XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System几何特性
基于分布式传感器和深度学习的大型空间天线结构健康监测研究
摘要：大多数现代地球和宇宙观测航天器现在都配备了大型轻便灵活的结构，例如天线、望远镜和可扩展元件。承载更复杂、更大的附件的趋势对于高精度科学应用至关重要，这使得轨道卫星更容易因结构损坏而导致性能损失或性能下降。在这种情况下，结构健康监测策略可用于评估卫星子结构的健康状况。然而，特别是在分析大型附件时，传统方法可能不足以识别局部损坏，因为它们通常会在系统动力学中引起不太可观察的变化，但会导致有效载荷数据和信息的相关丢失。本文提出了一种深度神经网络来检测故障并研究传感器对在大型网状反射器天线上承载分布式加速度计网络的轨道卫星的损伤分类的灵敏度。传感器获取的时间序列是使用完全耦合的 3D 模拟器生成的，该模拟器模拟柔性卫星的在轨姿态行为，其附件采用有限元技术建模。然后使用在复合场景中收集的传感器响应对机器学习架构进行训练和测试，该场景不仅包括结构元素的完全失效（结构断裂），还包括中等程度的结构损坏。所提出的深度学习框架和传感器配置被证明可以准确检测最关键区域或结构的故障，同时为几何特性和传感器分布开辟了新的研究可能性。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
自动检测建筑点...
希腊雅典国立技术大学乡村与测量工程学院摄影测量实验室，电子邮箱：maltezosev@gmail.com；cioannid@survey.ntua.gr 第三委员会，第三工作组/2 关键词：激光雷达、点云、建筑物提取、扫描线、过滤、变化检测 摘要：本研究旨在自动检测建筑物点：（a）从激光雷达点云中使用简单的过滤技术来增强每个点的几何特性，以及（b）从使用立体方法半全局匹配 (SGM) 在高分辨率彩色红外 (CIR) 数字航空影像上应用密集图像匹配提取的点云。第一步，去除植被。在 LIDAR 点云中，首先使用法线，然后使用粗糙度值，实施并评估两种不同的方法：（1）建议的扫描线平滑滤波和阈值处理，以及（2）双边滤波和阈值处理。对于 CIR 点云的情况，出于相同目的，计算归一化差异植被指数 (NDVI) 的变化。之后，使用形态学算子提取裸地并将其从其余场景中移除，以保留建筑物点。使用现有正射影像作为参考，评估在希腊北部城市地区应用每种方法提取的建筑物的结果；此外，将结果与从两个商业软件中提取的相应分类建筑物进行比较。最后，为了验证达到最佳精度的提取建筑物点的实用性和功能性，在整个场景的子区域上指示性地执行细节级别 1 (LoD 1) 的 3D 模型和 3D 建筑物变化检测过程。
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
In2O3 基 CO2 催化剂的开发......
摘要：将二氧化碳转化为化学品和燃料是当前学术界和工业研究的一个关键领域，其中热催化加氢制甲醇是最先进的路线之一。最近，结合行星边界框架的生命周期分析证实了该过程的可持续性，强调需要更便宜的二氧化碳和可再生氢气，以及一种具有高活性、选择性和耐久性的催化系统来满足经济要求。本文回顾了我们的研究工作，旨在从原子水平上了解突破性 In 2 O 3 基催化系统中活性位点的电子和几何特性，以指导其开发。深入的机理阐明表明，有限的氢活化能力以及水驱动烧结是纯 In 2 O 3 的局限性。通过共沉淀添加少量钯成功解决了前者，形成了牢固锚定在氧化物晶格上的微小簇，从而实现了前所未有的持续甲醇生产率。使用单斜氧化锆作为载体，使 In 2 O 3 在二维纳米结构中高度分散，诱导 In 2 O 3 上形成额外的活性位点，并有助于 CO 2 活化，为进一步提高活性和解决 In 2 O 3 烧结问题提供了一种有效的方法。总的来说，我们的研究结果为合理设计一种负载型和促进型 In 2 O 3 催化剂奠定了坚实的基础，具有大规模应用的光明前景。
量子强宇宙审查和黑洞蒸发
辐射。然而，这种辐射只取决于黑洞的几何特性，完全由其质量、电荷和角动量表征，而不取决于最初形成黑洞或进入黑洞的物质的细节。详情见图1。在图1所示的黑洞蒸发过程中，I − 处的初始纯内态（例如，在形成黑洞的下落物质的经典配置周围“达到峰值”的相干内态）与 I + 处的最终外态是酉不等价的，后者必然是混合的，因为 I + 不是蒸发前区域的柯西曲面，这一点在过去已经多次被争论过（例如参见 [ 4 ]）。这就是黑洞信息丢失之谜，简洁地表述为在半经典蒸发图中，最初的蒸发前纯态可以演化为蒸发后混合态的情况。因此，量子决定论似乎失败了（大致称为信息丢失——我们将继续使用这个术语）。有多种方法可以缓解或解决这个难题，但这些方法都不是定论。例如，请参阅[3-6]中的一些有趣的观点和历史记载。我们的目的是论证，与通常的民间传说相反，标准的半经典论证不会导致信息丢失。相反，有强有力的证据表明，量子强宇宙审查似乎阻止了对蒸发最后阶段的真正半经典描述。此外，我们认为，如果从表面上看，半经典引力表明最终奇点的形成，而不是图 1 中的柯西视界，并且没有
通过阶段肖像和模糊复发图探索大脑功能中的非线性动态
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化非常敏感，并且还可以用于基于结构连接的功能连接性来预测功能连接性。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
