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MS（计算数学）两年度...
两年M.S / M.Phil。计算数学中的学位课程深入研究了数学理论，算法和计算技术的交集。学生探讨了数值分析，优化，数学建模和仿真方法中的高级主题。该计划强调解决问题的技能，数学推理和计算水平，为毕业生准备研究，学术界和金融，工程和技术等行业的角色。通过课程，项目和研究论文，学生在高性能计算，数据分析，机器学习和数学软件开发等领域发展专业知识，使他们能够使用数学严格和计算精度解决复杂的现实世界问题。
ICIIS 2024.pdf - EE@IITM - 印度理工学院马德拉斯分校
❖ 电力系统的规划、运行和控制 ❖ 智能电网和主动配电网 ❖ 微电网和独立电力系统 ❖ 电力系统保护、可靠性和弹性 ❖ 电力系统教育 ❖ 电能质量 ❖ 电力市场和系统经济学 ❖ 新型建模和仿真方法 ❖ 电力电子的电路、系统、控制和应用 ❖ 电机和驱动器 ❖ 电力行业的问题 ❖ 电力系统的社会经济影响 ❖ 可再生和可持续能源技术 ❖ 分布式、嵌入式和分散式发电 ❖ 新技术的电网整合 ❖ 碳定价和低碳能源政策 ❖ 能源管理、政策和法规 ❖ 可再生能源高渗透的影响 ❖ 电动汽车和交通 ❖ 替代能源和环境 ❖ 高压测试和诊断 ❖ 资产管理和状态监测 ❖ 防雷 ❖ 替代绝缘材料
ESSENT：高性能 RTL 模拟器
仿真是任何硬件设计流程中的重要工具。尽管仿真有很多种类型，但周期精确的 RTL 仿真是硬件设计、调试、设计空间探索和验证的主力。许多仿真方法适用于短时间内的中等设计。随着仿真在空间（即更大的设计）和时间（即更长的仿真）上的扩大，仿真效率变得至关重要。在本文中，我们概述了高性能 RTL 仿真器 [4]——基于网表转换的基本信号仿真 (ESSENT)。它的仿真速度非常快，我们正在继续提高其加速技术的适用范围。ESSENT 率先采用了新颖的优化来加速仿真，并且它是开源的 1。在本概述中，我们提供了：仿真背景、ESSENT 功能概述、ESSENT 的简要性能演示，并讨论了其适用性。
通过语音帮助增强情报和行业的自动化机器学习5.0
增强智能将人类和人造代理人汇集在一起，以创建一个社会技术系统，以便它们通过学习和优化直觉接口（例如对话，启用语音的接口）来共同发展和优化决策。但是，关于语音助手的现有研究工作依赖于知识管理和仿真方法，而不是数据驱动的算法。此外，在现实生活中的实际应用和评估稀缺，范围有限。在本文中，我们建议将语音援助技术与自动化机器学习（AUTOML）集成，以便在行业5.0的背景下实现增强情报范式。以这种方式，用户能够通过语音到文本（STT）和文本对语音（TTS）技术与助手进行交互，因此，通过语音自动创建的机器学习（ML）管道来通过语音自动创建的管道，以便在执行任务的同时获得立即的见解。在实际制造环境中评估了所提出的方法。我们遵循一种结构化的评估方法，并分析了结果，这证明了我们提出的方法的有效性。
使用 Matlab/Simulink 和飞行模拟器进行飞行控制联合仿真的教程和评论
摘要：在真实的三维虚拟环境中进行飞行测试越来越多地被认为是一种安全且经济高效的评估飞机模型及其控制系统的方法。本文首先回顾并比较了迄今为止最流行的个人计算机飞行模拟器，这些模拟器已成功与 MathWorks 软件对接。这种联合仿真方法可以将 Matlab 工具箱的功能优势（包括导航、控制和传感器建模）与专用飞行仿真软件的高级仿真和场景渲染功能相结合。然后可以使用此方法验证飞机模型、控制算法、飞行处理特性，或根据飞行数据执行模型识别。然而，缺乏足够详细的分步飞行联合仿真教程，而且很少有人尝试同时评估多种飞行联合仿真方法。因此，我们使用 Simulink 和三种不同的飞行模拟器（Xplane、FlightGear 和 Alphalink 的虚拟飞行测试环境 (VFTE)）演示了我们自己的分步联合仿真实现。所有这三种联合仿真都采用实时用户数据报协议 (UDP) 进行数据通信，每种方法都有各自的优势，具体取决于飞机类型。