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2019-2020 年度报告
前言 1 IIST 概览 2 1. 研究所 9 1.1 管理机构 10 1.2 IIST 理事会 11 1.3 IIST 管理委员会 11 1.4 IIST 财务委员会 12 1.5 IIST 学术委员会 12 2. 学术部门 17 2.1 航空航天工程系 17 2.2 航空电子系 21 2.3 化学系 29 2.4 地球与空间科学系 31 2.5 人文系 34 2.6 数学系 35 2.7 物理系 38 3. 学术课程 43 3.1 录取 43 3.2 成功完成学术课程详情 45 3.3 毕业典礼 47 3.4 安置 50 4. 研究与开发 55 4.1研究概况 55 4.2 研究项目 81 4.3 卓越中心 85 4.4 新研究设施 96 4.5 博士后项目 101 4.6 谅解备忘录 101 4.7 专利和知识产权 102 5. 成就与奖项 107 5.1 教职人员 107 5.2 学生 113
LCA 的第87 LCA讨论论坛生物多样性 由于农业食品进口的增加而驱动的最近土地使用变化的生物多样性 允许空间生物多样性影响评估的区域化努力
我们目前处于物种的第六次巨大灭绝范围内，人们广泛认为需要采取行动来防止进一步的生物多样性丧失。生命周期评估（LCA）和输入 - 输出建模可以在突出全球供应链的重要影响中发挥作用。此外，这些工具有助于为未来的社会发展找到更多生物多样性友好的途径。为了实现这一目标，需要模型来说明生物多样性面临的众多影响，并反映了生物多样性的复杂性以及全球空间分类评估的重要性。在第一个关于生物多样性的讨论论坛14年后，我们盘点评估LCA生物多样性的当前最新技术，并讨论方法开发的前进方向。此外，要成功使用影响评估模型，还需要库存，这可能与识别影响和权衡相关。最后，要实现真正的变化，需要解决治理和变革途径的各个方面。我们旨在通过介绍和讨论来自一系列科学家的工作快照，以解决生物多样性影响，库存需求以及与变革性途径相关的持续工作的广度。我们期待在苏黎世会面。
IBM Power 10扩展服务器技术概述
执行摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1个系统安全功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2用户身份验证。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2本地身份验证。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3远程身份验证。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3基于角色的访问控制。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4个默认用户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5基于对象的访问控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5登录接口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6代表状态转移API。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7密码策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7个锁定用户。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8锁定超级用户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8解锁用户。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9解锁超级人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10会议时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11登录横幅。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11多因素身份验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11个单登录。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个内部软件执行保护机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17防止访问作为根。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18文件系统保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18禁用服务助手密码重置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18代码签名。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19安全工程（设计安全性和隐私）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19个数据安全功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21加密。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21卷删除保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27带有保障副本的不变快照。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27逻辑端口隔离。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 Authos。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
