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一种物理信息的低球学习，用于基于SEMG的肌肉力量和关节运动学的估计
摘要 - 表面肌电图（SEMG）中的肌肉力量和关节运动学估计1对于2实时生物力学分析，对神经肌肉刺激，肌肉动力学和4个动力学的动态相互作用3的2实时生物力学分析至关重要。深度神经网络（DNNS）5的最新进展表明，以完全自动化和可重复的方式改善生物力学肛门-6 YSIS的潜力。ho-7，生物力学分析的小样本性质和物理解释性8限制了DNN的应用。9本文提出了一种新型物理学的低镜头10对逆向学习方法，用于基于SEMG的11个肌肉力量和关节运动学的估计。这种方法无缝12将拉格朗日的运动方程和逆Dy-13 Namic肌肉模型集成到生成的对抗性净-14工作（GAN）的结构性特征解码框架（GAN）框架中，并从小样本数据中进行了15个外推估计。特定于16，拉格朗日的运动方程式被引入17个生成模型，以限制遵循物理定律的高级特征的结构化解码18。通过奖励推断估算值22和物理参考的Cons-21帐篷物理表示，旨在提高20个物理学的政策梯度，以提高20个对抗性学习效率。实验验证是在两种情况下进行的23个（即步行试验和24个手腕运动试验）。31的结果表明，与基于物理学的逆动力学相比，肌肉力和关节运动学的估计值26是公正的，其中27个表现优于选定的基准方法，其中包括28种物理学的卷积神经网络（PI-CNN），Val-29 LINA-29 LINA生成的对手网络（GAN）和Multi-Extremi-Lextreme-extreme Machine（Ml-30-Extreme Machine（Ml-30）。
通过分析方法和行进优化 GEO 带观测
观测和编目 GEO 带中的卫星对于空间卫星跟踪、避免碰撞和空间态势感知应用来说是一项至关重要的工作。然而，由于卫星数量庞大且需要精确的观测规划，因此对 GEO 区域内的卫星进行有效和全面的观测带来了巨大的后勤挑战。传统的卫星观测方法通常涉及静态望远镜定位或次优手动扫描技术，这些技术可能既耗时又低效。此外，鉴于卫星轨道的动态性质和 GEO 带中卫星的庞大数量，需要采用创新方法来优化观测策略。为了应对这些挑战，通过使用分析方法减少夜空中观测的位置数量来优化观测，为在 GEO 带内编目卫星提供了一种系统的方法。通过将旅行商问题 (TSP) 的原理与分析方法和望远镜技术相结合，我们旨在最大限度地缩短观测目标之间的过渡时间或摆动，同时最大限度地提高沿优化观测路径的数据采集效率。
地热闪光发电厂的建模和分析
在这项研究中，开发了地热闪光发电厂中热力学状态计算的模型。为了验证该模型，Hellisheiði发电厂被建模，包括其高压和低压的电力生产和用于地区供暖的热交换器站。然后将模型的数据与工厂的测量数据进行比较。该模型是在Python中使用CoolProp进行热能计算的。使用SchemDraw以视觉显示模型的结果以生成植物的流程图。产生了能量，自我和经济学分析，在Sankey和Grassman di-Agrams中进行了能量和充电分析，而ExergoSonomic分析仅针对主要组成部分进行。井的输入是从TFT测量中获得的。植物本身的测量来自SCADA系统，但工厂的设计变量基于设计文件。模型与测量数据的比较主要在误差范围内。错误主要是由于基于不频繁的TFT测量值的良好输入值引起的。基于能量分析，将植物效率计算为32％，其驱动效率计算为46％。
自适应集成光热和辐射冷却，用于从太阳和外层空间持续获取能量
太阳（∼ 6,000 K）和外层空间（∼ 3 K）是地球人类两种重要的可再生热力资源。通过光热（PT）进行太阳热转换和通过辐射冷却（RC）获取外层空间的寒冷已经引起了人们的极大兴趣。然而，大多数 PT 和 RC 方法都是静态的和单功能的，只能在阳光下或黑暗下分别提供加热或冷却。在此，开发了一种光谱自适应吸收器/发射器（SSA/E），它具有强太阳吸收和可在大气窗口内（即 8 至 13 μ m）切换的发射率，用于 PT 和 RC 的动态组合，对应于从太阳持续有效地获取能量并将能量释放到宇宙。所制造的 SSA/E 不仅可以在阳光下加热到高于环境温度约 170°C，还可以冷却到低于环境温度 20°C，并且热建模可以捕捉 SSA/E 的高能量收集效率，从而实现新的技术能力。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
飞机设计 - 资产 - 剑桥大学出版社
飞机设计探讨了固定翼飞机设计项目的概念阶段。飞机设计是一个复杂、多方面的过程，涉及多学科环境中的诸多技术挑战。从定义上讲，该主题需要智能地使用空气动力学知识来配置飞机几何形状，以满足客户的特定需求。它涉及配置飞机形状、估计其重量和阻力，以及计算匹配发动机的可用推力。该方法包括飞机的正式尺寸、发动机匹配和验证性能，以满足客户的需求和政府监管标准。相关主题包括安全问题、环境问题、材料选择、结构布局以及对驾驶舱、航空电子设备和系统的理解（适用于民用和军用飞机）。还讨论了成本估算和制造考虑因素。各章的安排旨在优化对飞机设计方法的工业方法的理解。书中还包含基于作者在典型飞机设计方面的工业经验的示例练习。有关军用飞机的附加部分（标有星号）可在 www.cambridge.org/Kundu 上找到
快速稳定锁相环 - Enlighten Publications
摘要 — 快速稳定锁相环 (PLL) 在许多需要快速获得稳定频率和相位的应用中起着关键作用。在现代通信标准中，这些 PLL 被广泛用于确保精确符合动态资源分配要求。在处理器中，这些 PLL 管理动态电压频率缩放。此外，快速稳定 PLL 加快了复杂电子雷达装置中频谱的扫描速度，这对成像和扫描雷达应用特别有利。这些 PLL 所表现出的快速响应也被用于量子技术，满足了对精确频率调整以有效操纵量子比特状态的迫切需求。本文将实现快速稳定 PLL 的策略主要分为五大类技术：增强型相位频率检测、混合多子系统、VCO 启动、变速和查找表或有限状态机。本文探讨了这些技术的基本操作原理，并介绍了文献中报道的每种方法的最佳稳定时间。最后，将根据这些技术的品质因数 (FoM)、稳定时间和调谐范围对采用这些技术的架构进行评估。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。
通过人机协作实现更强大的对抗基线
自然语言处理 (NLP) 系统通常用于对抗性任务，例如检测垃圾邮件、辱骂、仇恨言论和虚假新闻。正确评估此类系统需要动态评估来搜索模型中的弱点，而不是静态测试集。先前的工作已经在手动和自动生成的示例上评估了此类模型，但这两种方法都有局限性：手动构建的示例创建起来很耗时，并且受到创建者的想象力和直觉的限制，而自动构建的示例通常不合语法或标签不一致。我们建议将人类和人工智能的专业知识结合起来生成对抗性示例，受益于人类在语言方面的专业知识和自动攻击更快、更彻底地探测目标系统的能力。我们提出了一个促进攻击构建的系统，将人类判断与自动攻击相结合，以更有效地创建更好的攻击。我们自己实验的初步结果表明，人机混合攻击比纯人类或纯人工智能攻击更有效。验证这些假设的完整用户研究仍有待完成。