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Mott Materia中的超线性响应性
类似大脑的智力将人类引入了感知互联网（IOP）的时代，在这里，许多传感节点生成的大量数据对传输带宽和计算硬件构成了显着的挑战。最近提出的近传感器计算体系结构是一种有效的解决方案，可减少数据处理延迟和能耗。但是，具有多功能近传感器图像处理功能的创新硬件的紧迫需求。在这项工作中，开发了基于莫特的材料（二氧化钒）基于近红外的光热探测器，它们具有电极依赖性和可调的超线性光响应（指数𝜶> 33），具有超导MIA的偏置。These devices demonstrate an opto-thermo-electro-coupled phase transition, resulting in a large photocurrent on/offratio ( > 10 5 ), high responsivity ( ≈ 500 A W − 1 ), and well detectivity ( ≈ 3.9 × 10 12 Jones), all while maintaining rapid response speeds ( 𝝉 r = 2 μ s and 𝝉 d = 5 μ s) under the bias of 1 V. This发现电极依赖性的超线性响应是由通过Seebeck系数的极性确定的电子掺杂效应产生的。此外，该工作还展示了强度选择性的近传感器处理和夜视模式重组，即使有嘈杂的输入。这项工作为开发具有医疗图像预处理，灵活的电子设备和智能边缘传感的近传感器设备的方式铺平了道路。
求解线性区间分数运输问题的一种有效方法
线性分式规划 (LFP) 是一种强大的数学工具，用于解决以线性函数比率为目标函数的优化问题。在实际应用中，目标函数的系数可能不确定或不精确，因此需要区间系数。本文全面研究了具有区间目标函数 (ILFTP) 的线性区间分式运输问题，这意味着目标函数中的变量系数不确定且位于给定区间内。我们提出了一种结合区间分析和优化技术来处理系数不确定性的新方法，确保解决方案稳健可靠。本研究中使用的变量变换方法是解决此类问题的一种新方法。通过将问题简化为非线性规划问题，然后将其转换为线性规划问题，所提出的方法简化了解决过程并提高了结果的准确性。通过各种数值示例和与现有方法的比较证明了所提出方法的有效性。结果表明，所提出的方法能够精确解决 ILFTP。总体而言，所提出的方法为线性分式运输问题领域做出了宝贵贡献。它为具有挑战性的问题提供了实用而有效的解决方案，并有可能应用于各种现实场景。
在线性代数教学中应用生成人工智能的应用
摘要。本文探讨了生成人工智能（GAI）在线性代数教学中的应用。具有强大的生成能力和创造力，为教育教学带来了新的可能性。This paper first introduces the concept of GAI and its application background in the field of education, then discusses various specific application scenarios of GAI in teach- ing linear algebra, including: assisting teachers in efficient text processing and teaching design, generating personalized learning resources, promoting deep in- quiry through smooth human-computer dialogue, constructing interactive learn- ing platforms, real-time evaluation of learning progress and effectiveness, dy- namic updating and优化教学内容，扮演虚拟教师的角色以及开发智能评估和反馈系统。这些局限性可以提高教学效率和学生的兴趣，还可以提高教育领域的创新思想和方法。
在集体耦合方面下的极性光谱。 I.线性光谱和量子动力学的有效模拟M.雄伟的Mondal，1，A）A。NIC
我们概述了两种一般的理论技术，用于模拟Polariton量子动力学和光谱，在由Helestein-Tavis-Cummings（HTC）模型Hamiltonian描述的集体耦合方案下。第一个利用了HTC Hamiltonian的稀疏性，这使人们可以将代理北极星汉密尔顿的成本降低到状态矢量的状态数量，而不是二次顺序。第二个正在应用众所周知的Chebyshev系列扩展方法进行量子动力传播，并将它们应用它们模拟HTC系统中的Polariton动力学，从而允许人们使用更大的时间步骤进行繁殖，并且只需要对Palliton Hamiltonian对国家Vectors进行载体的递归操作。这两种理论方法是通用的，可以应用于任何基于轨迹的非绝热量子动力学方法。我们将这两种技术应用于先前开发的lindblad最佳密度矩阵（L -PLDM）方法，以模拟HTC模型系统的线性吸收光谱，均具有不均匀的位点能量能量障碍以及偶极性方向疾病。我们的数值结果与以前的分析和数值工作非常吻合。
