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World File Search System依曼
约曼，TAR - L530
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博士托马斯·斯塔德曼
2005 年至 2011 年和 2014 年至 2015 年，Stadterman 博士担任美国陆军物资系统分析活动 (AMSAA) 内多个部门的负责人，包括情报、监视和侦察 (ISR) 部门、机动系统部门和化学非军事化部门。在这些职位上，他负责监督 20 至 35 名人员，并管理情报系统、传感器、地面作战系统、直射武器、化学和生物系统以及化学非军事化设施的独立系统分析。Stadterman 博士负责监督生物识别技术使能能力替代方案分析 (AoA) 和 DCGS-A 交易空间分析，他和他的部门领导 AMSAA 在许多其他 AoA 中的工作。他还领导各部门使用 OneSAF 模拟和面向融合的 C4ISR 实用模拟进行分析。
曼卡拉游戏和人工智能
1969-70 年玩游戏。最终，直到去年，人工智能游戏研究人员才对 Kalah 产生了兴趣。目前，Kalah 由两个人在一块棋盘上玩，棋盘上有两排六个坑和两个储藏坑。开始时，每个坑有四个计数器。它使用单圈播种和对手捕获规则。自己的储藏包括在播种中，但跳过对手的坑。以自己的储藏结束的播种让玩家可以再移动一次。在一些 Kalah 程序中，播种开始的坑在大型播种期间被跳过，但在其他实现中则不会。如果其中一个玩家无法再移动，游戏结束。然后，另一个玩家捕获自己坑中的所有筹码。捕获最多筹码的玩家获胜。可以稍微改变 Kalah 的规则，使用每个坑中更少或更多的筹码来玩 Kalah，或者使用每行其他数量的坑来玩 Kalah。下表显示了 Kalah 实例的博弈论价值，即起始玩家是否可以赢得游戏、是否会输掉游戏，或者如果两个玩家都发挥最佳水平，游戏是否会打成平局。通过考虑 Kalah 游戏中可能出现的每个可能位置来解决较小的 Kalah 实例。创建了数据库，其中存储了每个位置及其博弈论值。通过博弈树搜索解决了较大的 Kalah 实例。
“马可尼 - 曼加诺”
1A COSTANZO ANGELO DI VITA GIORGIA LOPEZ DIEGO MAIO NICOLO' VENTURA FEDERICO 1B ABRAMO FRANCESCO GRESTA NICOLO' LEONARDI ALFIO MUSUMECI FRANCESCO PARISI ANDREA 1C IMBROSCIANO GIULIA PERDICARO FABRIZIO SCALIA DARIO SIRACUSA FRANCESCO 1D CALTABIANO DAMIANO COCO GIUSEPPE FRANCESCO JUROR FRANCESCO NUNZIO MARANO ANDREA
安德烈亚斯·阿德尔曼
粒子加速器物理与建模 II 2V 1U 加速器将被视为一个抽象的动态系统，我们将讨论非线性对带电粒子束动力学的影响。我们将介绍 Lie 方法与微分代数 (DA) 和截断幂级数 (TPS) 的结合。在第二部分中，我们将讨论使用神经网络和多项式混沌展开来构建此类非线性动态系统的替代模型。
使用拉曼光谱法
本文在过去五十年中通过拉曼光谱法对石墨烯中缺陷计量的演变提供了历史记录。将拉曼散射应用于石墨材料中疾病水平的研究可以追溯到1970年代，并且在该领域发生了很大的进步，尤其是在2006年分离石墨烯之后。文章开始介绍与结构缺陷有关的物理学，破坏了晶体固体中的翻译对称性，引入了拉曼光谱中的选择规则的放松，该规则表现为被障碍引起的峰值，然后将其估计为重要的里程碑，并提供了主要现有协议的实际摘要。此外，我们探讨了尖端增强的拉曼光谱法对石墨烯材料中缺陷的基本方面的更深入了解，这是由于其具有高空间分辨率的光谱测量的能力。总而言之，我们概述了这种创新技术进一步利用这种创新技术的前景，以增强石墨烯缺陷的科学和计量及其在其他二维系统中的应用。