说“结束”以表示通话已完成，然后才能释放键并释放频率进行回复。数字系统利用 GPS 的精确时间信号将对话分成数据包，这样就可以在同一频率上同时进行多个对话。
价值敏感设计和信息系统 - UCSD CSE
BATYA FRIEDMAN，PETER H. KAHN，JR. 和ALAN BORNING 华盛顿大学 即将在 P. Zhang 和 D. Galletta（编辑）的《管理信息系统中的人机交互：基础》中发表。M.E. Sharpe，Inc：纽约。 ________________________________________________________________________ 价值敏感设计是一种以理论为基础的技术设计方法，它在整个设计过程中以原则性和全面的方式考虑人的价值。它采用综合和迭代的三部分方法，包括概念、实证和技术调查。我们通过三个案例研究来阐明价值敏感设计。第一项研究涉及网络浏览器 cookie 的信息和控制，涉及知情同意的价值。第二项研究涉及在办公环境中使用高清等离子显示器为外界提供“窗口”，涉及公共空间中身体和心理健康和隐私的价值。第三项研究涉及一个综合的土地使用、交通和环境模拟系统，以支持公众对重大土地使用和交通决策的审议和辩论，涉及公平、问责和对民主进程的支持等价值观，以及不同利益相关者可能持有的各种价值观，如环境可持续性、商业扩展机会或步行邻居。
计算固定能力的新方法...
选择安装能力的困难是由于无法准确了解负载和接收能量的消耗模式而引起的。在可再生能源系统中，在任何给定时刻发出的能量水平都取决于天气，以至于大致确定。与负载消耗特征一起，基于天气预报，过去类似时间间隔等因素，实时获得的能量特征是通过一定程度的准确性确定的。当我们模拟系统时，还考虑了这种偏差级别。在常规计算方法[1-10]中，作者经常根据功耗的估计和生成设备的接收功率（可更新金额，转换器，UPS等）选择设备的安装能力。这还不足以说服我们计算必要设备的最佳投资成本，并建议我们为此问题找到一些更有效的方法。为了说明所提出的方法，我们假设能量消耗的对象仅消耗活跃功率。负载的特征具有最大的白天价值，并且在一周的不同季节之间和在一年中的不同季节之间有所不同。负载的容量由两个部分组成，固定组件由临界负载组成，并且组件可更改。也就是说，可以改变使用时间。为了解决此问题，我们将问题与数千个变量数量一起解决线性编程问题。系统的工作模型将在一年中模拟，而离散点之间的间隔
仅供同行评审 - ePrints Soton
摘要 共生模拟系统 (S3)，有时也称为“数字孪生”，可实现物理系统与其计算模型表示之间的交互。为了支持运营决策，S3 使用通过传感器收集的物理系统的实时数据。这些实时数据还保存在企业数据存储系统 (EDSS) 中，因此可以用作未来使用的历史数据。然后，实时数据和历史数据都用作 S3 不同组件的输入，S3 通常包含几个模块：数据采集、模拟、优化、机器学习和“执行器”。当 S3 和系统之间没有人工代理时，需要后者。考虑到当今智能系统生成的数据量，S3 需要与 EDSS 结合使用。此外，S3 可能会产生大量需要存储的输出数据，因为这些数据可能会被机器学习模块重复使用，使 S3 在动态场景中具有自适应性。为了支持实时运营决策（特别是在工业 4.0 应用中，例如智能城市、智能工厂、智能交通系统和数字供应链），本文提出了 S3 的通用系统架构，并讨论了其在 EDSS 中的集成。此外，本文回顾了 S3 的最新进展，并分析了这些系统如何与 EDSS 交互以使实时决策成为现实。最后，本文还指出了 S3 中的几个研究挑战。
参与模拟系统程序手册
作为美国能源部（DOE）企业评估办公室（EA）的一部分，保障措施和安全评估办公室负责在DOE和国家核安全管理局（NNSA）站点进行评估活动，这些地点具有高价值安全利益，按照DOE命令227.1A，独立的监督计划，该站点具有高价值的安全利益。为了支持这一任务，EA建立了参与模拟系统（ESS）支持计划，以提供ESS设备和支持DOE和NNSA站点的性能测试的支持。本程序手册描述了ESS支持计划，并确定了实施和监督该计划的人员的角色和职责。尽管专门为EA联邦和承包商人员设计，但本计划手册可能对联邦现场要素和设施承包商的人员使用ESS-Type设备来进行性能测试。ea预计会对本手册进行定期修订，以响应美国能源部计划方向和指导的变化，从评估活动中获得的见解以及客户和利益相关者的反馈。ESS支持计划协调员将促进本手册的年度审查，并向联邦ESS支持计划经理发送建议的更改。作为修订过程的一部分，EA邀请本手册的用户提交评论和建议。