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优化BioTAC模拟现实触觉感知
摘要 - Tactile Sensing为增强当今机器人的相互作用功能提供了一个有希望的机会。Biotac是一种常用的触觉传感器，使机器人能够感知并响应物理触觉刺激。然而，传感器的非线性在模拟其行为时构成了挑战。在本文中，我们首先研究了使用温度，力和接触点位置来预测传感器输出的生物酸模拟。我们表明，使用BioTAC温度读数的培训不会在部署过程中产生准确的传感器输出预测。因此，我们测试了三个替代模型，即XGBoost回归剂，神经网络和变压器编码器。我们在没有温度读数的情况下训练这些模型，并对输入向量的窗口大小进行详细研究。我们证明，我们比基线网络实现了统计学上的显着改进。此外，我们的结果表明，在此任务中，XGBoost回归剂和变压器的表现优于传统的馈送神经网络。我们在https://github.com/wzaielamri/optimization Biotac仿真上在线提供所有代码和结果。索引术语 - Biotac，Xgboost，变压器，触觉感知
PHYSICAL REVIEW A 105, 013716 (2022) 现实...
我们描述了一种有效的数值方法，用于模拟存在失相和衰减的情况下相互作用的自旋系综的动力学。该方法基于孤立系统的离散截断维格纳近似，将自旋系综的平均场动力学与离散初始自旋值的蒙特卡罗采样相结合，以解释量子关联。在这里，我们展示了如何通过将确定性平均场演化替换为随机过程来将这种方法推广到耗散自旋系统，该过程描述了相干性和群体的衰减，同时保留了每个自旋的长度。我们展示了该技术在模拟非经典自旋压缩效应或具有 10 5 个相互作用的两级系统的腔 QED 模型的动力学和稳态中的应用。这为在现实实验室条件下对各种量子光学实验或固态自旋系综进行精确的实尺度模拟提供了可能性。
减轻实际嘈杂中间体中的现实噪声...
量子误差缓解 (QEM) 对于嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备至关重要。虽然大多数传统的 QEM 方案都假设离散门电路，噪声出现在每个门之前或之后，但这些假设不适合描述可能具有强门依赖性和复杂非局部效应的实际噪声，以及模拟量子模拟器等通用计算模型。为了应对这些挑战，我们首先扩展了场景，其中每个计算过程（无论是数字还是模拟）都由连续时间演化描述。对于来自工程汉密尔顿量缺陷或额外噪声算子的噪声，我们表明它可以通过随机 QEM 方法有效抑制。由于我们的方法仅假设精确的单量子位控制，因此它适用于所有数字量子计算机和各种模拟模拟器。同时，可以利用理查森外推法来抑制缓解过程中的错误。当我们在能量松弛和失相噪声下使用各种哈密顿量以及具有额外双量子比特串扰的数字量子电路对我们的方法进行数值测试时，我们发现模拟精度提高了 2 个数量级。我们评估了我们方案的资源成本，并得出结论，使用 NISQ 设备进行精确量子计算是可行的。
新加坡的新经济地理
认可：（名称，机构，电子邮件）Ali Arniio，北卡罗来纳大学格林斯伯勒大学，anarnio@uncg.edu Olivier Absil，Li`Eege大学，Oliiege。 n.anugu@exexer.ac.ac.uk elyn baines, naval research lab, elyn.baines@nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.nrl.navy.Grenoble Alpes，Ipag，Jean-Philippe.berger@univ-grenoble-alpes.fr L. Ilsedore Cleeves，弗吉尼亚大学，lic3f@virginia.edu daniel daniel daniel dale，U.Wyoming飞行中心，William.C.Danchi@nasa.gov W.J.dev wit，eeso，eeso，wdewit@eso.org denis deNis deNis deNis defr`，li` eege，ddefefefre@uliege.be swn domagal-goldman，nasa-gsfc，smithsonian，cfa Harvard＆Smithsonian，melvis@cfa.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.edu dirk dirk dirk dirk dirk Froebrich，肯特大学，df@star.kent.ac.ac.uk Mario Gai，Istuto Nazionole di Astrofisca，Mario.it posit Pose pose pose Gandhi，Poshak.gandhi and poshak.gandhi@sonon.ac.ac.uk paulo paulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo garcia Porto，葡萄牙，pgarcia@fe.up.pt Tyler Gardner，密歇根大学，tgardne@ummich.edu douglas gies，佐治亚州立大学，gees@chara.gsu。 