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World File Search System现实情况
解答有关俄罗斯乌克兰战争的四个难题
令人沮丧。乌克兰和俄罗斯都坚持认为，只有对方让步，和平才会到来。可以理解的是，基辅希望俄罗斯军队撤出整个乌克兰，包括克里米亚和莫斯科代理人自 2014 年和 2015 年以来在东部顿巴斯地区占领的领土。它还希望克里姆林宫放弃其单方面声称吞并乌克兰土地的主张。泽连斯基总统表示，他发现克里姆林宫是一个不可能的对手，并签署了一项法令，拒绝与俄罗斯总统普京进行谈判，尽管他后来表示，基辅愿意进行谈判——按照乌克兰的条件。莫斯科的立场最近变得越来越难以理解，但现实情况是，它对近期达成和解的希望不大。俄罗斯官员表示，他们愿意谈判。但他们拒绝了乌克兰的条件，既没有让步，也没有提出明确的建议，同时向乌克兰发电厂发射了大量导弹。因此，乌克兰全国各地的人们都面临着长期停电和停水的困境。
Mubashir Bashir、Afnan Asad 和 Raof Ahmad Khan，“MEMS 技术 - 扩展优势和问题概述”，《国际科学杂志》
缩小尺寸是人们追求的目标。不幸的是，现实情况并非如此。确实，没有什么可以阻止人们缩小设备组件的尺寸，从而使设备变小。但是，缩小许多物理量会产生严重的物理后果。本文将介绍微机电系统 (MEMS) 中可用的缩放机制。它是一种技术，其最一般的形式可以定义为使用微加工技术制造的微型机械和机电元件（即设备和结构）。MEMS 设备的关键物理尺寸可以从尺寸谱下端的远低于 1 微米一直到几毫米不等。同样，MEMS 设备的类型可以从相对简单的没有移动元件的结构到具有多个移动元件的极其复杂的机电系统，这些元件受集成微电子控制。MEMS 的一个主要标准是至少有一些元件具有某种机械功能，无论这些元件是否可以移动 关键词 — 集成电路 (IC)；MEMS；缩放。
量子网络中的利率和保真度最大化的资源分配
由于光子损失而无法立即将摘要现有的经典光学网络基础架构用于量子网络应用。启用量子网络的第一步是将量子中继器集成到光网络中。但是，量子硬件中固有的费用和内在噪声强调了对有效的部署策略的需求，以优化量子折扣和记忆的分配。在本文中，我们提出了一个用于网络计划的综合框架，旨在有效地在现有基础架构上分配量子中继器，目的是在纠缠分布网络中最大化量子网络实用程序。我们将我们的框架应用于几个案例，包括哑铃网络拓扑的初步插图以及Surfnet和Esnet的现实情况。我们探讨了量子中继器中量子存储器多路复用的影响，以及记忆相干时间对量子网络实用程序的影响。我们进一步研究了不同公平假设对网络计划的影响，从而发现了它们对实时网络性能的影响。
基准的机器学习方法用于癌症的合成致死性预测
合成致死性（SL）是一种遗传相互作用，当两个基因中的缺陷导致细胞死亡时发生，而单个基因中的缺陷则不会。靶向在癌症中突变的基因的SL伴侣可以选择性地杀死肿瘤细胞。用于SL筛查的传统湿lab实验是资源密集的。因此，已经开发了许多计算方法来虚拟筛选SL基因对。这项研究基准了用于SL预测的最新机器学习方法，包括三个矩阵分解和八个深度学习模型。我们使用各种数据拆分方案，负样本比例以及分类和排名任务的负抽样方法来仔细检查模型性能，以评估模型的通用性和鲁棒性。我们的基准分析了模型之间的性能差异，并强调了数据和现实情况的重要性。最后，我们建议将来以预测能力和解释性来改善SL发现的机器学习方法的未来方向。
Vineeth N Balasubramanian博士（印度人
发言人：Vineeth N Balasubramanian博士（印度技术研究所海得拉巴）。摘要：在过去十年中，有监督的学习是机器学习的预兆，近年来在应用领域都产生了巨大影响。但是，识别静态训练的机器学习模型的概念正在越来越多地限制，因为这些模型被部署在改变和不断发展的环境中。在一些相关的环境中，开放式和开放世界的学习引起了从业者的兴趣，以解决从新信息中学习的需求，包括急需的说“我不知道”的能力。在本演讲中，我们将简要讨论这些设置，并强调它们在应对现实世界挑战方面的重要性。演讲将涵盖我们最近关于开放世界对象检测的研究（CVPR 2021），新颖的类发现（ECCV 2022）和开放集对象检测（WACV 2024），并共享这些努力的有趣的现实情况。演讲将以指示结束，以此可以朝着这个方向发展成为一个社区的方法。
增强信任在保持有用的生活预后模型
