然而,随着数字连通性的增长,网络攻击的风险和成本也随之增长。3 此外,网络攻击的潜在成本已使人们开始将网络安全风险视为国家安全威胁。4 正如特朗普总统的国家安全电信咨询委员会所观察到的,美国“面临着日益恶化的网络安全威胁环境,对公共安全、经济繁荣和整体生活方式至关重要的互联网技术的依赖日益增加。我们的国家安全现在与网络安全密不可分。” 5 潜在的网络安全威胁范围包括数字空间,例如网络盗窃知识产权 (IP) 和个人数据以及操纵在线信息,以及物理空间,例如关键基础设施(例如电信、交通和医疗保健)和物联网,它们依赖软件到网络服务。
摘要我们使用商用格子波尔兹曼求解器 XFlow 模拟湍流分离流。使用传统的计算流体动力学 (CFD) 软件,工业问题需要耗时的网格划分过程。由于其基于粒子的方法,XFlow 中的网格划分复杂性降低,允许使用八叉树结构轻松解决复杂几何形状。然而,这种网格划分的便利性引发了计算分离流的准确性问题。将针对不同的工业基准展示 XFlow 的性能并与实验数据进行比较。我们选择了四个工业案例:首先,Re = 8 时的 Goldschmied Body 10。9 · 10 4。第二,HLWP-2(第 2 届高升力预测研讨会)19 几何,代表 Re = 1 时的整架飞机。35 · 10 6 和 Re = 15 。1 · 10 6 。第三,NACA0012 15 在 Re = 0 时的动态失速。98 · 10 6,频率降低,k = 0 。1.最后,使用位于 Re / L = 4 时前缘的结节来改善机翼失速的参数研究。66 · 10 6,参考长度 L 。
跨国走廊促进区域一体化。除了一体化之外,经济走廊的发展必然会导致辅助设施的增长,从而实现利益共享、政策协调和产业协调。从物流和仓储到联合基础设施项目。跨国企业具有降低运输成本的潜力,无论是在区域内还是沿线,改善国际市场准入、增加收入和减少贫困。4 经济效益。走廊有助于缓解对基础设施的需求,创造更多产出。改进的基础设施本文旨在研究独特的价值主张
随着印度开始从共同19引起的全球经济放缓以及跨部门资本运动的下降中恢复,该国必须继续致力于解决政策和遗产问题,以防止这些金融机构失去屈光度,国内可再生能源部门的关注。GOI通过在2021年预算中宣布将1,000亿卢比注入SECI和1,500亿卢比的IREDA。资本输液将使SECI能够动员可再生能源项目的60亿卢比的投资,以及17,000千万卢比的额外投资,以在Re部门建立创新项目。ireda将能够提高其资本充足性,从而降低其贷款成本,并扩大RE部门12,000亿卢比的额外债务融资。5
北京林业大学,北京林业大学,北京100083,中国B系统生态学与可持续性科学实验室,北京大学,北京大学100871,C中国北京大学研究中心,可再生能源与电力系统研究中心,杰达斯·阿卜杜勒齐兹(Abdulaziz)国王阿卜杜勒齐兹(King Abdulaziz),jeddah,21589,saudi kanics and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi, Wuhan 430073,PR CHINE E伦敦大学学院Bartlett建筑与项目管理学院,伦敦WC1E,英国7HB,英国F NAAM研究小组,科学系,国王阿卜杜勒齐兹大学,Jeddah,Jeddah,21589,沙特阿拉伯G,阿拉伯g环境科学系北京林业大学,北京林业大学,北京100083,中国B系统生态学与可持续性科学实验室,北京大学,北京大学100871,C中国北京大学研究中心,可再生能源与电力系统研究中心,杰达斯·阿卜杜勒齐兹(Abdulaziz)国王阿卜杜勒齐兹(King Abdulaziz),jeddah,21589,saudi kanics and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi and Saudi, Wuhan 430073,PR CHINE E伦敦大学学院Bartlett建筑与项目管理学院,伦敦WC1E,英国7HB,英国F NAAM研究小组,科学系,国王阿卜杜勒齐兹大学,Jeddah,Jeddah,21589,沙特阿拉伯G,阿拉伯g环境科学系
