XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System螺线管
Robotsports团队描述纸
机器人控制托管在Aaeon 8251AI系统上。8251AI以极度紧凑的形式为边缘带来了高性能的AI功能。此外，该单元具有很小的质量，具有出色的IO设施，并且功耗低（15W，6核功率模式）。在8251AI上，我们正在运行Ubuntu 20.04 64位OS与自定义控制软件结合使用。驱动器和球形车轮的运动控制任务托管在三个双轴机器人运动控制器上[3]，这些运动控制器由Teensy 4.0微控制器协调[4]。与主PC接口是通过LAN ETHERNET总线进行的。一般I/O控制集中在客户委员会上，基于微控制器，其中包括（主）功率控制和安全电路的PLC功能。在演示和实验期间，与机器人的安全控制器连接了900 MHz RF Mod-ule，以提供远程杀戮开关功能。我们有一个电磁踢机制。自动螺线管用于致动杆。可以选择将踢球的两个“脚”之一。一只脚在地板上踢低，另一只脚踢出一杆。已经开发了一个新的充电电路来充电电容器堆栈。通过新颖的基于IGBT的开关进行排放，该开关可以进行脉冲调制以控制射击功率和 - 持续性。控制在通过LAN以太网接口到Aaeon 8251AI的微控制器上实现。
将实时生理学融入现场音乐表演
在本文中，我们提出了一种利用音乐产物和生理数据来创造一种新型现场音乐体验的方法，这种体验植根于表演者和观众的生理学。通过利用生理数据（即皮电活动 (EDA) 和心率变异性 (HRV)）并将这些数据应用于音乐产物，包括机器人筝（一种配有螺线管和线性执行器的传统 13 弦日本乐器）、Eurorack 合成器和 Max/MSP 软件，我们旨在开发一种新型的半即兴和显著不确定的表演实践。此后，它已演变为一种多模式方法，它尊重即兴表演实践并利用生理数据为表演者和观众提供不断变化和亲密的体验。在我们的第一个探索阶段，我们专注于开发一种控制定制机器人筝的方法，结合 Eurorack 合成器系统和 Max/MSP 软件来控制传入数据。我们整合了对生理数据的依赖，将更直接的人性化元素注入到这个人工制品系统中。这使得很大一部分决策可以直接由实时传入的生理数据控制，从而在这个非生命系统中提供表演感。我们的目标是继续开发这种方法，在意向性和即兴表演结果之间取得新的平衡。
UC Davis
金属光（金属光（金属）是高亮度电子束的重要来源，在大规模加速器和台式显微镜的运行中无处不在。当金属的表面通过光波长的顺序进行纳米工程设计时，它可能导致表面等离子体偏振仪波的激发和结合，这些波动层驱动非线性光发射。在这项工作中，我们旨在评估金等离激元纳米植物，作为通过非线性光发射为加速器生产明亮电子束的概念。我们首先将它们的光学特性与数值计算从第一个原理进行比较，以确保我们制造这些纳米级结构的能力。通过测量发射光电流，可以发现它们的非线性光发射产量，因为它们的驱动激光的强度各不相同。最后，使用螺线管扫描技术发现该电子源的平均横向能。我们的数据证明了这些阴极的能力，可以在光发射对以线性过程驱动的金属上的光发射效率方面提高十倍。我们发现，在大于2 GWCM -2的光敏性下，这些阴极具有稳健性，并且能够达到100 na的持续平均电流，而不会降解性能。发现生成的束的发射量是高度不对称的，我们可以通过涉及图案表面的不对称粗糙度的计算来解释这一事实。这些结果表明，使用纳米工程表面作为增强的光（增强光），为高平均电流电子束提供了强大的空气稳定来源，具有巨大的工业和科学应用潜力。
![arXiv:2003.11092v1 [physics.ins-det] 2020 年 3 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\90f84539285a60ac468aeb538aa84740eab0b79c.webp)
arXiv:2003.11092v1 [physics.ins-det] 2020 年 3 月 24 日
2025 年至 2027 年间，CMS（紧凑型μ子螺线管）探测器的一些重要组件（最显著的是跟踪器和量热仪端盖）将进行升级，以应对 HL-LHC（高亮度大型强子对撞机）条件。升级后的 CMS 外部跟踪器和新型 CMS 高粒度量热仪（HGCAL）的部件将包含超过 50,000 个新型硅传感器，总面积约为 800 平方米。传感器批量生产需要专门的策略来监控生产过程的质量和稳定性。该策略基于一个测试结构集，可通过该结构集快速轻松地访问关键工艺参数。这些参数包括传感器上无法直接访问的参数（例如氧化物电荷浓度和界面陷阱密度）以及需要潜在破坏性测量的参数（例如介电强度）。该组在每个生产晶圆上至少实施两次。它分为用于初步评估最相关工艺参数的测试结构和用于深入分析的结构。所有结构都可使用 20 针探针卡和自动定位台进行接触。使用该系统，大约 30 分钟内即可完成一个晶圆的初步分析。在本文中，CMS 合作提出了第二阶段升级的质量保证计划，重点是工艺质量控制。我们介绍了传感器工艺细节、将在 CMS 外部跟踪器和 HGCAL 的生产运行中实施的测试结构集的布局，以及说明所含测试结构功能的测量结果。
设计和实施智能安全和...
