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跟踪与 3D 中高度机动目标相关的 Frenet-Serret 框架
在雷达应用中，轨道维护是该过程的一个重要组成部分。从数学上讲，它可以归结为一个滤波问题，即必须从嘈杂的位置测量中滤除飞机的当前位置、速度以及可能的高阶导数。我们将此问题简称为“目标跟踪”。当飞机机动时，由于运动的不可预测性，该问题很难解决。在过去的四十年中，这一领域一直是广泛研究的对象，参见 [1]。跟踪的主要自由度是 1- 描述目标运动的动力学模型，以及 2- 使用的（统计）滤波器。对于动力学模型，有很多可能性，但线性模型通常用于工业应用，最著名的是 Singer 模型 [2]。对于滤波器，一种简单的稳健解决方案是 Castella 的噪声过程自适应卡尔曼滤波器 [3]。更现代的方法包括粒子滤波器 [4] 和用于跟踪的参考滤波器，即交互多模型 (IMM) 滤波器，参见 [1]。后者滤波器基于各种模型并行运行 (扩展) 卡尔曼滤波器组，并通过评估测量输出的可能性来评估每个模型的权重。这可以适应单个雷达可能面临的各种类型的目标和机动性程度。学术界现在主要转向多目标跟踪的挑战，并在视频中进行联合应用，参见 [5]。如今，雷达防空行业面临着新的挑战，目标的机动性越来越强。一些目标的速度可以达到 7 马赫，加速度为 15 g。通过运动模型注入一些结构的方法
根据会议状态动态调整摄像机分辨率和帧速率
步骤2：摄像头：默认高摄像头分辨率和帧率。步骤3：DCRFR：3x3 视频通话。是，转至步骤5。否，转至步骤4 步骤4：DCRFR：屏幕共享。是，转至步骤5。否，转至步骤2 步骤5：摄像头：降低摄像头分辨率和帧率。在3x3 视频通话或屏幕共享时，我们会将摄像头设置更改为降低摄像头分辨率和帧率。您可以在下一页看到屏幕。3x3 通话或屏幕时，摄像头视频较小。我们希望用户不会专注于一个摄像头视频。在这些情况下，我们不需要提供高分辨率和帧率。步骤6：DCRFR：系统功耗降低。您可以在下一页看到示例。当摄像头分辨率和帧率从1080p/30fps 降低到360p/15fps 时，系统功耗可以从10W 降低到8W。步骤7：用户：电池寿命延长，但对用户的影响较小。您可以在下一页中看到示例。电池寿命可以从 6 小时延长到 7.5 小时。共享屏幕或 3x3 视频通话时，由于摄像头视频较小，因此对用户的影响较小。出席者将专注于共享屏幕，而不是摄像头视频。用户摄像头 DCRFR
主动导航中空间参考框架倾向的大脑动力学
摘要 - 对不同空间参考框架的导航策略的最新研究（以以环境为中心的以环境为中心的同源性参考框架）表明，顶叶皮质在处理中心信息方面起着重要的作用，可以在处理中心信息中提供自我的转化功能，在自我和中源空间空间参考弗莱姆之间。但是，大多数研究只是专注于被动实验环境，这并不是我们日常的空间学习/导航任务的真正代表。这项研究调查了与脑动力学相关的facter，这使人们在主动和被动导航中切换其首选的空间策略以弥合差距。虚拟现实（VR）技术和Omni跑步机被应用于积极行走进行主动导航，并且为了被动导航，参与者在执行相同的任务时坐着。脑电图（EEG）信号，以监视路径积分任务中以自我和中心式帧之间过渡的光谱扰动。来自作者大学的四十一名右手男性参与者参加了这项研究。我们的大脑动力学结果表明导航涉及区域，包括alpha带中具有调节的顶叶皮层，具有β带和低γ带扰动的枕骨皮层以及带有theta扰动的额叶皮层。在顶簇事件相关的光谱传播（ERSP）中发现了两个不同的转角路径之间的差异。在小的转角路径中，同种中心的参与者显示出更强的alpha deannchronization在以egi的为中心的参与者中。在大型转角路径中，众所周知 -
从事与任务参数化的高斯流程一起学习的多参考框架技能
