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在具有可变车辆速度的非平稳条件下垂直轨道不规则性的定量检测
摘要：跟踪不规则性直接影响铁路车辆操作的质量和安全性。定量检测和对轨道不规则性的实时监测非常重要。然而，由于频繁的可变车速，车辆操作是一个典型的非平稳过程。传统的信号分析方法不适合非平稳过程，因此难以定量检测轨道不规则的波长和振幅。为解决上述问题，本文提出了一种定量检测方法，在非平稳条件下，通过订单跟踪分析，在非平稳条件下具有可变的车辆速度。首先，建立了简化的车轮 - 权轨动态模型，以得出轴盒垂直振动与轨道垂直不规则性之间的定量关系。其次，提出了Simpson Double Integration方法，以根据Axle-Box垂直加速度计算轴框垂直位移，并优化了过程误差。第三，基于顺序跟踪分析理论，角域重采样是在轴框垂直位移时域信号上进行的，并结合了车轮旋转速度信号，并实现了轨道不规则不规则的定量检测。最后，根据模拟和现场测试分析案例对所提出的方法进行验证。我们提供了理论支持和方法参考，用于轨道不规则的定量检测方法。
黑盒特征选择的多项式量子加速
特征选择需要从给定数据集中创建特征子集，以在原始数据集和选定特征集之间建立高度互信息 (MI) 共享 [ 1 , 2 ]。形式上，给定一组特征 F = { f 1 , f 2 , · · · , fm }，其中 fi ∈ R d ，设 fi K 为 fi 在 K 中的维度所跨越的子空间上的投影，设 FK = { fi K } 为一组独立的 fi 。特征选择问题定义为从 F 中选择 K ⊂{ 1 , · · · , p }，使得 K 保留最多信息。虽然特征选择是经典计算中一个研究得很深入的课题 [ 3 – 6 ]，但在量子算法开发的背景下，特征选择仍然是一个相对较新的领域。这项任务被认为是 NP 难题 [ 7 ]，在没有关于数据集结构的先验信息的情况下，量子算法的加速上限是二次的。此前，针对特征选择问题，人们提出了容错和效用规模量子算法 [8]，但成功率参差不齐 [9-15]。其中，容错量子特征选择算法分别表现出多对数时间复杂度和二次加速比。多对数时间复杂度是由于问题中隐藏着某种代数结构，而二次加速比是当手头的 NP 完全问题的结构未知时量子算法的一般 Grover 加速比 [16]。其他量子方法是实现变分方法的效用规模量子算法。尽管分析此类算法很困难，但可以合理地假设，除非进一步利用问题结构，否则此类算法的量子加速比的上限就是 Grover 加速比。表示特征选择问题的一种常用方法是二次无约束优化问题 (QUBO)，可以使用经典和量子计算框架进行处理。在量子计算机上，我们既可以使用 Grover 型容错算法，也可以使用 VQE [ 17 ] 或 QAOA 型 [ 18 ] 效用规模算法来求解该问题。另一方面，当量子算法能够利用已知结构时，加速比可以更显著，比如当简化为尖峰张量分解时，加速比可以达到四次方 [ 19 ]，而当与计算 Betti 数相关时，加速比甚至可以达到指数级 [ 20 , 21 ]。这促使人们探究是否存在一类具有最小结构的问题，即用户对特征拥有稍多的信息，而量子算法可能会带来一些加速。这项工作旨在解决黑盒特征选择问题 (B2FS) 的这个问题，在某些假设下，将其表述为碰撞问题 [ 22 ]。利用 Brassard-Høyer-Tapp 算法（BHT 算法）[ 23 ]，一种已知的碰撞问题解决方案，我们提供了对已经高效的经典概率算法进行多项式加速的证明。据我们所知，这是已知的第一个针对最小结构化特征选择问题的量子加速。
具有生成对抗网络的高速接收器瞬态建模
