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寄生电阻对磁耦合阻抗源网络的影响
摘要 —与不带耦合电感的传统阻抗源网络相比，磁耦合阻抗源网络可以在较小的直通占空比下获得较高的电压增益，但无源元件和功率器件中的寄生电阻严重影响实际的电压增益，需要进行研究。本文推导并分析了三种不同情况下寄生电阻对磁耦合阻抗源网络电压增益的影响：第一，寄生电阻与输出等效电阻的电阻比不同，第二，不同的直通占空比，第三，不同的绕组比。首先，针对三种典型的磁耦合阻抗源网络——Trans-Z源、Г源和Y源网络，提出了考虑寄生电阻的广义等效电路模型。在此基础上，从数学上推导并讨论了上述三种不同情况下寄生电阻对电压增益的影响。并推导了同时考虑三种电阻比时的最大电压增益.最后,给出了具有代表性的仿真和实验结果来验证所提出的广义等效电路模型、相应的数学推导以及寄生电阻对磁耦合阻抗源网络的影响.
基于事件的结构 - 轨道 - CVF Open Access
事件传感器提供高时间分辨率的视觉感应，这使其非常适合感知快速视觉效果，而不会遭受运动模糊的困扰。机器人技术和基于视觉的导航中的某些应用需要3D感知在静态相机前进行圆形或旋转的物体，例如恢复对象的速度和形状。设置等于用轨道摄像头观察静态对象。在本文中，我们提出了基于事件的结构 - 轨道（ESFO），其目的是同时重建从静态事件摄像头观察到的快速旋转对象的3D结构，并恢复相机的等效轨道运动。我们的贡献是三重的：由于最新的事件特征跟踪器无法处理由于旋转运动而导致的定期自我遮挡，因此我们根据时空聚类和数据关联开发了一种新颖的事件特征跟踪器，可以更好地跟踪事件数据中有效特征的螺旋螺旋传播。然后将特征轨道馈送到我们的新颖因素基于图形的结构后端端，该结构从后端进行计算轨道运动插曲（例如自旋速率，相对旋转轴），从而最大程度地减少了重新投影误差。进行评估，我们在旋转运动下生成了一个新事件数据集。比较与地面真理表示ESFO的功效。
使用AI
今天，自然科学中使用的AI正在以前所未有的速度加速发现。 例如，在结构生物学中，X射线晶体学是关于蛋白质结构的最快途径。 单个实验可能需要多年的工作，而耗资100,000美元，具体取决于蛋白质。 现在，Google DeepMind的Alphafold预测了蛋白质的3D结构，已导致了一个公开可用的蛋白质结构数据库，该数据库可免费访问2亿个预测的蛋白质结构。 此数据库可公开供您使用，并已收到来自190多个国家 /地区的250万用户。 基于alphafold的字母敏感，预测了错义变体的致病性 - DNA中的单个字母替代，在癌症等疾病等疾病的挽救诊断和挽救生命治疗的发展。 此外，AI正在改变材料科学，正如Google Deepmind's Gnome所证明的那样，该侏儒已经发现了数百万个新的水晶结构，并加速了电池和半导体技术等领域的进步。 GNOME成功地发现了220万个新晶体 - 等同于经典研究技术的近800年知识。 想象一下，在未来几年中，诸如Alphafold，Alphamissense和Gnome等更科学的发现工具及其对加速进步的影响。今天，自然科学中使用的AI正在以前所未有的速度加速发现。例如，在结构生物学中，X射线晶体学是关于蛋白质结构的最快途径。单个实验可能需要多年的工作，而耗资100,000美元，具体取决于蛋白质。现在，Google DeepMind的Alphafold预测了蛋白质的3D结构，已导致了一个公开可用的蛋白质结构数据库，该数据库可免费访问2亿个预测的蛋白质结构。此数据库可公开供您使用，并已收到来自190多个国家 /地区的250万用户。基于alphafold的字母敏感，预测了错义变体的致病性 - DNA中的单个字母替代，在癌症等疾病等疾病的挽救诊断和挽救生命治疗的发展。此外，AI正在改变材料科学，正如Google Deepmind's Gnome所证明的那样，该侏儒已经发现了数百万个新的水晶结构，并加速了电池和半导体技术等领域的进步。GNOME成功地发现了220万个新晶体 - 等同于经典研究技术的近800年知识。想象一下，在未来几年中，诸如Alphafold，Alphamissense和Gnome等更科学的发现工具及其对加速进步的影响。
