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World File Search System不连续性
语义驱动的交易空间框架，用于加速飞机制造系统设计
在飞机制造系统的设计阶段，需要根据关键性能指标评估不同的工业场景，以实现最佳系统性能。这是一个高度复杂的过程，涉及多学科利益相关者、各种数字工具和协议。为了解决此过程中的数字不连续性挑战，本文提出了一种基于语义技术和基于模型的系统工程的交易空间框架。它旨在实现需求管理、架构定义、制造系统设计、解决方案验证和可视化的功能集成。开发了一个应用本体来集成装配系统领域知识、工业需求和系统架构模型信息。所提出的框架在案例研究中得到实施，以支持机身轨道接头工艺设计，这是飞机总装线的一部分。提出了一个工具链来支持实施，该工具链由一组与框架功能模块相对应的支持软件组成。工业系统工程师首先在应用本体的支持下设计不同的制造系统架构
以亲属为基础的制度与经济发展
尽管已经提出了许多理论来解释全球经济繁荣的差异，但很少有人关注最古老、最基本的人类制度：亲属制度——一套管理血统、婚姻、宗族成员、婚后居住和家庭组织的社会规范。在这里，我们关注人类学上已得到充分证实的亲属关系维度，建立了亲属制度的紧密度和广度（其亲属关系强度）与经济发展之间的强有力且具有经济意义的负相关关系。为了衡量亲属关系强度和经济发展，我们部署了量化的民族志亲属关系观察和基因型测量（代表内婚模式），以及卫星夜间光度和区域 GDP 数据。我们的研究结果在控制一系列地理和文化变量后仍然稳健，并且在不同国家、不同国家内部的区域和民族语言层面以及不同国家内部的空间回归不连续性分析中都成立。考虑到潜在的机制，我们讨论了与亲属关系强度通过其对劳动分工、文化心理、制度和创新的影响间接影响经济发展相一致的证据。
相变和关键现象1简介
统计物理学在多体问题中以微观量表的粒子本身的动力学与宏观集体行为之间提供了联系。这样做，对系统属性的分析是感兴趣的。这些属性可以被概念化为密度，因为它们与自由能W.R.T.的第一个衍生物相对应。相关领域或作为敏感性，与相关自由能的第二个衍生物相对应，这通常是在没有领域的情况下实现的。通常，这些功能是平稳的，但是在突然变化的情况下，系统内有相变[1]。本报告将通过首先分析水的相图，然后再分析简单的铁磁铁的相位图来解释相变的模糊表述，以了解相变的原理。随后，提供了相变的定义，而磁系统的相图则强调了Ehrenfest和Landau的分类。ehrenfest特别使用了自由能衍生物的不连续性的描述作为相变的定义，而Landau则描述了通过对称断裂的相变，从而允许订单参数的概念。专注于磁系统的ISING模型，相图说明了区分一阶和二阶转换的相变。此报告
dirichlet流与DNA序列设计的应用
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列生成。我们表明，单纯形上的线性流量匹配不足以实现此目标，因为它遭受了训练目标中的不连续性和进一步的病理。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们得出了混合物的分数与流量向量字段之间的连接，从而允许分类器和无分类器的GUID-ANCE。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列发电具有最小的性能命中，从而与自回旋的模型相比，导致O（L）加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的分类器免费指导方法改善了无条件的生成，并且有效地生成满足设计目标的DNA。代码可在https://github.com/hannesstark/ dirichlet-flow-matching上找到。
![arXiv:2008.05856v1 [cs.CV] 2020 年 8 月 13 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9dc60bee38f72f42c59315eff57747cb728a25a7.webp)
arXiv:2008.05856v1 [cs.CV] 2020 年 8 月 13 日
摘要。本文提出了一种新颖的视频生成模型，并特别尝试解决从文本描述生成视频的问题，即根据给定的文本合成逼真的视频。现有的视频生成方法由于帧不连续性问题及其无文本生成方案，无法轻易适应处理此任务。为了解决这些问题，我们提出了一种循环反卷积生成对抗网络 (RD-GAN)，其中包括一个循环反卷积网络 (RDN) 作为生成器和一个 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 作为鉴别器。RDN 是传统循环神经网络的反卷积版本，可以很好地建模生成的视频帧的长距离时间依赖性并充分利用条件信息。可以通过推动 RDN 生成逼真的视频来联合训练所提出的模型，以便 3D-CNN 无法将它们与真实视频区分开来。我们将提出的 RD-GAN 应用于一系列任务，包括常规视频生成、条件视频生成、视频预测和视频分类，并通过实现良好的性能证明了其有效性。
