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双机编队飞行远场尾流涡演变...
大涡模拟 (LES) 已用于研究飞机编队后方 10 分钟内的远场四涡尾流涡旋演变情况。在编队飞行场景中，尾流涡旋行为比传统的单架飞机情况复杂、混乱且多样，并且非常敏感地取决于编队几何形状，即两架飞机的横向和垂直偏移。尽管在各种编队飞行场景中尾流涡旋行为的个案变化很大，但涡旋消散后的最终羽流尺寸通常与单架飞机场景有很大不同。羽流深约 170 至 250 米，宽约 400 至 680 米，而一架 A350/B777 飞机将产生 480 米深和 330 米宽的羽流。因此，编队飞行羽流没有那么深，但它们更宽，因为涡流不仅垂直传播，而且沿翼展方向传播。两种不同的 LES 模型已被独立使用，并显示出一致的结果，表明研究结果的稳健性。值得注意的是，二氧化碳排放只是航空气候影响的一个因素，还有其他几个因素，如凝结尾迹、水蒸气和氮氧化物的排放，这些都会受到编队飞行的影响。因此，我们还强调了年轻编队飞行凝结尾迹与经典凝结尾迹在冰微物理和几何特性方面的差异
等离子场的远场Petahertz采样
摘要：金属纳米结构对光学激发的响应导致局部表面等离子体（LSP）生成，并在例如量子光学和纳米光子学中驱动纳米级场限制驱动应用。Terahertz域中的现场采样对追踪此类集体激发的能力产生了巨大影响。在这里，我们扩展了此类功能，并在更相关的Petahertz域中对LSP进行直接采样。该方法允许以亚周期精度测量任意纳米结构中的LSP场。我们演示了胶体纳米颗粒的技术，并将结果与有限差分的时间域计算进行了比较，这表明可以解决等离子体激发的堆积和逐步化。此外，我们观察到了几个周期脉冲的光谱阶段的重塑，并通过调整等离激元样品来证明临时脉冲成型。该方法可以扩展到单个纳米系统，并应用于探索亚周期现象。关键字：等离激光，等离子体动力学，金纳米颗粒，Petahertz现场采样■简介
Baumer - 距离更远 – 更佳
分辨率对应于最小可能的距离变化，这会对输出信号产生可测量的变化。线性度是与理想线性函数（直线）的偏差。它主要以测量范围最终值（满量程）的百分比表示。响应时间是传感器从最大信号电平的 10% 上升到 90% 所需的时间。对于具有数字信号处理的传感器，此时间对应于计算确定测量值所需的时间。周围环境的温度变化会导致测量值的明显偏移。该温度漂移主要与温度变化成比例，例如以 0.08%/K (∆T) 为单位指定。重复精度 (R) 是在 23 0 C + 5 0 C 环境温度下连续测量 8 小时后的测量数据差。下面讨论的传感器（图 1，图表）提供与测量距离成比例的模拟输出信号。Baumer 的测量传感器技术涵盖了广泛的应用领域，具有不同的型号 - 但应根据特定应用精确选择这些型号
从欧氏距离到空间分类
在本文中，我们对生成式预训练 Transformer (GPT) 模型的基础技术进行了全面分析，特别强调了欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型功能之间的相互关系。我们的研究首先对欧几里得距离进行彻底检查，阐明其作为量化多维空间中点之间接近度的基本指标的作用。随后，我们概述了空间分类技术，阐明了它们在辨别复杂数据结构中的模式和关系方面的效用。在此基础上，我们深入研究了 GPT 模型的内部工作原理，概述了它们的架构组件，例如自注意力机制和位置编码。然后，我们探索了训练 GPT 模型的过程，详细说明了标记化和嵌入的重要性。此外，我们还仔细研究了欧几里得距离和空间分类在使 GPT 模型能够有效处理输入序列并在各种自然语言处理任务中生成连贯输出方面的作用。最终，本文旨在全面了解欧几里得距离、空间分类和 GPT 模型之间的复杂联系，从而更深入地了解它们对人工智能和自然语言处理进步的集体影响。
基于光子学的近场测量和远场...