1 PTP1B和PTPN2的小分子抑制剂...
自然界中发现的许多复杂性和多样性都是由非线性现象驱动的，这对于大脑而言是正确的。非线性动力学理论已成功地从生物物理学的角度来解释大脑功能，统计物理学领域在理解大脑的连接性和功能方面继续取得了重大进展。这项研究使用生物物理非线性动力学方法研究了复杂的大脑功能连通性。我们的目标是在高维和非线性神经信号中发现隐藏的信息，以期为分析功能复杂的网络中的信息过渡提供有用的工具。利用相肖像和模糊复发图，我们研究了复杂大脑网络功能连通性中的潜在信息。我们的数值实验包括合成线性动力学神经时间序列和生物物理逼真的神经质量模型，表明相位肖像和模糊复发图对神经动力学的变化高度敏感，并且它们也可以用于基于结构连接的功能连接来预测功能连接。此外，结果表明，神经元活性的相轨迹编码低维动力学，以及相位肖像形成的极限循环吸引子的几何特性可用于解释神经动力学。此外，我们的结果表明，相肖像和模糊复发图可以用作功能连接性描述，并且两个指标都能够捕获和解释特定认知任务期间的非线性动态行为。总而言之，我们的发现表明，作为功能连通性描述符，相位肖像和模糊复发图可以非常有效，从而为大脑的非线性动力学提供了宝贵的见解。
神经网络的方差稳定优化
摘要 — 提出了一种基于测量变化特性和稳定性的神经网络训练新框架。该框架具有许多有用的属性，可以最大限度地利用数据，并以原则性的方式帮助解释结果。这是通过方差稳定和随后的标准化步骤实现的。该方法是一种通用方法，可用于任何有重复性数据的情况。以这种方式进行标准化可以量化拟合优度，并从统计角度解释测量数据。我们展示了该框架在先进制造数据分析中的实用性。索引词 — 方差稳定、神经网络、多层感知器、简化卡方、自由度卡方、金属增材制造在本文中，采用神经网络作为广义回归量，研究金属增材制造 (AM) 工艺参数与 IN718 超级合金的熔池几何特性之间的关系。本文以用例的形式介绍了增材制造数据的分析，但框架本身是通用的，可用于任何有可重复性数据的方法。增材制造是一种逐层构建组件的 3D 打印工艺；熔池是熔融原料和基材的体积。了解材料与熔池之间的潜在物理原理和关系是工艺优化的关键，然而现场测量的机会有限，因此缺乏对基本工艺的理解。使用神经网络分析先进制造工艺数据特别困难，因为收集高质量数据成本高、流程复杂且需要精心规划。这通常会导致数据集样本数量较少 [1]、[2]，需要系统的方法来帮助进行可靠的解释。
锡烯物种中种子表面结节的定量分析
摘要：在黄叶曲科中，种子表面包含各种大小和形状的细胞突起，称为结节。结节在许多物种中长期以来一直在描述，但是文献中缺乏具有大小和形状的测量的定量分析。基于光学摄影，将硅烯的种子分为四种类型：光滑，皱纹，架构和乳头状果糖。种子中的每个群体都具有特征性的几何特性：光滑的种子缺乏结节，并且在其侧视图中具有最高的圆形和坚固性值，而乳头状种子在侧面和背面视图中具有最大的结节和最低的圆形和坚固性值。在此，对于总共31种，属于Silene Subg的代表种子，获得了结节宽度，高度和斜率，最大和平均曲率值以及最大对平均曲率比率。behenantha和19至s。subg。Silene。 皱纹类型的种子的曲率值较低。 此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。 silene与S. subg相比。 behenantha。 s的种子。 subg。 behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。Silene。皱纹类型的种子的曲率值较低。此外，在S. subg的物种中发现了较低的曲率值。silene与S. subg相比。behenantha。s的种子。subg。behenantha具有更高的结节高度和斜率值，最大和平均曲率和最大值曲率比的值更高。