XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互补
互补的 PNT 和 GPS 备份技术...
作者要感谢以下个人对演示和本报告编写的贡献：研究和技术 (OST-R) 副助理部长 Diana Furchtgott-Roth；OST-R 定位、导航、授时和频谱管理主任 Karen Van Dyke；沃尔普国家运输系统中心的 Melanie Soares、Carl Snyder、Dan Leone、Pratik Gandhi 和 Mohammad Badr；美国海岸警卫队的 LCDR Daniel Davis、LCDR Harold Kiffer 和 LT Troy Robison；美国国家航空航天局 (NASA) 兰利研究中心的 Evan Dill 博士；国土安全部科学技术局的 Ernest Wong
采用嵌套互补开口环谐振器实现高品质因数
摘要 ─ 提出了一种基于平面结构的嵌套互补开口环谐振器 (CSRR)。这项工作的主要目的是获得更高的品质因数 (Q 因子)，同时将复介电常数的误差检测降至最低。传感器在 3.37GHz 谐振频率下工作，并通过 ANSYS HFSS 软件进行仿真。随后，在传感器上放置了多个被测材料 (MUT)，制造并测试了设计的传感器。结果实现了 464 的高空载 Q 因子。理论、模拟和测量的误差检测参数结果具有很好的一致性，低于 13.2% 的实部介电常数和 2.3% 的损耗角正切。所提出的传感器在食品工业、生物传感和制药工业应用中非常有用。
经典和量子互补性
互补性是最初在量子结构域中引起的基本思想。在标准范围内被制定为对两个可观察物的多种确定的不可能。尽管互补性通常被理解为一种纯粹的量子现象，但事实并非如此，并且在经典领域中也存在互补性[1-4]。这是最初被认为是量子起源的现象的另一个例子，但也可以在经典的光学元件中找到，因为Zeno ectect的情况，例如[5-12]。在这项工作中，我们证明了量子和经典光学的互补性完全平行性。为了定义，我们专注于路径互补互补性的最开创性示例：年轻的干涉。互补性将体现在尝试为这两个互补变量的联合分布中得出的。我们的起点是，只要观察值足够精确，就可以同时在量子域中同时观察到两个互补观测。在我们的情况下，通过通过不同的极化状态在每个光圈处标记光线来允许关节观察。然后，在跟踪包含路径信息的极化状态时观察到干扰。但是，即使观察结果不精确，它也可以提供有关所讨论的两个变量的完整而精确的信息，然后可以通过合适的数据反转程序提取这些变量。这个想法是，这种尝试的联合分布将在某种病理中表现出来。此反转过程将应用于对光圈处的光量和干扰模式的不精确，同时观察，以解决这些可观察到的无噪声关节分布的存在。我们发现的主要结果是，这将以与量子op- op-
标题互补的测量在拆除基本板上和之后的残余应力中，在复杂的添加性不锈钢valv
摘要。使用中子衍射和轮廓方法的残留应力测量在由316升不锈钢粉制成的阀外壳上进行，并使用激光粉末床融合添加剂制造具有复杂的三维内部特征。测量结果捕获了残留应力场的演变，该状态是将阀外壳连接到底板上的状态，到达壳体从底板上切开的状态。利用此切割，因此使其在此应用中是非破坏性的测量，轮廓方法映射了整个切割平面上的残留应力分量正常的（通过切割完全缓解了这种应力场），以及由于切割而导致的整个壳体中所有应力的变化。中子衍射测量的无损性质启用了在切割前和切割后的构建点的各个点的残余应力测量。在两种测量技术之间观察到了良好的一致性，这两种测量技术表明，在外壳的外部区域中显示了较大的拉伸方向残余应力。轮廓结果表明，从两个不同区域中从底板上移除构建后，多个应力分量发生了很大变化：在平面附近，在该平面附近，从基本板中切开构建，并在充当应力集中器的内部特征附近。这些观察结果应有助于理解基本板附近构建破裂的驾驶机制，并确定对结构完整性的关注区域。中子衍射测量还用于显示基本板附近的剪切应力明显低于正常应力，这是对轮廓方法的重要假设，因为不对称切割。
直流 OPF 中具有互补约束的并网储能系统模型的凸松弛
可再生能源的间歇性是将可再生能源发电整合到电网的主要挑战之一。可再生能源的变化或可用的可再生能源预测误差可以通过在电网中纳入分布式能源存储系统 (ESS) 来解决 [1]–[4]。与电网连接的 ESS 的优势包括削减峰值负荷和降低发电机爬升率。然而，在将 ESS 模型纳入优化问题时，特别是凸最优潮流 (DC OPF) 问题，由于使用无损 ESS 模型 [5] 或非凸 ESS 操作模型，需要使用计算限制方法 [3]，[6]，因此确保适当的 ESS 动态可能会受到很大限制。在本文中，我们对与电网连接的 ESS 模型的凸松弛进行了分析，该模型在 DC OPF 问题中有单独的充电和放电项。我们考虑一个一般的直流 OPF 问题，它协调传统发电机、分布式可再生能源和受网络功率流约束的 ESS，以满足网络负载，同时最小化发电成本并考虑发电容量约束。在这项工作中，我们使用 Karush Kuhn-Tucker (KKT) 条件来展示何时解决科学问题，科罗拉多大学博尔德分校，科罗拉多州博尔德，80309 美国（电子邮件：{kaitlyn.garifi; kyri.baker}@colorado.edu）。当使用建议的放松 D. Christensen 时，ESS 同时充电和放电的直流 OPF 问题不是最优的，他是国家可再生能源实验室的成员，科罗拉多州戈尔登，80401 美国（电子邮件：dane.christensen@nrel.gov）