对于 Cessna-172 通用航空飞机，Simulink 与 Xplane 的联合仿真演示了成功的虚拟飞行测试，可以精确地同时跟踪高度和速度参考变化，同时在任意风况下保持侧倾稳定性，这对单螺旋桨 Cessna 来说是一个挑战。对于中等续航能力的 Rascal-110 无人机 (UAV)，Simulink 使用 MAVlink 协议与 FlightGear 和 QGroundControl 连接，从而能够在地图上精确跟踪无人机的横向路径，并且此设置用于评估基于 Matlab 的六自由度无人机模型的有效性。对于较小的 ZOHD Nano Talon 微型飞行器 (MAV)，Simulink 与专为此 MAV 设计的 VFTE 连接，并与 QGroundControl 连接，以使用软件在环 (SIL) 仿真测试先进的基于 H-infinity 观察器的自动驾驶仪，从而在有风条件下实现稳健的低空飞行。然后，最终使用控制器局域网 (CAN) 数据总线和带有模拟传感器模型的 Pixhawk-4 迷你自动驾驶仪将其扩展到 Nano Talon MAV 上的硬件在环 (HIL) 实现。
朱塞佩·普里米耶罗
- 联合组织者，米兰理工大学 (IT) 人工智能科学计算机模拟研讨会，2018 年 11 月 22-23 日。 - PC 成员，HaPoP4 第四届编程历史与哲学研讨会，2018 年 3 月 23 日，英国牛津。 - 联合组织者，计算机仿真方法暑期学校，HLRS 斯图加特（德国），2017 年 9 月 25-29 日。 - PC 成员，第 7 届直觉模态逻辑及应用研讨会（IMLA），与 ESSLLI 2017 共同举办，图卢兹（法国），2017 年 7 月 17-28 日。 - PC 成员 S4CIP17：第 2 届关键基础设施保护安全与安保研讨会，与 IEEE EuroS&P 共同举办：第 2 届欧洲安全与隐私研讨会（2017 年 4 月 26-28 日），巴黎。 -PC 成员，HaPoC4 会议，2017 年 10 月 4-7 日，布尔诺，捷克。
torchdriveenv：一种增强性学习基准，用于自动驾驶，具有反应性，现实和多样的不可播放的字符
摘要 - 澳大利亚车辆的培训，测试和部署需要现实有效的模拟器。此外，由于不同自主系统中呈现的不同问题之间存在很高的可变性，因此这些模拟器需要易于使用，并且易于修改。为了解决这些问题，我们介绍了Torchdriveim及其基准扩展TorchdriveEnv。TorchdriveEnv是完全在Python中编程的轻质增强学习基准，可以对其进行修改以测试学习车辆行为的许多不同因素，包括不同的运动模型，代理类型和交通控制模式的影响。最重要的是，与许多基于重播的仿真方法不同，TorchdriveEnV与最先进的行为模拟API完全集成。这使用户可以与数据驱动的不可播放的字符（NPC）一起训练和评估驾驶模型，其初始化和驾驶行为是反应性，现实和多样的。我们通过评估培训和验证环境中的常见强化学习基准来说明TorchdriveEnv的效率和简单性。我们的实验表明TorchdriveEnV易于使用，但难以解决。
欢迎阅读 NM 合作伙伴简讯
• 有兴趣了解成为桑迪亚实习生的感受吗？点击此处观看简短、精彩的视频，视频中来自桑迪亚学术联盟州外大学的学生！ • 桑迪亚在新墨西哥州立大学的 Anderson Hall/物理科学实验室获得了专用空间，用于安置桑迪亚学生实习生和访客。桑迪亚的艺术品和图形已经安装完毕，该空间将于今年春季投入使用。 • 推进快堆许可：美国能源部的核能计划授予新墨西哥大学和桑迪亚大学 80 万美元，用于三年的核仪器和控制模拟以评估对网络攻击的响应 (NICSim)。NICSim 平台通过开发和验证可编程逻辑控制器仿真方法以及开发可靠、快速运行的接口来帮助调查核电站仪器和控制系统的网络安全，该接口可有效链接到 Matlab Simulink 框架内的基于物理的仿真模型。该合作项目由杰出的 Mohamed S. El-Genk 领导