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聚变能源系统的监管框架
背景：2019 年，国会通过《核能创新与现代化法案》（NEIMA；公法 115-439），指示 NRC 开发监管基础设施，以支持先进核反应堆（包括核裂变反应堆和聚变反应堆）的开发和商业化。NEIMA 要求 NRC 在 2027 年 12 月 31 日之前“完成一项规则制定，以建立一个技术包容的监管框架，供商业先进核反应堆申请人选择使用”。监管框架的制定旨在为聚变技术开发商提供清晰度和可预测性。为了响应 NEIMA 和聚变技术的持续发展，委员会在 2020 年指示 NRC 工作人员“通过制定供委员会考虑许可和监管聚变能系统的方案，考虑在我们的监管结构中适当处理聚变反应堆设计。”作为回应（ML20288A251；2020 年 11 月 2 日），NRC 工作人员表示，它将评估聚变技术带来的潜在风险和可能的监管方法，这些方法与正在进行的先进核裂变反应堆规则制定无关，将创建 10 CFR 第 53 部分“面向商业核电站的风险知情、技术包容性监管框架”。
一种基于SAR与光学图像数据融合的目标检测方法 孙慕涵, 周银清, 徐华平
tib.eu › viewer › content › targetFileName=...MSDF（多传感器数据融合）的概念和技术利用了...计算负担非常大，因此目标算法。
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。
评估U
1。Coultas J.A. 等，Thorax，2019。 74（10）：p。 986-993。 2。 假A.R. 等，N Engl J Med，2005。 352（17）：p。 1749-59。 3。 Papi A. M.D. 等，N Engl J Med 2023。 388（7）：P595-608。 4。 美国人口普查局。 2018。 访问：10/03/2022。 可从：https：//www.census.gov/data/datasets/2017/demo/popproj/2017-popproj.html。 5。 疾病控制与预防中心（CDC）。 2022。 访问：12/10/2022。 可从：https：//www.cdc.gov/flu/flu/fluvaxview/coverage-20222222stimates.htm获得。 6。 文件中的数据。 国家呼吸和肠道病毒监测系统（NREVSS）2018/2019数据。 7。 属于E.A. 等，开放论坛Infect Dis，2018年。 5（12）：p。 316。 8。 Diazgranados C.A. 等，N Engl J Med，2014年。 371（7）：p。 635-45。 9。 鲱鱼W.L. 等，疫苗，2022。 40（3）：p。 483-493。 10。 Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。 222（8）：p。 1298-1310。Coultas J.A.等，Thorax，2019。 74（10）：p。 986-993。 2。 假A.R. 等，N Engl J Med，2005。 352（17）：p。 1749-59。 3。 Papi A. M.D. 等，N Engl J Med 2023。 388（7）：P595-608。 4。 美国人口普查局。 2018。 访问：10/03/2022。 可从：https：//www.census.gov/data/datasets/2017/demo/popproj/2017-popproj.html。 5。 疾病控制与预防中心（CDC）。 2022。 访问：12/10/2022。 可从：https：//www.cdc.gov/flu/flu/fluvaxview/coverage-20222222stimates.htm获得。 6。 文件中的数据。 国家呼吸和肠道病毒监测系统（NREVSS）2018/2019数据。 7。 属于E.A. 等，开放论坛Infect Dis，2018年。 5（12）：p。 316。 8。 Diazgranados C.A. 等，N Engl J Med，2014年。 371（7）：p。 635-45。 9。 鲱鱼W.L. 等，疫苗，2022。 40（3）：p。 483-493。 10。 Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。 222（8）：p。 1298-1310。等，Thorax，2019。74（10）：p。 986-993。2。假A.R.等，N Engl J Med，2005。352（17）：p。 1749-59。3。Papi A. M.D.等，N Engl J Med 2023。388（7）：P595-608。4。美国人口普查局。2018。访问：10/03/2022。可从：https：//www.census.gov/data/datasets/2017/demo/popproj/2017-popproj.html。5。