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World File Search System研究课题
金属及合金挤压成形机理
各位同仁，挤压加工是目前金属及合金塑性成形的常用方法。近年来，除了改进直接/间接挤压加工方法外，新的技术也不断被提出。金属及合金挤压的成形机理，包括材料最终性能的控制与表征以及挤压加工过程中被激活的成形机理的分析，是本期特刊的研究范围。基础研究与技术创新推动挤压技术的融合，发现现有的不足，尝试突破，不断将新的研究课题和发展路径推向前沿尤为重要。本期特刊欢迎关注新型挤压技术及其对材料最终力学性能和成形性的影响的文章，包括钢材和有色合金（镁/铝/钛合金等）。
通过采样扩大图同态以进行分类
摘要。特征生成是图机器学习中一个开放的研究课题。在本文中，我们研究了使用图同态密度特征作为同态数的可扩展替代方案，这些方案保留了相似的理论性质和考虑归纳偏差的能力。为此，我们提出了一种简单采样算法的高性能实现，该算法计算同态密度的加性近似值。在图机器学习的背景下，我们在实验中证明，在样本同态密度上训练的简单线性模型可以在标准图分类数据集上实现与图神经网络相当的性能。最后，我们在合成数据上的实验中表明，当使用布隆过滤器实现时，该算法可以扩展到非常大的图。
致总统的信扩大 STEM 人才队伍...
总统小约瑟夫·R·拜登 白宫 华盛顿特区 尊敬的总统先生， 我们与利益相关者的讨论以及 PCAST 在大多数研究课题中的经验表明，联邦政府正面临科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域人员的严重短缺，危及政府在广泛重要领域完成使命的能力。1,2 PCAST 支持人事管理办公室 (OPM) 和管理与预算办公室 (OMB) 最近为改善联邦招聘体验而采取的行动。对于广大联邦劳动力，尤其是联邦 STEM 劳动力而言，迫切需要采用这些招聘实践改革，并实施进一步的改进，以确保联邦政府拥有现在提供服务和为美国未来的需求做好准备所需的人员。
多智能体强化学习：方法、应用、远景和挑战
多智能体强化学习 (MARL) 是一种广泛使用的人工智能 (AI) 技术。然而，当前的研究和应用需要解决其可扩展性、非平稳性和可信度问题。本文旨在回顾方法和应用，并指出未来十年的研究趋势和远景。首先，本文总结了 MARL 的基本方法和应用场景。其次，本文概述了相应的研究方法及其在 MARL 实际应用中需要解决的安全性、鲁棒性、泛化和道德约束方面的局限性。特别是，我们认为可信的 MARL 将成为未来十年的热门研究课题。此外，我们认为考虑人机交互对于 MARL 在各个社会中的实际应用至关重要。因此，本文还分析了 MARL 应用于人机交互时面临的挑战。
基于视觉的目标检测与跟踪综述 - 自动化学报
摘要 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的一个热门研究课题。它在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域有着广泛的应用。本文详细介绍了该领域的发展历史、最新进展和典型方法。首先，根据处理的数据对象不同，将目标检测分为基于背景建模的方法和基于前景建模的方法。进一步分别总结了背景建模和特征表示。然后，根据是否涉及检测过程，将目标跟踪分为生成式和判别式方法。介绍了基于统计的外观建模。此外，还讨论了典型算法的优缺点。给出了不同算法在基准数据集上的表现。最后，总结了尚未解决的问题。讨论了该领域的未来趋势。
激光诱导的金属滴和粉末颗粒的反冲压力
在过去的几年中，增材制造已成为一个主要的研究课题和工业生产的一部分。现在，许多技术允许使用多种材料构建 3D 结构。在金属加工中，激光束通常用作热源来熔化金属丝或粉末。飞溅物和粉末颗粒的轨迹可能会受到激光束辐射的影响。激光束光被材料部分吸收，然后转化为热量，这会导致熔化甚至汽化。材料的汽化会在熔池上产生反冲压力，从而影响其几何形状和动力学。然而，反冲压力对液滴和粉末颗粒等悬浮物体的影响仍然相对未知。它们与熔池相比不同的尺寸和边界条件可能会影响它们在高激光束辐射下的行为。
ROS-Neuro：神经机器人的通用中间件
摘要 — 近年来，人们对神经机器人领域的兴趣日益浓厚，这是一个新的跨学科研究课题，旨在研究机器人技术的神经启发方法并开发创新的人机界面。然而，在大多数情况下，机器人技术和神经科学之间相互作用的证据目前很少，而且这两个领域的最新进展往往被相互忽视。造成这种限制的原因之一可能是缺乏一个可以促进这两种技术整合的共同研究框架。在这种情况下，我们提出了 ROS-Neuro，这是一种基于 ROS 的开源中间件，旨在克服上述限制并为神经驱动的机器人应用提供一个共同的开发生态系统。索引词 — ROS-Neuro、神经机器人、脑机接口
Changqing JIN - Curricular Vita
个人简历（金长青） 姓名：金长青 出生日期：1965 年 6 月 3 日 现任职务：中国科学院物理研究所教授 极端条件下量子涌现材料研究组长，北京 100190 电话：86 10 82649163；传真：86 10 82640223 邮箱：Jin@iphy.ac.cn；网址：http://uhp.iphy.ac.cn 研究课题： *高压极端条件下量子涌现材料（超导体、稀磁半导体、多铁性材料……）的设计和合成； *协同极端条件下量子材料的特性； *用于量子材料研究的先进极端条件技术。 奖项与荣誉 2024 年：当选欧洲科学院院士（EurASc）； 2021年：当选美国科学促进会会士