局部互补下的映射图状态轨道
图状态及其所拥有的纠缠是现代量子计算和通信架构的核心。局部补充（将所有局部 Clifford 等效图状态链接起来的图操作）使我们能够根据纠缠对所有稳定器状态进行分类。在这里，我们研究了局部补充生成的轨道的结构，将它们映射到最多 9 个量子比特，并揭示了丰富的隐藏结构。我们提供了计算这些轨道的程序，以及 587 个轨道（最多 9 个量子比特）中的每一个的数据和一种可视化它们的方法。我们发现某些轨道的连接性与其组成图状态的纠缠属性之间存在直接联系。此外，我们观察到图论轨道属性（例如直径和着色性）与施密特测度和准备复杂性之间的相关性，并提出了潜在的应用。众所周知，图论和量子纠缠具有很强的相互作用——我们的探索深化了这种关系，为探究纠缠的本质提供了新的工具。
互补测量中的总方差和不变信息
在经典测量中，观察通过揭示系统被认为是预先存在的、独立于观察的属性来消除我们对状态的无知。香农信息是量化经典系统所携带信息量的理想度量。它也是我们对经典系统属性的无知的自然度量。然而，对于量子测量，情况则大不相同，因为不能说量子测量揭示了量子系统的预先存在的属性。因此，香农熵在量子物理学中可以被认为是概念上的不足。布鲁克纳和泽林格引入了一个量作为总信息的新度量，该量是通过对一组完整的相互补充的测量中的单个测量求和而获得的[1,2]。这种量子信息度量考虑到在测量之前已知的量子系统的唯一特征是各种事件发生的概率。这个量可以表示为
用于神经形态计算的互补金属氧化物半导体和忆阻硬件
除非计算领域出现范式转变，否则数字计算机不断增长的处理能力需求不可能无限期地得到满足。神经形态计算从大脑的高度并行、低功耗、高速和抗噪声计算能力中汲取灵感，可能带来这样的转变。来自学术界和工业界的许多研究人员一直在研究材料、设备、电路和系统，以实现神经元和突触网络的一些功能，从而开发神经形态计算平台。这些平台采用各种硬件技术设计，包括成熟的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和新兴的忆阻技术，如基于 SiO x 的忆阻器。本文重点介绍了用于神经形态系统的 CMOS、基于 SiO x 的忆阻器和混合 CMOS-忆阻硬件的最新进展。本文提供了各种设备的新成果和已发表成果，这些设备是为了复制神经元、突触和简单脉冲网络的选定功能而开发的。结果表明，CMOS 和忆阻设备组装在不同的神经形态学习平台中，以执行简单的认知任务，例如对基于脉冲速率的模式或手写数字进行分类。本文设想，所展示的内容将对非常规计算研究界有用，因为它可以深入了解神经形态硬件技术的进步。
用于神经形态计算的互补金属氧化物半导体和忆阻硬件
数字计算机不断增长的处理能力需求不可能无限期地得到满足，除非计算领域出现范式转变。神经形态计算从大脑的高度并行、低功耗、高速和抗噪声计算能力中汲取灵感，可能带来这样的转变。来自学术界和工业界的许多研究人员一直在研究材料、设备、电路和系统，以实现神经元和突触网络的一些功能，从而开发神经形态计算平台。这些平台采用各种硬件技术设计，包括成熟的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和新兴的忆阻技术，如基于 SiO x 的忆阻器。本文重点介绍了用于神经形态系统的 CMOS、基于 SiO x 的忆阻器和混合 CMOS-忆阻硬件的最新进展。本文提供了各种设备的新成果和已发表成果，这些设备旨在复制神经元、突触和简单脉冲网络的选定功能。结果表明，CMOS 和忆阻设备组装在不同的神经形态学习平台中，以执行简单的认知任务，例如对基于脉冲速率的模式或手写数字进行分类。本文设想，所展示的内容将对非常规计算研究界有用，因为它可以深入了解神经形态硬件技术的进步。
企业间的战略互补性和不对称定价
过去二十年，温和通胀一直是发达经济体普遍存在的现象（例如，见Blanchard 等人（2015 年）、IMF（2013 年））。日本经常被引用作为一个典型案例，该国十五年来一直在与长期通货紧缩作斗争。考虑到这一点，我们使用来自日本的企业调查数据来研究企业的定价行为。我们推测长期通货紧缩可能归因于企业的不对称定价：企业可能不会提高自己的价格，因为竞争对手也在这样做。企业间定价态度的这些相互作用可以描述为准折弯需求曲线下的定价。在这种情况下，理论预测：（1）竞争对手的价格上涨（下跌）使得企业提高（下跌）自身价格成为最佳选择，从而企业的定价决策是相互促进的； （2）企业对竞争对手价格的反应是不对称的：它们往往对竞争对手的降价反应比对价格上涨反应更敏感，因此，企业对涨价的决策比降价的决策更为谨慎。3 本文旨在提供微观证据来支持该理论所预测的这种不对称定价。4