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加强与Mobileye的合作
Mobileye（NASDAQ：MBLY）基于人工智能，计算机视觉，映射以及集成的硬件和软件的世界知名专业知识，以其自主驾驶和驾驶员援助技术的发展来领导移动性的发展。自1999年成立以来，Mobileye就可以广泛采用先进的驾驶员辅助系统，同时开创了开创性的技术，例如REM™众包映射，True Redundancy™传感，责任敏感安全™（RSS™）驱动政策和驱动经验平台（DXP）。这些技术支持用于规模的产品组合，旨在释放移动性的全部潜力，提供从高级ADA到自动驾驶汽车的一系列解决方案。到2023年底，全球约有1.7亿辆汽车已配备了Mobileye技术。在2022年，Mobileye被列为一家与英特尔（NASDAQ：INTC）分开的独立公司，该公司保留了多数所有权。有关更多信息，请访问https://www.mobileye.com。
利用人工铁载体的微生物固定化元件
受微生物利用铁载体吸收铁的机制的启发，制备了四种不同的含有儿茶酚酸和/或异羟肟酸基团的典型人工铁载体配体的 Fe III 配合物，即 K 3 [ Fe III - L C3 ]、K 2 [ Fe III - L C2H1 ]、K[ Fe III - L C1H2 ] 和 [ Fe III - L H3 ]。它们被修饰在金基底表面 ( Fe-L /Au)，并用作微生物固定化装置，可快速、灵敏、选择性地检测微生物，其中 H 6 L C3 、H 5 L C2H1 、H 4 L C1H2 和 H 3 L H3 分别表示三儿茶酚酸、双儿茶酚酸-单异羟肟酸、单儿茶酚酸-双异羟肟酸和三异羟肟酸类型的人工铁载体。利用扫描电子显微镜 (SEM)、石英晶体微天平 (QCM) 和电阻抗谱 (EIS) 方法研究了它们对几种微生物的吸附性能。在金底物 Fe-L C3 /Au、Fe-L C2H1 /Au、Fe-L C1H2 /Au 和 Fe-L H3 /Au 上修饰的人工铁载体-铁配合物表现出特定的微生物固定行为，并且基于人工铁载体的结构具有选择性。它们的特异性与微生物从细胞中释放或用来吸收铁的天然铁载体的结构特征很好地对应。这些研究结果表明，释放和吸收是通过人工铁载体-Fe III 配合物与微生物细胞表面受体之间的特定相互作用实现的。这项研究表明，Fe-L/Au 体系具有作为有效的微生物固定探针的特殊潜力，可以快速、选择性地检测和鉴定各种微生物。
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
量子空间的波粒二象性和量子波门
普渡大学化学系、物理系和普渡量子科学与工程研究所，美国印第安纳州西拉斐特 47907 *电子邮件：kais@purdue.edu 摘要：我们提出三个核心思想：1. 量子空间的波粒二象性；2. 通过有序的量子泛函对对所有基本量子门进行分类；3. 一种称为“量子波门”的新型量子门。我们首先研究量子泛函，其与量子态的关系类似于基础量子物理中动量和位置波函数之间的关系：可以在对偶表示之间定义傅里叶变换和熵不确定性原理。量子泛函不仅仅是数学结构，而且具有明确的物理意义和量子电路实现。将量子泛函的分区解释与量子门的效应联系起来，我们通过有序的量子泛函对将所有基本量子门进行分类。通过将量子泛函推广到量子泛函，发现了新型的“量子波门”，作为传统量子门的量子版本。
熔融盐反应器（MSR）的石墨材料
•多粒核石墨是一种合成的复合材料，该复合材料是通过成型或挤出由煤焦油沥青或石油焦炭填充剂制成的糊状物和螺旋粘合剂的糊状物，然后进行热处理和重新爆炸以致密化。
研究评估委员会“与人一起进化的下一代人工智能......
<推进部门> NEDO 机器人与人工智能部部长古川义典 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员三代川近宏 NEDO 机器人与人工智能部首席研究员柴田聪
飞行员与驾驶舱自动化系统的相关案例学习
Kath y Abbott ，博士，FRAeS，担任美国联邦航空管理局 (FAA) 驾驶舱人为因素首席科学技术顾问，负责人为表现和人为错误、系统设计和分析、机组人员培训/资格以及机组人员操作和程序等方面的研究。
基于粒子群优化和相位平面分析的4WS车辆的轨迹跟踪控制设计
摘要：随着当今社会的快速发展，交通环境变得越来越复杂。作为智能车辆的重要组成部分，轨迹跟踪因其稳定性和安全性引起了极大的关注。在高速工作等极端工作条件下，准确性和不稳定性很容易发生。在本文中，为分布式驱动车辆提出了一种轨迹跟踪控制策略，以确保在高速和低固定限制条件下进行横向稳定性。模型预测控制器（MPC）用于控制前轮角度，并且设计了粒子群优化（PSO）算法以适应MPC控制参数。滑动模式控制器控制后轮角度，并且通过分析β-来判断车辆不稳定性度。β相平面。在本文中设计了不同不稳定性度的控制器。最后，扭矩分隔器的设计目的是考虑驱动防滑。设计的控制器通过CARSIM和MATLAB-SIMULINK共模拟验证。结果表明，本文设计的轨迹跟踪控制器有效地提高了在确保稳定性的前提下的跟踪精度。