XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System稳健性
一种健壮而高效的动态哈希表
大多数云服务和分布式应用程序都依赖于哈希算法，这些算法允许动态扩展稳健且高效的哈希表。示例包括 AWS、Google Cloud 和 BitTorrent。一致性和会合哈希是在哈希表调整大小时最小化密钥重新映射的算法。虽然大规模云部署中的内存错误很常见，但这两种算法都不能同时提供效率和稳健性。超维计算是一种新兴的计算模型，具有固有的效率、稳健性，非常适合矢量或硬件加速。我们提出了超维 (HD) 哈希，并表明它具有在大型系统中部署的效率。此外，实际的内存错误水平会导致一致性哈希超过 20% 的不匹配，而 HD 哈希不受影响。
无人机系统交通管理中的应急管理建模
认知工作建模可以支持对稳健性和弹性的评估。UTM 等复杂工作领域的工作由工作环境中的约束和动态驱动，这些约束和动态可以识别和编码（Vicente，1999 年）。一旦编码，就可以模拟模型来评估此类工作的动态（Pritchett、Bhattacharyya 和 IJtsma，2016 年；Pritchett、Feigh、Kim 和 Kannan，2014 年）。我们认为，对于评估未来 UTM 运营中的弹性，知识获取和建模可以成为形成性和迭代周期的一部分，在该周期中，对系统特性和响应的探索支持对设计要求的识别，类似于 Vicente（1999 年）和 Woods & Roth（1994 年）。在本文中，我们结合认知演练和边缘案例场景的计算建模和模拟，对 UTM 系统的稳健性和弹性进行基于模型的探索。
通过对抗攻击和培训进行强大的深入强化学习：调查
深度加固学习（DRL）是一种在各种复杂环境中训练自主代理的方法。尽管在众所周知的环境中表现出色，但它仍然容易受到较小条件的变化，这引起了人们对其在现实世界应用中的可靠性的担忧。为了改善Usabil的影响，DRL必须表现出可信赖和稳健性。通过对环境动力学的良好适合对抗性攻击进行训练，通过训练代理人来训练代理商，将DRL鲁尔的鲁棒性转化为未知变化的鲁棒性。解决这个关键问题时，我们的工作对当代对抗攻击方法进行了深入分析，系统地对其进行了分类并比较其目标和操作机制。此分类提供了一个详细的见解，以了解对抗性攻击如何有效地评估DRL代理的弹性，从而为增强其稳健性铺平了道路。
物质的拓扑阶段：整数量子厅效应
整数量子厅系统显示物质的拓扑阶段。不同的Chern号（“ TKNN不变”）对应于不同的阶段。在过渡时没有对称性破裂！“大厅量化”与Chern数字相关，这意味着对扰动的稳健性。
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采用信念随机最优控制的稳健空间轨迹设计
步进轨迹通常经过优化以满足标准场景中的科学和飞行系统约束。然而，在实际应用中，完全遵循参考轨迹是不可能的，因为不确定性总是影响系统；不确定性可能是由于不完善的状态知识、不完善的动态参数、错过的推力事件或执行错误造成的。在设计阶段，通常通过导航分析事后评估参考轨迹对这些不确定性的稳健性和可靠性，并通过多次迭代调整标准设计。通过评估轨迹受到不同不确定性实现影响时的任务结果来进行稳健性和可靠性评估。为了提高稳健性，通过增加推进剂裕度和强制滑行弧进行轨迹校正机动 (TCM)，或降低推力水平来确保对轨迹进行微小调整。因此，该迭代过程主要将标准轨迹优化视为与不确定性处理阶段分离。此过程通常很耗时，并且可能导致具有过于保守的裕度的次优轨迹。组件和发射器的最新发展现在使深空微型卫星和纳米卫星任务成为可能。此类航天器的轨道控制能力有限（DV 有限），状态知识（地面站访问有限）和执行（TRL 组件低）的不确定性很大，裕度和系统冗余的可能性低（尺寸和成本有限）。因此，对于这些任务，轨迹的设计更重要的是其对不确定性的稳健性。虽然不确定性下的轨迹优化是小型航天器的一种可行方法，但大型传统任务也将受益于随机轨迹优化，既可以提高性能，因为随机最优轨迹通常与具有经验裕度的确定性轨迹不同，也可以减少设计迭代次数。如上所述，目前主要的实际方法是分配后验经验裕度 [1,2]。最近的研究采用随机最优控制问题的不同公式生成了稳健轨迹。模型预测控制或随机闭环公式用于解释控制曲线中的校正项 [3,4]。通过随机规划研究了发动机暂时故障的情况 [5,6]。微分
基于物理的几何、网格和归因建模...
什么需要（我和e效？•几何修复/清洁 - •de-decoring（对物理学的几何形状不适合物理b）•缺乏自动射击（在网状网络中且稳健性（全 - hex，复杂的边界层）•auribu•auribu（on，mul（mul）（pemmota progena（ -