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模拟力量让世界更美好 - ABB
可以测试变压器的外形尺寸。由于这些变压器尺寸非常大，对运输造成了严重限制，这增加了测试的难度。显然，此类测试的成本和时间要求非常高。值得注意的是，模拟领域的最新进展已导致国际标准的变化，使得通过计算证明短路耐受能力成为可能（IEC 60076-5）。高级耦合场模拟的另一个例子是断路器中的电弧模拟，它为设备中发生的物理现象提供了非凡的洞察力。断路器设计用于在几十毫秒内承受和中断高达数百kA的短路电流。测试这些不仅成本高昂、耗时，而且可测量的参数数量也非常有限。ABB 可以运行耦合的电磁/流体动力学/机械模拟，以捕捉断路器在故障电流中断期间的真实行为2。通过模拟，设计人员可以全面了解断路器内的流动情况。他们可以测量断路器内任何一点的压力和电压，并计算作用于关键部件的力。这是一项强大的技术，使
Quantum加密方案的性能分析用于确保大型无线传感器网络
摘要 - 无线传感器网络旨在收集用于监视和决策目的的环境数据，通常依靠具有有限的计算资源的低功耗传感器节点，这使得使用昂贵的密码原始词以挑战这些网络。此外，已经提出了量子计算机的出现威胁传统的加密方案，并提出了Quantum加密方案作为解决方案。这项工作着重于研究无线传感器网络中Quantu-Tum数字签名和关键交换机制的不同组合的行为和性能，其中节点数量较大，包括Crystals-Dilithium，Falcon，Sphincs+，Crystals-kyber，Kyber，NTRU和Saber，并侧重于它们的交互和网络量表。模拟模型用于生成与净工作功能，应用程序质量和可扩展性相关的指标，并具有动态节点行为。这些发现提供了有关无线传感器网络中量词后方案不同组合的行为的见解，并有助于了解其在现实世界部署中的适合性和潜在挑战。尤其是，猎鹰和水晶 - 凯伯的组合似乎是将来部署安全传感器网络的最有希望的候选者。但是，其他组合可以根据其与最终应用程序的Pa-Rameters的相互作用提出更好的性能。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
量子伪心灵感应和科亨-斯佩克定理
根据 Specker、Bell、Kochen 和 Specker 等人的研究结果，量子力学系统通常不能用隐变量（即决定系统在所有可能测量下行为的经典参数）来描述。Kochen 和 Specker 的结果意味着三维或更高维系统不能以经典方式确定性地、一致地同时为所有可能的替代测量做好准备，而 Bell 则表明量子系统中纠缠部分的行为可以是非局部的：从经典角度来看，它只能通过各部分之间的通信来解释，而不能通过共享信息来解释。伪心灵感应游戏被作为非局部行为的确定性版本引入，是可以通过共享量子（而非经典）信息来完成的分布式任务。我们展示了 Kochen 和 Specker 的结果与非局域性（即伪心灵感应）之间的密切联系：根据 Kochen-Specker 定理，量子系统的每一组替代测量值都是“不可预测的”，都会导致伪心灵感应游戏，反之亦然。我们的研究结果是，存在使用最大纠缠量子三元对作为资源的伪心灵感应游戏，而不存在仅需要量子比特对的游戏。
使用移动机器人的内核密度估计
摘要 - 在许多机器人应用中重建三维（3D）场景至关重要。机器人需要识别哪些对象及其位置和形状，以通过给定的任务精确地操纵它们。移动机器人，尤其是通常使用轻质网络在RGB图像上细分对象，然后通过深度图进行定位；但是，他们经常会遇到掩盖物体过度掩盖的分布场景。在本文中，我们通过使用非参数统计方法来完善分割错误来解决3D场景重建中的跨分割质量的问题。为了提高掩模的精度，我们将预测的遮罩映射到深度框架中，以通过内核密度估算它们的分布。然后，对异常值进行深度感知的拒绝，而无需以自适应方式进行额外的pa-rameters，以使其分布外情景，然后使用投影签名的距离函数（SDFS）进行3D重建。我们在合成数据集上验证了我们的方法，该方法显示了全景映射的定量和定性结果的改进。通过现实世界测试，结果还显示了我们方法在实体机器人系统上部署的能力。我们的源代码可在以下网址提供：https：//github.com/mkhangg/refined Panoptic映射。
化学圈247（2020）125821