Jean-francois.gonzalez@ens-lyon.fr Brian Gunter，乔治亚理工学院，brian.gunter@aerospace.edu sebastian hoenig，英国南安普敦大学，s.hoenig@song@sonn.ac。澳大利亚国立大学，Michael.ireland.ireland@anu.au Anders Jorgensen，新墨西哥矿业与技术研究所，Anders.m.Jorgensen@nmt.edu Makoto Kishimoto，京都Sangyo Sangyo大学，日本，日本dev wit，eeso，eeso，wdewit@eso.org denis deNis deNis deNis defr`，li` eege，ddefefefre@uliege.be swn domagal-goldman，nasa-gsfc，smithsonian，cfa Harvard＆Smithsonian，melvis@cfa.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.harvd.edu dirk dirk dirk dirk dirk Froebrich，肯特大学，df@star.kent.ac.ac.uk Mario Gai，Istuto Nazionole di Astrofisca，Mario.it posit Pose pose pose Gandhi，Poshak.gandhi and poshak.gandhi@sonon.ac.ac.uk paulo paulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo gaulo garcia Porto，葡萄牙，pgarcia@fe.up.pt Tyler Gardner，密歇根大学，tgardne@ummich.edu douglas gies，佐治亚州立大学，gees@chara.gsu。 Jean-francois.gonzalez@ens-lyon.fr Brian Gunter，乔治亚理工学院，brian.gunter@aerospace.edu sebastian hoenig，英国南安普敦大学，s.hoenig@song@sonn.ac。澳大利亚国立大学，Michael.ireland.ireland@anu.au Anders Jorgensen，新墨西哥矿业与技术研究所，Anders.m.Jorgensen@nmt.edu Makoto Kishimoto，京都Sangyo Sangyo大学，日本，日本
网络现实的灾难场景开发和建模
缺乏影响网络保险市场的严重灾难性损失事件，这意味着系统性网络风险模型中的参数将固有地包含一定程度的主观性。但是，这并不意味着模型的输入不能完全合理，解释和证明。伙伴关系已格外小心，以使该模型尽可能简单和透明，也得到了很好的证明。外部专家，并在整个论文中参考了现有的学术和行业研究。本文使用的索赔和事件响应费用假设基于现实主义的实际索赔经验，但汇总和平滑以保留客户的机密性。希望这能为系统性网络风险的建模者提供基准，以校准事件成本。
用于现实的微生物组数据的快速而简单的模拟器
midasim 0.5793 0.8617 0.6252 0.0019 <0。0001 <0。0001 Midasim（参数）0.0058 0.0010 0.0495 0.1607 <0。0001 <0。0001 D-M <0。0001 <0。0001 0.0028 <0。0001 <0。0001 <0。0001 MESASPARSIM <0。0001 <0。0001 0.6341 <0。0001 <0。0001 <0。0001 sparsedossa <0。0001 <0。0001 <0。0001 <0。0001 0.0002 0.0015 ∗β多样性比较使用Permanova进行。∗ *α多样性比较是使用t检验和kolmogorov-smirnov（KS）测试进行的。
具有现实元素的血浆超材料设备的逆设计
摘要在先前的研究的扩展中（Rodríguez等2021 Phys。修订版应用。16 014023），我们采用逆设计方法来生成具有逼真的等离子体元件的二维等离子体超材料设备，这些元件结合了石英包络，碰撞（损失），非均匀密度曲线以及对实验误差/扰动的抵抗力。有限差频域模拟与在横向磁极化下运行的波导和弹能器一起使用前向模式分化。具有现实元素的最佳设备与具有理想元素的先前设备进行了比较，并且探索了优化算法的几种参数初始化方案，从而得出了生产此类设备的强大过程。弹能和波导，具有合理的空间平均等离子体频率约为10 GHz，碰撞频率约为1 GHz，从而使未来的现场训练和这些设计的实验实现。
dod 手册 5000.99 现实的全方位生存能力和...