摘要 - 近年来，汽车盗窃案的激增通常与非法活动有关，已经成为人们日益关注的问题。同时，应对石油短缺的国家已转向转换车辆以液态丙烷气体运行，对汽车所有者带来了新的安全挑战。本文介绍了一种新颖的综合智能系统，旨在解决与基于天然气的车辆相关的汽车盗窃和安全问题的挑战。通过将这些问题无缝整合到一个系统中，它旨在与传统警报系统相比，实现显着提高性能。提出的系统由三个主要部分组成：汽车安全子系统，物联网（IoT）基于实时的汽车跟踪子系统和汽车安全子系统。利用关键技术，例如Arduino微控制器，蓝牙模块，振动传感器，键盘，螺线管锁，GSM模块，NodeMCU微控制器，GPS微控制器，GPS模块，MQ-4气体气体，火焰传感器，火焰传感器，温度传感器和蓝图模块，以提供一个综合的解决方案，以提供一个综合的解决方案，以便综合地点。此外，振动传感器在识别未经授权的车辆操作中起着至关重要的作用。其意义在于检测运行发动机发出的振动。同时，将其他模块和传感器用于实时跟踪和增强车辆安全性。这些措施包括防止爆发爆发或气体容器内气体泄漏的事件。最后，对系统进行了编译并实际测试，结果效果很好。这项工作提供了一些基本步骤，以增强车辆安全和保障，并防止盗窃和克服与气体泄漏有关的安全问题
人工神经网络超级学习的元学习...
摘要。紧凑型μ子螺线管 (CMS) 是欧洲核子研究中心大型强子对撞机 (LHC) 的通用探测器之一，它收集了大量的物理数据。在进行最终的物理分析之前，必须通过一系列自动（如物理对象重建、直方图准备）和手动（检查、比较和决策）步骤检查数据的质量（认证）。决策的最后一个手动步骤非常重要，容易出错，需要大量人力。决策（认证）目前正在计算机科学领域积极研究，以通过应用计算机科学的最新进展，特别是机器学习 (ML) 来实现自动化。归根结底，CMS 数据认证是一个二元分类任务，其中正在研究各种 ML 技术的适用性。就像任何其他 ML 任务一样，超参数调整是一个难题，没有黄金法则，每个用例都不同。本研究探索了元学习的适用性，它是一种超参数查找技术，其中算法从以前的训练实验中学习超参数。进化遗传算法已用于调整神经网络的超参数，如隐藏层数、每层神经元数、激活函数、辍学、训练批量大小和优化器。最初，遗传算法采用手动指定的超参数集，然后向接近最优解发展。应用遗传随机算子、交叉和变异来避免局部最优解。本研究表明，通过仔细播种初始解决方案，很可能会找到最优解。所提出的解决方案提高了用于 CERN CMS 数据认证的神经网络的 AUC 分数。类似的算法可以应用于其他机器学习模型的超参数优化。
SPEEDTRONIC Mark V 燃气轮机控制系统
简介 SPEEDTRONIC ™ Mark V 燃气轮机控制系统是大获成功的 SPEEDTRONIC ™ 系列中的最新衍生产品。先前的系统基于可追溯至 20 世纪 40 年代末的自动涡轮控制、保护和排序技术，并随着现有技术的发展而成长和发展。电子涡轮控制、保护和排序的实施起源于 1968 年的 Mark I 系统。Mark V 系统是涡轮自动化技术的数字化实施，该技术是在 40 多年的成功经验中学习和改进的，其中 80% 以上是通过使用电子控制技术实现的。SPEEDTRONIC ™ Mark V 燃气轮机控制系统采用当前最先进的技术，包括三重冗余 16 位微处理器控制器、关键控制和保护参数的三选二表决冗余以及软件实现的容错 (SIFT)。关键控制和保护传感器是三重冗余的，并由所有三个控制处理器进行表决。系统输出信号在关键螺线管的触点级、其余触点输出的逻辑级和模拟控制信号的三个线圈伺服阀上进行表决，从而最大限度地提高保护和运行可靠性。独立的保护模块提供三重冗余硬连线检测和超速停机以及检测火焰。该模块还将涡轮发电机与电力系统同步。三个控制处理器中的检查功能支持同步。Mark V 控制系统旨在满足所有燃气轮机控制要求。这些包括根据速度要求控制液体、气体或两种燃料、部分负荷条件下的负荷控制、最大容量条件下或启动条件下的温度控制。此外，入口导叶和水或蒸汽喷射也受到控制以满足排放和操作要求。如果排放控制使用
埃米尔·卡比布林
