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侧杆在 G500 模拟飞行中大放异彩 - 国际航空新闻
主编 – Charles Alcock 编辑 – AIN 月刊 – Nigel Moll 编辑 – 美国展会版 – Matt Thurber 编辑 – 国际展会版 – Ian Sheppard 新闻编辑 – AIN 月刊、AINonline – Chad Trautvetter 总编辑 – AIN 月刊 – Annmarie Yannaco 总编辑 – Mark Phelps 高级编辑 – Bill Carey、Curt Epstein、Kerry Lynch Gregory Polek – 航空运输编辑 撰稿人 Bryan A. Comstock – 专栏作家 Thierry Dubois – 旋翼机 Gordon Gilbert John Goglia – 专栏作家 Mark Huber – 旋翼机 David A. Lombardo – 维护 Paul Lowe Robert P. Mark – 安全 Harry Weisberger James Wynbrandt 集团制作经理 – Tom Hurley制作编辑 – Jane Campbell 创意总监 – John A. Manfredo 平面设计师 – Mona L. Brown、Greg Rzekos 数字媒体设计师 – Colleen Redmond 首席网络开发者 – Michael Giaimo 网络开发者 – Evan Williams 视频制作人 – Ian Whelan 集团出版商 – David M. Leach 出版商 – Anthony T. Romano 联合出版商 – Nancy O’Brien 广告销售 - 北美 Melissa Murphy – 中西部 +1 (830) 608-9888 Nancy O’Brien – 西部 +1 (530) 241-3534 Anthony T. Romano – 东部/国际 Joe Rosone – 东部/国际/中东 +1 (301) 834-5251 Victoria Tod – 大Lakes/英国广告销售 - 国际 – Daniel Solnica - 巴黎营销经理 – Zach O’Brien 观众开发经理 – Jeff Hartford 现场物流经理 – Philip Scarano III 集团品牌经理 – Jennifer Leach English SA
智能系列 - 针对物联网部署优化的 IoT/M2M SIM
随着 5G 网络的到来，预计到 2025 年物联网增长将超过 250 亿。5G 网络提供更高的效率、更好的设备管理和超低延迟，可以实现创新并改变行业。IDEMIA 提供全系列 5G 解决方案，以支持 5G 物联网部署以及 NB-IoT 和 LTE-M 网络。
equibot：SIM（3） - 可推广和数据有效学习的Equivariant扩散策略
摘要：构建有效的模仿学习方法，使机器人能够从有限的数据中学习，并且仍然在不同的现实世界环境中概括是一个长期存在的问题。我们提出了Equibot，一种可用于机器人操纵任务学习的强大，有效且可推广的方法。我们的方法结合了SIM（3） - 等级神经网络体系结构与扩散模型。这确保了我们所学的政策对规模，轮换和翻译的变化是不变的，从而增强了它们对看不见的环境的适用性，同时保留了基于扩散的政策学习的好处，例如多种方式和鲁棒性。我们在一组6项模拟任务上显示，我们提出的方法减少了数据要求并改善对新方案的概括。在现实世界中，有10个移动操作任务的10个变体，我们表明我们的方法可以轻松地概括为每项任务中仅5分钟的人类演示的新颖对象和场景。网站：https：//equi-bot.github.io/
公司希望与Dann Sim
q Q客户应该考虑是否搬出中国？ a要清楚，我们的客户并没有放弃中国的制造业；它将继续是其整体制造能力的重要组成部分。 进行的变化实际上是关于在中国拥有替代或次要选择。 公司不太可能将其所有业务移出中国并前往另一个国家。 至少现在仍然没有其他国家，可以将中国作为大规模制造的最佳地点，因为其人口基础和人口统计。 在道路上，也许印度尼西亚或印度可能会介入（如果不是显着），以取代中国的生产能力。 ，但是在可预见的将来，我看不到这种情况。 我认为我们会看到的是公司，甚至是中国公司，都积极寻找中国以外的地方，以找到其供应链的替代资源，以使集中风险多样化并最大程度地减少对业务的破坏。q Q客户应该考虑是否搬出中国？a要清楚，我们的客户并没有放弃中国的制造业；它将继续是其整体制造能力的重要组成部分。进行的变化实际上是关于在中国拥有替代或次要选择。公司不太可能将其所有业务移出中国并前往另一个国家。至少现在仍然没有其他国家，可以将中国作为大规模制造的最佳地点，因为其人口基础和人口统计。在道路上，也许印度尼西亚或印度可能会介入（如果不是显着），以取代中国的生产能力。，但是在可预见的将来，我看不到这种情况。我认为我们会看到的是公司，甚至是中国公司，都积极寻找中国以外的地方，以找到其供应链的替代资源，以使集中风险多样化并最大程度地减少对业务的破坏。
