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TOPSwitch® 反激式设计方法 - Thierry LEQUEU
此设计过程使用 AN-17 电子表格（可从 Power Integrations 获得），其中包含 TOPSwitch 反激式电源设计所需的所有重要方程式，并可自动执行大多数计算。因此，设计人员无需再进行复杂且高度迭代的设计过程中繁琐的计算。只要计算涉及参数，无论是输入还是输出，该参数的单元格位置都会显示在页面右侧的括号中。例如 (A1) 表示 A 列和第 1 行。请注意，所有用户提供的输入都在 B 列中，所有电子表格计算结果都在 D 列中。C 列保留用于某些复杂计算所需的中间变量。在适当的情况下，还提供查找表和经验法则，以简化设计任务。如果您对此过程的任何特定步骤有疑问，请参阅信息部分中的相应步骤，其中提供了深入的解释。
仪器熟练度检查 (IPC) 指南
致谢 本指南是在众多通用航空飞行员和飞行教练的协助、贡献和建议下编写的。特别感谢哥伦比亚航空的 Terry Brewer；AeroSimulators USA 的 Mike Coligny；Skyline Aeronautics 的 Mike Gaffney；RGAviation 的 Ron Galbraith；Aviation Adventures 的 Mike Gilbert；NAFI 的 Sandy & JoAnn Hill；Professional Aviation Services LLC 的 Cliff Izer；Jensen Consulting 的 Lynn Jensen；David Klueter；Lissa Klueter 博士；Cessna Aircraft 的 Roger Sharp；DSFI 的 Doug Stewart；Manassas Aviation Center 的 Howard Stoodley；SJFlight 的 Max Trescott 以及通用航空联合指导委员会个人航空小组的成员。本指南旨在成为一份动态文档，其中包含来自像您这样的通用航空教练的评论、建议和最佳实践想法。请将未来迭代的评论和想法发送至：susan.parson@faa.gov。祝您飞行愉快、安全！
基于数字线程的设计流程的不确定性决策
数字线程是一种数据驱动的架构，它将产品生命周期各个阶段的信息链接在一起。尽管它在制造、维护/运营和设计相关任务中的应用越来越广泛，但仍然缺乏一种分析数字线程在不确定情况下的决策问题的原则性公式。本文的贡献是提出一种使用贝叶斯统计和决策理论的公式。首先，我们讨论不确定性如何在产品生命周期中传播，以及数字线程如何根据我们做出的决策和收集的数据发展。使用这些机制，我们探索了多代产品或迭代的设计，并提供了一种解决底层多阶段决策问题的算法。我们在一个示例结构设计问题上说明了我们的方法，其中我们的方法可以量化和优化不同类型和顺序的决策，包括实验、制造和传感器放置/选择，以最大限度地降低总累计成本。
带有条件生成对抗网络（）
量子状态断层扫描（QST）是中等规模量子设备中的一项具有挑战性的任务。在这里，我们将有条件的生成对抗网络（CGAN）应用于QST。在CGAN框架中，两个决斗神经网络，一个发电机和一个歧视者，从数据中学习多模式模型。我们使用自定义的神经网络层增强了CGAN，该层可将输出从任何标准的神经网络转换为物理密度矩阵。要重建密度矩阵，使用基于标准梯度的方法在数据上相互训练。我们证明，与同时加速基于投影的基于梯度和迭代的最大可能性估计相比，使用迭代步骤少的数量级和更少的数据，我们的QST-CGAN以高忠诚度重建光学量子状态。，我们还表明，如果在类似的量子状态下识别了QST-CGAN，则可以在发电机网络的单个评估中重建量子状态。
气候变化报告