摘要 本研究使用具有平面扫描功能的电光 (EO) 传感器演示了基于光子学的 300 GHz 频段近场测量和远场特性分析。待测场在 EO 传感器处上变频至光域 (1550 nm)，并通过光纤传送至测量系统。在 13 s 的一维测量时间内，系统的典型相位漂移为 0.46 ◦，小于该时间尺度下相位测量的标准偏差 1.2 ◦。将从测得的近场分布计算出的喇叭天线远场方向图与使用矢量网络分析仪通过直接远场测量系统测得的远场方向图进行了比较。对于与角度相关的参数，我们通过近场测量获得的结果的精度与通过直接远场测量获得的结果相当。我们的近场测量结果与直接远场测量结果之间的旁瓣电平差异（约 1 dB）归因于探针校正数据的过量噪声。我们相信，基于光子学的球形 EO 探针扫描近场测量将为 300 GHz 频段高增益天线的表征铺平道路。
保持社交和经济距离
最近的 COVID-19 疫情提醒我们，在传染性极强的疾病面前，保持社交距离的重要性和有效性。无论是自愿的还是强制性的，保持社交距离的做法都可以通过减少感染者和易感者之间的接触率来防止疾病传播，从而将疫情的蔓延范围降至最低。历史数据和近期的初步数据确实表明，防止大型集会可以成功减缓传染速度。尽管 COVID-19 的致死率较低，但降低传播速度对于避免卫生系统不堪重负至关重要，可以防止医生、护士、病床以及呼吸机的反应可以防止的死亡。保持社交距离在预防传染和死亡方面非常有效，但至少在原则上，对经济活动却有害，因为保持社交距离通常意味着保持经济距离：大多数行业都要求工人肩并肩合作生产商品（汽车厂的装配线、面包店的生产等），而多种服务需要客户和供应商（餐馆、大学、理发店、酒店、航空公司等）或客户之间的密切接触（体育赛事、赌场、游乐园等）。社交距离和经济距离之间无处不在的联系揭示了经济文献中的一个显著空白。大多数模型都抽象出了距离在经济和社会互动中的作用。也许最显著的例外可以在贸易文献中找到，其中重力模型使用距离来捕捉运输成本，以及在城市经济学中，它使用距离来影响通勤成本，而通勤成本是人口集聚和城市形态的重要决定因素。然而，距离是贯穿所有人类和经济互动的一个因素。然而，它并没有在微观经济层面上明确地建模来捕捉宏观经济影响。同事之间的距离如何影响他们的生产力？哪些服务可以在远距离提供，哪些需要近距离接触？这些问题在正常情况下可能听起来毫无意义，因为面对面或远距离开展活动只是在通勤、基础设施或物流成本上有所不同。疫情揭示了
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
DUNE 远探测器的 FBK SiPM 生产现状
深层地下中微子实验 (DUNE) 的远探测器 (FD) 将配备液氩时间投影室 (LArTPC)，其中闪烁光将由适合低温应用的硅光电倍增管探测。在 DarkSide 实验的要求推动下，FBK 开发了一种用于低温应用的 SiPM 技术 (NUV-HD-Cryo SiPM)，该技术的特点是在低温下具有极低的暗噪声，约为几 mHz/mm2，后脉冲概率低，并且淬灭电阻随温度的变化有限。在 DUNE 合作框架内，NUV-HD-Cryo 技术得到了进一步开发，通过增加深沟槽隔离 (DTI) 的数量来获得具有高增益但串扰有限的设备，目的是为 DUNE 读出模块提供更好的信噪比。大型物理实验通常需要具有最高性能的设备，并在短时间内以低到中等的产量完成紧张的实验计划。在 FBK，我们开发了一个小型供应链，其中包括一家使用 FBK 技术制造 SiPM 的外部代工厂和一家外部封装公司，能够提供中等批量的封装硅探测器。在这项工作中，我们将从 SiPM 的击穿电压、暗电流和正向电阻的均匀性以及 SiPM 板封装的质量评估方面报告 NUV-HD-Cryo 技术的性能和 DUNE 实验的 FBK SiPM 生产状态。