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训练稳定的神经普通微分方程-Indiento
神经普通微分方程（神经odes）是一个深层神经网络的新家族。本质上，神经极是一个微分方程，其向量场是神经网络。将神经颂作为机器学习模型的一部分，使该模型比标准模型更有效。的确，可以使用伴随灵敏度方法来训练模型的神经ode块，该方法计算梯度下降方法的梯度，以避免经典的反向传播的计算成本。我们对这一领域的贡献是对神经ode块的稳定性和合同性的研究，是一个微分方程，目的是设计训练策略，以使整体机器学习模型稳健且稳定，以抗对抗攻击。此海报基于[1]，[2]和[3]。
OMB 通告 A-4 附录
OMB 通过将每年的折现率建模为缓慢移动趋势成分（随机游走）和周期性成分之和，估算出未来 30 年以后的社会时间偏好率。OMB 假设随机游走中的创新呈正态分布，均值为零，方差为 0.04；周期性成分为 AR(1) 过程，AR 参数设置为 0.7，创新呈正态分布，均值为零，方差为 0.9。每年的利率都被限制为非负值。OMB 模拟了 100,000 条折现率路径，计算了这些路径上的预期折现因子，并计算了与此预期折现因子路径一致的远期利率。2 OMB 提供了 150 年期利率表；超出此时间段的利率可应机构要求从 OMB 获得。
1.0 仪器详情 - 大气辐射测量
数据记录器每秒测量一次每个输入，但气压（每分钟测量一次）和积雪深度（每 3 分钟测量一次）除外。蒸汽压是根据空气温度和 RH 计算得出的。数据记录器生成 1 分钟和 30 分钟的风速、矢量平均风速、矢量平均风向、空气温度、RH 和蒸汽压的平均值。算法计算风向的标准偏差。1 分钟的输出包括气压读数和该分钟内的总降水量。30 分钟的输出包括电池电压、30 分钟总降水量和平均积雪深度。30 分钟的输出还包括风速、温度、RH、蒸汽压和气压的标准偏差。
表征基于体素的激光扫描匹配中的透视误差
摘要本文量化了限制激光扫描匹配精度的误差源，特别是对于基于体素的方法。LIDAR扫描匹配匹配，用于DEAD RECKONING（也称为LiDAR Odometry）和映射，计算最能使一对点云对齐的旋转和翻译。透视错误是从不同角度观看场景时发生的，从每个角度看，不同的表面变得可见或遮挡。要解释在数据中观察到的透视异常，本文模拟了代表城市景观的两个对象的透视误差：一个圆柱形柱和一个双壁cor ner。对于每个对象，我们提供了基于体素的LIDAR扫描匹配的透视误差的分析模型。然后，我们分析当配备激光雷达的车辆越过这些物体时，透视误差是如何产生的。
![[SSC24-XI-01]](/simg/g:\will\search\icon\source\6\6b7d6b752364ecf63f7edc33230e19cb47ee7804.webp)
[SSC24-XI-01]
本文介绍了在Starling地层飞行光学实验（StarFox）期间进行的一群小型航天器群的初始飞行结果。Starfox是NASA Starling Mission上的四个实验之一，该实验由2023年7月推出的四个立方体组成。仅一角方法应用板载摄像机获得的卫星间轴承角度进行导航，增加卫星自主权并实现新的任务概念。尽管如此，先前的飞行演示仅介绍了一个观察者和目标，并依靠Apriori目标轨道知识来初始化，转化操作以解决目标范围以及外部绝对轨道更新以维持收敛。StarFox通过应用仅角度的绝对和相对轨迹测量系统（ARTM）来克服这些局限性，该系统整合了三种新型算法。图像处理使用多种假设方法和域特异性运动学建模来启用并跟踪图像中的多个目标，并计算目标轴承角。批处理轨道确定通过迭代批次最小二乘和弱可观察到的目标范围的采样来计算从轴承角批次的初始群轨道估计。顺序轨道确定利用具有非线性模型的自适应，有效的无气体滤波器，以随着时间的推移来完善群体估计。通过横跨链路共享的多观察者测量值无缝融合以实现可靠的绝对和相对轨道测定。Starfox Flight数据和遥测者提供了卫星群的仅自动角度导航的首次演示，包括多目标和多观察者相对导航；未知目标导航的自主初始化；并同时确定绝对和相对轨道。在有挑战性的测量条件下，单个观察者达到了目标范围的0.5％的相对定位误差，而多个观察者则降低至0.1％。结果表明，关于正在进行的Starfox活动以及仅在未来分布式任务中的纯粹导航的应用方面表现出色。
