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Leidos 设计的低调船只参与美国......
LPV的低到水视觉轮廓有助于减少检测的可能性。船只旨在在2,000海里的范围内运输高达五吨的物流有效载荷，并已建造用于尝试不同的自主控制系统。这两个LPV原型于去年交付给海军陆战队战争实验室进行测试和技术评估。他们参与了联合和跨国项目融合Capstone 4练习代表了与战士一起使用船舶能力进行测试和实验的下一个阶段。
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融化电动制品（MEW）是一种高分辨率添加剂制造技术，可以平衡多个参数变量，以达到稳定的制造过程。在这里使用高分辨率的摄像机视觉在不同的电场中使用高分辨率的摄像头视觉来强调这种平衡的更好理解。补充此视觉信息是以精确点获得的光纤直径测量值，从而允许与电气射流性质的相关性。通过机器视觉系统进行了监测和分析的两个过程签名 - 射流角度和第一次泰勒锥区域，而直径测量的SEM成像则与实时信息相关。此信息反过来允许检测和校正纤维脉冲，以便在收集器上精确放置喷射，以及对纤维直径的进程评估。改进的过程控制用于成功制造可折叠的MEW管；需要出色准确性和打印稳定性的结构。使用60°和300层的精确绕组角，产生的12毫米厚的管状结构具有与机械超材料相关的弹性快速不稳定性。这项研究提供了MEW中纤维脉冲发生的详细分析，并强调了对泰勒锥体积的实时监测的重要性，以更好地理解，控制，控制和预测印刷不稳定性。
论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
汇聚分析，用于瓦斯恒星距离扩散模型的一般概率流量
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程（ODE）在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中，我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析，假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后，我们考虑各种示例，并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率，并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误；我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。
俱乐部融合方法的证据
摘要：这项研究的主要目的是仔细检查1990年至2021年伊斯兰合作组织（OIC）的36个成员国的工业化模式，采用俱乐部融合方法。本研究采用了联合国工业发展组织开发的竞争性工业绩效（CIP）指数。CIP指数是评估国家在制造和出口工业产品中有效性的标准，从而促进了各个国家的工业竞争力的比较。源自Phillips＆Sul（2007，2009）建立的收敛方法学得出的经验发现，揭示了伊斯兰会级国家中CIP中没有收敛性的，但描述了存在四个不同的融合群集。值得注意的是，国家的CIP得分对这些集群的形成产生了重大影响，成员国在同一集群中表现出可比的CIP表现。这个结果强调了OIC面板表征的持续二元结构，其中CIP较低的国家未能融入绩效水平较高的国家。
融合多空股票策略
一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月 年份 趋同 多空股票策略 (净值) 2024 5.24 9.06 4.30 -1.87 4.16 2.67 -1.58 2.97 2.47 1.54 4.10 -1.82 35.39 2023 -0.93 1.00 3.20 -1.12 0.23 5.13 1.85 1.10 -0.54 0.13 5.19 1.23 17.49 2022 -2.46 -1.01 2.43 -1.83 1.49 -7.89 3.65 -3.27 -4.60 7.67 3.58 -4.14 -7.19 2021 4.03 3.33 4.54 5.34 2.94 -1.80 1.62 3.79 -2.91 2.10 0.83 5.85 33.53 2020 -2.50 -8.43 -8.12 5.12 0.80 0.04 3.04 2.22 -2.03 -3.38 5.69 2.13 -6.42 2019 3.92 1.29 -1.33 2.83 -4.90 6.11 2.05 -2.42 2.60 1.19 1.78 1.24 14.81 2018 7.07 -3.58 -3.34 1.25 3.40 -0.95 4.57 4.47 -0.12 -6.70 0.73 -7.33 -1.66 2017 -0.08 2.61 -0.45 0.29 -0.40 1.53 2.68 0.38 3.48 1.42 3.67 1.73 18.09 2016 -6.32 0.40 6.47 -1.82 0.57 -1.77 4.98 -0.09 0.73 -0.84 7.97 2.63 12.75 2015 -2.36 4.61 -0.90 -2.01 2.31 -1.18 2.58 -5.64 -1.35 7.16 0.89 -3.18 0.23 2014年 -3.61 3.11 1.91 2.39 2.34 -0.53 -1.59 4.99 -3.26 2.14 3.14 -0.10 11.05 2013年 5.49 0.72 2.80 2.18 4.57 -0.93 5.63 -3.96 2.47 4.81 3.31 1.16 31.65 2012 6.76 4.90 3.54 -1.06 -6.50 4.01 2.41 3.10 1.42 -1.03 0.98 1.66 21.38 2011 2.95 4.65 2.58 3.23 -0.89 -1.91 -1.15 -6.73 -10.07 10.71 0.47 1.99 4.32 2010年 -3.11 6.43 6.55 2.08 -6.13 -7.02 6.08 -6.44 10.43 6.98 1.02 6.35 23.31
人工智能融合教育的影响，使用Chatgpt对韩国高中生的计算思维
摘要 - 人工智能（AI）已集成到各个领域，加速了现有的创新。因此，AI已在教育中被用来推动学习分析和个性化学习等变化。最近，生成AI的发展进一步改变了教育格局。鉴于生成AI在教育中的使用越来越多，这项研究是为了探索其教育应用。我们制定了一个教育计划，该计划基于高中生的设计思维原理，结合了生成AI。为了验证其有效性，韩国的高中学生被选为研究对象，并分为实验组（n = 53）和对照组（n = 42）。与韩国2022修订的课程一致的测试工具测量了计算思维技能。研究结果表明，使用生成AI接受AI收敛教育的小组可显着改善其计算思维。与对照组相比，计算思维的改进也很重要，提供了AI在教育中的好处的有力证据。这项研究证实，使用基于设计思维的生成AI，AI融合教育有效地发展了高中生的计算思维技能。这项研究的发现突出了将生成AI整合到AI设计思维和融合教育中的潜在教育价值。这项研究提供了保证，即生成AI可以成为增强学生学习经验和成果的强大工具，为未来的教育创新铺平了道路。