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Photonics技术路线图，ESA
-AOCS传感器和执行器（光学陀螺技术）。最后一次在2020年周期中进行了协调。- 痛苦的关键子系统。最后一次在2022年周期1.- 微型和纳米技术（光学开关和麦克托学）。最后一次在2020年周期中进行了协调。- 空间的光学通信（QKD，光终端）。在2022年周期2中进行了最后一致。- 烟火设备（用于发射器的Opto -Pyro）。最后一次在2020年周期中进行了协调。- 频率和时间产生和分布 - 空间和地面。在2023年周期2.- 机上计算机，数据处理系统和微电子（空间纤维）。最后一次在2021年周期1.- 阵列天线和周期结构。最后一次在2022年周期1.- PCB和电子组装技术。最后一次在2022年周期1.包含光子PCB。- 执行器的构建块（覆盖编码器）。在2021年周期2中进行了最后一致。
确保汽车传感器系统
1,2 Njain（被视为大学），印度班加罗尔，摘要：在当今的汽车场景中，汽车配备了从六十到一百个一百个传感器，这些传感器范围从六十到一百不等，以示例网络物理系统的特征（CPS）。车辆CPS内部许多组件的相互作用，包括传感器，设备和系统，在感应，通信和控制水平上表现出高度的耦合和内聚力。值得注意的是，相互依赖性容易受到网络威胁的影响，因为对感应或通信水平的攻击可能会危害控制层的安全性。本文深入研究了与当代汽车传感器层相关的可能的网络危险。主要重点是两种类型的传感器：车辆动力学传感器（例如TPM，磁编码器和惯性传感器）和环境传感器（例如LIDAR，超声波传感器，摄像头和GPS单元）。此外，本文研究了文献中提供的现有对策。关键字 - 网络攻击，脆弱的传感器，传感层，车辆动力传感器。
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
Ruchita Rathod，Rais Abdul Hamid Khan博士，使用深神经网络和机器学习算法的脑肿瘤检测，PALARCH的A
肿瘤程度的确定可能是脑肿瘤计划和定量评估的主要挑战性任务。磁共振成像（MRI）是一种非侵入性技术之一，该技术已作为无辐射的脑肿瘤的前线诊断工具。深度学习在图像识别工作中表现出色。从卷积神经网络（CNN）到各种自动编码器的工作已经在医疗图片调查领域中发现了无尽的应用程序，以快速的速度向前推动它。在放射学中，经验丰富的医生外表评估了临床图片，以识别，刻画和观察疾病。在这项工作中，使用机器学习和卷积神经网络（CNN）分类提出了自动脑肿瘤检测。更深的建筑设计由小内核进行。神经元的体重很小。与所有其他方法相比，CNN可以达到良好的精度，复杂性低。这种提高的准确性将有助于医生对待很好。
交叉注意DTI：在盲评估设置中与交叉注意模块的药物目标相互作用预测
，我们通过基于变压器的神经网络模型实现了药物目标影响（DTI）预测任务的最新性能。通过序列化化合物和蛋白质成对的微笑，细节和蛋白质序列数据，我们实现了有希望的DTI预测。与两个基准数据集上的最新模型相比，该模型改善了平方平方误差度量。通过使用两个变压器编码器作为特征提取器和作为任务执行者的交叉注意，发现了新型药物候选物的关键区域，从而允许对化合物的结构突出显示。值得注意的是，化合物和蛋白质相互参考以通过注意机制相互参与。此外，我们提出了一种模型评估方法，该方法称为盲目评估，该方法是为了发现药物发现的实际目的而设计的。所提出的模型被认为是一种潜在的筛选方法，用于挖掘大型数据集并突出新的潜在药物候选物，并为这些化合物的结构提供丰富的注释，以告知高吞吐量筛选（HTS）研究。
i-Code V2：关于视觉，语言和语音数据的自回归生成框架
文本，视觉和音频数据的收敛性对类人类的人工智力至关重要，但是当前的视觉语言语音格局由缺乏生成能力的模型主导。我们建议使用I-Code V2缩小这一差距，这是第一个能够从视觉，语言和语音数据组合中产生自然语言的模型。i-code v2利用最新的单模式编码器，将其输出与新的模态式编码器相结合，以将模态组合投影到共享的表示空间中。语言令牌是通过自回归解码器从这些表示形式生成的。i-code v2是在大量的双模式数据集中经过预先训练的端到端，具有新的文本完成目标，可以跨越模态的任意组合。i-code V2匹配或匹配7个多模式任务上的最先进的单模式基准和双模式基准，这表明了在多种任务和信号上的生成多模式预处理的力量。
无人机数字式执行器自动测试系统设计...