基于物理模型的电池寿命预测方法研究进展
摘要：剩余寿命预测对于电池的安全和维护具有重要意义，基于物理模型的剩余寿命预测方法适用性广、预测精度高，是下一代电池寿命预测方法的研究热点。本研究对电池寿命预测方法进行了比较分析，总结了基于物理模型的预测方法。预测方法根据其不同特点分为电化学模型、等效电路模型和经验模型。通过分析电化学过程简化的侧重点，将电化学模型分为P2D模型、SP模型和电化学融合模型。等效电路模型根据模型中电子元件的变化分为Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型和RC模型。根据构建经验模型的数学表达形式不同，可分为指数模型、多项式模型、指数与多项式混合模型、容量衰减模型等，通过不同滤波方式的搭配，详细描述了各模型不同的效率，对比分析了各类预测方法的研究进展以及传统模型的变化与特点，并对电池寿命预测方法的未来发展进行了展望。
世界日环境
ATAR将保护环境和解决所有领域的气候变化的重中之重，并且正在全面工作以履行《巴黎协定》下的承诺。预先服务和发展环境是卡塔尔国家愿景2030的四个主要支柱之一。环境和气候变化部的卡塔尔国家环境与气候变化战略将许多环境优先级设定为包括到2030年将温室气体排放量减少25％，这是为实现1.5度Celsius目标做出贡献的一部分。卡塔尔为减轻气候变化影响的国家努力包括启动国家环境和气候变化战略，国家气候变化行动计划2030年以及全国确定的贡献（NDC），这是一项气候行动计划，旨在减少散布并适应气候变化的影响。 这些计划和策略建立了许多严格而重要的步骤，以实现可持续发展，并根据2030年卡塔尔国家愿景。 al Kharsaa太阳能发电厂是卡塔尔有兴趣投资旨在减少碳排放和保护环境的项目的重要步骤之一。 该项目覆盖了10平方公里的区域，其中包括1,800,000多个太阳能电池板，其规定的太阳能在高峰时段的电能量等同于卡塔尔电力需求的10％。卡塔尔为减轻气候变化影响的国家努力包括启动国家环境和气候变化战略，国家气候变化行动计划2030年以及全国确定的贡献（NDC），这是一项气候行动计划，旨在减少散布并适应气候变化的影响。这些计划和策略建立了许多严格而重要的步骤，以实现可持续发展，并根据2030年卡塔尔国家愿景。al Kharsaa太阳能发电厂是卡塔尔有兴趣投资旨在减少碳排放和保护环境的项目的重要步骤之一。该项目覆盖了10平方公里的区域，其中包括1,800,000多个太阳能电池板，其规定的太阳能在高峰时段的电能量等同于卡塔尔电力需求的10％。
DNA：精细颗粒类别发现的邻域聚集
从粗制的数据中发现细粒类别是一项实用且挑剔的任务，可以在对细粒度分析的需求和高注释成本之间弥合差距。以前的作品主要集中在实例级别的歧视上，以学习低级特征，但忽略了数据之间的半敏化相似性，这可能会预见这些模型学习紧凑的集群表示。在本文中，我们提出了DeNOCORE的邻域聚集（DNA），这是一个自我监督的框架，将数据的系统结构编码到嵌入空间中。特别是，我们检索了查询的k neart邻域，作为其积极的键，以捕获数据之间的语义相似性，然后从邻居那里汇总信息以学习紧凑的群集表示，这可以使细粒类别变得更加差异。但是，检索到的邻居可能会嘈杂，并且包含许多假阳性钥匙，从而可以降低学习式床的质量。为了应对这一挑战，我们提出了三个原则，以解决这些虚假的邻居以更好地表示学习。此外，我们从理论上证明我们框架的学习目标与聚类损失相同，该损失可以捕获数据之间的语义相似性以形成紧凑的细粒簇。在三个基准数据集上进行了广泛的例证表明，我们的方法可以检索更准确的邻居（准确性提高21.31％），并以较大的利润率（平均提高了三个指标的平均9.96％）。我们的代码和数据可在https://github.com/lackel/dna上找到。
![arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日](/simg/c\cd138f08b6f65dcd40766d248cd027cfb467254b.webp)
arXiv:2006.15111v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 26 日
在过去的几十年中，量子计算和神经形态计算已成为计算未来的两大主要愿景。量子计算利用纠缠和叠加等量子固有特性来设计比传统算法更快的算法来解决某些类型的问题。另一方面，神经形态计算从大脑中获得灵感，使用复杂的人工神经元和突触组合来模仿动物智能，以低能耗实现更快的计算。在本文中，我们回顾了这两个领域之间的不同融合，特别关注量子硬件上神经形态计算的实验实现。我们首先回顾了量子计算的两种主要方法，即基于门的量子计算和模拟量子计算。然后，我们概述了不同的受大脑启发的计算系统，包括在通用硬件上运行的人工神经网络和在专用硬件上运行的神经形态网络。在本文的核心部分，我们回顾了量子神经网络的不同方案和实验实现。我们将它们分为两组：数字（在基于门的量子计算机上实现）和模拟（利用量子退火器的动态和更普遍的无序量子系统）。量子计算的两种主要方法是基于数字门的量子计算和模拟量子计算（图 1）。基于门的量子计算使用由量子位组成的量子电路，其状态通过量子门进行操纵。量子门是可逆的幺正操作，例如单个量子位的旋转，或涉及两个或多个量子位的条件门，可用于纠缠它们。基于门的量子计算机在计算上等同于通用量子计算机，这意味着它可以表达任何量子算法。 1 需要通用量子计算机来实现著名的量子算法，例如 Shor 算法和 Grover 算法，这些算法与最佳经典算法相比分别具有指数和二次方的优势。2,3 然而，今天这些算法
Falklands Peatlands世界上最丰富的例子
大卫·希金斯·福克兰兹保护（David Higgins Falklands Conservation）的报告福克兰群岛（Falkland Islands）的泥炭覆盖率最高，包括英国任何地区，包括英国海外地区。至少有40％的福克兰群岛是深泥炭，估计有934吨的碳，与整个Archi-Pelago的森林储存的碳相当于碳！福克兰泥炭土壤不仅是广泛的，而且在全球范围内也是独特的 - 举办了世界上一些最富有的泥炭地例子。，但是虽然福克兰山泥炭炫耀了任何Terres-tres-tres-tres-tres-tres-tres-tres secteration的最高率 - 诸如Beauchêne和肾脏岛之类的岛屿拥有世界上一些最高的汽车商店； Falklands泥炭拉伸的碳固化的植物。泥炭地这里拥有独特的野生动植物，提供安全的饮用水和放牧的土地。他们提供了娱乐机会，以改善我们的身体健康以及我们的情感和精神福祉，并且在良好的条件下，可以缓冲洪水，干旱和开火。因此，为了减轻气候变化，保护生物多样性并提供可衡量的经济和健康益处，努力理解，保护和恢复它们是必不可少的。三年来，福克兰公司（Falkland Conforation）的达尔文（Darwin）加泥炭湿地项目（Peat-Wetlands Project）在福克兰群岛（Falkland Islands）进行了174次调查，其中许多是在保留最佳泥炭地的偏远岛屿上。我们发现了一系列的栖息地，从富含野生动植物的令人难以置信的碳保存到裸露的泥炭和粘土斑块，这些泥炭和粘土斑块正在以惊人的速度侵蚀。稀有性，流行，非本地）和侵害风险。我们为基于“诞生”，保护状况的栖息地开发了保护评分（例如这很重要，因为它提供了基于其所支持的物种的土地区域以及地块的丰富性的证据。项目结果表明，随着土壤深度的增加，平均表达得分也会增加。这表明本地栖息地
