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海洋平台浅水回声测深仪的设计与开发
摘要 — 水下回声测深仪是水面和水下舰艇声纳套件不可或缺的一部分。这些系统通过提供船体龙骨和海底之间的实时距离来确保舰队的安全作业。本文我们报告了一种用于舰队舰艇的具有出色声学参数的浅水回声测深仪的设计和开发。原型回声测深仪的峰值发射电压响应 (TVR) 为 170 dB，接收电压灵敏度 (RVS) 为 –187 dBV/µPa，电阻抗为 193 Ω。此外，这种声学换能器的设计具有通过控制传感器几何形状来调整工作频率的灵活性。这种灵活性确保了对工作频率的控制和根据要求进行定制。关键词：浅水回声测深仪、PZT、单波束、声学匹配层、水文
行星际任务设计手册，第一卷，第二部分
本文件包含火星弹道飞行任务初步设计所需的图形数据。在 1990 年至 2005 年的所有发射机会的发射能量需求轮廓以及许多其他发射和火星到达参数均以发射日期/到达日期空间显示。此外，还包含大量文本，解释了任务设计方法，从发射窗口开发到火星探测器和轨道器到达设计，利用了本卷中的图形数据以及与各种参数相关的众多方程式。这是计划中的一系列任务设计文件之一，将适用于太阳系中的所有行星和其他一些天体。
SpotlessMind - 引出分享神经反馈态度的设计探索
通过分享和解读内心状态实现相互理解具有社会意义。先前的研究表明，人们认为脑机接口 (BCI) 是一种隐性交流认知状态的合适工具。在本文中，我们进行了一项在线调查（N=43），以确定隐性共享认知状态的系统的设计参数。为了实现这一目标，我们设计了一个名为“SpotlessMind”的研究探测器，以艺术的方式与他人分享大脑占用情况，同时考虑旁观者的体验来引出用户反应。结果显示，98% 的人希望看到该装置。人们会将其用作一种开放的姿态和一种沟通的媒介。抽象视觉、听觉和体感描述是在可理解性和用户隐私保护之间的良好权衡。我们的工作支持设计引人入胜的原型，以促进个人之间的同理心、认知意识和融合。
电磁制动系统设计与制造准备
磁场或磁场相对于导体的变化，就会产生涡流。 2）能量耗散：感应电流和原始磁场之间的反对会产生阻力，将动能以热量的形式耗散。 3）应用：该原理是电磁制动的基础，其中移动车辆的动能通过电磁相互作用转化为热能。从数学上讲，涡流力 F 可以表示为：𝐹 = 𝑘 * 𝐵 2 * 𝑣 * 𝐴 其中：B = 磁通密度，v = 导体与磁场的相对速度，A = 导体面积，k = 比例常数。B）电磁制动器的设计和运行：电磁制动系统 (EMBS) 利用涡流现象减慢或停止移动物体，而无需物理接触。设计组件：1)磁场源：通常由电磁铁或永磁体产生。电磁铁可控制磁场强度，从而实现可变制动力。2)旋转导电盘或鼓：由铝或铜等高导电材料制成。连接到车辆的旋转部分，例如车轮或轴。3)控制单元：调节电磁铁中的电流以调整制动力。通常集成速度和制动反馈传感器。
人工智能和自主系统应用设计中的伦理
我们被媒体大肆宣传，谈论智能复杂系统、大数据分析 [附录中的第 1 项] 和机器学习、机器人和人工智能 [附录中的第 2 项]、超级自动化以及人机之争 [附录中的第 3 项] 的希望和危害。然而，严肃的研究，尤其是来自工程和信息通信技术 (ICT) 背景的研究，以及伦理学家和最终用户的研究，却严重缺乏。炒作可能预示着我们所知道的世界末日 [附录中的第 4 项]，“因为自主系统会决定不加区别地派遣无人机”，而其他人则预示着一种增强的人类生存的愿景，其中可持续性存在于生活的各个方面，所有个人的“繁重工作”都将被消除，世界和平将通过集体意识专注于所有正确的事情 [附录中的第 5 项]。中间派观点承认一种既不是乌托邦也不是反乌托邦的中间道路，其中所有事情都是可能的，但不一定会发生，人类可能在某些时候做对，但并非总是如此 [附录中的第 6 项]。AI/AS 领域的谨慎乐观主义者对机器（硬件或软件）的未来充满信心，但即使不期待，他们也要做好准备，因为在此过程中会遇到困难、失败，甚至侵犯人权 [附录中的第 7 项]。尽管围绕机器伦理的话题有很多讨论和猜测，从“机器没有认知能力，怎么会有伦理？”一直到“人工智能拥有灵魂意味着什么”，[附录中的第 8 项] 我们脑海中最重要的应该是“人工智能”这个词，它位于“智能”之前。我们不是带着拟人化的希望深入研究机器，好像它以某种方式获得了“生命之气”，而是将它理解为一个由人类精心设计和实现的实体，使用
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。
项目标题：基于创新细胞设计（2024-2027*）的中等温度固体氧化物电解细胞的国际联合研究
氢气有望像电力一样是清洁能源载体，可能会用于燃料电池车等技术。广泛采用氢可以减少碳排放；但是目前，它是由化石燃料生产的。可再生能源波动且能量密度低，因此需要存储才能有效使用它。在这项研究中，我们将开发中端温度固体氧化物电解细胞，以有效地将过量的可再生能力转化为氢以存储，尤其是通过创新细胞的发展。
在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。