量子张量网络的几何视图
下文将从广义上讨论量子张量网络，它为我们提供了一种近似和高性能处理量子态的有效方法 [1–3]。由于实际量子计算机应具有大量量子比特，即 n ≥ 1000，基态数为 2 n > 10 300 。这意味着将用户（大）数据输入量子寄存器所需的基本幺正运算数量通常应为同一数量级。因此，只有对某些特殊类型的量子态，才能有效地将此类系统的状态密度矩阵分解为有限的收缩张量族（张量串）。另一方面，几何思想和几何工具，包括量子张量网络几何 [4]，在量子计算和量子信息论中相当常见，尤其是在研究纠缠 [5, 6] 和引力的出现 [7] 方面。本篇短文概述了一种新的几何方法，该方法使用具有相对较少独立参数的量子张量网络来模拟量子态。该方法基于在正常坐标下的协变级数，该级数基于具有适当线性联络的 k（k≪n）四维流形的直积以及相应的曲率和/或挠率；我们只考虑 k = 1 的情况，但显然可以推广到任意 k > 1 的情况。给定一个联络（或一个（伪）黎曼度量），计算曲率和挠率的协变导数，然后计算量子态的系数作为秩为 n 的某个张量的分量。参考文献 [8–11] 中给出了级数系数的明确公式和计算方法。第 2 节包含一些必要的数学准备工作和泡利基中量子态的简要描述。在第 3 节中，我们将讨论该级数的协变级数。 3 量子比特量子系统的状态空间由四维流形建模；我们详细描述了具有零曲率和非零挠率的线性连接的情况的协变展开。第 4 节给出了为三量子比特的量子系统建模 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的说明性示例。
人类大脑在处理导航功能之前会先处理视觉特征
为了在周围环境中导航，人类会快速处理场景信息。随着时间推移，由场景观察引发的神经处理级联如何促进导航规划？为了进行研究，我们用脑电图 (EEG) 记录了人类大脑对视觉场景的反应，并将其与可操作场景处理的三个方面（2D、3D 和语义信息）的计算模型以及捕捉导航可供性的行为模型联系起来。我们发现了一个时间处理层次：导航可供性的处理晚于所研究的其他场景特征（2D、3D 和语义）。这揭示了人类大脑计算复杂场景信息的时间顺序，并表明大脑利用这些信息来规划导航。
mumemto：跨pangenomes
将基因组对准共同坐标是pangenome分析和构建的核心，但在计算上也很昂贵。多序列最大唯一匹配（多-MUMS）是用于核心基因组比对的指南，有助于构架和解决多重比对问题。我们介绍了Mumemto，该工具可在大型pangenomes中使用多个粉刺和其他匹配类型。mumemto al-lows用于可视化同义，揭示了异常的组件和脚手架，以及高光pangenome保守和结构变化。Mumemto在25.7小时内使用320个人类基因组组件（960GB）计算多个Mums，并在几分钟内使用800 GB的记忆和数百多个真菌基因组组件计算。mumemto在C ++和Python中实现，并在https：// github上可用。com/vikshiv/mumemto。
飞行员培训指南 教员参考
2 电离层参数。第一组校正与用户位置无关（即，它们适用于位于 WAAS 服务区内的所有用户）。第二组校正与区域有关。WAAS 为 WAAS 服务区内的多个点（以网格模式组织）提供校正参数。用户接收器根据使用适合用户位置的网格点的算法计算接收到的 GPS 信号的电离层校正。此外，由于 GPS 卫星相对于用户位于天空中的不同位置，因此用户接收器接收和处理的每个 GPS 卫星信号的适当网格点可能不同。这两组校正的组合可以显著提高 WAAS 服务区内任何地方的用户位置准确性和置信度。
读心术计算机的重要性——概述
摘要：剑桥大学的研究人员开发了读心术计算机，它能从面部表情或信号推断出人类的心理状态，引起了机器学习、心理学和计算机创造力的关注。它的主要目的是使人机交流更加顺畅，提高生产力，而无需等待人类的明确输入。该模型结合面部表情、头部动作和眼球运动的分析，表示面部表达的心理状态。本文揭示了系统如何通过面部表情分析 (FEA) 和未来派头带预测心理状态。本文还清楚地揭示了读心术系统的优缺点，这是研究人员和技术人员的一项动议。关键词：读心术计算机、机器学习、FEA、未来派头带、EEG、fNIRS、动态贝叶斯网络等。