杨涛 * ，柴立人，王刚 中国航天空气动力研究院，北京 100074 * 通讯作者 摘要：针对无人机数字作动器测试问题，该作动器是无人机的关键部件之一，其静动态性能直接影响无人机的机动性能，本文研究了一种全自动数字作动器测试系统，介绍了该系统的硬件和软件设计方案，并进行了应用演示。该系统以 TI 双核微控制器 TMS28377D 为核心，拥有 RS422、RS485、RS232、CAN Bus 等广泛应用于数字作动器的丰富通信接口。此外，测试系统还连接旋转增量式编码器，提供数字作动器的实际位置信息，以及 SD 卡用于实时记录数据。测试系统通过以太网通信与上位机通信，上位机发送命令并接收反馈。本文设计的全自动数字作动器具有可靠性高、升级方便等优点。该自动测试系统在无人机数字执行器的研制、生产和仓储中有着巨大的潜力。
R18 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu Hyderabad 1
高级数字系统设计（PC - I）单元 - I处理器算术：Two的补体编号系统 - 算术操作；固定点号系统；浮点数系统 - IEEE 754格式，基本二进制代码。单元-II组合电路：CMOS逻辑设计，组合电路的静态和动态分析，时机危害。功能块：解码器，编码器，三态设备，多路复用器，奇偶校验电路，比较器，加法器，减法器，随身携带的浏览器 - 定时分析。组合乘数结构。单位-III顺序逻辑 - 锁存和触发器，顺序逻辑电路 - 时序分析（设置和保持时间），状态机 - Mealy＆Moore机器，分析，使用D触发器，FSM设计，FSM设计，FSM优化和分区；同步器和标准化。FSM设计示例：自动售货机，交通信号灯控制器，洗衣机。单元 - IV子系统设计使用功能块（1） - 设计（包括时间分析）的不同逻辑块的不同复杂性的不同逻辑块，主要涉及组合电路：
Terapixel图像处理的集成光子编码器
摘要（150个单词）现代镜头设计能够解决> 10吉像素，而相机框架速率和高光谱成像的进步使Terapixel/S数据获取成为了真正的可能性。阻止这种高数据率系统的主要瓶颈是功耗和数据存储。在这项工作中，我们表明模拟光子编码器可以应对这一挑战，从而可以使用比数字电子设备低的功率来实现高速图像压缩。我们的方法依赖于硅 - 光子学前端来压缩原始图像数据，预言了能量密集型图像调理并减少数据存储要求。压缩方案使用被动无序的光子结构来对原始图像数据进行内核型随机投影，其功耗最少和低潜伏期。后端神经网络可以以超过90％的结构相似性重建原始图像。此方案有可能使用小于100 FJ/Pixel处理Terapixel/S数据流，从而为超高分辨率数据和图像采集系统提供了途径。
网络安全性的量子密钥分布算法深层小波自动编码器使用深神经网络T.Balamurugan 1，e.gnanamanoharan 2，L.Martin 3
摘要。最近一年，大脑成像技术在检查和专注于解剖学和脑功能的新视野中一直发挥着重要作用。图像处理机制被广泛用于医学中，以增强早期检测和治疗。分割和分类对于MRI脑图像处理是至关重要的作用。这项工作的目的是开发一种系统，该系统通过提出的图像分类器的过程来帮助肿瘤检测和脑MRI图像识别。在这项工作中，我们建议一个深层神经网络进行分类和细分。这项工作提出了使用深波自动编码器（DWA）的图像压缩技术，该技术结合了将自动编码器的主要功能与小波变换的图像降解属性最小化的能力。两者的组合对减小与DNN的其他分类任务的函数的大小相同。已经消除了脑系统，并考虑了提出的DNN-DWAE图像分类。与不同现有方法相比，DNN-DWAE分类器的性能评估已得到改善。