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间隙点云配准不确定性调查...
残骸重建和一般紧固件装配过程。在一项关于航空工业点云配准的研究中，孙等[6，7]利用三维点云和测量技术开发了一套拼接飞机残骸的系统。结果表明，其粗配准精度为0.6毫米，可接受的配准精度为0.2毫米。王等[8]提出了一种用于飞机点云配准的通用密度不变框架。结果表明，与其他研究[9-11]相比，他们的方法具有更好的精度（0.6毫米——1.0毫米），以均方根误差（RMSE）评估。虽然精度有所提高，但所提出的方法适用于整个扫描飞机，而不是特定的部件。徐等[12]提出了一种紧固件装配的配准方法，其中利用局部几何特征和迭代最近点（ICP）算法。该配准方法用于扫描数据和 CAD 模型之间。结果表明，与单独使用 ICP 算法相比，所提出的方法具有更好的效率。但是，所提出的注册方法的不确定性并未披露。
2027 届化学专业准学生信息
院系课程要求 核心课程 一个学期的本科有机化学（CHM 301 或 CHM 302 或 CHM 304） 一个学期的本科无机化学（CHM 411 或 CHM 412） 一个学期的本科物理化学（CHM 305 或 CHM 306 或 CHM 406） 一个学期的核心实验室（CHM 371 或 MSE 302 或 PHY 312 或 CBE 346） 同源课程 另外四门院系课程或同源院系的课程。课程必须是高级课程（有先修课程）且化学成分较多。MAT/PHY（200+）、CHM/MOL/MAE/CBE/GEO（300+）课程可视为同源课程。由于每年开设的课程不尽相同，因此批准名单是动态的。请咨询 DUS 以确认课程资格。
移动机器人点云配准算法综述
本综述的主题是机器人中的几何配准。配准算法将数据集关联到一个公共坐标系中。它们已广泛应用于物体重建、检查、医疗应用和移动机器人定位。我们专注于需要配准点云的移动机器人应用。虽然这些算法的基本原理很简单，但已经针对许多不同的应用提出了许多变体。在这篇综述中，我们从历史的角度介绍了配准问题，并表明可以根据一些元素来组织和区分大量的解决方案。因此，我们提出了几何配准的形式化，并将文献中提出的算法投射到该框架中。最后，我们回顾了该框架在移动机器人中的一些应用，这些应用涵盖了不同类型的平台、环境和任务。这些示例使我们能够研究每个用例的具体要求以及导致配准实施的必要配置选择。最终，本评论的目的是为几何配准配置的选择提供指导。
多传感器 – 多目标 – 仅方位传感器配准
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一，也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样，偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事，文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理，各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法，可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限，以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后，给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果，以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用，还给出了集中式跟踪场景的模拟结果，其中本地传感器发送所有测量值（而不是 AMR 或本地轨道）。
利用周期性和准轨道的地月转移设计...
本研究重点是在四体问题的背景下研究利用太阳引力进入月球区域的低能量传输轨迹。具体来说，我们探索了双圆限制四体问题 (BCR4BP) 中的动力学结构。BCR4BP 是一种有用的模型，可用于在地球-月球和太阳-地球系统的复杂动力学都很重要的情况下进行初步轨迹设计。该模型在一个模型中包含了太阳、地球和月球的引力，同时降低了星历表模型中增加的扰动带来的复杂性。我们研究了 BCR4BP 中周期和准周期轨道的存在性和稳定性。庞加莱图表示来自这些轨道的流形结构信息，并允许构建纯弹道低能量传输到月球区域。这项研究的结果表明，利用 BCR4BP 中的动态结构有助于在地月空间中构建复杂的低能量传输。将这三个物体的引力纳入一个模型中，可以在设计过程中提供直观的理解。此外，展示这种设计策略在构建多种类型的地月轨道传输方面的灵活性可能会为未来的设计提供参考。
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
大质量 QED2 中的准部分子分布
我们通过精确对角化分析了大质量二维量子电动力学 (QED2) 中最轻的 η 0 介子的准部分子分布。哈密顿量和增强算子被映射到具有开放边界条件的空间晶格中的自旋量子比特上。精确对角化中的最低激发态显示为在强耦合下的异常 η 0 态和弱耦合下的非异常重介子之间连续插入，并在临界点处出现尖点。增强的 η 0 态遵循相对论运动学，但在光子极限方面存在较大偏差。在强耦合和弱耦合下，对 η 0 态的空间准部分子分布函数和振幅进行了数值计算，以增加速度，并与精确的光前沿结果进行了比较。增强形式的空间部分子分布的数值结果与在最低 Fock 空间近似中得出的光子部分子分布的逆傅里叶变换相当。我们的分析指出了当前部分子分布的格子程序面临的一些局限性。
新的准粒子桥微波炉和光学域
18.09.2023 In a paper published today in Nature Communications, researchers from the Paul-Drude-Institut in Berlin, Germany, and the Instituto Balseiro in Bariloche, Argentina, demonstrated that the mixing of confined quantum fluids of light and GHz sound leads to the emergence of an elusive phonoriton quasi-particle – in part a quantum of light (photon), a quantum of sound （声子）和半导体激子。这一发现开辟了一种新颖的方式，可以在光学和微波域之间连贯地转换信息，从而为光子学，光学力学和光学通信技术带来潜在的好处。研究团队的工作从日常现象中汲取灵感：在两个耦合振荡器之间的能量转移，例如，弹簧连接的两个摆（1]。在特定的耦合条件下（称为强耦合（SC）制度），能量连续振荡在两个钟摆之间，因为它们的频率和衰减速率不是未耦合的，它们不再是独立的。振荡器也可以是光子或电子量子状态：在这种情况下，SC制度对于量子状态控制和交换至关重要。在上面的示例中，假定两个摆具有相同的频率，即共振。但是，混合量子系统需要在很大不同频率的振荡器之间连贯的信息传递。在这里，一个重要的例子是在量子计算机网络中。虽然最有前途的量子计算机使用微波炉（即在几个GHz）运行，但使用近红外光子（100 ds THz）有效地传输了量子信息。然后，一个人需要在这些域之间对量子信息的双向传递和相干传递。在许多情况下，微波炉和光子之间的直接转换非常效率低下。在这里，一种替代方法是通过第三个粒子进行介导转换，该粒子可以有效地将微波炉和光子介导。一个好的候选者是晶格的GHz振动（声子）。由Keldysh和Ivanov [2]在1982年奠定了光和声子之间的SC的理论基础，他们预测半导体晶体可以通过另一个准粒子混合光子和声子：exciton-Polariton（exciton-Polariton）（下面：Polariton：Polariton）。极性子从光子和激子之间的强耦合中浮现出来。当声子发挥作用时，它可以将两个极性振荡器与频率恰好与声子的频率不同。如果耦合足够大，即在SC制度中，它会导致
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