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通常,对于高速运行的拾放机器人,在机器人制动阶段会损失大量能量。这是因为在这种运行阶段,大部分能量都以热量的形式耗散在电机驱动器的制动电阻上。为了提高高速拾放循环中的能源效率,本文研究了与电机并联配置的可变刚度弹簧 (VSS) 的使用。这些弹簧在制动阶段储存能量,而不是耗散能量。然后释放能量以在下一个位移阶段驱动机器人。这种设计方法与运动发生器相结合,通过基于机器人动力学求解边界值问题 (BVP),寻求优化轨迹以减少输入扭矩(从而减少能耗)。在五杆机构上对所提出方法的实验结果表明,输入扭矩大幅减少,因此能量损失也随之减少。
像所有当前的工业系统一样,农业绝大多数依赖于可控资源(主要是化石燃料和电网电力)的能源供应。可以从这些来源提供的电源,以完全匹配需求系统的电源需求时机。能量过渡在很大程度上包括替换可再生能源(本质上是间歇性)来控制的来源,从而导致瞬时功率生产和需求之间的连接。储能是平衡生产和需求并维护需求系统的运营条件的潜在解决方案。在本文中,我们量化了可再生电源(太阳能和风能)对标准家禽农场运行的影响。考虑到家禽和当地天气数据的生长状况,包括温度,风速和太阳辐射,为发电和需求的平衡建模。我们评估了可再生电源供应在发电厂尺寸的功能,风能到极性发电混合和能源存储的情况,并评估电源模式对需求系统运行强度(生产力)的影响。我们表明,在存储容量有限的情况下,可以实现不可忽略的可再生能源份额,而不会在农场生产率上重大损失。然而,与年度需求相比,完全过渡到可再生能源将需要i)large储能的组合,ii) - 发电厂的大量过大尺寸和iii) - 排除发电组合(风/太阳能)偏离需求时机。存储和发电厂的尺寸更为关键。在年底之前,有用的储能与未使用的储能的比率随农场的能量混合和运营强度(生产力)而异。我们提出了不同能量配置对需求系统性能的含义。
我们介绍了 Perceval,这是一个用于模拟和与离散变量光子量子计算机交互的开源软件平台,并描述了它的主要特性和组件。它的 Python 前端允许光子电路由基本的光子构建块组成,例如光子源、分束器、移相器和探测器。有各种计算后端可用,并针对不同的用例进行了优化。它们使用最先进的模拟技术,涵盖弱模拟或采样和强模拟。我们通过重现各种光子实验并模拟一系列量子算法的光子实现(从 Grover 和 Shor 的算法到量子机器学习的例子),给出了 Perceval 的实际应用示例。 Perceval 旨在成为一个有用的工具包,适用于希望轻松建模、设计、模拟或优化离散变量光子实验的实验者,希望为离散变量光子量子计算平台设计算法和应用程序的理论家,以及希望在现有的最先进的光子量子计算机上评估算法的应用程序设计者。
1 光的连续变量量子理论 3 1.1 量子谐振子..................................................................................................................................................................4 1.1.1 哈密顿量的量子化..................................................................................................................................................................4 1.1.2 海森堡不确定性原理和算子归一化.................................................. 5 1.2 光的模态表示..................................................................................................................................................................................6 1.2.1 经典光.................................................................................................................................................................................. . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.5.1 具有连续变量的图状态的理论框架 . ...
