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基于模型的系统工程 (MBSE) 方法论调查
本报告旨在对当今工业界使用的一些领先的基于模型的系统工程 (MBSE) 方法进行粗略描述。本文描述的材料旨在直接响应 INCOSE MBSE 路线图元素中的“MBSE 生命周期方法目录”[1]。在本报告中，方法被定义为相关流程、方法和工具的集合 [2]。MBSE 方法可以描述为用于在“基于模型”或“模型驱动”环境中支持系统工程学科的相关流程、方法和工具的集合。本调查旨在让读者了解各种市售的候选 MBSE 方法以及 NASA 喷气推进实验室 (JPL) 开发的基于控制和状态的 MBSE 方法，该方法已在公开文献中发表。
人工智能风险评估方法综述
虽然使用人工智能 (AI) 有很多好处，但该技术的某些方面、开发或使用方式也可能存在重大缺陷。媒体上充斥着关于人工智能驱动的应用程序如何导致对人的歧视的故事。此外，人工智能应用导致对个人隐私的更大侵犯、更多的监视和社会操纵。在过去几年中，许多国家的政客、政策制定者、监管机构、国际组织、民间社会组织、媒体和学者都讨论了需要加强对社会和经济中人工智能的部署和使用的监督。人工智能风险评估 (AIRA) 是这种监督的重要组成部分。AIRA 是为治理人工智能而开发的各种工具和举措之一，其他工具和举措包括道德准则、监管框架、审计。
高压增强隔离：定义和测试方法
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锂离子电池老化的多尺度建模方法
摘要：锂离子电池（LIBS）正在领导储能市场。由于其固有的性能好处并减少了对运输电动机的环境影响，因此正在做出明显的努力。但是，实现这种广泛采用仍然需要克服影响电池老化和安全性的关键技术限制。电池功能的不可避免的结果，如果没有实施有效的热电池管理策略，则电池功能的不可避免的结果可能会导致过早的性能损失和加剧的安全问题。电池老化效应必须更好地理解和缓解，以利用老化建模方法的预性能力。本评论论文介绍了最新的老化建模方法的全面概述。此外，采用了一种多尺度方法，在粒子，电池和电池组尺度上审查了这些方法，以及在这些尺度上进行LIB衰老建模的相应研究机会。还审查了电池测试策略，以说明如何验证当前的数值老化模型，从而提供整体老化建模策略。最后，本文提出了一个组合的多物理学和基于数据的建模框架，以实现准确且计算上有效的LIB老化模拟。
集成量子频率处理器的设计方法
摘要 —频率编码量子信息为量子通信和网络提供了有趣的机会，基于电光相位调制器和傅里叶变换脉冲整形器的量子频率处理器范式为可扩展的量子门构建提供了途径。然而，迄今为止的所有实验演示都依赖于占用大量物理空间并产生明显损耗的离散光纤元件。在本文中，我们介绍了一种量子频率处理器的设计模型，该模型包括基于微环谐振器的脉冲整形器和集成相位调制器。我们估计了单个和并行频率箱 Hadamard 门的性能，发现了扩展到具有相对较宽带宽的频率箱的高保真度值。通过结合多阶滤波器设计，我们探索了紧密频率间隔的极限，这在体光学中极难获得。总体而言，我们的模型通用、易于使用且可扩展到其他材料平台，为集成光子学中未来的频率处理器提供了急需的设计工具。
AXA IM NET零目标方法
1 NZAM 2021 Progress Report 2 NZAM Initial Target Disclosure Report (May 2022) 3 For more information on our NZAMi disclosures, please refer to our dedicated NZAM signatory page : AXA Investment Managers – The Net Zero Asset Managers initiative 4 Notably the Task Force on Climate-related Financial Disclosures , the Institutional Investors Group on Climate Change (IIGCC) , the Carbon Risk Real Estate Monitor （CRREM）和德国观看气候变化绩效指数。5 Re股权资产由我们的NZ目标涵盖的所有资产涵盖了Axa IM Alts可以触发脱碳的所有资产，即，所有资产都直接管理或没有运营控制，以及正在开发的资产（包括重大翻新）和林业。此报告范围不包括RE债务资产，以及有关股权资产，停车，土地地块，地面租赁，加油站，孤立的单位/牢房和特定案件，以及没有资产管理授权的资产。6净零投资框架7 TSG第1节NZIF实施指南.pdf
人工智能生成音乐评估方法综合综述
随着人工智能生成技术的发展，智能音乐生成产生了大量的工作和应用[1, 2, 3, 4]。具体来说，音乐生成可以进一步分为两种类型：符号域和音频域。符号域中的音乐生成以 MIDI 格式存储，其文本和顺序数据特性有利于其在主要深度学习模型（例如 LSTM [9, 10]、自动编码器 [11]、RBM [12] 和 GAN [13]）中的应用（例如 MidiNet [5]、MuseGAN [6]、BandNet [7] 和 TeleMelody [8]）。对于音频域，还可以根据音频的特征对不同频段进行分析，以获得用于模型训练的矢量化数据（例如 Jukebox [14]、WaveNet [15]）。除了从 MIDI 数据集或音频数据集生成音乐外，
复合材料疲劳寿命预测方法
讲座-5 再生混凝土骨料及其对混凝土复合材料疲劳性能的影响 (SPS) 讲座-6 复合材料和结构疲劳寿命建模和预测的计算工具 (APV) 讲座-7 实际载荷条件下的疲劳寿命预测 (恒定寿命图) (APV) 第三天，星期三，2024 年 11 月 20 日 讲座-8 基于 GFRP 层压板的蠕变-疲劳相互作用损伤模型
多传感器飞机导航的数据融合方法...
3.4 统计假设检验...................................................................................... 61 3.4.1 假设检验.............................................................................................. 62 3.4.2 贝叶斯检测........................................................................................ 64 3.4.3 Neyman-Pearson 检测...................................................................... 65 3.5 总结............................................................................................................. 66 4 导航方程和误差动力学............................................................................. 67 4.1 简介............................................................................................................. 67 4.2 坐标系统............................................................................................. 67 4.3 惯性传感器技术............................................................................................. 72 4.3.1 惯性传感器系统............................................................................. 72 4.3.2 惯性传感器性能............................................................................. 73 4.3.3 陀螺仪技术............................................................................................. 74 4.3.4 加速度计技术................................................................. 76 4.4.1 速度方程............................................................................... 77 4.4.2 姿态方程...............................................