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信念传播的排列，排名和部分订单
伊利诺伊州7 - 45威斯康星州内布拉斯加州17 - 52俄亥俄州圣密歇根州49 - 24 Minnesota Iowa 20 - 24 Purdue Penn St. 35 - 36 Indiana Rutgers 38 - Michigan St.
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
纠缠，部分测量值和Parton模型中密度矩阵的对角线
•τ〜∞⇒H |质子⟩= m |质子⟩，（纯）能量特征态。•Parton模型将质子视为几乎自由颗粒的收集•建议解决此明显悖论的分辨率：量子纠缠（Arxiv.1702.03489，Kharzeev＆Levin）•发明：发明：观察到的Parton的降低密度矩阵是粒子数量基础数
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
人工智能与司法公正 - 新南威尔士大学艾伦斯中心
澳大利亚对司法公正和偏见法律的任何改革都应考虑到技术在司法决策中的作用。从法院立案和行政系统的数字化，到小额索赔诉讼中的决策自动化，再到刑事量刑中的机器学习软件，司法部门越来越多地（或可能很快就会）使用各种技术。1 一些人认为司法角色的技术化是不可避免的，并呼吁法院迅速接受自动化，以更好地履行其公共职责。然而，为了保持公众对司法行政的信心；法律改革必须考虑日益增多的自动化司法决策或其要素（尤其是使用机器学习工具）的实验和提议如何增强或削弱法律
部分相干泵浦光束产生下转换双光子场的空间相干特性
我们报告了一项关于使用部分空间相干泵浦光束产生的下转换光子的空间相干特性的理论研究。我们研究了两种几何结构中的重合率和双光子可见性，其中双缝要么放置在泵浦光束的路径中，要么放置在信号场和闲置场的路径中。研究推断干涉条纹的可见性受泵浦参数的强烈影响；泵浦尺寸和泵浦空间相干长度。具体而言，干涉条纹的可见性随着泵浦空间相干性或泵浦横向尺寸在晶面的增加而增加。双光子可见性随传播距离的增加验证了这两种情况下的范西特-泽尼克定理。具有可控泵浦空间相干性的下转换光子，反过来又可以控制下转换光子的空间相干性和纠缠，可以在量子成像、量子通信和非线性干涉测量中找到潜在的应用。
以下是杰克逊图书馆提供的商业相关数据库的部分列表
Academic Search Complete (EBSCO) - 综合性学术、多学科全文数据库，收录 8,750 多种全文期刊，包括 7,750 多种全文同行评议期刊。 Business Source Complete (EBSCO) - 索引、摘要和全文覆盖 8,500 多种学术、贸易和专业商业期刊及相关资源。独家：全文《哈佛商业评论》。 Factiva - 道琼斯/路透社全文大型数据库，涵盖约 32,000 个美国和国际来源，包括印刷版和网络版。还有：公司财务信息。 JSTOR - 浏览、搜索和打印核心学术期刊的完整图像，包括 1665 年至今的商业、经济、金融和统计学期刊。这是一个世界知名的档案库，截至 2011 年，它还提供来自 38 家出版商的 230 多种最新刊物。 洛杉矶时报 (1985 年至今) – 另可查阅：洛杉矶时报 (历史) 涵盖 1881-1995 年。 纽约时报 (1980 年至今) – 另可查阅：纽约时报 (历史) 涵盖 1851-2016 年。
带部分回收功能的太阳能联合循环的提案与分析
本文分析了一种集成太阳能联合循环，它是一种创新技术，包括具有部分回收功能的燃气轮机。假设采用传统的太阳能装置，包括带有导热油的槽式抛物线。该场为与热回收蒸汽发生器的高压蒸发器并联工作的太阳能蒸汽发生器供电。该工厂的设计目的是平衡太阳能对蒸汽循环的供应，并将热能转移到热回收器中的空气中，然后再将其引入燃烧室。因此，只有一小部分涡轮机废气流过热回收器。由于太阳能贡献而产生的额外蒸汽产量被热回收蒸汽发生器蒸发器上可用的较低功率所抵消，从而可以实现恒定的蒸汽涡轮机运行，而不管太阳能贡献如何。结果表明，该方案比传统的集成太阳能联合循环具有更好的性能和更低的发电成本。此外，还提出了一种评估工厂性能和经济评估的新方案，该方案已被证明有助于正确理解获得的结果。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
JabczyńskiJan Karol，GontarPrzemysław：部分相干截断的高斯梁的腐蚀性分析，应用光学，光学S
自1960年代初在上一个century [1-7]中，自1960年代初以来，高功率，衍射有限的激光系统是激光物理和工程中最重要的任务之一[1-7]。这些系统是科学研究，各种技术应用所必需的，最重要的是，军事应用需要[7-9]。高功率连续波激光系统最有前途的技术是Fier激光技术，它与散装晶体或化学激光器相比提供了更好的尺寸，重量和功率。然而，存在基本的物理现象（布里渊散射，拉曼散射，横向模式不稳定性，热启动效应，表面和体积损坏），它们将单个纤维的输出功率限制在几个kws [4、5、9-13]中。在接近划分的模式下，超过100 kW激光输出功率的路径似乎是光束组合技术[14 - 17]分为两组：连续束与单个孔径结合和平行的“瓷砖”光束组合，可以将其实现为不连贯的光束组合（ICBC）和CoherentBeamBeamBeambembc（CBC）。在ICBC的情况下，远场中的功率密度与n（发射器的数量）相关。实验证明了此类系统，并且发现相对于大气中的长传播距离是可行的[18-22]。CBC的最大强度与N 2