· ET Khabiboulline、JS Sandhu、MU Gambetta、MD Lukin 和 J. Borregaard。具有信息理论安全性的高效量子投票，arXiv：2112.14242。 PRX Quantum 的修订版。 · T. Schuster、B. Kobrin、P. Gau、I. Cong、ET Khabiboulline、NM Linke、MD Lukin、C. Monroe、B. Yoshida 和 NY Yao。通过可穿越虫洞协议中的算子传播实现多体量子隐形传态。物理。 Rev. X，12:031013，2022 年 7 月。 · ET Khabiboulline、J. Borregaard、K. De Greve 和 MD Lukin。量子辅助望远镜阵列。物理。 Rev. A ，100:022316，2019 年 8 月。· ET Khabiboulline、J. Borregaard、K. De Greve 和 MD Lukin。量子网络光学干涉测量法。Phys. Rev. Lett. ，123:070504，2019 年 8 月。· S. Peng、R. Zhang、VH Chen、ET Khabiboulline、P. Braun 和 HA Atwater。具有中红外带隙的三维单螺旋光子晶体。ACS Photonics ，3(6):1131–1137，2016 年。· ET Khabiboulline、CL Steinhardt、JD Silverman、SL Ellison、JT Mendel 和 DR Patton。具有活动星系核的 SDSS 星系中电离条件随环境变化而变化，从成对到成团。《天体物理学杂志》，795(1):62，2014 年。· EJ DiMarco、E. Khabiboulline、DF Orris、MA Tartaglia 和 I. Terechkine。用于质子直线加速器前端高能部分的超导螺线管透镜。IEEE 应用超导学报，23(3):4100905，2013 年 6 月。
![arXiv:2207.11913v2 [physics.app-ph] 2022 年 9 月 22 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\80b88ce3d09b91dce45e94d7eaaca1da899de7a4.webp)
arXiv:2207.11913v2 [physics.app-ph] 2022 年 9 月 22 日
量子信息技术中必不可少的量子器件是在硅或蓝宝石晶片上制造的。最近的研究发现，晶片中的声学模式可以在量子态操控中发挥重要作用，包括声学和量子比特态之间的交换操作，从而导致冷却 1,2。声学模式由晶片上制备的压电换能器产生。这通常是材料声学研究最常用的方法，其中电极与换能器粘合，而换能器与感兴趣的样品直接接触。换能器对振荡电压的压电响应将电磁信号转换为机械振荡。在某些情况下，让电极或换能器与样品物理接触是不可取的或不切实际的。在这里，我们展示了一种用于产生和测量材料中声学共振的非接触式技术。Dobbs 3 描述了使用螺线管和静磁场在金属中产生声学共振。电磁信号与机械振动之间的耦合是通过磁场产生的洛伦兹力实现的，从而无需使用压电材料。洛伦兹力发生在金属表面或射频 (RF) 穿透深度内，从而在体内产生声学模式。通过这种方法，我们研究了硅晶片中的高谐波声学模式，精确测量了纵向和横向声速并计算了相应的弹性常数。我们的样品是一块 [001] 单晶硅晶片，一侧覆盖有 Nb 薄膜。样品从最初直径为 15 厘米的商用晶片上切割下来，尺寸为 4mmx 4mmx 330 µ m（浮区，电阻率 > 10,000 Ωcm）。本文详细描述的结果针对的是厚度为 155 nm 的 Nb 薄膜，由 Rigetti Computing 采用高功率脉冲磁控溅射 (HiPIMS) 制备。高达 14 T 的高磁场敏感度测量
星系团中的湍流压力支撑
背景。星系团中的湍流压力大小仍存在争议，特别是与动态状态和用于模拟的流体力学方法的影响有关。目的。我们研究大质量星系团内介质中的湍流压力分数。我们旨在了解流体动力学方案、分析方法和动态状态对宇宙学模拟中星系团最终特性的影响。方法。我们使用无网格有限质量 (MFM) 和光滑粒子流体动力学 (SPH) 对七个星系团的一组放大区域进行了非辐射模拟。我们使用了三种不同的分析方法，基于：(i) 偏离流体静力平衡，(ii) 通过亥姆霍兹-霍奇分解获得的螺线管速度分量，以及 (iii) 通过多尺度滤波方法获得的小尺度速度。我们将模拟星团样本分为活跃星团和松弛星团。结果。我们的模拟预测，与松弛星团相比，活跃星团的湍流压力分数会增加。这在基于速度的方法中尤其明显。对于这些方法，我们还发现 MFM 模拟的湍流比 SPH 模拟的湍流增加，这与更理想化的模拟的结果一致。预测的非热压力分数在星团中心内为几个百分点（松弛星团）和约 13%（活跃星团）之间变化，并向外围增加。没有看到明显的红移趋势。结论。我们的分析定量评估了流体动力学方案和分析方法在确定非热或湍流压力分数方面的重要性。虽然我们的设置相对简单（非辐射运行），但我们的模拟与之前更理想的模拟一致，并且代表着对湍流的理解更近了一步。