摘要 - DATA密集型应用程序（例如人为的说明性和图形处理）变得司空见惯，需要高速IO才能部署这些关键应用程序。为了适应增加的数据需求序列化器/求职者（SERDES）接收器变得越来越复杂，具有不同的均衡方案来减轻通道障碍。对此接收器进行建模，因为它们是至关重要的。本文显示了一种通过生成网络进行固定和变化均衡的高速接收器瞬态建模的方法。该方法将接收器视为黑匣子，其输入和输出是两个不同的域，将问题作为域转换任务构图。所提出的方法使用时间序列的中间表示，成功地对接收器建模。我们证明所提出的方法是输入波形，接收器配置和通道不变的。在固定的均衡设置中，所提出的方法在[0,1]范围内的根平方误差为0.016，对于可变还原剂的同一范围内的误差为0.054。该方法可以在250ms以下预测一组批处理的结果，比同等时间步骤的等效香料模型快。索引项 - DATA驱动，生成，宏模型，Serdes，瞬态
使用机器检测自动驾驶汽车的车道和快速断路器警告系统
IT系Matoshri工程与研究中心，印度纳西克。 摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展，确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。 安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害，例如断路器。 在这项研究中，我们提出了一个车道和速度断路器警告系统（LSBW），该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。 该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景，然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。 使用卷积神经网络（CNN）在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。 关键字：车道检测，快速破坏者检测，自动驾驶汽车，机器学习算法，卷积神经网络，道路安全。IT系Matoshri工程与研究中心，印度纳西克。摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展，确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害，例如断路器。在这项研究中，我们提出了一个车道和速度断路器警告系统（LSBW），该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景，然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。使用卷积神经网络（CNN）在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。关键字：车道检测，快速破坏者检测，自动驾驶汽车，机器学习算法，卷积神经网络，道路安全。
NEPA最终规则不太可能加快清洁能源项目
实现这些目标的规则所用的主要机制是对报告限制，对代理审查的时间表施加时间表，并试图扩大可能有资格获得NEPA环境报告的项目数量，而无需立法文本。，但与标题相反，该声称它加快了环境审查过程的加快，新的法规进一步巩固了气候变化和环境正义，这是需要额外研究的领域。尽管白宫的新闻发布会吹捧其加快可再生能源项目的努力，但CEQ的新规则不太可能对加快与关键基础设施，能源产生和能源传输项目相关的允许时间表或费用加快允许的时间表或费用产生有意义的影响。NEPA是一项联邦程序法规，但它已成为联邦基础设施项目或使用联邦资金人员的关键障碍，因为它需要通过单个环境评估或环境影响声明报告来识别和研究所有必要的州和联邦许可。NEPA研究通常需要三到六年才能完成，因为在NEPA审查过程完成之前，每个联邦州或地方当局以及每个赞助商和潜在的利益集团都会参与和评论。然后，即使该过程完成后，NEPA也提供了一个简单的机会来阻止或延迟项目 - 因为任何一方都可以争辩说特定的审查尚未正确完成或尚未遵循程序。即使案件轻描淡写，诉讼的时间也足以阻止特定项目的融资，从而杀死它。
速度网格