基于高光伏穿透率线性化最优功率流的新旧电池储能系统的最佳尺寸和位置
摘要：电池储能系统 (BESS) 的优化因其众多优势（例如提高能源效率、成本效益和促进网络稳定性）而越来越受到消费者的欢迎。随着电动汽车 (EV) 电池的老化，在拆卸电池后进行有效管理对于提高能源效率至关重要。在这种情况下，将二次电池 (SLB) 重新用于 BESS 应用提供了一种非常有吸引力的直接回收或处置替代方案，既具有经济效益又具有环境效益。因此，本研究旨在通过比较 IEEE 14 总线中的新电池和 SLB 来确定 BESS 的最佳尺寸和位置。该分析侧重于开发基于高光伏 (PV) 渗透率、集成运营和投资成本的经济高效的能源系统，使用从线性化网络得出的直流最优功率流 (DC-OPF) 模型。结果表明，与没有 BESS 的情况相比，优化 BESS 分别使光伏渗透率和未供应能源成本降低 2.28% 和 3.38%。此外，25%的光伏渗透率分别使新电池和SLB的每日总运营成本降低约38.89%和74.77%。
线性液体烷烃的方向（100），（110）和（111） 对空间应用的10 N单opellopellotant High Test氧化推进器的优化
固体液体（S-L）界面都在许多工程应用中发现，例如润滑和涂料系统以及热界面材料。了解（S-L）之间的相互作用对于优化各种工程应用至关重要。这项研究的主要目的是使用非平衡分子动力学模拟提供有关液体表面上液体吸附的见解。为了实现这一目标，将建模固定表面之间的液体，以使用恒定温度作为基线匹配接触界面的真实状态。结果突出了液体吸附层的峰高值，密度曲线和回旋半径之间的显着关系。具体而言，晶体平面（110）的S-L接口处的峰高密度为784.756 kg/m 3，其次是801.786 kg/m 3的（100），最后最高的是晶体平面（111），在966.940 kg/m 3。虽然晶体平面（100）和（111）在S -L界面处的回旋半径约为7.45×10 -21 m 2，但对于晶体平面（110），它的尺寸较小，尺寸约为7.06×10 -21 m 2。结论，固体界面附近的固体密度的吸附层受固体密度的峰值高度显着影响。较高的密度导致固体液体界面附近的液体吸附层更高。固体密度层的数量不会影响液体吸附层的高度。
使用具有触觉传感的灵巧手指的可变形线性对象
摘要 - 关于可变形线性对象（DLO）操纵的大多数研究都假定刚性抓握。然而，除了刚性的抓握和重新抓紧之外，在掌握的范围之外，人类也是人类使用敏捷操纵DLOS的重要技能，它需要通过握住DLO来防止其掉落的同时通过手动滑动来连续更改抓握点。在没有使用专门设计但不是多功能的最终效果的情况下，实现这种技能对于机器人来说非常具有挑战性。以前的作品尝试使用通用的平行抓地力，但是由于关注和持有之间的冲突，它们的稳健性并不令人满意，这很难与一级自由的抓手保持平衡。在这项工作中，受到人类如何使用手指跟随DLOS的启发，我们探索了具有触觉感知的通用灵巧的手的用法，以模仿人类的技能并获得强大的DLO跟随。为了使硬件系统能够在现实世界中运行，我们开发了一个框架，其中包括笛卡尔空间手臂控制，基于触觉的In-Hand-hand 3-D DLO姿势估计以及特定于任务的运动设计。实验结果证明了我们方法比使用平行抓手的显着优势，以及它的稳健性，可推广性和效率。
通过振动悬浮的微磁缸的线性冷却
冷却宏观物质的质量运动对其量子基态一直是物理界的目标，因为它被认为是迈向跨量子效应的量子效应的第一步，例如对宏观尺度观察到量子效应 - 例如，通过对空间量子量的限制，也有4个单个大型大型粒子 - 通过偏离已知相互作用的偏差并检查新颗粒的假设以搜索新物理学[5-9]。对量子状态中巨大颗粒的重力作用的研究引起了人们的关注[10，11]，因为这可能是通过实验通过实验来照亮量子力学和重力之间的相互作用的一种方法。可以理解，可以通过通过不同的悬浮方式将机械振荡器从其环境中脱离环境来实现量子状态的较大宏观量[12]。捕获和冷却大型（大于µm长度）颗粒到量子基态的运动极具挑战性。光学诱捕技术适用于捕获亚微米尺寸的颗粒，并且在悬浮的验光力学中已经使用了线性反馈技术将其冷却纳米颗粒至其运动基态[13，14]。最近，达到了两种元模式的同时基态冷却[15]，即使大型ligo镜的运动也通过反馈[16]在接近量子基态的附近冷却[16]，除了许多夹紧机械系统[17] [17]。然而，捕获场中光子的吸收和后坐力充当耗散极限，该极限与捕获粒子半径的第六功率缩放[18]，并且通过与黑色身体和捕获激光辐射的相互作用的光学左右量子态在光学左旋中存在坚硬的脱谐度限制[19] [19] [19]。
自主机器人简介...
特征值提供了有关系统的稳定性，控制和动态行为的见解。在控制理论中，它们通过分析系统矩阵的特征，例如代表机器人动力学或控制定律的特征来帮助确定系统的稳定性。特征值指示系统将如何随着时间的推移而响应状态，这对于运动计划，操纵和反馈控制等任务至关重要。如果特征值具有负实际零件，则系统是稳定的；如果阳性，它可能是不稳定的，这对于设计健壮的机器人系统至关重要。