量子密钥分发 (QKD) 使两个远程方能够以基于量子物理定律的信息论安全性进行密钥交换。将密钥信息编码为连续变量 (CV),例如光相干态的正交分量的值,使实现更接近标准光通信系统,但这是以低信噪比操作所需的数字信号处理技术显著复杂为代价的。在这项工作中,我们希望通过提供高度模块化的开源软件来降低与此困难相关的 CV-QKD 实验的进入门槛,该软件原则上与硬件无关,可用于多种配置。我们使用带有本地生成的本地振荡器、频率复用导频和 RF 异差检测的实验装置对这个称为 QOSST 的软件进行了基准测试,并在渐近极限下获得了城域距离上 Mbit/s 数量级的最先进的密钥速率。我们希望 QOSST 能够用于促进 CV-QKD 的进一步实验进展,并由社区进行改进和扩展,以在各种配置中实现高性能。
阵列([[[0.,0.,1。,...,...,0.,0。,0。],[0.,0。,1。,...,0。,0。,0。],[0.,0。,1。,...,0。,0。,0。],...,[0.,0.,0。],[0.,0。,1。,...,0。,0。,0。],[0.,0。,0。,...,1。,0。]])
描述在正常线性模型下对数据进行贝叶斯变量选择,其模型参数随后作为先验分布作为Power Exped-Exped-Posteror(PEP)或固有的(前者的特殊情况)(Fouskakis和Ntzoufras(2022)(2022) doi:10.3390/iconalitrics8020017>)。模型空间上的先前分布是所有模型上的均匀分布或模型维度的均匀分布(beta-binomial先验的特殊情况)。选择是通过对所有可能的模型进行全面枚举和评估或使用Markov Chain Monte Carlo模型组成(MC3)算法(Madi-Gan and York(1995))进行选择。的互补功能,用于贝叶斯模型平均以及绘图和打印结果下的假设检验,估计和预测。可以将结果与其他众所周知的先验者在模型参数和模型空间上获得的结果进行比较。
个性化医学和数字健康中的许多问题都取决于对高分辨率患者监测产生的连续时间功能生物标志物和其他复杂数据结构的分析。在此上下文中,这项工作提出了基于最佳subsset选择的指标空间中的多变量,功能,甚至更一般结果的新的新变量选择方法。我们的框架适用于几种类型的回归模型,包括线性,分位数或非参数添加剂模型,以及广泛的随机响应,例如单变量,多变量欧几里得数据,功能性,甚至随机图。我们的分析表明,我们所提出的方法在准确性方面的表现优于最先进的方法,尤其是在速度方面,与各种统计响应的竞争对手相比,作为数学功能的情况,对竞争对手的几个数量级改善。尽管我们的框架是一般的,并且不是为特定的回归和科学问题而设计的,但文章是独立的,专注于生物医学应用。在临床领域,为生物统计学,统计数据和人工智能专业人士的宝贵资源是对这一新技术AI-ERA中可变选择问题感兴趣的人工智能的宝贵资源。关键字:变量选择,多元数据,复杂的统计响应,数字健康,个性化医学。
量子密码术 [1] 是最古老的量子技术之一,已成为应对量子计算机挑战的杰出候选技术 [2]。尤其是量子密钥分发 (QKD),其发展速度非常快,其最终目标是使远距离用户能够共享一个密钥,该密钥必须无法被窃听者获知,从而提供高度安全的加密。QKD 系统面临的关键挑战包括通信系统中的信道损耗和噪声水平。这是影响 QKD 性能及其实现的两个主要障碍,尤其是在长距离传输中 [3]。直到最近,光纤一直是研究和实验大多数 QKD 协议的主要平台。但它们的长距离安全距离有限,主要是因为光纤链路的透射率呈指数衰减。一般来说,有两种解决方案可以克服这一限制:使用量子中继器[4-10]或使用自由空间和卫星链路[11-17]。当前基于地面光纤的量子通信系统的覆盖范围仅限于几百公里[18],而我们似乎即将建立全球量子通信网络,即量子互联网[19,20]。因此,最近的研究引起了人们对星载 QKD 和空间量子通信的浓厚兴趣[17],旨在了解自由空间、高空平台站(HAPS)系统和卫星链路如何帮助突破当前的距离限制,同时保证实现量子安全。人们已经取得了重要进展,特别是在单向空间量子通信的极限和安全性方面[21-23],结果表明,秘密比特可以在湍流大气中安全地分发,无论是弱湍流还是强湍流[24]。在 QKD 科学的另一个不同分支中,独立于测量设备 (MDI) 的 QKD [25,26](相关实验另见参考文献 [27-29])是放宽典型点对点 QKD 协议中的信任假设的最有趣和研究最充分的方案之一。更准确地说,在 MDI 中,人们不需要假设将在他们之间分发密钥的合法方的检测设备是可信的。这是因为据称不受信任的第三方