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World File Search System优越性
一种新型智能反射面辅助电磁隐身策略
摘要 —电磁波吸波材料（EWAM）在隐身飞机制造中起着至关重要的作用，隐身飞机可通过降低反射回雷达系统的信号强度来实现电磁隐身（ES）。然而，隐身性能受到涂层厚度、入射波角度和工作频率的限制。为了解决这些限制，我们提出了一种新的智能反射面（IRS）辅助 ES 系统，其中 IRS 部署在目标上以与 EWAM 协同作用，有效减轻回波信号，从而降低雷达检测概率。考虑到检测概率和雷达接收的信噪比（SNR）之间的单调关系，我们制定了一个在每个 IRS 元件的反射约束下最小化 SNR 的优化问题，并利用 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件推导出半闭式解。仿真结果验证了所提出的 IRS 辅助 ES 系统与各种基准相比的优越性。
确保重型起重机的安全：...的关键作用
悬吊负载仍然是钢铁行业事故和死亡的主要原因之一。起重设备（例如用于运输熔融金属包的提升机）故障所带来的风险无论怎样强调都不为过。根据行业报告（例如世界钢铁协会的年度《钢铁行业安全与健康报告》），涉及悬吊负载的事故占钢厂和相关工业环境中伤亡人数的很大一部分。因此，确保起重系统的可靠性和安全性至关重要，而滚筒联轴器在这方面起着至关重要的作用。本文将探讨滚筒联轴器作为安全装置的重要性、滚柱式联轴器相对于传统齿轮联轴器的优越性，以及这些重要部件自发明以来的发展。此外，本文还讨论了检查滚筒联轴器（尤其是在高温环境下）所面临的挑战，以及持续状态监测的新选择。
刺激后大脑反应的刺激知情广义典型相关分析
摘要 — 在脑机接口或神经科学应用中，广义典型相关分析 (GCCA) 通常用于提取关注同一刺激的不同受试者神经活动中的相关信号成分。 这可以量化所谓的受试者间相关性，或提高刺激后大脑反应相对于其他（非）神经活动的信噪比。 然而，GCCA 不了解刺激：它不考虑刺激信息，因此不能很好地处理较少量的数据或较小的受试者群体。 我们提出了一种基于 MAXVAR-GCCA 框架的新型刺激知情 GCCA 算法。 我们展示了所提出的刺激知情 GCCA 方法的优越性，该方法基于一组受试者聆听相同语音刺激的脑电图反应之间的受试者间相关性，尤其是对于较少量的数据或较小的受试者群体。
用于脑网络回归分析的分层图学习模型
脑网络因其能够更好地表征神经和精神疾病中的脑动态和异常而受到越来越多的关注。近年来，深度学习取得了巨大的成功。许多人工智能算法，尤其是图学习方法，已被提出用于分析脑网络。现有图学习方法的一个重要问题是这些模型通常不易解释。在本研究中，我们提出了一种可解释的脑网络回归分析图学习模型。我们将这个新框架应用于人类连接组计划 (HCP) 的受试者，以预测多个成人自我报告 (ASR) 分数。我们还使用其中一个 ASR 分数作为示例，说明如何使用我们的模型识别回归过程中的性别差异。与其他最先进的方法相比，我们的结果清楚地证明了我们的新模型在有效性、公平性和透明度方面的优越性。
改变游戏规则的杀虫剂解决方案即将问世
虽然 BGT 仍处于开发阶段，但它正在开展多项合作（包括与 Envu（前拜耳环境科学公司）和 Clarke Mosquito Control 的项目），这些合作已发展成为商业协议，并进一步证明了该公司产品的优越性。早在 2024 年 9 月，该公司就与大型农业科学公司和塔塔化工的子公司 Rallis India 合作实现了 Flavocide™ 的中试规模生产，表明 Flavocide™ 可以在预商业规模下以一致的质量和产量生产。BGT 计划在 CY25 年底向澳大利亚监管机构 (APVMA) 提交其对 Flavocide™ 活性成分的首次监管批准申请，目标是在 CY27 年中期获得监管批准。重申先前的估值范围
面向 6G 的大规模 MIMO 技术趋势
摘要 — 在下一代无线系统和网络的曙光中，大规模多输入多输出 (MIMO) 已被设想为使能技术之一。随着在 5G 及更高版本的应用中不断取得成功，大规模 MIMO 技术已显示出其优越性、可集成性和可扩展性。此外，近年来，大规模 MIMO 的几种演进特征和革命性趋势逐渐显现，有望重塑未来的 6G 无线系统和网络。具体而言，未来大规模 MIMO 系统的功能和性能将通过结合其他创新技术、架构和策略来实现和增强，例如智能全向表面 (IOS)/智能反射面 (IRS)、人工智能 (AI)、THz 通信、无蜂窝架构。此外，基于大规模 MIMO 的更多不同的垂直应用将会出现并蓬勃发展，例如无线定位和传感、车载通信、非地面通信、遥感、行星间通信。
神经情绪阶段的深度学习分类...
