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单位对偶四元数有向图、形成控制和一般加权有向图
我们研究有向图中的多智能体编队控制问题。相对配置用单位对偶四元数 (UDQ) 表示。我们将这种加权有向图称为单位对偶四元数有向图 (UDQDG)。我们证明，当且仅当对偶四元数拉普拉斯算子与底层有向图的无加权拉普拉斯算子相似时，所需的相对配置方案在 UDQDG 中是合理的或平衡的。提出了直接法和单位增益图法来解决一般单位加权有向图的平衡问题。然后，我们研究了一般非单位加权有向图的平衡问题。报告了 UDQDG 的数值实验。
DeepGo：预测定向灰盒模糊测试
在本文中，我们提出了一个预测定向灰盒模糊测试器 DeepGo，它可以结合历史和预测信息来引导 DGF 通过最佳路径到达目标站点。我们首先提出路径转换模型，该模型将 DGF 建模为通过特定路径转换序列到达目标站点的过程。突变产生的新种子将导致路径转换，而高奖励路径转换序列对应的路径表示通过它到达目标站点的可能性很高。然后，为了预测路径转换和相应的奖励，我们使用深度神经网络构建虚拟集成环境 (VEE)，它逐渐模仿路径转换模型并预测尚未采取的路径转换的奖励。为了确定最佳路径，我们开发了一个强化学习模糊测试 (RLF) 模型来生成具有最高序列奖励的转换序列。RLF 模型可以结合历史和预测的路径转换来生成最佳路径转换序列，以及指导模糊测试突变策略的策略。最后，为了练习高奖励路径转换序列，我们提出了行动组的概念，全面优化模糊测试的关键步骤，实现高效到达目标的最优路径。我们在 2 个基准测试套件（共 25 个程序，100 个目标站点）上对 DeepGo 进行了测试。实验结果表明，与 AFLGo、BEACON、WindRanger 和 ParmeSan 相比，DeepGo 在到达目标站点方面分别实现了 3.23 倍、1.72 倍、1.81 倍和 4.83 倍的加速比，在暴露已知漏洞方面分别实现了 2.61 倍、3.32 倍、2.43 倍和 2.53 倍的加速比。
20240808-Tri-Service AFPRB+SSRB 指示信 2024-FINAL.pdf
经认可的 MODO GMP 和 GDP – 正规军 附录 39 经认可的 MODO GMP 和 GDP – 预备役 附录 40 陆军间隔年委员会 (GYC) 附录 37 少年军成人志愿者 (CFAV) 附录 38 牧师官员 – 正规军和 FTRS (FC) 附录 3 牧师官员 – FTRS (LC) 附录 12 牧师官员 – FTRS (HC) 附录 19 许可潜水员 其他军衔 附录 7 顾问 – 正规军 附录 39 顾问 – 预备役 附录 40 DMS 高级医疗管理 – 正规军 附录 39 DMS 医疗和牙科官员 – 正规军 附录 39 DMS 医疗和牙科官员 – 预备役 附录 40 DMS MODO 学员 附录 41 DMS MODO 高级官员 (SSRB 队列) – 正规军 (2 星和 3 星) 附录 39 DMS GMP 和 GDP 从业者 – 正规军 附录 39 DMS GMP和 GDP 从业人员 - 预备役 附录 40 军事宪兵警卫队 (MPGS) 其他级别 附录 9 医务和牙科官员 (MODO) - 正规军 附录 39 医务和牙科官员 (MODO) - 预备役 附录 40 MODO CFAV 附录 38 未经认可的 MODO - 正规军 附录 39 未经认可的 MODO - 预备役 附录 40 护理官员 - 正规军和 FTRS (FC) 附录 1 护理官员 - FTRS (LC) 附录 10 护理官员 - FTRS (HC) 附录 17 护理其他级别 - 正规军和 FTRS (FC) 附录 7 护理其他级别 - FTRS (LC) 附录 15 护理其他级别 - FTRS (HC) 附录 22 从级别中任命的官员 (OCFR) - 正规军和 FTRS (FC) 附录 4 从级别中任命的官员(OCFR) – FTRS (LC) 附录 13 从等级中任命的军官 (OCFR) – FTRS (HC) 附录 20 OCFR 特种部队 – 正规军和 FTRS (FC) 附录 4 OCFR 特种部队 – FTRS (LC) 附录 13 OCFR 特种部队 – FTRS (HC) 附录 20 军官 – 正规军和 FTRS (FC) 附录 1 军官 – FTRS (LC) 附录 10 军官 – FTRS (HC) 附录 17 其他等级 – 正规军和 FTRS (FC) 附录 6 其他等级 – FTRS (LC) 附录 14 其他等级 – FTRS (HC) 附录 21 其他等级特种部队 – 正规军和 FTRS (FC) 附录 8
