XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System几何的
通过在轨演示任务验证 SSA 系统
该研究还更详细地考虑了任务可能是什么样子，包括平台应位于何处、平台数量和配置，以及需要考虑任务几何的哪些方面（例如，太阳的位置）。很明显，在构建 ISSA 任务时，任务目标会极大地影响这些方面，而在考虑 ISSA 平台可以做什么的限制时，任务目标也会影响这些方面。该研究试图概述所需的关键系统和技术，包括明确区分用于太空相对测量的仪器和用于进行绝对测量的仪器。虽然对于 ISSA 任务的哪种配置或系统最好，显然没有正确的答案，但对于给定的任务，显然存在优先配置。例如，最好从均匀分布在 GEO 带的多个航天器上观察 GEO 中的小碎片，而最好使用黎明-黄昏 SSO 对所有来自 LEO 的物体进行光学编目，传感器背对太阳，但视场方向不要与地球的本影相交。
JAFM 手稿模板
本文介绍了由于每个支腿上只有一个通道的模型微通道板式热交换器通道之间流量分布不均而导致的通道堵塞问题。热交换器的每个支腿包含 51 个平行的矩形微通道，四个水力直径分别为 461 µm、571 µm、750 µm 和 823 µm。此外，还研究了一种更复杂的几何形状，为了打破发展长度，加入了倾斜的横向切口。使用高速摄像机记录了 51 个平行通道中质量通量从 18.67 到 277.76 kg/m2s 的液相转变时刻（工作介质：水）。各个通道中的雷诺数 Re 从 10.76 到 90.04。本文讨论了在存在不均匀分布的情况下质量通量与微通道尺寸之间的关系。已经显示了质量通量中存在阈值，低于该阈值时会发生这种现象。已经记录并详细描述了两种通道阻塞机制。还创建了其中一个包含扩展几何的微尺度变体。
太空植物
我们研究一家公司工厂的数量、规模和位置。公司的决策权衡了使用多家工厂向客户提供商品和服务的好处、建立和管理这些工厂的成本以及随着工厂数量的增加而产生的相互蚕食的可能性。在一个拥有大量不同地点的经济体中，对异质性公司的决策进行建模是复杂的，因为它涉及一个大型组合问题。利用离散几何的见解，我们研究了这个问题的一个可处理的极限情况，其中这些力量在局部层面上起作用。我们的分析对跨空间排序提供了清晰的预测。与生产率较低的公司相比，生产率高的公司在租金高的密集地点设立更多的工厂，而在密度低、租金低的市场设立的工厂较少。控制工厂数量，生产率高的公司运营的工厂也比生产率低的公司运营的工厂更大。我们使用美国机构级别的数据提供了与这些和其他几个预测一致的证据。
绘制你的飞机
人们利用现代技术帮助定位建筑物、就餐地点和新目的地。GPS（全球定位系统）技术利用经度和纬度来精确定位并引导用户到达目的地。但是，学生需要知道，这些现代便利设施有时可能不起作用，他们在地图或地球仪上绘制点的知识会派上用场。飞行员、领航员和宇航员利用他们对绘制点的知识来协助飞行。航空图包括经度和纬度线，有助于规划航班并跟踪其进度。纬度和经度在从一个时区到另一个时区旅行时也在确定时间和日期方面发挥着重要作用。在本课中，学生将了解绘制经度和纬度与在笛卡尔平面上绘制之间的相似之处。笛卡尔平面（或有时称为坐标平面）是坐标几何的基本概念。它用两条垂直线或轴描述二维平面：x 轴和 y 轴。 x 轴表示水平数字，y 轴表示垂直数字线。学生将使用笛卡尔平面绘制飞机坐标。
Isabel M. Vogt-数学系
2025（即将到来的）代数几何学，全体会将（即将到来的）算术，几何，加密图和编码理论，Luminy，全体会议（即将到来的）GEORGIA代数几何学研讨会（GAGS），UGA 2024（UGA 2024）（UGA 2024（UPCOMING）的联合会， session, NZ (upcoming) Moduli of Varieties, University of Utah Moduli Spaces and Arithmetic, Nagoya University, Japan Connecticut Summer School in Number Theory Graduate Student Conference in Algebra, Geometry, and Topology, keynote speaker Boston Algebraic Geometry Day Degree d points on surfaces, AIM 2023 Binghamton Graduate Combinatorics, Algebra, and Topology Conference, keynote演讲者代数和数理论日，马里兰州艾格尼丝大学，宾夕法尼亚大学曲线：代数，热带和对数，班夫国际研究站理由点，德国，德国，代数几何的趋势，代数几何趋势MSRI 2022 Palmetto编号理论系列，南卡罗来纳大学，邀请发言人