疾病控制与预防中心（CDC）。 2022。 访问：12/10/2022。 可从：https：//www.cdc.gov/flu/flu/fluvaxview/coverage-20222222stimates.htm获得。 6。 文件中的数据。 国家呼吸和肠道病毒监测系统（NREVSS）2018/2019数据。 7。 属于E.A. 等，开放论坛Infect Dis，2018年。 5（12）：p。 316。 8。 Diazgranados C.A. 等，N Engl J Med，2014年。 371（7）：p。 635-45。 9。 鲱鱼W.L. 等，疫苗，2022。 40（3）：p。 483-493。 10。 Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。 222（8）：p。 1298-1310。疾病控制与预防中心（CDC）。2022。访问：12/10/2022。可从：https：//www.cdc.gov/flu/flu/fluvaxview/coverage-20222222stimates.htm获得。6。文件中的数据。国家呼吸和肠道病毒监测系统（NREVSS）2018/2019数据。7。属于E.A.等，开放论坛Infect Dis，2018年。 5（12）：p。 316。 8。 Diazgranados C.A. 等，N Engl J Med，2014年。 371（7）：p。 635-45。 9。 鲱鱼W.L. 等，疫苗，2022。 40（3）：p。 483-493。 10。 Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。 222（8）：p。 1298-1310。等，开放论坛Infect Dis，2018年。5（12）：p。 316。8。Diazgranados C.A. 等，N Engl J Med，2014年。 371（7）：p。 635-45。 9。 鲱鱼W.L. 等，疫苗，2022。 40（3）：p。 483-493。 10。 Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。 222（8）：p。 1298-1310。Diazgranados C.A.等，N Engl J Med，2014年。371（7）：p。 635-45。9。鲱鱼W.L.等，疫苗，2022。40（3）：p。 483-493。10。Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。 222（8）：p。 1298-1310。Tseng H.F.等，J Infect Dis，2020。222（8）：p。 1298-1310。
中国军民融合发展及对印度的启示
在印度有效实施军民融合。在印度实施军民融合战略需要军民融合组织和管理系统，该系统具有统一领导、军民部门协调和有效沟通渠道的特点。由于在印度有效实施军民融合战略需要各部委和中央政府与邦政府的协调，因此建议从政府的最高层推动军民融合组织结构。图 III 显示了最高层的军民融合组织结构建议模型以及各个子结构的建议组成。表 1 列出了各个子结构的指示性工作路线。它需要组建一个军民融合内阁委员会和七个不同的国家委员会，如下所示：-
同时的统一离散扩散...
最近开发的离散扩散模型在文本到图像任务中表现出色，显示出处理多形式信号的巨大希望。在这项工作中，我们利用这些特征，并提出一个可以使用单个模型，基于文本的，基于图像的，甚至具有远见性的同时生成的统一的模型模型，该模型可以执行“模态翻译”和“多模式生成”任务。具体而言，我们通过提出一个统一的过渡矩阵来统一多模式信号的离散扩散过程。此外，我们设计了一个具有融合嵌入层和统一的目标函数的相互注意模块，以强调模式间链接，这对于多模式生成至关重要。广泛的实验表明，我们提出的方法可以与各种一代任务中的最新解决方案相当地执行。
统一扩散模型的潜在空间，...
扩散模型在生成建模中取得了前所未有的性能。扩散模型常用的潜在代码公式是一系列逐渐去噪的样本，而不是 GAN、VAE 和正则化流的更简单（例如高斯）潜在空间。本文提供了扩散模型潜在空间的替代高斯公式，以及将图像映射到潜在空间的可重构 DPM 编码器。虽然我们的公式纯粹基于扩散模型的定义，但我们展示了几个有趣的后果。（1）从实证上讲，我们观察到在相关领域独立训练的两个扩散模型会出现一个共同的潜在空间。根据这一发现，我们提出了 CycleDiffusion，它使用 DPM 编码器进行非配对的图像到图像转换。此外，将 CycleDiffusion 应用于文本到图像的扩散模型，我们表明大规模文本到图像的扩散模型可用作零样本图像到图像编辑器。（2）人们可以通过控制基于能量模型的统一即插即用公式中的潜在代码来指导预训练的扩散模型和 GAN。使用 CLIP 模型和人脸识别模型作为指导，我们证明扩散模型比 GAN 对低密度亚群和个体的覆盖率更高。1
3-D：现实主义的幻想或感知困惑？技术形象作为游戏的空间
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