摘要 — 在本研究中，提出了一种新的情绪复杂性标记，用于对情感视频片段引起的离散情绪进行分类。将主成分分析 (PCA) 应用于从 6 秒的短情绪 EEG 段中提取的全波段特定相空间轨迹矩阵 (PSTM)，然后使用第一个主成分来测量局部神经元复杂性的水平。同时，估计左右半球之间的相位锁定值 (PLV)，以观察局部神经元复杂性估计相对于区域神经皮层连接测量在聚类九种离散情绪（恐惧、愤怒、快乐、悲伤、娱乐、惊讶、兴奋、平静、厌恶）方面的优越性，方法是使用长短期记忆网络作为深度学习应用。
在量子计算机上建立量子光干涉模型
光子器件的建模传统上涉及求解光与物质相互作用和光传播方程。在这里，我们通过使用量子计算机重现光学器件功能来演示一种替代建模方法。作为说明，我们模拟了光在薄吸收膜上的量子干涉。这种干涉可以导致光在薄膜上完全吸收或完全透射，这种现象引起了经典和量子信息网络中数据处理应用的关注。我们将干涉实验中光子的行为映射到 transmon 量子态的演化，transmon 是 IBM 量子计算机的超导电荷量子位。真实光学实验的细节在量子计算机上完美再现。我们认为，这种方法的优越性将在复杂的多光子光学现象和器件建模中得到体现。
信一种用于太阳能光伏储能应用的新型优化控制系统架构
摘要 针对光伏储能系统高效充电应用需求，提出一种新型光伏储能应用控制系统架构，根据光伏输出的实时发电数据动态调整系统工作状态，实现在不同环境参数下分层组合运行模式及运行状态变化，并提出相应算法实现高效控制。与常规控制系统架构相比，所开发的电路可实现高效光伏充电及多模式灵活应用。通过实现实验样机并得出测试结果，验证了所提系统的有效性及优越性，为光伏储能系统的应用提供了新的思路和参考。 关键词：光伏储能，控制系统架构，多模式灵活应用，高效充电 分类：功率器件与电路
对端到端学习图像压缩的调查
摘要：近年来端到端学习的图像压缩编解码器显着出现。这些编解码器表现出比常规方法的优越性，在支持新的失真损失的同时，展示了各种数据域之间的显着灵活性和适应性。尽管诸如计算复杂性之类的挑战，但由于其非常合适的内部表示，学习的图像压缩方法与基于学习的数据处理和分析管道固有地保持一致。机器视频编码的概念引起了学术研究人员和行业从业人员的极大关注。这个概念反映了将数据压缩与计算机视觉应用程序集成的日益增长的需求。根据这些发展，我们提出了一项全面的调查和综述，对有损图像压缩方法。此外，我们还提供了两个著名国际标准的简明概述，即机器和JPEG AI的MPEG视频编码。这些标准旨在弥合数据压缩和计算机视觉之间的差距，以适应实际行业用例。