JAFM 手稿模板
本文介绍了由于每个支腿上只有一个通道的模型微通道板式热交换器通道之间流量分布不均而导致的通道堵塞问题。热交换器的每个支腿包含 51 个平行的矩形微通道，四个水力直径分别为 461 µm、571 µm、750 µm 和 823 µm。此外，还研究了一种更复杂的几何形状，为了打破发展长度，加入了倾斜的横向切口。使用高速摄像机记录了 51 个平行通道中质量通量从 18.67 到 277.76 kg/m2s 的液相转变时刻（工作介质：水）。各个通道中的雷诺数 Re 从 10.76 到 90.04。本文讨论了在存在不均匀分布的情况下质量通量与微通道尺寸之间的关系。已经显示了质量通量中存在阈值，低于该阈值时会发生这种现象。已经记录并详细描述了两种通道阻塞机制。还创建了其中一个包含扩展几何的微尺度变体。
使用与 CEASIOM 相关的 ADAS 的协同飞机设计方法
飞机设计阶段（概念阶段和初步阶段）本质上必然是协作的。本文进行的一个示例设计使两个学术小组（一个在那不勒斯，一个在斯德哥尔摩）使用他们自己的工具 ADAS 和 CEASIOM 分别进行概念设计和初步设计，从而实现了设计的协作方面。ADAS 工具主要基于经验的设计方法，而 CEA-SIOM 工具主要基于物理的设计方法。所选示例是符合 FAR-23 标准的 16 座双涡轮螺旋桨飞机。ADAS 概念设计产生的高翼配置被选为 CEASIOM，在其中构建了几何的防水模型，生成了体积网格，并通过欧拉方程的解模拟了 16 种飞行条件，一些飞行条件为螺旋桨关闭，另一些飞行条件为螺旋桨开启，以判断螺旋桨洗对主翼和水平尾翼表面的影响。对 ADAS 结果和 CEASIOM 结果的稳定性和控制特性进行了详细比较。总体而言，这两组结果具有合理的一致性，因为 ADAS 中的经验主义考虑了粘性效应，而 CEASIOM 纯粹是无粘性的（但非线性）。最大的差异出现在水平尾翼的俯仰力矩贡献中，对此提出了各种解释，包括主翼下洗和尾流对
湍流边界层的气动光学畸变
研究了湍流引起的亚音速、超音速和高超音速边界层的气动光学畸变特性。使用了四个边界层的直接数值模拟 (DNS) 数据，这些边界层的标称马赫数范围从 0.5 到 8。亚音速和超音速边界层的 DNS 数据是平板流。两个高超音速边界层均来自入口条件为 8 马赫的流动，其中一个是平板流，另一个是尖锥上的边界层。这些数据集中的密度场被转换为折射率场，这些折射率场沿预期的光束路径积分，以确定光束穿过湍流场的折射时将经历的有效光程长度。然后，通过考虑与体边界层效应相关的平均路径长度和倾斜问题，确定光程差 ( ) 的分布。将 的均方根与现有模型进行比较。发现从亚音速和超音速数据确定的 值与现有模型非常匹配。可以预料的是，由于在模型推导过程中做出了强雷诺类比等假设，高超音速数据匹配得并不好。到目前为止，该模型从未与本文中包含的马赫数如此之高的流动或流过尖锥几何的流动进行比较。
Geocalib：通过几何优化学习单图像校准
摘要。从单个图像中，视觉提示可以帮助推断出固有和外在的摄像头参数，例如焦距和重力方向。此单图像校准可以使各种下游应用程序受益，例如图像编辑和3D映射。当前解决此问题的方法是基于带有线条和消失点的经典几何形状，或者是基于训练有素的端到端的深神经网络。学习的方法更强大，但很难概括到新的环境中，并且不如其经典同行准确。我们假设它们缺乏3D几何形状所提供的约束。在这项工作中，我们介绍了Geocalib，这是一个深层神经网络，通过优化过程利用3D几何的通用规则。GeoCalib是端对端训练的，以估算摄像机参数并学会从数据中找到有用的视觉提示。在各种基准测试中的实验表明，与现有的经典和学识渊博的方法相比，Geocalib更健壮，更准确。其内部优化估计不确定性，有助于标记故障案例并受益于下游应用程序，例如视觉定位。代码和训练有素的模型可在https://github.com/cvg/geocalib上公开获得。
计算机的完全双曲线卷积神经网络...
现实世界的视觉数据具有固有的层次结构，可以在双曲线空间中有效地代表。双曲神经网络（HNN）是在此类空间中学习特征表示的有前途的方法。然而，计算机视觉中的当前HNN依赖于欧几里得主链，并且仅在任务头中的双曲线空间唯一的项目功能，从而限制了它们充分利用双曲线几何的好处的能力。为了解决这个问题，我们提出了HCNN，这是一种全均匀的卷积神经网络（CNN），专为计算机视觉任务而设计。基于Lorentz模型，我们概括了CNN的基本组合，并提出了卷积层，批准归一化和多项式逻辑回归的新型公式。对标准视频任务的实验证明了在混合和完全双曲的设置中我们的HCNN框架的有希望的性能。总体而言，我们认为我们的贡献为开发更强大的HNN提供了基础，这些HNN可以更好地代表图像数据中发现的复杂结构。我们的代码可在https://github.com/kschwethelm/hyperboliccv上公开获取。