我们感谢 Kunal Mehta 提供的数据帮助。我们感谢 Paul Gompers、Issac Hacamo、Jessica Jeffers、Song Ma、David Matsa、Ramana Nanda、Paige Ouimet、Sergio Salgado、Antoinette Schoar、Elena Simintzi、Chris Stanton 以及 NBER 创业、RCFS 冬季会议、SFS Cavalcade、MFA、FOM 虚拟公司金融研讨会、初级创业金融/创新午餐小组、初级公司金融研讨会、伦敦政治经济学院、罗切斯特、伊利诺伊大学芝加哥分校、印第安纳州(凯利)、哈佛商学院、哈佛法学院、UVA Darden 和弗吉尼亚理工大学的研讨会参与者提供的有益评论。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
我们制定了良好的连续时间生成流量,用于学习通过F-差异的近端正规化在低维歧管上支持的分布。wasserstein-1近端运算符调节f- ddiverences可以比较单数分布。同时,Wasserstein-2近端运算符通过添加最佳运输成本(即动能惩罚)来使生成流的路径正规化。通过均值野外游戏理论,我们表明这两个接近物的组合对于配制良好的生成流量至关重要。可以通过平均场游戏(MFG)的最佳条件,汉密尔顿 - 雅各布(HJ)的系统以及向前连续性偏微分方程(PDE)的最佳条件进行分析,其解决方案表征了最佳生成流。对于在低维流形的学习分布中,MFG理论表明,Wasserstein-1近端解决了HJ终端状况,而Wasserstein-2近端是针对HJ动力学的,这既是相应地向后的PDE系统,都可以很好地置于范围内,并且是一个独特的范围。这意味着相应的生成流也是唯一的,因此即使在学习在低维流形的高维分布方面,也可以以强大的方式学习。通过对持续时间流的对抗训练来学习生成流,这绕开了对反向模拟的需求。我们证明了我们的方法生成高维图像的功效,而无需诉诸自动编码器或专业体系结构。
摘要流量参数的准确测量通常取决于传感器的可访问性。光流评估技术,例如粒子图像速率(PIV)和粒子跟踪速度计(PTV),仅限于光学上透明的介质。但是,许多工业过程都涉及不透明的媒体,需要采用替代方法。本研究介绍了X射线粒子跟踪速度法(XPTV)的开发和应用,以研究此类介质中的流量。具体来说,检查了融合细丝制造(FFF)打印机的喷嘴内的流量。这项工作的新贡献是使用XPTV对加热流进行的首次分析,通过在聚合物流中引入钨粉作为对比剂来实现。该研究成功地可视化了抛物线速度曲线,证明了该方法的功效。
简介 生成式人工智能的出现极大地重塑了全球技术格局,推动人工智能基础设施的投资达到前所未有的水平。据 Anderson 等人报道 [1],2019 年至 2023 年间,各组织在人工智能基础设施上的支出激增 156%,尤其强调推进数据管道架构。这一激增反映了人工智能系统日益复杂的特点,目前人工智能系统在企业环境中每天处理超过 1.8 PB 的数据。数据管道已经从基本的 ETL 操作发展成为复杂的“神经”数据高速公路,可实现复杂的多维数据转换。一项涉及 2,317 个组织的研究发现,87.3% 采用先进管道架构的组织在人工智能模型性能方面取得了显着提升,包括训练时间缩短 42.8%、预测准确率提高 23.6% [1]。这些收益源于增强的数据编排策略,可优化分布式计算网络中的数据流。 Richardson 和 Kumar 对高性能 AI 工作流进行了全面分析 [2],强调现代管道在管理来自数千个来源的同步数据流的同时,必须保持低于 100 毫秒的延迟。他们对 150 个大规模 AI 部署的检查表明,先进的管道架构将数据处理瓶颈减少了 76.4%,并将资源利用率提高了 89.2%。一个关键因素是实施自适应数据路由算法,该算法将计算开销减少了 34.7%,并将数据完整性率保持在 99.99% 以上。结合智能预处理框架从根本上改善了数据质量方法。根据 Anderson 的框架 [1],集成 AI 驱动的质量检查的组织将数据清理周期缩短了 67.3%,同时将数据准确性提高了 31.2%。这种转变在金融和医疗保健领域尤为明显,因为严格的监管规定要求原始数据。在接受调查的 892 家金融机构中,自动验证协议使合规性相关问题减少了 91.4%,数据准备速度加快了 43.8%。工业性能指标说明了下一代管道架构的具体优势。Richardson 对 234 家制造工厂的评估 [2] 显示,实时数据处理能力使生产效率提高了 28.5%,预测性维护准确率提高了 45.6%。这些效率源于管道内的边缘计算集成,它使数据传输延迟降低了 76.2%,并实现了近乎即时的决策。优化数据管道的经济影响不仅限于运营优势。实施尖端管道架构的组织报告称,