XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System关键特性
在有机电池电极材料的锂化过程中探索亚稳态
对这些类型材料的潜在理化特性的深入了解将是成功实现其最终技术应用的关键组成部分。在电池运行过程中（在锂离子插入/脱氧反应期间）中电极中发生的结构变化的知识将是最重要的重要性，即捕获控制电池性能的相关结构 - 托管关系。特别是，组成OEM的分子和固态结构直接与影响岩性反应热力学的几种关键特性相关，例如锂离子配位环境，电子结构或反应动力学。此外，已知通过不同的机制[17]发生锂离子插入过程，从而导致电极材料的不同现象，例如相位分离和/或亚稳态相的出现。在前一种情况下，在静电期间没有出现稳定的中间阶段，因此导致了非步骤的过程。已知这种现象是针对几种无机性Lib阴极发生的，例如Li n fepo 4
Coldflux超导EDA和TCAD工具项目
摘要本文探讨了生成媒体的生动领域，重点介绍了文本的生产和符号分析。它使用了“文本”的广泛定义，该定义包括书面，视觉和交互式的形式，并说明了生成媒体如何重新定义内容创建者和工具的作用。利用罗马雅各布森的交流模型，文章高出了文本生产中动态决策过程，无论是人类还是人工智能。本文提供了一篇历史评论，该评论从1960年代早期的计算机艺术中生成媒体，直到1980年代和1990年代的挖掘设计工具到出现到当代AI技术，例如gans和gans的扩散模型。它标识了发电介质的关键特性：合成，动态，数字，组合和代理。讨论还解决了早期工具中未知的AI援助的转变，转换为当今媒体景观中无意中的AI生成的内容。本文的最后一部分将生成媒体接口分为三个
DIE的三维建模和表征...
1摘要：在本研究中建立和验证了模具附件（DA）过程的新的三维模型。使用此模型，可以准确预测DA过程的流体流量特性。动态网格和界面跟踪方法，以研究压缩运动和DA的前部。力驱动的模型，以进行不同键合力的参数研究。在优化条件下，通过四种材料AP1，CA1，CA4和DM60验证了DA过程的模型。粘结线厚度（BLT）可以通过〜20％精度进行模拟来预测。模拟结果表明，粘度是关键特性之一，它对所需的键合力，键合时间和DA污染具有显着影响。模具顶部的完整填充和DA污染是评估流体动态分析中良好粘结力范围的两个重要标准。压力分析阐明了圆角面积非常关键，并且在回流过程中经历最高的压力。
天气现象对汽车激光雷达的影响...
高级驾驶辅助系统 (ADAS) 从舒适性增强发展到安全应用。随着对更高感知传感器数据质量的需求不断增长，基于激光的传感器往往主导许多实验性智能车辆系统，应用范围从行人保护（参见 Walchsh¨ausl 等人，2006 年）到完全自动驾驶（参见 Darms 等人，2009 年）。新的、有前途的信号处理方法，例如从机器人技术中采用的基于占用网格的方法（参见 Thrun 等人，2005 年），在很大程度上依赖于激光雷达传感器，并为高度自动化的驾驶辅助铺平了道路。与毫米波雷达相比，激光雷达 (lidar) 系统在方位角平面上提供更高的角度分辨率，能够分离相距小于 1 度的目标。这是许多 ADAS 应用的关键特性，因为高角度分辨率对于确定物体的宽度和形状至关重要。这些信息为对象分类算法和跟踪系统提供了宝贵的输入，可以精确确定
CARIOQA：量子探路者任务的定义
基于冷原子干涉测量法 (CAI) 的惯性传感器的预期性能有望为太空应用带来巨大的潜在收益，该传感器通过用激光操纵自由下落的独立原子来测量它们的加速度。在此背景下，CNES 及其合作伙伴启动了一项名为 CARIOQA 的 0 阶段研究，旨在开发量子探路者任务，解锁原子干涉测量法在太空中的关键特性，并为未来利用该技术的雄心勃勃的太空任务铺平道路。作为在太空实施量子传感器的基石，CARIOQA 0 阶段旨在定义量子探路者任务的场景和相关的性能目标。为了实现这些目标，有效载荷架构已被设计为在基于 BEC 的原子干涉仪上实现长询问时间和主动旋转补偿。已经对包括所有子系统在内的卫星架构进行了研究。已经研究了几种推进和姿态控制技术解决方案，以保证最佳运行条件（限制微振动、最大化测量时间）。对卫星平台进行了初步设计。
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arXiv:2110.11371v2 [quant-ph] 2022 年 12 月 19 日