政策•分发网格必须是能源政策和系统设计的核心，而不是事后的想法。•分布网格应以其他社会大型转移的速度（例如脱碳，电气化和数字化）发展。•电网的可靠性和弹性在日益电动的社会中至关重要，在这个社会中，电力将占所有能源需求的60％，而今天仅20％。投资•需要每年670亿欧元的投资，需要2050年才能提供可以实现能源过渡的分销网格。未能及时准备好网格，不仅会减慢能量过渡的速度，而且会危害能源安全和脱碳的好处。•电力系统现在处于特殊的增长期，这意味着投资概况是领先的。投资必须翻一番，直到2040年，从今天的大约360亿欧元开始，然后继续以今天的水平到2050年。•分销网格中的创新正在开放新的新兴网格策略，这些策略可以在正确的监管环境支持下每年将所需的投资减少约18％至550亿欧元。•这些新兴的网格策略包括预期投资（即，在发生约束和其他工作时，积极的过度缩小网格能力，预计需求增加），卓越资产绩效（即，实时数据和人工智能（AI）的使用（AI）以优化资产健康）以及在高峰时期的高峰时段（即，在高峰时期）进行了互动的范围（即，在高峰时期都可以进行互动）。•预期的无重组投资是建立适合脱碳未来的分销网格功能的最具成本效益的策略。社会福利•电气化的效率提高将在净零情景中几乎将到2050年的能源账单减半，假设税收在相对方面保持恒定。•今天，分销网格部门的直接和间接工作占欧盟劳动力的0.4％（835,000个工作岗位）。交付所需的GFS投资可能会创造超过200万个就业机会。•可靠和弹性的电力供应具有巨大的社会价值，远远超过了实施成本。•GFS对分销网格的投资将支持清洁电力技术的连接和净零的实现。停滞的投资将无法连接这些技术的四分之三。
Microsoft Azure 上的 JFrog 软件供应链平台快速交付值得信赖的软件
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瑞士的同时挑战-Speed2Zero
•瑞士必须更迅速地将其能源部门脱碳，以实现其气候目标并保护生物多样性。•生物多样性状态有关。在瑞士，到目前为止，生物多样性损失的驱动因素主要与能源有关。但是，如果气候变化尚未解决，预计它将成为生物多样性损失的主要驱动力。气候变化也越来越多地将景观置于威胁。因此，减轻气候变化的主要动机是解决由此产生的生物多样性损失和对景观的影响。•瑞士计划主要通过电气化（例如供暖和活动性）脱离化石燃料。瑞士的目标是通过主要投资于太阳能光伏和扩大水力发电能力来扩大可再生电力生产，以满足这种增加的电力需求。这些主要来源将与其他技术，例如风能到能源（具有碳捕获和储存）以及在生物质，合成气体和绿色氢气上运行的发电厂相辅相成。•所有新的基础设施，包括可再生能源基础设施，并非没有负面影响，而权衡是不可避免的。可再生技术的选择，也许更重要的是，他们的位置对生物多样性和景观有直接的影响，但可以将其最小化。•变化是不可避免的：无所事事并不意味着什么都不会改变。相反，无需做任何事情意味着不可避免的变化将不太可预测，并且可能不太理想。因此，瑞士今天需要做出有意识的改变，而它仍然有一些杠杆来转向理想的方向。•可以通过以下四个指导原则来最大程度地降低对生物多样性的负面影响：最低范围原则，连通性，互补性和可持续性。•有关新能源基础设施对生物多样性的影响的当前讨论很重要。但是，应该强调的是，这种装置不是生物多样性损失的主要原因。为了解决一般的生物多样性损失，瑞士还应讨论和解决其他驱动因素。
Guihua Wang 实时的表面识别系统，用于可变的双头机器人步行速度 lcnet.pdf-科学技术学院
摘要 - 在机器人运动过程中以不同速度识别基础表面对于安全有效的机器人导航很重要。这项工作旨在通过在每脚下方固定的力传感器来识别多个室内表面，同时以不同的速度导航，从而增强了双子机器人的感知能力。通过将实时多对象支持向量机（SVM）与有效的时域功能相结合，提出了一种机器人的准确但成本较固的表面标识系统。在这种情况下，研究了四个有希望的手工制作的时域特征，其中均方根（RMS）功能被证明超过了其他三个功能。可以通过分别以两个不同的步行速度应用RMS来实现十倍SVM交叉验证中95.99％和98.16％的平均平均精度（地图）。具有较高的计算效率可以实现高分类精度，因此可以在诸如Arduino或Jetson Nano之类的低成本平台上进行系统部署，这使我们的方法适合在各种步行速度之间进行广泛应用。