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区域影响受气候灵敏度限制不大的影响
气候风险评估必须考虑到广泛的未来，因此科学家经常使用众多全球气候模型进行的模拟来探索区域气候及其影响的潜在变化。一些最新一代模型具有高有效的气候灵敏度（EFFC）。有人认为这些“热”模型是不现实的，因此应将其排除在气候变化影响的分析之外。这是否会改善区域影响评估或使其恶化，尚不清楚。在这里我们表明，在许多重要的气候驱动因素的区域影响驱动因素中，EFFC与预计变化之间没有普遍的关系。分析不同地区的大雨事件，气象干旱和火灾天气，我们发现大多数地区和气候驱动因素的EFFC几乎没有或没有显着相关性。即使发现相关性，与EFFC无关的内部变异性和过程对气候驱动因素的预计变化具有相似的影响。仅基于EFFC的模型选择似乎是不合理的，并且可能忽略了现实的影响，从而低估了气候风险。
受限室内环境中的四旋翼飞行器 - INAOE
无人机在民用领域的应用越来越广泛。四轴飞行器是一种经过广泛研究的无人机，是新型控制技术的绝佳试验台。四轴飞行器的一些预期用途需要在受限环境中运行，其中物体与飞行器距离很近。在这些条件下，飞行会受到气动相互作用（力和扭矩）的影响。直观地讲，这些相互作用可以看作是气流从周围环境中反弹回飞行器。开发用于描述此类相互作用的有效计算方法仍有待改进，因为现有的精确模型需要大量的计算负荷，并且不能用于四旋翼飞行器的实时控制回路。这项研究假设，使用一个可以实时部署并近似气动相互作用行为的简化数学模型，可以改善四旋翼飞行器的飞行控制。为了证实这一假设，我们的目标是开发一种有效的气动相互作用模型，该模型可以从模拟和实验数据中检索出来。为解决这个问题，我们将探索三个主要知识领域：控制理论、人工智能和流体力学。作为初步进展，我们提出了非线性四旋翼控制的数值优化技术。
区域影响受气候灵敏度限制不大的影响
1英国雷丁大学气象学系和国家地球观察中心，2波茨坦气候影响研究所，德国波茨坦莱布尼兹协会的成员，德国波茨坦，3大都会埃克塞特郡气候科学和服务办公室3，英国埃克塞特，英国埃克塞特，英国4个瑞典瑞典源和水分学院，瑞典语，瑞士，瑞典语，瑞典语，瑞士学院，英国利兹，利兹，利兹，6个全球系统研究所，埃克塞特大学，英国埃克塞特大学，布里斯托尔大学7号地理科学学院，布里斯托尔，布里斯托尔，英国，8国家大气科学中心，雷丁大学，雷丁大学，雷丁大学，雷丁大学，布雷蒙大学，9号，布雷蒙大学，环境物理学研究所（IUP），布雷米尔·兰德斯，deumsany，10 deurum fulumfft， Raumfahrt（DLR），德国OberpfaffenhofenInstitutFürPhysikder Mastiven Institut
千个大脑：迈向生物约束的人工智能
摘要 本文回顾了人工智能 (AI) 的现状以及创建具有类人认知能力的通用 AI 的探索。尽管现有的 AI 方法已经产生了在特定有界领域超越人类的强大应用程序，但这些技术具有阻碍通用智能系统创建的根本局限性。与此同时，在过去的几十年里，神经科学实验技术的爆炸式增长大大提高了我们对人脑的理解。本文认为，使用数学或逻辑技术改进当前 AI 不太可能带来通用 AI。相反，AI 社区应该结合神经科学对大脑皮层（人类大脑的智能中心）的发现。本文解释了当前 AI 技术的局限性。然后，它重点介绍了描述大脑皮层计算原理的生物学约束千脑理论。未来的 AI 系统可以结合这些原理来克服当前系统的局限性。最后，本文得出结论，AI 研究人员和神经科学家应该在特定主题上合作，以实现具有类人能力的生物学约束 AI。
受限室内环境中的四旋翼飞行 - INAOE
无人机在民用领域的应用越来越广泛。四轴飞行器是一种经过广泛研究的无人机，是新型控制技术的绝佳试验台。四轴飞行器的一些预期用途需要在受限环境中运行，其中物体靠近飞行器。在这些条件下，飞行会受到空气动力学相互作用（力和扭矩）的影响。直观地讲，这些相互作用可以看作是气流从周围环境中反弹回飞行器。由于现有的精确模型需要大量的计算负荷，并且不能用于四旋翼飞行器的实时控制回路，因此开发用于描述此类相互作用的有效计算方法仍有待改进。本研究假设，通过一个可以实时部署并近似气动相互作用行为的简化数学模型，可以改善四旋翼飞行器的飞行控制。为了证实这一假设，我们的目标是开发一种有效的气动相互作用模型，该模型可以从模拟和实验数据中检索。为解决这个问题，我们将探索三个主要知识领域：控制理论、人工智能和流体力学。作为初步进展，我们提出了非线性四旋翼控制的数值优化技术。
能源受限的物联网设备的联合学习