µSim：一个通过肌肉骨骼建模阐明运动神经控制的目标驱动框架
运动皮层 (MC) 如何在动态环境中从复杂的肌肉骨骼系统产生有目的且可推广的运动？为了阐明潜在的神经动力学，我们使用目标驱动的方法来对 MC 进行建模，将其目标视为控制器，通过期望状态驱动肌肉骨骼系统以实现运动。具体来说，我们将 MC 制定为循环神经网络 (RNN) 控制器，该控制器产生肌肉命令，同时接收来自生物学上准确的肌肉骨骼模型的感觉反馈。鉴于在高级物理模拟引擎中实现的这种实时模拟反馈，我们使用深度强化学习来训练 RNN，以在指定的神经和肌肉骨骼约束下实现所需的运动。训练模型的活动可以准确解码实验记录的神经群体动态和单个单元 MC 活动，同时很好地推广到与训练明显不同的测试条件。同时进行目标和数据驱动的建模，其中我们使用记录的神经活动作为 MC 的观察状态，进一步增强了直接和可推广的单个单元解码。最后，我们表明该框架阐明了神经动力学如何实现灵活控制运动的计算原理，并使该框架易于用于未来的实验。
1 Global for Things SIM数据表
数据中心高度数据中心实现了云计算的前所未有的演变。在2020年，估计有61％的企业将其工作量迁移到所有行业的云中。为了跟上这一需求和所需的散热量，预计到2024年，积极冷却的数据中心冷却市场预计将超过200亿美元，因为公共云计算市场气球到2025年至8000亿美元。先进的材料有助于解决热量管理的少量改进的热量耗散挑战，并加大了大型网络成果。
敏感运动远端对称糖尿病的临床方法
最常见的表现形式是影响DM大约三分之一的人的帕蒂亚patia敏感性远端对称（PNDS），（1-3）。（4）这种神经病主要负责与DM相关的足部受伤，但如果感觉到，则很容易对患者和医生不引起人们的注意，但是在糖尿病学咨询（1，4）的医疗中心或医院糖尿病咨询中未定期搜索迹象。尽管PND是白天的常见并发症，并且经常出现问题的原因，但它的PESA和预防其后果常常被遗忘。（4）虽然卫生专业人员的注意力通常会引起视网膜病和肾病，以及血糖，血压和脂质谱，但在疾病中很少诊断出神经病，但在疾病中诊断出脚部或呈现乌尔塞拉的脚步。这就是为什么PND经常被认为是DM的“被遗忘”并发症的原因。（5）
通过Assetto Corsa
这项研究有助于洞悉增强学习（RL），SIM卡（ULATION）赛车和自主驾驶的交集，特别是在Assetto Corsa（AC）中作为SIM卡赛车环境。RL算法的差异是通过推理软性批判性（SAC）算法适用于AC中的Au car赛车剂的适用性的。基于此，提出了用于使用AC作为实验环境的系统设计，用于训练无模型的非政策外囊算法。在解决圈圈结算问题的背景下讨论了特定的政策细节，超参数和奖励因素。在这里，观点是找到一项通过给定汽车完成给定轨道的政策。为五个不同的奖励功能提供了结果，我们在该功能上结论了第五个（使用标题和中心错误）是最有效的。进行研究的未来步骤的目的是实际完成全圈，并最终还优化了最低时间问题。这里的目标不仅要完成，而且要以最少的时间结束。
STEM 研讨会 IPCEI 微电子和通信技术释放芯片设计和仿真的力量 AnaGen 和 InfineonSpice Sim
InfineonSpice 仿真工具 凭借超过 35 年的电路模拟器开发经验，英飞凌最近与全球的电路爱好者免费分享了其强大的仿真工具。深入探索 InfineonSpice 模拟器，它可帮助您开发和优化自己的电路。我们的专家 Emira Dautbegovic 博士和 Christoph Kowitz 博士将指导您完成： – 通过库管理器安装工具和下载模型和参考设计 – 使用 InfineonSpice 丰富库中的组件模型设计自己的电路 – 使用强大的 InfineonSpice 模拟器模拟和分析您的电路 通过参加本次研讨会，您将深入了解 InfineonSpice 的优势，并学习如何有效地使用该工具进行自己的产品开发，包括电路设计、模拟执行和结果审查。