由丹尼·菲利普（Danny Philippou）和迈克尔·菲利普（Michael Philippou）执导
当Snapchat的精神财产视频在学校传播开来时，Mia看到有机会获得Jade的注意力。杰德（Div）如今只对丹尼尔（Daniel）有眼睛，丹尼尔（Daniel）是米娅（Mia）小时候的第一个男朋友。她说服了一个持怀疑态度的玉，但丹尼尔（Daniel）与她一起参加了下一个精神上的想法。但是，当他们的朋友制作出一种陶瓷防腐的手显然是用心灵的切断的手臂制成的，并用它暂时拥有它时，他们发现了自己最喜欢的新高。一种条件是您必须在90秒内驱除精神，否则它将尝试留下。mia使用了“跟我说话”的插条短语，并立即被控制着她身体的肮脏的实体抓住。米娅非常激动 - 长期以来她还没有那么活跃。她立即迷上了。
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出色。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
嵌段共聚物定向自组装基础
对于需要高分辨率图案化的实验室成员，嵌段共聚物定向自组装可以作为更传统的光刻技术的低成本、高通量补充。嵌段共聚物由两种或多种化学性质不同的聚合物端对端结合而成。当将嵌段共聚物溶液旋涂到基材上时，可以加热薄膜以诱导自组装。在此过程中，组成聚合物根据其 Flory-Huggins 相互作用参数 (χ) 相互排斥，以达到其最小自由能位置。随着嵌段分离，同类聚合物会被同类聚合物吸引，从而形成周期性域。自组装域的形状取决于嵌段共聚物中的嵌段数以及这些嵌段的相对比例。[1] 本报告将重点介绍具有两种组成聚合物的二嵌段共聚物。在可实现的各种域形状中，对于光刻最实用的是分别使用 50:50 和 70:30 嵌段共聚物形成的薄片和圆柱体。
LOCUST 定向能反无人机系统
LOCUST 系统可根据个人需求进行高度配置。该系统的模块化设计允许用户定制适合其需求的解决方案，包括系统功能，例如激光武器功率水平、电池容量、外部传感器集成和热管理系统。LOCUST 的重点是以合理的价格最大限度地提高其对客户任务的价值。我们不断投资和升级我们的能力，以确保我们的系统在日益复杂的防空环境中可靠地应对各种威胁。这确保了 LOCUST 的能力随着每次更新而不断提高。
动态有向图的量子编码
在路由、网络分析、调度和规划等应用领域，有向图被广泛用作形式模型和核心数据结构，用于开发高效的算法解决方案。在这些领域，图通常会随时间而演变：例如，连接链路可能由于临时技术问题而失败，这意味着图的边缘在一段时间内无法遍历，必须遵循替代路径。在经典计算中，图既通过邻接矩阵/列表显式实现，又以有序二元决策图符号化实现。此外，还开发了临时访问程序来处理动态演变的图。量子计算利用干扰和纠缠，为特定问题（例如数据库搜索和整数分解）提供了指数级加速。在量子框架中，一切都必须使用可逆运算符来表示和操作。当必须处理动态演变的有向图的遍历时，这带来了挑战。由于路径收敛，图遍历本质上不是可逆的。对于动态发展的图，路径的创建/销毁也会对可逆性产生影响。在本文中，我们提出了一种新颖的量子计算高级图表示，支持实际网络应用中典型的动态连接。我们的程序可以将任何多重图编码为一个酉矩阵。我们设计了在时间和空间方面最优的编码计算算法，并通过一些示例展示了该建议的有效性。我们描述了如何在恒定时间内对边/节点故障做出反应。此外，我们提出了两种利用这种编码执行量子随机游走的方法：有和没有投影仪。我们实现并测试了我们的编码，获得运行时间的理论界限并由经验结果证实，并提供有关算法在不同密度图上的行为的更多细节。
定向能武器是真实存在的……而且具有破坏性
定向能武器的破坏力（杀伤力）来自随着时间的推移传递给目标的能量。这种集中的能量可以对从非致命到致命的整个范围产生影响。例如，激光可以在几秒钟内切割钢、铝和许多其他材料。它们可以非常有效地导致加压容器爆炸，例如导弹推进剂和氧化剂罐。它们可以摧毁、降级或致盲许多其他包含传感器和电子设备的系统。对于高能激光，杀伤力取决于激光的功率输出、光的纯度和浓度（光束质量）、目标范围、将激光保持在目标瞄准点上的能力（抖动控制和跟踪）以及激光穿越目标的大气环境。在最后一个因素中，激光的频率和交战高度将对大气对激光杀伤力的影响程度产生重大影响。激光能量可以以连续波或脉冲形式产生，这也会影响其杀伤力。高能激光器 (HEL) 的平均功率范围从几千瓦到兆瓦。高功率微波 (HPM) 和高功率毫米波武器发射的电磁能量束通常从大约 10 兆赫到 100 千兆赫的频率范围。像激光一样，