摘要。准确估算工业系统中剩余的使用寿命（RUL）对于优化维护策略和规定资产寿命至关重要。数据驱动的RUL模型利用机器学习（ML）算法从操作数据中提取模式，从而在捕获复杂关系中进行例外。尽管RUL预后模型的进步发展，但机器学习算法的黑盒性质仍为工业用户带来挑战，阻碍了信任和采用。明显的人工智能（XAI）方法通过使复杂的模型透明和可解释来提供有希望的解决方案。本文着重于应用XAI方法来增强对RUL预后的机器学习模型的信任。我们强调对解释机制的定量评估，包括一致性和鲁棒性等指标。我们的研究有助于制定更可信赖和可靠的预测维护策略。我们评估了XAI方法的规定RUL模型，该模型应用于工业型数据的现实情况。我们的发现旨在为工业从业人员提供宝贵的见解，并指导他们选择RUL预后技术。
改善人类的生活
破坏性误解的后半部分涉及我们的能量系统。政治家，政策制定者，专家和媒体无休止地谈论太阳能，风能和电池如何改变我们的整个能源系统并解决气候危机。现实情况是，这些受政治上偏爱的技术没有，不会，也不能代替大多数能源服务和原材料。今天，它们几乎可以在电力部门进行部署，该电力部门仅占总能源消耗的20％。制造业是全球能源的最大用户，主要是以过程加热的形式，无法通过电子有效地提供。此外，为航空，全球运输，长途卡车运输和移动采矿设备等造成的超高功率密度没有可行的替代品。碳氢化合物的关键材料提供氮肥，该氮肥料全球粮食生产的一半。此外，Hy-drocarbons提供关键的材料，以生产塑料和石化，这是现代生活的重要组成部分。他们还提供沥青，油漆，润滑剂，化妆品，60％的全球服装纤维以及数千种Other产品。没有碳氢化合物，我们将
克服盲点
摘要 - 我们的工作引入了一个模块，用于评估以高不确定性为标志的动态环境中自动驾驶汽车的轨迹安全性。我们专注于被阻塞的区域和遮挡的交通参与者，有关周围障碍的信息有限。为了解决这个问题，我们提出了一个软件模块，该模块处理由城市环境中静态和动态障碍物创建的盲点（BS）。我们使用各种批判性指标来确定咬合的交通参与者，预测他们的运动并评估自我车辆的轨迹。该方法提供了直接的模块化集成到运动计划者算法中。我们提出了关键的现实情况，以评估我们的模块并将我们的方法应用于公开可用的轨迹计划算法。我们的结果表明，可以通过将安全评估纳入计划过程来实现安全而有效的驾驶。本研究中使用的代码可作为开源软件公开使用，可以通过以下链接访问：https：//github.com/tum-avs/frenetix-occlusion。索引术语 - 自主驾驶，轨迹计划，避免诉讼，安全性，遮挡意识
任何时间协作脑部计算机接口用于增强...
在本文中，我们介绍并在两个现实的环境中进行测试，即协作脑部计算机界面（CBCIS），它们可以显着提高感知组决策的速度和准确性。这项工作的主要区别特征是：（1）我们的CBCIS结合了行为，生理和神经数据，以便能够在最快的团队成员进行投票后的任何时间提供小组决定，但CBCI-CASS辅助决策的质量可以单调地提高小组决策的时间越长； （2）我们将CBCIS应用于军事相关性的两个现实情况（巡逻黑暗的走廊并在夜间用户需要识别出任何出现的任何身份不明的角色的前哨站），其中决策是基于通过视频供稿传达的信息； （3）我们的CBCIS利用与事件相关的电位（ERP）通过出现潜在威胁引起的大脑活动引起，但独特的是，该系统是自动估计的（而不是不切实际地提供）。由于这些元素，在两个测试环境中，由我们的CBCIS辅助的小组比以更传统的方式整合了单个决策时，使我们的CBCIS辅助更为准确，更快。
后疫情时代的多极世界中的全球供应链
最近的全球发展凸显了供应链弹性对韩国的重要性。鉴于这些现实情况，本研究考察了韩国在试图保障其增长和降低其供应链脆弱性时的选择。虽然供应链的逐步重组提高了效率并削减了成本，但事实证明，绷紧的供应链更加脆弱。新冠疫情引发的危机最能说明这一点，这场危机凸显了通过供应商多元化、近岸生产和回流来加强供应链的必要性。它还激励人们在某些领域寻求更大的自给自足，尽管完全自主是负担不起的，也是不可取的。然而，如果有选择地、逐步地进行，在政府激励措施和监管放松的帮助下，一些企业回流到韩国是可能的，以鼓励战略性外国投资的流入。此外，区域联盟和投资可以加强韩国确保重要原材料供应的努力。然而，韩国与中国的贸易关系仍然是一个主要的脆弱源。这些必须与其与美国的军事和贸易关系保持平衡。因此，韩国的情况很复杂，一旦通过这个额外的地缘政治棱镜看待供应链管理问题，采取行动的紧迫性就变得更加迫切。