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房地产和设施副总裁 - 波特兰
作为OMSI房地产和设施副总裁，您将有无与伦比的影响力，每年都会激发120万参与者的好奇心，同时引领我们在科学，技术和设计交叉点上对教育转型的愿景。您将成为OMSI现任屡获殊荣的博物馆和学习设施的首席战略家，领导者和顾问，以及未来所有的房地产开发和战略扩张计划，包括目前正在进行的独一无二的OMSI区。
动力学和光谱学中的圆锥形交集
Born-Oppenheimer近似是多体Schrodinger方程的最重要简化之一。通过忽略核运动，可以在所谓的绝热系统中分离核运动和电子运动。在这种绝热状态下，核运动逐渐发生，使该系统始终是瞬时哈密顿量的能量特征功能。Born-Oppenheimer近似导致电子，旋转和振动自由度的典型范式，可以独立计算。当核运动与电子运动耦合时，出现了Oppenheimer制度的局限性，这就是所谓的振动耦合。这种绝热状态通常发生在光化学或化学反应中，在光化学或化学反应中，核运动变得足够重要，可以发挥振动耦合。对于每个绝热状态，可以绘制势能表面（PE）。如下图所示，不同的激发状态势能表面通常在单个点上退化，该点形成了两个表面相交的锥形形状。这是圆锥形的交叉点，即可能的堕落度的0尺寸空间。圆锥形交叉点是理解状态之间的过渡的关键，尤其是在诸如光化学中发生的激发态动力学中。例如，在荧光中，从单重击状态s 1到单线基态S 0发生过渡，这可能是作为圆锥形相交的接缝的过渡而发生的。
使用DRL和V2I
背景：交叉点是我们道路上的关键点，经常成为拥塞和事故的热点。目标：通过DRL和V2I的整合，该计划旨在改善交通流通，减少交通拥堵并提高城市地区的运输效率。方法：该倡议在将车辆到基础结构（V2I）与深度强化学习（DRL）合并以改变城市运输，重点关注交叉路口管理方面。统计分析：传统方法，例如静态标志和交通信号灯，通常不足，因为它们更多地关注整个交通流量，而不是单个车辆的特定行为。为了解决这个问题，我们正在引入一种新的策略，该战略采用了深入的强化学习（DRL）来更好地管理车辆在交叉口的转弯。发现：一种优化的DRL算法，可增强安全性，最大程度地减少拥塞，减少未信号交叉点的等待时间。应用和改进：拟议的交叉路口管理系统可以适应各种交叉路口布局（例如T-界面，回旋处）和多元化的交通参与者（例如，公共汽车，自行车，自行车，行人）。此外，与既定的交通管理基础架构（如交通信号灯或坡道仪表）的集成可以提高城市或区域层面的整体交通效率和流动优化。
notAffict检测解决方案和移动性平台
一旦安装并运行，这种高性能的多模式检测系统就可以在本地运行，而无需外部连接，可以迎合那些喜欢（或无法）在交叉点上连接其设备的基础架构所有者。该系统独立运行，通过train of traf oc柜中指定的通信总线链接到tra -of Controler。用户可以通过连接到机柜内的notra -of接口模块来直接访问设备，配置并直接检索train -uct数据。
讲义ppt 4植物育种和动物育种
带有染色体的图片，沿着染色体出现各种特征 - 精英riant具有蓝色特质，供体的供体具有黄色或红色）。为了不失去良好的趋势，必须将后代越过精英变体。然后必须将交叉点再次交叉到精英变体中，并且必须重复多代。在这项工作中，您当然必须跟踪想要保留在精英变体中的所有良好品质，此外，还了解了抗病性。经常使用遗传选择技术。
柔软的空中机器人，用于碰撞弹性和接触反应式栖息
广泛的研究制定了生态驾驶策略，以使交通平稳并减少信号交叉点的能量融合和排放。这项研究的第一部分（Zhang and du，2022）为以生态驾驶（PCC-edriving）开发了一种新颖的以排为中心的控制，考虑到涉及连接和自动驾驶汽车（CAVS）和人类驱动的车辆（HDVS）的混合流动。此PCC涡流是通过混合模型预测控制（MPC）系统来数学实现的，并通过基于主动集的最佳条件分解算法（AS-OCD）解决。它生成离散的控制定律，以使排接近，根据需要将其分为子平原，然后平稳有效地通过交叉点。尽管数值实验验证了有效性，但未研究混合MPC系统和溶液算法的理论特性。因此，本研究的第二部分侧重于这些理论分析。主要是，我们首先分析并证明了MPC的顺序可行性和混合系统切换可行性，以确保混合MPC系统的控制连续性。接下来，我们考虑了CAV控制不确定性，并证明了强大的MPC控制器的输入到州稳定性。这些证据理论上确保了混合MPC系统的有效性和鲁棒性。最后，我们证明了AS-OCD算法的解决方案最优性和收敛性。它证实，AS-OCD算法可以通过线性转化性速率找到MPC优化器的全局最佳解决方案。
QLA 与 QIT II 相遇海报 - 普渡大学数学
几十年来，各种数学家、计算机科学家、物理学家和工程师在定量线性代数 (QLA) 和量子信息理论 (QIT) 之间建立了惊人的联系和联系。定量线性代数位于差异理论、谱图理论、随机矩阵、几何群论、遍历理论和冯·诺依曼代数等主题的交叉点。特别是，特别强调了无限维分析中出现的问题与有限维中定量出现的问题之间的联系。
主题 FYS3415 的报告
量子计算代表了信息技术、数学和量子物理学的交叉点，利用量子力学中的现象来执行传统计算机无法执行的计算，从加密问题到复杂的量子多体问题。在本课程中，您将了解如何使用量子计算中的算法来研究量子力学系统。您将探索量子计算中的关键概念，例如叠加、测量、干涉和纠缠，以及如何设置量子门和构建量子电路。随后，您将在传统计算机和量子计算机上进行计算。
自主空中交通管制员：深度多智能体强化学习方法
空中交通管制是在高度动态和随机环境中的实时安全关键决策过程。在当今的航空实践中，人类空中交通管制员监控并指挥多架飞机飞过其指定空域。随着传统（商用客机）和低空（无人机和 eVTOL 飞机）空域的空中交通复杂性快速增长，需要一个自主空中交通控制系统来适应高密度空中交通并确保飞机之间的安全分离。我们提出了一个深度多智能体强化学习框架，该框架能够识别和解决具有多个交叉点和合并点的高密度、随机和动态航路区中的飞机之间的冲突。所提出的框架采用了演员-评论家模型 A2C，该模型结合了近端策略优化 (PPO) 的损失函数来帮助稳定学习过程。此外，我们使用集中学习、分散执行方案，其中一个神经网络由环境中的所有代理学习和共享。我们表明，我们的框架既可扩展又高效，可容纳大量进场飞机，实现极高的交通吞吐量和安全保障。我们通过在 BlueSky 环境中进行大量模拟来评估我们的模型。结果表明，在极端高密度空中交通场景中，我们的框架能够分别解决交叉点和合并点的 99.97% 和 100% 的所有冲突。