ACER关于2022年ITC机制实施情况的报告
2 就百分点而言，与 2021 年相比，2022 年最终净状况变化最大的是法国、德国、英国、瑞士、荷兰和瑞典的 ITC 缔约方。对于德国，净补偿份额下降；法国和英国从净贡献者变为净接受者；荷兰从净接受者变为净贡献者，瑞典的净贡献份额增加，而瑞士的净补偿份额增加。3 与 ITC 缔约方网络相连的 ITC 机制的非参与国。4 ENTSO-E 告知，该错误也适用于 2023 年的 ITC 实施。5 即向 ENTSO-E、TSO 和 NRA 提出的第 01/2023 号建议，提出了一些措施，这些措施可以在不修改相关欧盟立法框架的情况下实施（即 (EU) 条例 2019/943 和 (EU) 条例第 838/2010 号）。简而言之，这些建议呼吁：增加用于估计运输损失量的快照数量；在 ITC 机制中应采用事后核对运输损失成本的方法，以反映实际发生的成本；并在相关情况下，考虑流动的远期市场价格而不是历史价格来确定 ITC 机制损失价值的相关组成部分。
使用卷积神经网络进行飞行中新奇事物检测
航空航天燃气涡轮发动机 (GTE) 是复杂的机器，必须对其进行监控和维护，以确保长期可靠运行 [1]。最大限度提高可靠性的一个关键概念是基于条件而不是基于计划的维护 [2]。这需要对发动机状况进行准确评估，但这可能很难获得。发动机状况通常相对于机队中的类似资产以及功能性能阈值进行评估，并且需要维护决策者具备专业的工程知识。传统上，评估发动机性能的有限人力资源由小型数据快照和故障模式特定功能工程支持。较大的数据包是临时从在役状态收集的，但这在后勤上成本高昂，并且通常仅限于观察到运行中断的情况。需要新的方法来支持更高效的在役操作。从发动机上放置的各种不同传感器获得的数据是评估发动机状况的主要资源。然而，由于传感器数量众多、飞行中带宽限制和机载存储限制，大多数当前系统无法将所有数据返回地面进行分析 [3]。因此，有必要
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
5公里 最多8公斤 - NUVIATech 仪器
产品描述 BRUS 是一种无人机系统，具有先进的导航和操作功能，由远程操作员通过无线连接实时控制。BRUS 无人机主要由碳复合材料制成。独特的设计允许 BRUS 折叠到最小体积，只需放下两个臂并拆卸底盘，所有这些都无需使用工具。BRUS 可以配备多种有效载荷 - 用于快照和视频的相机、热像仪和红外相机以及多个传感器，如辐射监测模块等。BRUS 系统由两部分组成；无人机部分和地面控制站，允许与无人机交互并从传感器接收数据。地面控制站配备了强大的高级导航软件。命令控制由操纵杆或单击触摸屏提供。BRUS 有两种版本：基本版 BRUS 和重型版 BRUS，后者具有更高的性能和有效载荷能力。两种版本均可配备视频模块（日光高清摄像头）或视频 + 红外模块（日光摄像头、红外摄像头和飞行过程中在摄像头之间切换的系统）。该系统设计便于运输和操作。三个臂无需使用任何工具即可折叠，以装入运输箱中，其尺寸允许在普通汽车后备箱中运输。
速率：带有事件摄像机的实时异步跟踪
摘要 - 基于视觉的自定位是一种至关重要的技术，用于在GPS剥夺环境中实现自主机器人导航。但是，标准帧摄像机会受到运动模糊的影响，并且动态范围有限。这项研究着重于使用基于事件的摄像机进行自定义的有效特征跟踪。这样的摄像机不提供环境的常规快照，而是异步收集与每个像素中每个像素中一小部分照明的事件，从而解决了在快速运动和高动态范围内运动模糊问题的问题。特别是，我们提出了一个基于连续的实时异步性异步跟踪管道，名为速率。此管道集成了（i）使用活动事件表面的时间切片连续初始化跟踪器，以及（ii）带有建议的“跟踪管理器”的跟踪器节点，由基于网格的分销商组成，以减少冗余跟踪器并删除差质量差的质量。使用公共数据集进行评估表明，我们的方法保持了稳定的跟踪功能，并且与仅限的事件跟踪方法相比，在维护甚至改进跟踪准确性的同时，进行实时跟踪有效。我们的ROS实施以开放源为：https：//github.com/mikihiroikura/rate
动态图生成模型的质量度量
深层生成模型最近在建模图数据（包括动态图）方面取得了重大成功，其中拓扑和特征会随着时间的流逝而发展。但是，与视觉和自然语言领域不同，由于难以可视化其输出的难度，因此对动态图进行评估的动态图很具有挑战性。在这项工作中，我们开发了一个新的质量指标，用于评估动态图的生成模型。当前的动态图指标通常涉及将图形的连续进化转化为静态快照，然后应用常规的图形相似度度量。此方法有几个局限性：（a）将时间相关的事件模拟为I.I.D。样品，未能捕获动态图的不均匀演化； （b）缺乏对特征和拓扑敏感的统一措施； （c）它无法提供标量指标，需要没有明显优势的多个指标； （d）它需要明确实例化每个静态快照，从而导致不切实际的运行时间要求妨碍评估。我们提出了一个基于约翰逊 - 林斯特劳斯引理的新型度量，将随机投影直接应用于动态图数据。这导致了动态图相似性的表达性，标量和应用不可能的度量，从而克服了传统方法的局限性。我们还为连续时间动态图提供了全面的经验评估，这证明了与现有方法相比，我们的方法的有效性。我们的实施可从https://github.com/ryienh/jl-metric获得。