感谢您抽出宝贵的时间阅读约克郡建筑协会养老金计划（“计划”）的2023年气候变化报告。气候变化仍然是一个极端的挑战，需要全球范围内的重要合作和行动。它向我们介绍了该计划的受托人，其重要责任是确定，评估和管理由于气候变化及其对成员养老金节省安全性的潜在影响所带来的风险和机会。作为报告的第二次迭代，受托人建立在去年第一次迭代的工作上。本报告再次详细介绍了该计划用于评估和管理与气候相关的风险和机会的过程和工具，包括方案分析（报告的第3节），气候指标（报告的第5节）和改编现有风险管理方法（报告的第4节）。关键气候变化指标的摘要受托人正在监视定义的福利（DB），并在下面列出了定义的贡献（DC）部分。
电气工程中的人工智能
摘要 — 本文旨在研究人工智能、不同技术以及这些技术的实施，以解决与电气工程相关的问题，旨在提高准确性和效率。电力供应是经济增长和人民生活水平的指标。持续、可靠的电力供应是当今现代、先进社会运转的必要条件，而电力需求日益增加。电力系统的规划和运行旨在提供可靠和持续的电力。负荷流分析、安全性、稳定性、应急性、电压和无功功率控制是需要持续评估和监测的一些关键问题。用于评估和分析的实际常规方法是迭代的、不可靠的和耗时的。随着科技的发展，电力领域的研究工作已经从发电、输电、配电等不同问题的形式化数学数值分析方法转向了不太严格、不太繁琐、稳定、计算效率高、可扩展的人工智能技术。人工智能技术被视为一种模仿人类理性思考、处理信息以得出结论性结果的能力的努力。
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
昏暗：用于机器翻译的迭代非Aut-Autore-ReRoRe-ReReRexression Transformer的多个步骤
随着解码步骤的数量增加，迭代非自回旋变压器的计算益处减小。作为一种补救措施，我们介绍了DI仍然是Untiple S Teps（Dims），这是一种简单而有效的蒸馏技术，以减少达到一定的翻译质量所需步骤的数量。截止的模型享有早期迭代的计算益处，同时从几个迭代步骤中保留了增强性。暗示着两个模型，即学生和老师。在多个解码步骤后，在老师通过缓慢移动的平均值跟随学生的同时，对学生进行了优化，以预测老师的输出。移动平均线使教师的知识更新，并提高了老师提供的标签的质量。在推断期间，学生用于翻译，并且不添加其他构成。我们验证了DIMS对在WMT'14 DE-EN的蒸馏和原始验证上获得7.8和12.9 BLEU点改进的各种模型的有效性。此工作的完整代码可在此处提供：https：//github.com/ layer6ai-labs/dims。
通过优化的模糊逻辑系统
推理引擎推理引擎是专家系统的关键组成部分，采用逻辑规则来得出信息或基于知识库做出决策。它将fuzzi输入（通过模糊过程获得）映射到规则库，从而为应用电缆规则生成模糊输出。模糊推理引擎遵循一个结构过程，其中包括多个关键步骤。最初，它通过从知识库中识别相关规则并将输入数据与每个规则中指定的条件进行比较来执行规则匹配。一旦确定了相关规则，发动机就会评估每个规则的真实程度，从而确定输入SATIS符合条件的程度。随后，它通过结合其输出以产生连贯的决策或结论来汇总从匹配规则得出的结论。此过程是迭代的，引擎不断应用规则并更新知识库，直到实现解决方案或不适用其他规则为止。此系统ATIC方法使模糊推理引擎可以处理
使用机器设计和优化平面天线...
摘要 - 如今，在包括电磁应用在内的所有科学和工程领域中应用机器学习技术是不可避免的。传统的天线优化方法涉及为每次迭代的原始天线设计的修改版本求解，从而导致耗时的过程取决于收敛标准和迭代时间。这项工作介绍了一种方法，用于设计针对第五代（5G）无线网络的6 GHz频段量身定制的平面天线。天线具有线性极化特性，旨在覆盖3.3-3.7 GHz频带。使用在HFSS软件中进行的参数分析创建建议的天线的数据集以帮助优化过程。机器学习算法随后被用来优化天线设计的反射系数（S11）。通过这些机器学习技术获得的结果与HFSS软件中的模拟值紧密一致。最后，对优化的天线设计进行了策略和严格测试，为在低6 GHz频谱中有效的5G通信提供了有前途的解决方案。