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生成气动数据库 (AEDB) 是 RLV 乃至整个航空航天飞行器开发中的一个重要方面,该数据库可描述飞行器的气动飞行品质。这些数据库通常通过简单的启发式模型从计算流体力学 (CFD) 模拟和风洞试验 (WTT) 中汇总而成。虽然这种经典方法适用于估算标称气动系数,但量化这些飞行前数据相对于最终飞行行为的不确定性仍然是一项艰巨的任务,需要大量的人类专业知识和“直觉”。然而,特别是对于运载火箭而言,这些不确定性对于确保稳健的制导和控制算法以及满足所选任务概况的飞行器性能至关重要。
•从技术角度来看,der将颠覆电网络的传统行为。在很大程度上集中,同步产生到分布式需求的历史单向能量流将在高驱动系统中发生变化。相反,电力网络将管理双向性纳米能流。•从经济角度来看,DER的采用挑战了很大程度上被动消费者的传统作用。生产商的资产,软件和服务现在是电力系统中的积极投资者,能够为私人利益,公共利益或两者兼有运营其投资。•从社会的角度来看,Der可以降低能源成本,并增加各个生产商和能源消费者的能源股票
摘要。我们介绍了Diff-Tracker,这是一种利用预先训练的文本到图像扩散模型的无监督视觉跟踪任务的新方法。我们的主要思想是利用预先训练的扩散模型中封装的丰富知识,例如对图像语义和结构信息的不明显,以解决无监督的视觉跟踪。为此,我们设计了一个初始提示学习者,以使扩散模型通过学习代表目标的提示来识别跟踪目标。此外,为了促进提示对目标动作的提示,我们提出了一个在线提示更新程序。在五个基准数据集上进行的大量实验证明了我们提出的方法的有效性,这也可以实现最先进的性能。
信号转导和转录激活因子 (STAT) 3 被归类为“不可用药”的致病蛋白,尽管它含有 Src 同源性 (SH) 2 结构域,这是一个潜在的致命弱点,过去 30 年来一直未能被学术界和制药界成功针对。基于突变和建模研究,我们的小组开发了一种独特的虚拟配体筛选策略,针对 STAT3 SH2 结构域,结合强大的生化和细胞分析以及基于结构的药物化学,并鉴定出 TTI-101。TTI-101 是临床开发中最先进的直接小分子含 SH2 结构域致病蛋白抑制剂之一。TTI-101 目前正在进行 1 期研究,以确定其在晚期实体瘤患者中的安全性和耐受性以及药效学作用和疗效。
SUV多年来一直处于流行状态,这阻碍了简化样式而不是受益。哪些辅助系统可用于改善阻力系数?这也适用于面板/盒子型货车吗?我们想问:“为什么要妥协?”主动系统的主要好处是,如果您能够在车辆沿着道路上行驶时,车辆的样式(通常是能力)可以与空气动力学的效率分离。这正是我们对主动空气动力学系统的作用。就像您提到的那样,当汽车固定时,车辆仍然可以具有静止的提示,但在某些驾驶条件下转移到了更具空气的纳米式供应。所有车辆都可以从主动空气动力学中受益。
报告分为三个部分。在第一部分中,我们回顾了现有的软件质量保证措施和技术——那些为传统软件开发并应用于传统软件的措施和技术。这部分对软件可靠性和指标、静态和动态测试以及正式规范和验证进行了相当全面的概述,可能会引起那些不关心人工智能软件的人的兴趣。在第二部分中,我们考虑了基于人工智能的软件的特征、第一部分中确定的措施和技术的适用性和潜在效用,并回顾了专门为基于人工智能的软件开发的少数方法。在本报告的第三部分中,我们提出了对这一重要领域的进一步探索的评估和建议。提供了包含 194 个条目的详尽参考书目。
新加坡海事及港务管理局 (MPA)、国家增材制造创新集群 (NAMIC) 和新加坡航运协会 (SSA) 已启动联合工业计划 (JIP),以确定增材制造 (AM 或 3D 打印) 用于船舶部件的商业可行性、技术可行性和监管要求。DNV GL 通过公开 JIP 招募被选为第一阶段的首席研究员,进行市场可行性研究,以根据 SSA 成员 JIP 合作伙伴在其船只停靠新加坡港时最常订购的零件清单来确定 AM 用于船舶部件的商业可行性。在六个月的时间里,进行了一项系统的研究,包括与新加坡海事生态系统内的 14 家 JIP 参与公司进行多次访谈、调查、数据收集和分析以及研讨会。本报告总结了背景文献研究、项目研究方法、发现、分析和结果验证。新加坡是重要的船舶零部件供应中心,为航运公司和海事公司等多元化生态系统提供支持。然而,采购船舶零部件也存在诸多挑战,包括运输和库存成本高、交货时间长以及难以找到的过时零部件。这些挑战可以通过采用 AM 来克服,AM 是实现更加数字化、互联互通和精简的工作流程的关键推动因素。AM 可作为杠杆,加强新加坡作为全球港口和一站式目的地以及数字制造中心的地位。
摘要 - 数据的指数增长和信息的增长性需要创新的知识表示和检索方法。解决这种挑战,自指的矢量处理(SRVP)在大语言模型(LLMS)中引入了一种含义的,自指的机制,从而可以根据上下文需求对知识基础进行适应性的重组。SRVP的理论框架以高维计算和矢量符号体系结构为基础,促进了复杂数据结构和关系的编码。在开源LLM中SRVP的实验实施表明,记忆足迹的重新降低,检索准确性的提高以及加工速度的提高,表明其具有提高LLMS的效率和有效性的潜力。这些发现表明SRVP为知识压缩和检索提供了一种变革性的方法,对更复杂的人工智能系统的发展具有广泛的影响。