摘要 - 从演示中学习的核心挑战是生成适应能力并可以推广到看不见的情况的表示。这项工作建议在不使用特定于任务的启发式方法的情况下学习这种表示形式，而在全球框架中叠加本地技能，在多次参考框架技能学习的背景下。首先通过使用高斯流程（GPS）拟合相对技能来了解本地政策。然后，另一个GP决定了每个帧与每个时间步的相关性，它是从不同批次的演示中以自我监督的方式训练的。GP的不确定性定量能力被利用以稳定当地政策并以完全贝叶斯的方式训练框架相关性。我们通过在模拟中生成的多帧任务的数据集以及具有机器人操作的拾取和位置重新封闭任务的真实实验中生成的多帧任务。我们用两个指标评估了方法的性能：生成的轨迹与每个任务目标以及这些轨迹和测试专家轨迹之间的偏差有多近。根据这两个指标，所提出的方法始终优于最先进的基线，任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）。
HubSpot 收购 Frame AI，利用人工智能释放对话数据的力量
前瞻性陈述 本新闻稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法》所定义的某些“前瞻性陈述”，包括有关收购 Frame AI 预期收益的陈述。这些前瞻性陈述包括所有非历史事实的陈述以及用“将”、“预期”、“预计”、“打算”、“计划”、“相信”、“寻求”、“估计”等词语和类似含义的词语标识的陈述。这些前瞻性陈述反映了我们目前对我们的计划、意图、期望、战略和前景的看法，这些看法基于我们目前掌握的信息和我们做出的假设。实际结果可能与前瞻性陈述中描述的结果存在重大差异，并将受到我们无法控制的各种风险和因素的影响，包括我们截至 2023 年 12 月 31 日的财政年度的 10-K 表年度报告和我们向美国证券交易委员会提交的其他文件中“风险因素”标题下列出的风险。我们不承担因新信息、未来事件或其他原因更新本文件中包含的任何前瞻性陈述的义务。
集成电路引线框架研究现状及关键技术分析
随着现代科技与信息产业的飞速发展，集成电路向大型化、超大型化方向发展，这就要求引线框架材料具有更高、更优异的性能[4]。铜合金材料的强度为550MPa~600MPa，电气强度为75%~80%IACS;要达到上述性能要求，这类高性能铜合金多为时效强化型合金。据报道，Cu-Cr-Zr合金是最理想的铜合金材料。目前，国内尚无厂家能够工业化生产引线框架材料Cu-Cr-Zr合金。对于Cu-Cr-Zr合金，国内近年来，苏州有色金属研究所、华东电炉厂、江酒科学院物理研究所等单位已对C18150哈金小锭进行了部分试验研究，但从工艺设计和热处理方面看在强度、应力恢复等综合性能上与国外企业相比还存在巨大差距[5]。
过完备小波框架扩展对脑电信息挖掘的潜力
脑电图 (EEG) 是通过放大和记录人体头皮上由大脑电流产生的电活动而获得的记录 (Zandi 等人，2011；Larson 和 Taulu，2018)。EEG 是脑成像科学中广泛使用的媒介，在脑机接口 (BCI；Gao 等人，2021) 研究中发挥着重要作用。BCI 是一种将脑信号转换为有用命令的在线计算机系统。到目前为止，不同类型的脑信号已被用于开发 BCI 系统。由于其方便和低成本，EEG 信号已成为 BCI 系统中的主要媒介。然而，实践证明，由于 EEG 信号能量较弱，EEG 信号的采集很容易受到各种噪声的干扰。为了从嘈杂的 EEG 信号中提取有用信息 (Shad 等人，2020)，在 EEG 信号分析中研究了各种信号处理方法。在脑信号分析中，提高信噪比是一个重要的预处理步骤。传统上，它是使用快速傅里叶变换（FFT）完成的（Wahab et al., 2021）。在BCI中，FFT也用于从EEG信号中实现显著特征的提取。短时傅里叶变换是FFT的增强，它可以生成EEG的二维频谱表示（Ha and Jeong，2019）。然而，STFT的主要缺点是其频率分辨率不可调。Huang提出了一种将STFT与卷积神经网络相结合用于生物医学信号分类的方法（Huang et al., 2019）。此外，基于傅里叶分析的数字滤波器也是EEG信号去噪的重要工具（Hsia and Kraft，1983）。它们的应用包括噪声伪影去除、特定频带的特征选择。尽管近年来新的脑电滤波技术不断涌现，但滤波技术并不是 BCI 研究的重点，相关研究也报告了数字滤波器的缺点（Alhammadi and Mahmoud，2016）。在过去的几十年中，随着计算能力的提高，许多更先进的信号处理方法被发明并投入实践。