AccQOC：加速基于量子最优控制的脉冲生成
摘要：在过去的几十年里，我们见证了量子计算的快速发展。在当前的噪声中型量子（NISQ）时代，量子机的能力受到退相干时间、门保真度和量子比特数量的限制。当前的量子计算应用距离真正的“量子至上”还很远，因为物理量子比特非常脆弱，只能纠缠几微秒。最近的研究使用量子最优控制来减少量子电路的延迟，从而有效地增加量子体积。然而，该技术的关键挑战是由于编译时间长而导致的开销大。在本文中，我们提出了 AccQOC，这是一种全面的静态/动态混合工作流程，使用 QOC（量子最优控制）将门组（相当于矩阵）转换为脉冲，并且编译时间预算合理。AccQOC 由静态预编译和加速动态编译组成。在使用考虑串扰的启发式映射算法将量子程序映射到量子电路之后，我们利用静态预编译为常用组生成脉冲，以消除它们的动态编译时间。脉冲是使用 QOC 生成的，并使用二分搜索确定延迟。对于新程序，我们使用相同的策略来生成组，从而避免为“覆盖”的组产生开销。动态编译通过加速脉冲生成来处理“未覆盖”的组。关键的见解是，可以基于相似组的生成脉冲更快地生成组的脉冲。我们建议通过生成有序的组序列来减少编译时间，其中序列中连续组之间的相似度总和最小。我们可以通过构建相似度图来找到序列 - 一个完整的图，其中每个顶点都是一个门组，边的权重是它连接的两个组之间的相似度，然后为 SG 构建最小生成树 (MST)。通过AccQOC方法论，我们达到了编译时间和总体延迟的平衡点，结果表明基于MST的加速编译相对于各组标准编译实现了9.88倍的编译加速，同时相对于基于门的编译平均保持了2.43倍的延迟降低。
研究领域
机械与航空航天工程系的航空航天工程项目提供多个领域的综合研究生教育。空气动力学、气体动力学、高超音速、航空航天系统设计、航空航天推进、航空航天结构以及飞行动力学与控制是主要重点领域。还提供各种符合特定目标的跨学科课程。航空航天工程项目提供理学硕士和哲学博士学位。理学硕士论文课程至少包含 30 个学期学时，通常包括 24 学时的课程，其中 9 学时来自航空航天工程核心课程，至少 6 学时来自数学和/或计算机科学。400 级课程中至少 6 个学分必须来自主要研究领域。此外，还必须准备一份相当于主要领域至少 6 个学分的研究论文。理学硕士非论文课程至少包括 30 个学期的学时，包括至少 18 个学时的系内课程，其中 9 个学时必须来自航空航天工程核心课程，至少 6 个学时来自数学和/或计算机科学。400 级课程中至少有 9 个学分必须来自主要研究领域。航空航天工程核心课程包括四个领域：空气动力学和推进；控制/动力学/稳定性；材料和结构；数学。攻读哲学博士学位的学生通常在获得学士学位后需要完成 90 个学期的学时或获得硕士学位后需要完成 60 个学期的学时。对于具有硕士学位的学生，60 个学时将包括 24 个学时的课程和 36 个学时的论文研究。博士课程必须满足硕士学位的系核心课程要求。对于 24 个学分的课程，至少有 12 个学分必须是系内课程，至少有 3 个学分是数学/统计学。至少有 9 个学分的课程必须是主修领域的 400 级。除了这些课程要求之外，候选人还必须准备一篇基于主要领域的分析和/或实验研究的论文。这项研究必须相当于硕士学位之外的至少 36 个小时。航空航天工程哲学博士学位对外语没有要求。但是，如果候选人的咨询委员会认为有必要，哲学博士学位候选人可能要求具备一门外语（德语、法语或俄语）的阅读知识。哲学博士学位候选人必须通过资格考试。资格考试包括至少 9 个学分的 300 级和 400 级经批准的研究生课程，其中包括 6 个学分的主修专业课程，