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还努力为114架多功能战斗机飞机复兴中型多角色战斗机（MMRCA）项目。该项目于2000年首次启动，直到2004年进行了几次更改。一个新的过程始于2007年，导致达索（Dassault）在2011 - 12年被选中，以在广泛而严格的评估过程中供应114架战斗机。法国人对Hal满足制造飞机所必需的严格技术标准的能力表示怀疑，将他们对TOT的承诺稀释。谈判逐渐减弱，因为新德里还没有准备好支付喷气机的费用或接受法国的条款，最终以88亿美元的价格定居36架阵阵阵阵阵阵，作为政府与政府合同的一部分。
DIMENSIONAIR I 空气测量仪器 DIMENTRON ...
使用差动式 Dimensionair 检查孔之间的中心距，不受工件尺寸变化的影响。两个双喷射气塞成对使用，两个“近”喷嘴与两个“远”喷嘴一起引导。然后将这些组合引入差动仪表的相对侧。夹具中气塞的间距设置为显示理想状态，因此仪表指针在主工件或标称工件就位时读数为零。通过这种布置，直径的任何变化都会对每对喷嘴产生同等影响，因此中心距检查将与孔直径无关。使用空气环的相同类型的布置可用于测量外径的中心距。在每种情况下，只需要一个 Dimensionair，与竞争产品相比，可以节省大量成本。
使用边缘机器学习的粒子喷气机
世界上最大，最强大的粒子加速器称为大型强子对撞机（LHC））。这是CERN加速器综合大楼的最新补充，最初于2008年9月10日开业。LHC由27公里的超导磁体环组成，配备了许多加速设备，以增加粒子行驶时的能量。CERN的LHC体现了人类寻求理解亚原子世界的巅峰之作。在这种科学的奇迹中，粒子喷射了高能碰撞产生的新颗粒的喷雾是粒子物理及其他标准模型的基本探针。这些喷气机的准确分类对于识别新物理学的信号至关重要。但是，对于传统数据处理方法，LHC产生的数据的庞大和复杂性构成了重大挑战[1]。
快速生成高维点云
在这项研究中，使用了JETNET [21]数据集。每个数据集都包含Pythia [22]的射流，其能量约为1 TEV，每个射流包含多达30或150个成分（此处：30）。数据集在喷气发射的parton中。在这里，研究了顶级夸克，轻夸克和Gluon发射的喷气机的数据集[23，24]。每个数据集包含约170k个单独的喷气机分为110K / 10K / 50K用于培训 /测试 /验证，其中验证数据集用于我们的结果。射流成分，颗粒，用r = 0的圆锥半径聚类。8。这些颗粒被认为是无质量的，因此可以用它们的3-momenta或横向动量p t，伪t，伪质η和方位角角度描述。在JetNet数据集中，这些变量相对于喷气动量给出：ηrel Ibηi -ηi -η射流，ϕ rel i b ϕ i-（ϕ射流mod2π）和p rel t，i b p p t，i b p t，i / p t，i / p t，i / p t，jet，jet，i在喷气机中im ime im impoy im im ot a Jet中的粒子。计算这些相对数量的不变质量，例如，对于喷气质量，意味着m rel = m jet / p t，jet。Jetnet库[25]提供了本研究中使用的几个指标。此外，作者还提供了一个称为MPGAN [26]的基线模型。该数据集已在粒子物理社区中广受欢迎，作为基于PC的生成模型的基准[15-17，27-34]。
科巴姆 - Canyon AeroConnect
canyonaeroconnect.com › 2021/03 PDF 2021 年 3 月 31 日 — 2021 年 3 月 31 日 性能和可靠性...商务和支线飞机、运输机... CVC-151 Com 是一款全数字 DSP VHF 收发器。可以是。
粒子物理学的人工智能：更好、更快、更智能
• “命中”：单通道中的能量沉积 • 轨迹：由轨迹仪、μ子室中的一致命中构建 • 簇：由量热仪中的邻近命中构建 • 粒子：由链接的轨迹和簇构建 • 喷流：准直的粒子喷雾
航空安全 - 杜克大学法学院奖学金库
1914 年元旦，从圣彼得堡飞往坦帕的飞机时速为 55 英里。飞机载有一名乘客；有时可以载第二名乘客。相比之下，在 1967 年，一架典型的远程涡轮喷气飞机可以载 96 至 180 名乘客，爬升至 30,000 英尺，以每小时 600 英里以上的速度巡航，并且可以不间断飞行（取决于有效载荷）2500 至 5,000 英里。1971 年，这些喷气式飞机的加长版可以在短途和中途飞行中载有 350 至 490 名乘客。大约在同一时间，法国协和式飞机的速度将比目前的喷气式飞机快一倍，载客量大致相同。到 20 世纪 70 年代末，美国超音速飞机的速度将是目前喷气式飞机的三倍，最大载客量至少为 226 人。
通过Schrödinger桥改善基于生成模型的展开
基于机器学习的展开已实现了无链接和高维差异横截面测量值。该研究领域已经出现了两种主要方法。一个基于判别模型和基于生成模型的模型。歧视模型的主要优点是，他们学习对起始模拟的较小校正，而生成模型则可以更好地扩展到相位空间区域，而数据很少。我们建议使用Schrödinger桥和扩散模型来创建Sbunfold，这是一种结合了歧视性和生成模型的优势的展开方法。sbunfold的关键特征是，其生成模型将一组事件映射到另一组事件中，而无需经过已知的概率密度，就像使流量和标准扩散模型的正常情况一样。我们表明，与合成ZÞJETS数据集中的最新方法相比，Sbunfold取得了出色的性能。
伽马射线爆发喷流传播、角结构发展和光度函数
伽马射线爆发喷流的命运和可观测特性主要取决于它们与围绕中央引擎的前身物质的相互作用。我们提出了这种相互作用的半解析模型（该模型建立在之前的几项解析和数值工作的基础上），旨在根据周围物质和发射时喷流的特性，预测爆发后喷流和茧能量以及洛伦兹因子的角度分布。利用该模型，我们构建了合成的结构化喷流群，假设前身是坍缩星（用于长伽马射线爆发 - LGRB）或双中子星合并（用于短伽马射线爆发 - SGRB）。我们假设所有前身都是相同的，并且我们允许发射时喷流特性几乎没有变化：因此我们的群体具有准通用结构。这些群体能够重现观测到的 LGRB 和 SGRB 光度函数的主要特征，尽管仍有几个不确定性和注意事项需要解决。我们向公众开放我们的模拟人口。