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在Schwarzschild时空时的最大转向连贯性
摘要在过去的二十年中，Schwarzschild时空中对Quanblyness的探索引起了人们的兴趣，尤其是关于Hawking Radia对量子相关性和量子相干性的影响。在这个基础上建立，我们调查了鹰辐射影响最大转向连贯性（MSC） - 一种关键措施，以衡量通过转向产生连贯性的能力。我们发现，随着鹰温度的升高，物理上可访问的MSC降解，而MSC无法访问则增加。该观察结果归因于对所有双骨模式的初始量子相关性的重新分布，这是惯性观察者所认识到的。尤其是，我们发现在鹰式温度倾向于限制的情况下，可访问的MSC等于1 /√< / div>
使用混合深钢筋学习
摘要 - 在越野环境中旋转的未拧紧地面车辆（UGV）的准确路径跟踪面临着源于操作条件的多样性引起的挑战。用于Ackermann转导车辆的传统基于模型的控制器具有良好的（无防滑）路径跟踪的穿孔，但性能会以越来越不平坦的地形和更快的遍历速度下降。本文介绍了一种新颖的方法，一种混合深化增强学习（HDRL）控制器，利用了线性二次调节器（LQR）的优势和深钢筋学习（DRL）控制器，以增强Ackermann steceered ugvs的增强路径跟踪。DRL控制器主要弥补地形条件和未知车辆参数的不确定性，但训练在计算上可能很昂贵。LQR控制器在初始训练阶段指导DRL控制器，从而确保更稳定的性能并在早期迭代中获得更高的回报。这样做，这种混合方法提供了有望克服基于模型的控制器的局限性以及常规DRL方法的样本信息的局限性。在手稿中显示的初步结果显示了HDRL控制器的希望，表现出比无模型的DRL和常规反馈控制器更好的性能。
通过引导分子动力学和药物再利用方法靶向葡萄球菌细胞壁生物合成蛋白 FemX
图 2. 金黄色葡萄球菌肽聚糖的结构由二糖、五肽茎（L-Ala—D-Glu—L-Lys—D-Ala—D-Ala）和甘氨酸桥结构组成。 (a) 在葡萄球菌 FemX、FemA 或 FemB 中发生突变/缺失时，肽聚糖链的正确交联，(b) 由于 FemX 中的突变/缺失导致肽聚糖链无交联，(c) 由于 FemA 中的突变/缺失导致肽聚糖链的非常短的交联，(d) 由于 FemB 中的突变/缺失导致肽聚糖链的短交联。
弹性定位，导航和定时研发更新
A variety of PNT sources (COTS GNSS) not steered to any external time-base Software to handle the real-time receipt and passing of messages to and from PNT sources Threat monitoring algorithms A monitor fusion engine to combine the outputs of those algorithms to aid in making decisions on the trustworthiness of the PNT sources A timing ensemble with steering to an oscillator to generate a计时1脉冲每秒（1pps）输出使用受信任的来源。RI扩展了先前的S＆T进行的快速弹性评估测试床。
自主垂直停车路径计划
收到：19.07.2023;修订：09.09.2024;接受：16.09.2024摘要：在本文中，引入了一种路径计划方法，以执行四轮转动车辆的自主垂直停车。该方法由车辆和几何方程的运动学模型组成。提到的方法基于从停车位检索车辆，并使用相同的路径倒置将车辆停放。MATLAB模拟使用不同的运动特性和位置进行。得出了三个新方程，以计算纵向操作，以将车辆定位为可以逆转位置，在停车场操纵期间通往道路左侧的最大接近，以及车辆右侧和停车位的边缘之间的最小距离。通过使用这些方程式引入了一种方法来定义所需的驾驶走廊，并通过模拟表明，可以通过考虑环境遥控器和车辆的运动学来评估计划的自主垂直停车操作的可行性。关键字：自主垂直停车，四轮转动车辆，路径规划，驾驶员援助系统
Naresh Vashisht修补与创新中心（NVCTI）
•11000平方英尺。ft。概念化以建立积极的创新生态系统，并提供最先进的工作空间，以将思想转化为产品，从而实现成功的企业家精神。•由创新委员会（IC）引导的活动，包括学生创新牢房（SIC），教师创新牢房（FIC）以及工业/校友的受邀成员。
印度航空和空间法杂志（ijasl）
IJASL 的出版离不开 NALSAR 大学副校长 Faizan Mustafa 教授的不懈努力，以及他持续、明确和坚定的支持，以及他模范的领导能力、令人愉悦的个性和出色的管理技能，这些都是我们的灵感源泉。他不断引导学术道路，开拓研究和出版途径，并达到更高的卓越水平。
人工智能与人类价值观
...接下来，我希望人类能够抓住人工智能的巨大机遇，而不会遭受重大痛苦或损害，但我认识到这不会自然而然地发生——它需要极大的谨慎！人工智能目前不需要倡导者——它有足够的支持者，大型科技公司和政府推动着它（££££）。它更像是一辆巨型卡车，问题在于它是否被良好/安全地操纵。我希望人工智能是安全和道德的，安全和道德不仅仅是企业的幌子！
dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。