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电动校车微电网：增强弹性，减少排放和节省能源
集成Heila有助于采购组件和设备，其中可能包括储能系统，太阳能电池板，电动汽车充电站和相关硬件。HEILA监督采购以评估设备规格，考虑供应商的可靠性并遵守政府采购法规。 此外，Heila'sEdge®微电网控制和优化平台通过无缝集成DERS（太阳能电池板，ESB，电气负载等）标准化了安装。 - 建立具有保证性能的智能系统。HEILA监督采购以评估设备规格，考虑供应商的可靠性并遵守政府采购法规。此外，Heila'sEdge®微电网控制和优化平台通过无缝集成DERS（太阳能电池板，ESB，电气负载等）标准化了安装。- 建立具有保证性能的智能系统。
ESOG 120 - 天线和 VSAT - Eutelsat
如果无法保证性能的可重复性，那么为了证明符合 Eutelsat S.A 规范的最低要求，必须持续提交每个站点的测试数据以及 ESVA 测试（参考 ESOG 130）。为了避免重复执行单个 ESVA 测试，Eutelsat S.A. 可能会提出第二种类型的批准：“特性”。此批准可能会受到限制。
电动校车微电网：增强弹性、减少排放并节约能源
Integrate Heila 帮助采购组件和设备，其中可能包括储能系统、太阳能电池板、电动汽车充电站和相关硬件。Heila 负责监督采购，以评估设备规格、考虑供应商的可靠性并遵守政府采购法规。此外，Heila 的 EDGE® 微电网控制和优化平台通过无缝集成 DER（太阳能电池板、ESB、电负载等）来标准化安装，以构建具有保证性能的智能系统。
![arXiv:2501.03144v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 9 日](/simg/f\fb14ff9a45d072705a8b7332dec8c1dbd9ad4d5a.png)
arXiv:2501.03144v2 [quant-ph] 2025 年 1 月 9 日
量子态断层扫描 (QST) 仍然是对量子设备进行基准测试和验证的主要方法；然而，由于所需的总状态副本数量和经典计算资源呈指数增长，它在大型量子系统中的应用变得不切实际。最近，经典阴影 (CS) 方法作为一种计算效率更高的替代方法被引入，能够准确预测关键的量子态特性。尽管 CS 方法有诸多优势，但仍有一个关键问题：CS 方法是否可以扩展以执行具有保证性能的 QST。在本文中，我们通过引入一种基于 Haar 随机投影测量的投影经典阴影 (PCS) 方法来应对这一挑战，该方法可以保证 QST 的性能。PCS 通过在目标子空间上加入一个投影步骤来扩展标准 CS 方法。对于由 n 个量子比特组成的一般量子态，我们的方法至少需要 O (4 n ) 个总状态副本才能实现重建密度矩阵与真实密度矩阵之间 Frobenius 范数的有界恢复误差，对于秩 r < 2 n 的状态，该误差降至 O (2 nr ) — 在两种情况下均满足信息论最优界限。对于矩阵积算子状态，我们证明了 PCS 方法可以仅用 O ( n 2 ) 个总状态副本即可恢复真实状态，从而改进了之前建立的 O ( n 3 ) 的 Haar 随机界限。模拟结果进一步验证了所提 PCS 方法的有效性。
用于训练贝叶斯网络进行制造系统故障诊断的数字孪生
摘要：人们提倡智能制造系统利用技术进步，通过快速诊断提高故障抵御能力，从而保证性能。在本文中，我们提出了一种用于设计数字孪生（DT）的协同仿真方法，该方法用于训练贝叶斯网络（BN），以便在设备和工厂层面进行故障诊断。具体而言，协同仿真模型是使用由联网传感器、每台设备的高保真仿真模型和工厂的详细离散事件仿真（DES）模型组成的信息物理系统（CPS）设计的。所提出的 DT 方法能够在虚拟系统中注入故障，从而减轻了昂贵的工厂车间实验的需要。应该强调的是，这种注入故障的方法消除了获取包括故障和正常工厂操作的平衡数据的需要。我们在本文中提出了一种结构干预算法 (SIA)，首先检测所有可能的有向边，然后区分 BN 的父节点和祖先节点。我们在实验室中设计了一个 DT 研究测试台，由配置成装配单元的四个工业机器人组成，每个机器人都有一个可以监测双轴振动的工业物联网传感器。这些机器人的详细设备级模拟器与机器人装配单元的详细 DES 模型集成在一起。生成的 DT 用于进行干预，以学习用于故障诊断的 BN 模型结构。实验室实验通过准确学习 BN 结构验证了所提方法的有效性，并且在实验中，发现所提方法获得的准确性（使用结构汉明距离测量）明显优于传统方法。此外，发现的BN结构对参数的变化是可靠的，例如平均失败时间（MTTF）