Upadhyay 提出了一种结合 S 变换和独立成分分析的新技术，用于脑电信号中的伪影消除和噪声抑制（Upadhyay et al.，2016）。Djemili 利用经验模态分解将脑电信号分解为固有模态函数，实现了正常和癫痫脑电特征的智能分类（Djemili et al.，2016）。Jiang 的研究中，提出了一种基于多词典的稀疏表示方法，用于癫痫脑电尖峰的自动检测（Jiang et al.，2020）。 Dora 应用变分模态分解来校正 EEG 测量中的伪影（Dora 和 Biswal，2020 年）。Chen 提出了一种稀疏傅里叶变换，并将其应用于电力线伪影消除（Chen et al.，2021b）。
混合车辆技术的开发和2035年时间框架的机会
在美国，温室气体（GHG）排放标准已协助电动汽车的扩散，而无需为每种特定的动力总成减少温室气体排放。的确，可以达到零排放车辆的销售量大大增加，基于燃烧发动机的车队的销售量大大增加或没有改善。在2027 - 2032年型号的最终规则制定中，美国环境保护局预测，到2032年，其规则可能导致68％的电动汽车销售份额（包括56％的电池电动机和13％的插电式混合电动电动机），而在同一时间，其余非电力机器人机器人环境保护局的平均排放量会增加（美国剩余的无电气机器人环境保护局（美国）2024B。这种现象称为“后滑动”。
分析PE2U和PE2M工业牵引单元的转向架框架的应力 - 应变状态
摘要。本文介绍了工业牵引单元PE2U和PE2M框架的应力应变状态的理论分析结果。使用SolidWorks仿真软件中的有限元方法进行了应力 - 应变分析。分析结果对于估计服务寿命结束时牵引单元的剩余资源并延长其使用寿命是必要的。根据州标准的要求，为了延长滚动库存负载构造的使用寿命，应研究这些结构的应力 - 应变状态。使用SOLIDWORKS软件构建了3D框架的3D模型来评估应变状态。使用SolidWorks模拟程序，使用基于Palmgren-Miner-Mises理论的有限元方法评估了转向架框架的应力 - 应变状态。考虑了影响转向架框架的所有静态和动态载荷。
观察时钟：解释 Page-Wootters 形式主义和内部量子参考框架程序
最近，量子基础领域对 Page-Wootters (PW) 形式主义的兴趣激增，并且基于内部量子参考系 (IQRF) 的相关概念开发了一项新研究计划。这项研究得出了许多令人兴奋的结果，为时间本质、参考系和等效原理等问题的深层问题提供了新的见解。这些问题使 PW 和 IQRF 研究计划正好处于量子力学基础和正在进行的量子引力理论探索的交汇处，因此，了解这些计划的结果对我们理解这些领域究竟意味着什么，是非常有意义的。在本文中，我们旨在阐明 PW 和 IQRF 计划的一些主要主题的基础性影响，尽管我们当然无法涵盖这些领域研究人员所取得的所有成就。这些研究计划的一个特点引发了许多问题，那就是 PW 形式主义和更普遍意义上的 IQRF 研究计划显然没有为波函数坍缩机制或任何其他可确保测量具有唯一结果的方法留出空间。因此，人们可能会认为，为了认真对待这些研究计划，我们必须采用埃弗雷特解释、新哥本哈根解释或其他不坚持唯一测量结果的解释。因此，为了理解这项研究的基础意义，重要的是确定 PW 和 IQRF 形式主义是否隐含地依赖于量子力学的某种解释，以及是否有可能在单一世界现实主义解释的背景下理解它们的结果。围绕 PW 和 IQRF 形式主义的操作凭证也存在重要问题。这两种方法的支持者通常都以操作性的角度来推动他们的研究——例如，参考文献 [1] 认为“将操作性的观点扩展到量子理论，人们会通过测量充当时钟的量子系统来定义时间。”这种对时间的操作性方法听起来非常合理（事实上，它继承自爱因斯坦在狭义和广义相对论中对时间的方法），但重要的是要记住，这些框架通常不会明确地模拟观察者，因此在形式结果和实际观察者执行的操作之间仍然存在需要弥合的差距。弥合这一差距可能需要我们采取一些关于观察者角色的立场，以及 PW 和 IQRF 形式化归因于测量结果的概率的性质。因此，在简要介绍 PW 和 IQRF 研究计划后，我们将把我们的探究分为四个问题，事实上，所有这些都是相互关联的：