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粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
生物学定制的超越 - UPRM
上午11:00分子生态学主持人-AlondraM.DíazLameiro;科技-Marco A. Acosta Leon 11:00 Adriana P.Santosbagué潜在变体与MyH7基因的四个beat步态相关，11:15 Maria Gabriela Diaz Gonzalez阐明了通过形态学和分子分析11:30 Marco A. Acosta Leon阐明鸟类寄生虫属的属属。 Acosta Leon。 Acosta Leon。 Acosta Leon。 Acosta Leon Leon。波多黎各天鹅绒蠕虫的流量分析（peripatus juanensis bouvier 1900）11:45 Gabriel M. Torres Nieves在波多黎各发现了一种新型的Pseudoparacreptrema寄生虫，在波多黎各中发现了一种新型种类Spirobellus，Docodesmus，Prostemillus by MegenomiclaMédio12:15JesúsD.QuiñonesLlópizllópiz遗传多样性在波多黎各
镍基高温合金增材制造激光重熔工艺模拟与优化
摘要：镍基高温合金具有优异的耐腐蚀和耐高温性能，在能源和航空航天工业中广受欢迎。镍合金的直接金属沉积 (DMD) 已达到技术成熟度，可用于多种应用，尤其是涡轮机械部件的修复。然而，DMD 工艺过程中的零件质量和缺陷形成问题仍然存在。激光重熔可以有效地预防和修复金属增材制造 (AM) 过程中的缺陷；然而，很少有研究关注这方面的数值建模和实验工艺参数优化。因此，本研究的目的是通过数值模拟和实验分析来研究确定重熔工艺参数的效果，以优化 DMD 零件修复的工业工艺链。热传导模型分析了 360 种不同的工艺条件，并将预测的熔体几何形状与流体流动模型和选定参考条件下的实验单轨观测值进行了比较。随后，将重熔工艺应用于演示修复案例。结果表明，模型可以很好地预测熔池形状，优化的重熔工艺提高了基体和 DMD 材料之间的结合质量。因此，DMD 部件制造和修复工艺可以从此处开发的重熔步骤中受益。
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