水质对水产养殖物种的健康和免疫反应产生了重大影响。这项研究旨在分析和比较两种生物过滤器的影响，即砾石和生物球，并用最近开发的一种称为水净化器的过滤器对调节水质参数的调节，在塑料罐中饲养的MARRON的健康和免疫反应60天。结果表明，在水清洁剂中，加入生物球显着（P <0.05）会降低氨，硝酸盐和磷酸盐的浓度，而水清洁剂表现出可以减少水产养殖罐中水中氨和硝酸盐的能力。尽管生物过滤器对MARRON的生长没有显着影响，但是将生物球和水清洁剂纳入尾巴肌肉的生化组成和MARRON的一些血液抑制剂。下一代序列数据在MARRON用水清洁剂的后肠上表现出较高的细菌多样性，其次是生物球和砾石。此外，预测的代谢途径揭示了细菌活性的明显较高，并且基因功能与生物球和水和饮水机中蛋白质，能量和二级代谢物的代谢和生物合成相关。生物球和水清洁剂也与Marron肠道先天免疫反应基因上调有关。总体而言，事实证明，生物球和水清洁剂具有较高的水
基于可能性的方法改善了意见动力学模型中的参数估计
我们表明，在基于代理的模型（ABMS）中，意见动力学的最大似然方法超出了典型的基于仿真的方法。基于仿真的方法会重复模拟模型，以寻找一组与观察到的数据相似的数据。相比之下，基于似然的方法得出了一种可能性函数，该函数将未知参数与观察到的数据以统计原则的方式连接到了观察到的数据。我们将这两种方法比较了众所周知的意见动力学模型。我们在数据可用性上增加复杂性的三种现实情况：（𝑖）完全观察到的意见和相互作用，（𝑖𝑖）部分观察到的相互作用，（𝑖𝑖𝑖）观察到与观点噪声代表的相互作用。为了实现基于可能性的方法，我们首先将模型投入到支持适当数据可能性的概率生成式的幌子中。然后，我们通过概率图形模型描述了三种情况，并显示了转化模型的细微差别。最后，我们在自动分化框架中实现了此类模型，从而可以通过差异下降来轻松有效地估算最大似然。这些基于可能性的估计值最高4倍，并且最多需要200倍的计算时间。
带有 GNN 的电路图，用于探索最佳设计空间
模拟电路的设计自动化在设计空间大、电路规范之间复杂的相互依赖关系以及资源密集型模拟方面提出了重大挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一个创新框架，称为电路图探索器 (GCX)。利用图结构学习和图神经网络，GCX 能够创建一个代理模型，该模型有助于在半监督学习框架内有效探索最佳设计空间，从而减少对大型标记数据集的需求。所提出的方法包括三个关键阶段。首先，我们学习电路的几何表示并用技术信息丰富它以创建一个综合特征向量。随后，将基于特征的图学习与少样本和零样本学习相结合，增强了对未见电路预测的普遍性。最后，我们介绍了两种算法，即 EASCO 和 ASTROG，它们与 GCX 集成后可优化可用样本以产生符合设计者标准的最佳电路配置。通过使用 180 nm CMOS 技术中导出的参数对各种电路进行模拟性能评估，证明了所提方法的有效性。此外，该方法的通用性扩展到高阶拓扑和不同的技术节点，例如 65 nm 和 45 nm CMOS 工艺节点。
通过简化模型方法开发信息技术环境下的 GIS 审计框架
鉴于 GIS 在组件、应用和行业方面的多样性，GIS 审计框架是必要的。实际上，在审计过程中会根据特定目标生成检查表。没有可以用作参考的标准化项目清单。本研究的目的是开发一个 GIS 审计框架作为 GIS 审计的基础。该框架为审计过程中的各个 GIS 方面提供了全面的方法。该设计建立在一个已开发的概念框架上，其中确定了最重要的 GIS 审计参数类别，即数据质量、软件利用率、GIS 能力和程序（工作流程）。该研究采用了一种简化模型方法来简化与每类 GIS 审计参数相关的复杂性。每个类别的结果审计要素都组织在一个矩阵中，该矩阵构成了框架的一个组成部分。列包括审计目标、审计问题和审计主题，作为定性衡量的指标。行包括参数（数据质量、软件利用率、人员能力和程序（工作流程））。要使用该框架，审计员只需创建一个审计清单，其中包含框架中的特定参数和指标（具体取决于审计目标）。作为正在进行的研究的一部分，下一步将涉及通过模拟测试过程验证该框架。关键词
通过量子系统参数估计增强随机过程分析
摘要 本文从所有可能的角度研究了向量空间中的线性伊藤随机微分方程。在这种情况下，势向量描述了作用于量子系统的经典噪声的大小。该向量势可以表示为其参数的线性函数，其中厄米算子作为其系数，因为其参数被假定为未知的。对于二阶扰动，可以借助势扰动参数确定幺正演化算子。至于第二项，它写成关于布朗运动的双迭代随机积分，而第一项写成伊藤随机积分。在控制量子系统时，来自环境的噪声可能是一个主要障碍；这种技术可以提供帮助。通过学习检测和调节噪声，提高计算机等量子技术的可靠性和实用性。如果势的参数受到噪声的影响，那么它们的可靠性就会降低。我们重点关注特殊情况，即势能是这些参数的线性函数，以厄米算子为系数。为了找到达到 O ( ǫ ) 的幺正演化算子，我们可以将 O ( ǫ ) 项写为关于布朗运动的伊藤随机积分，将 O ( ǫ 2 ) 项写为关于布朗运动的双迭代随机积分。