a. 总体规划概念。................................................................................................................17 b. TEMP/T&E 战略的输入。................................................................................................18 c. 现实的全谱生存力和杀伤力测试计划。......................................................................18 d. MBRA。.............................................................................................................................19 e. 现实的全谱生存力和杀伤力测试合同要求的输入。.............................................................................20 f. 项目要求的输入。.............................................................................................................21 4.2. 现实的全谱生存力和杀伤力测试的准备和执行。.................................................................................................21 4.3. 现实的全谱生存力和杀伤力分析与评估。.................................................................................................21 4.4. 现实的全谱生存力和杀伤力报告。 ........................................... 22 附录 4A：详细的全频谱生存力和致命性规划和报告要求 ...................................................................................................................... 23 词汇表 ...................................................................................................................................................... 37
使用微生物光合作用直接发电是现实的吗？
长期以来一直有兴趣使用微生物在生物驱动的电化学系统中直接发电。第一个这样的系统是用异养微生物运行的，被称为微生物燃料电池。他们依赖于从细胞出口并由阳极收集的代谢过程中的一些电子。微生物燃料电池提供了同时分解废物并产生电力的有吸引力的可能性，并已被用来产生电源来照亮那里收获的尿液中的液压[1]。最近，已经描述了使用光合合成微生物而不是异胞营养的系统来产生电力[2-5]。它们如何工作，并且会有用吗？典型的设备[2-4]，称为“生物伏洛耐型设备”或“ BPVS”，使用氧气苯二合成微生物（通常是蓝细菌，但真核藻类也可以使用）。这些生物利用太阳能来氧化水，产生通常用于细胞内二氧化碳固定的电子，氧作为废物。但是，某些电子离开细胞（“外部发生”）。电子采用的路线以及某些电子离开电池的原因尚不清楚。外部发电可能有助于金属动员或处理吸收过量光能的影响。然而，电子可以通过阳极收集，通过外部电路绕过，并在催化天主教处重新组合，氧气和质子形成水。在外部电路周围通过时，电子做有用的工作。与传统的光伏电池不同，BPV还会在黑暗中产生动力（可能是由储存的光合作用产品的代谢），并且与电池不同，它们不会不可避免地会降低，因为它们由阳光提供动力，而不是电池中电极的可消耗性的氧化还原夫妇。在实验室中都非常好，但是由光合微生物提供的BPV会有现实世界中的应用，多久？实验室研究表明，每平方米0.5至0.8瓦的区域的最大功率输出[5，6]，并且估计表明它们原则上可以产生每平方米多达几瓦的数量。这比传统的光伏安装少，尽管最多只有几倍[3]。很小，但已经能够为项目供电
使用自回归语言模型设计现实的监管DNA
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是调节基因表达的DNA序列。CRE的活性受到序列基序的顺序，组成和间距的影响，这些序列基序被称为转录因子（TFS）结合的序列基序。合成CRE具有特定特性。在这里，我们提出了Reglm，这是一个设计具有所需属性的合成CRE的框架，例如高，低或细胞类型 - 特定活动，并使用自回归语言模型与有监督的序列到功能模型结合。我们使用框架设计合成酵母启动子和细胞类型 - 特定的人类增强剂。我们证明，我们方法产生的合成CRE不仅被预测具有所需的功能，而且还包含类似于实验验证的CRE的生物学特征。reglm因此促进了现实的调节DNA元素的设计，同时提供了对顺式调节代码的见解。