量子复杂性正逐渐成为多体系统（包括黑洞、拓扑材料和早期量子计算机）的一个关键特性。状态的复杂性量化了从简单张量积准备状态所需的计算门的数量。状态与最大复杂性或“不复杂性”的距离越大，该状态作为量子计算的输入就越有用。另外，资源理论（受约束的代理的简单模型）正在量子信息理论中蓬勃发展。我们将这两个领域结合起来，证实了 Brown 和 Susskind 的猜想，即可以定义不复杂性的资源理论。允许的操作（模糊操作）是代理选择的两量子比特门的略微随机的实现。我们形式化了两个操作任务，即不复杂性提取和支出。它们的最佳效率取决于我们设计的反映复杂性的熵。我们还提出了两个单调性非复杂性度量，它们在特定情况下在模糊操作下单调下降。这项工作将量子信息理论中的资源理论工具包应用于多体复杂性。
量子不复杂性的资源理论
量子复杂性正逐渐成为多体系统（包括黑洞、拓扑材料和早期量子计算机）的一个关键特性。状态的复杂性量化了从简单张量积准备状态所需的计算门的数量。状态与最大复杂性或“不复杂性”的距离越大，该状态作为量子计算的输入就越有用。另外，资源理论（受约束的代理的简单模型）正在量子信息理论中蓬勃发展。我们将这两个领域结合起来，证实了 Brown 和 Susskind 的猜想，即可以定义不复杂性的资源理论。允许的操作（模糊操作）是代理选择的两量子比特门的略微随机的实现。我们形式化了两个操作任务，即不复杂性提取和支出。它们的最佳效率取决于我们设计的反映复杂性的熵。我们还提出了两个单调性非复杂性度量，它们在特定情况下在模糊操作下单调下降。这项工作将量子信息理论中的资源理论工具包应用于多体复杂性。
通过基于组件的降阶模型和可解释的机器学习实现预测性数字孪生
这项工作开发了一种创建和更新数据驱动的基于物理的数字孪生的方法，并通过开发翼展 12 英尺的无人机的结构数字孪生来演示该方法。数字孪生由基于组件的降阶模型库构建，这些模型源自对飞行器在一系列原始和受损状态下的高保真有限元模拟。与传统的整体模型降阶技术相比，基于组件的方法可以有效扩展到大型复杂系统，并为快速模型自适应提供了灵活且富有表现力的框架——这两者都是数字孪生环境中的关键特性。数字孪生使用可解释的机器学习进行部署和更新。具体来说，我们使用最优树（一种最近开发的可扩展机器学习方法）来训练可解释的数据驱动分类器。在操作中，分类器将输入车辆传感器数据，然后推断模型库中哪些基于物理的简化模型最适合组成更新的数字孪生。在我们的示例用例中，数据驱动的数字孪生使飞机能够动态地重新规划安全任务，以应对结构损坏或退化。
Spectrum™ S-920N 系列 - 二手 SMT 设备
提高产量和工艺控制的关键特性 快速响应加热器系统：采用低质量设计的快速响应加热器选项可最大限度地缩短处理时间。受控工艺热 (CpH) 选项可通过软件控制冲击气流和温度，从而完全消除操作员干预。可编程热状态允许在短预热周期内使用高气流，并在没有零件时提供“降压”或“不加热”功能。CpH 选项可提高产量，并通过降低功耗提供“热足迹”效率。Fids-on-the-Fly™：Fids-on-the-Fly 选项比传统的停止和捕获基准点方法快 5.5 倍，并且可以将 UPH（每小时单位数）提高 35%。可编程流体和阀门压力：流体和阀门压力值在 FmXP 程序中设置，从而消除了操作过程中手动调整相关的错误。软件控制的压力设定点提供闭环工艺控制，并通过日志文件捕获提供更好的可追溯性。完整的配方（包括传送带、加热器和气压设置）可以轻松复制到工厂内和世界各地的其他 S-920N 系统。
具有代数约束的概率推断-Zhe Zeng
加权模型集成（WMI）是在混合域中对混合域进行高级概率推断的框架，即在混合连续二散的随机变量上以及存在复杂的逻辑和算术约束的情况下。在这项工作中，我们在理论和算法方面都推进了WMI框架。首先，我们根据WMI问题的依赖关系结构的两个关键特性来追踪WMI推断的障碍性边界：稀疏性和直径。我们证明，当该结构是用对数直径树形的，精确的推断才是有效的。尽管这结果加深了我们对WMI的理论理解，但它阻碍了确切的WMI求解器对大问题的实际适用性。为了克服这一点，我们提出了第一个近似WMI求解器，该求解器不诉诸采样，但对近似模型进行了精确的推断。我们的解决方案迭代执行通过放松的问题结构传递的消息，以恢复丢失的依赖关系。正如我们的实验表明的那样，它会扩展到无法确切的WMI求解器到达的问题，同时提供准确的近似值。