差异相互作用决定了基于RNA的生物分子冷凝水界面的各向异性
微流体学优化实验程序，但通常需要外部泵才能精确，稳定和低流速。这些程序通常需要进行长时间实验的延长，连续操作。我们引入了双含量连续泵送机理（DSCPM），这是具有输入多路复用能力的微流体应用的低成本，精确且连续的泵。具有3D打印的外壳和标准组件，DSCPM易于制造和访问。DSCPM以每分钟的流量为单分钟，使用流体桥的整流，将注射泵的精度与连续输注相结合。我们验证了微流体“细胞陷阱”中的层流流，而不会破坏微生物的生长。comsol模拟确认了安全的剪切应力水平。我们还开发并测试了流体多路复用器，以获得更大的模块化和自动化。解决当前的泵限制，例如不连续性和高成本，DSCPM可以增强实验能力并提高效率和精度，同时增加许多领域的硬件自动化的可访问性。
对 GSI、RMi 和 RMR 评估的影响
摘要 基于概率的经验方法被用作预测与岩体性质相关的不确定性的替代方法。重点是开发概率电子表格来预测岩体分类指标。构建直方图来描述预测岩体性质的最佳分布。开发的模型还有助于预测岩体内部不连续性对岩石强度和岩体分类系统的影响。统计分析确定体积节理数、节理间距、节理频率和岩石强度是最具影响的参数。此外，统计分析显示不同岩体性质之间存在不同程度的相关性。虽然一些属性显示出适合建模的显着相关性，但其他属性与任何相关模型都不太吻合。结果强调需要一种全面的岩体表征方法，考虑体积节理数以外的多种因素。地质复杂性，包括构造活动和风化过程，可能会掩盖直接相关性。这些结果强调了经验建模和详细现场调查对于准确评估喜马拉雅岩体质量和稳定性的重要性。
碳复合材料的先进涡流检测
摘要 碳复合材料因其特殊性能而应用于各个行业，尤其是航空航天工业。广泛使用的碳纤维增强聚合物 (CFRP) 甚至已应用于飞机主要结构。开发能够轻松检测和识别碳纤维材料退化的先进诊断技术仍然是各种无损检测方法面临的挑战。本文介绍了应用涡流 (EC) 检测碳复合材料结构的可能性。开发并测试了两种类型的涡流探头，并获得了优异的结果。新的传统涡流探头能够可靠且轻松地检测表面和地下不连续性，例如分层和厚度变化。针对不同类型的碳复合材料（基质和增强材料类型、铺层）描述了探头设置参数。精确的设置对于成功的涡流检测必不可少。经确定，对于样品，可靠检测的最小表面缺陷尺寸为 Ø1.5 mm，并且根据碳复合材料的类型，涡流能够穿透厚度高达约 4 mm。此外，本文还介绍了涡流检测与超声相控阵法 (PAUT) 的比较。复合材料飞机结构很容易受到通常使用 PAUT 检测的冲击损伤。因此，冲击数据的灵敏度和分辨率分析
基因组分辨的元文字组学揭示了合成微生物群中保守的根定植决定因素
摘要：近年来，协作机器人已成为行业4.0的主要动力之一。与工业机器人相比，自动化的导向车辆（AGV）更具生产力，灵活，多功能和更安全。它们在智能工厂被用于运输货物。今天，许多工业机器人的生产商和开发商都进入了AGV领域。但是，他们在设计AGV系统（例如设计过程的复杂性和不连续性）以及定义分散系统决策的困难方面面临着一些挑战。在本文中，我们提出了一种基于群体机器人技术的新的集成设计方法，以应对功能，物理和软件集成的挑战。此方法包括两个阶段：一个自上而下的阶段，从需求规范到使用系统建模语言（SYSML）的功能和结构建模；在机器人操作系统（ROS）中进行模型集成和实现的自下而上阶段。选择了自动导向车辆（AGV）系统的案例研究以验证我们的设计方法，并说明了其对AGV的有效设计的贡献。这种提出的方法的新颖性是SYSML和ROS的结合，以解决AGV系统的不同设计级别之间的可追溯性管理，以实现功能，物理和软件集成。
多机器人可扩展覆盖路径规划... - NSF PAR
摘要 — 本文介绍了一种新颖的多机器人覆盖路径规划 (CPP) 算法 - 又名 SCoPP - 该算法提供了一种时间高效的解决方案，根据多机器人系统中的每个机器人的初始状态，为其提供工作负载平衡的计划。该算法考虑了指定关注区域中的不连续性（例如，禁飞区），并使用离散的、计算效率高的最近邻路径规划算法为每个机器人提供了优化的有序路径点列表。该算法涉及五个主要阶段，包括将用户输入转换为地理坐标中的一组顶点、离散化、负载平衡分区、在离散空间中拍卖冲突单元以及路径规划程序。为了评估主要算法的有效性，考虑了多无人机 (UAV) 洪灾后评估应用，并在三个不同大小的测试地图上测试了该算法的性能。此外，我们还将我们的方法与 Guasella 等人创建的最新方法进行了比较。进一步分析了 SCoPP 的可扩展性和计算时间。结果表明，SCoPP 在任务完成时间方面更胜一筹；对于一个由 150 个机器人组成的团队覆盖的大地图，其计算时间不到 2 分钟，从而证明了其计算可扩展性。