联合机器学习（FED ML）是一种新的分布式机器学习技术，用于使用客户的本地数据进行协作训练全球模型，而无需传输。节点仅发送参数更新（例如，在神经网络的情况下，重量更新），这些更新由服务器融合在一起以构建全局模型。通过不泄露节点数据，提供ML保证其机密性，网络安全的关键方面，这使其能够在数据敏感的物联网（IoT）和移动应用程序的上下文中使用，例如智能地理位置和智能电网。但是，大多数物联网设备特别受到限制，这增加了优化美联储ML流程以进行有效的培训任务和优化功耗。在本文中，据我们所知，我们对FEDML优化技术进行了第一个系统的映射研究（SMS），以实现能源约束的IoT设备。从总共800多篇论文中，我们选择了67个满足我们标准的67，并使用一组精心选择的研究问题对该领域进行了结构化的概述。最后，我们试图分析能源受限的美升ML最新技术，并试图概述研究社区的一些潜在建议。
通过实施量子后加密术的限制设备性能基准测试
摘要：量子计算机的进步可能对现有的公钥加密方法构成显着威胁，这对于当前的网络安全基础架构至关重要。RSA和ECDA是当今两种最广泛使用的安全算法，原则上可能是由Shor算法在多项式时间内解决的（原则上），因为它有效地解决了离散的对数问题的能力，从而有潜在地使现有的基础结构使现有的基础结构构成不受量子攻击的不受限制。国家标准技术研究所（NIST）与量子后加密（PQC）标准化过程反应，以开发和优化一系列基于与Shor的algorithm不易于解决的相当数学问题的量词后算法（PQA）反应。虽然高功率计算机可以有效地运行这些PQA，但需要进一步的工作来调查和基准在较低功率（约束）设备上这些算法的性能，以及它们可以将它们集成到现有协议中（例如TLS）等方案（例如TLS）。本文为NIST最新选择的PQA提供了定量的基准和握手性能数据，并在Raspberry Pi 4设备上进行了测试，以模拟当今的物联网（物联网）设备，并与以前的基准测试数据进行定量比较，以对一系列约束系统进行基准测试。晶体 - 凯伯和晶体 - 二硫硫得时间分别是密钥封装和签名算法中最有效的PQA，猎鹰提供了最佳的TLS握手大小。
建模点标记的空间受约束的不同生态形态
摘要。表面注册在形状分析和几何处理中起着基本作用。通常，评估表面映射结果有三个标准：不同的仿形，小失真和特征对齐。为满足这些要求，这项工作提出了一个新颖的模型，该模型是地标的限制了二态性的。基于Teichm uller理论，该映射空间由Bel-Trami系数生成，它们在有限的teichm- uller中等同于0。这些Beltrami系数是线性方程组的解决方案。通过使用此理论模型，可以通过在不同的态度空间中使用线性约束来实现最佳注册，例如谐波图和Teichm uller图，从而最大程度地减少了不同类型的失真类型。理论模型是严格的，具有实用价值。我们的实验结果证明了该方法的效率和效率。
生成表达式的开放数据基于知识的解码
摘要。在本文中，我们提出了壁虎，这是荷兰统计数据（Centraal bureau de statistiek）数据的知识图答录（KGQA）系统。QA在产生相关答案以及防止幻觉方面构成了巨大的挑战。这是语言模型中发现的一种现象，并在尝试使用这些模型的事实质量检查时会产生问题。为了克服这些局限性，荷兰统计数据使用的ODATA4数据用于创建知识图，其中答案生成解码的构架是扎根的，从而确保了忠实的答案。处理问题时，Gecko执行实体和模式检索，是否会在需要的情况下进行架构受限的表达式解码，并将生成的表达式执行作为ODATA4查询以检索信息。实现了一种新的方法，以使用编码器模型执行受约束的基于知识的表达解码。评估了稀疏和密集的实体检索方法。虽然编码器模型未达到生产就绪的性能，但实验显示了使用稀疏实体回收者基于规则基线的有希望的结果。此外，定性用户测试的结果为正。因此，我们为部署提出建议，帮助指导荷兰统计数据的用户更快地找到答案。
扩散模型作为约束的采样器，以优化，并没有知道的约束
解决现实世界的优化问题时，当无法获得分析性的功能或约束时，特别具有挑战性。虽然许多研究已经解决了未知目标的问题，但在没有明确给出可行性约束的情况下进行了有限的研究。忽略这些概念可能会导致虚假的解决方案，这些解决方案在实践中是不现实的。要处理这种未知的约束，我们建议使用扩散模型在数据歧管中执行优化。为了将优化过程限制为数据歧管，我们将原始优化问题重新制定为从目标函数定义的Boltzmann分布的乘积和扩散模型学到的数据分布中的采样问题。为了提高Sampor的效率，我们提出了一个两阶段的框架，该框架从引导的扩散过程开始进行热身，然后是Langevin动力学阶段，以进行进一步校正。理论分析表明，初始阶段会导致针对可行解决方案的分布，从而为后期提供了更好的初始化。在合成数据集，六个现实世界的黑框优化数据集和多目标优化数据集上进行的综合实验表明，我们的方法具有以前的先前最先进的盆地，可以更好地或可比性的性能。