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World File Search System凸极
预测凸耳接头疲劳寿命的方法
因此，鉴于这一需求，本论文研究的重点是创建一种方法，用于预测受到平面内和平面外载荷的凸耳接头的疲劳寿命。这项研究是与 GKN Fokker Aerostructures 合作进行的。当前的疲劳预测方法都是基于轴向载荷的凸耳。从概念上讲，这种方法应用了 Larsson 关系，该关系通过某些校正系数将任意凸耳的标称应力与参考凸耳联系起来。然后将凸耳的标称应力应用于 S-N 曲线，从而得出失效前的循环数（疲劳寿命）。Fokker 在其技术手册 3（TH3）中描述了这种方法。然而，Larsson 和 TH3 都没有考虑斜向和/或平面外载荷的凸耳来预测疲劳寿命。已经对斜向载荷的凸耳进行了一些研究，但这些研究的主要重点是峰值应力位置和应力集中因子 (SCF) 的计算。在公开报告的研究中没有发现关于平面外负载凸耳的信息。
在半导体杂体中观察四极和偶极激子
1 E. L. Ginzton Laboratory, Stanford University, Stanford, CA 94305, USA 2 SLAC National Accelerator Laboratory, Menlo Park, CA 94025 3 Research Center for Electronic and Optical Materials, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki, Tsukuba 305-0044, Japan 4 Research Center for Materials Nanoarchitectonics, National Institute for Materials Science, 1-1 Namiki,日本Tsukuba 305-0044†这些作者同样为这项工作做出了贡献。*电子邮件：leoyu@stanford.edu **电子邮件：tony.heinz@stanford.edu van-der-waals（vdw）材料已经通过层组装开辟了许多通过层组装发现的途径，因为表现出电气可调节的亮度亮度，浓度和exciten contensect，cortensect，contensation and Exciten cortensation and ExciteN，contensation and ExciteNtion and ExciteNtion and ExciteN，并表现出。将层间激子扩展到更多的VDW层，因此提出了有关激子内部连贯性以及在多个接口处Moiré超级峰值之间的耦合的基本问题。在这里，通过组装成角度对准的WSE 2 /WS 2 /WSE 2杂体我们证明了四极激体的出现。我们通过从两个外层之间的相干孔隧道（在外部电场下的可调静态偶极矩）之间的相干孔隧穿来证实了激子的四极性性质，并降低了激子 - 外激体相互作用。在较高的激子密度下，我们还看到了相反对齐的偶极激子的相位标志，这与被诱人的偶性相互作用驱动的交错偶极相一致。我们的演示为发现三个VDW层及以后的新兴激子订购铺平了道路。
使用伪凸凸优化的信号走廊中连接车辆的文章类型实时控制†
没有人类驾驶员的干预，并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3：道路安全，经济和社会福利，能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境，以在现实世界中进行交互。在这种环境中，连接起着至关重要的作用，无线通信使车辆能够相互通信（V2V）以及基础架构（V2I）（v2i）关于实时车辆位置，速度，加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会，以使交通相互作用，以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变，已经进行了许多研究，以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如，橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统（RTMC），其中包括流量数据管理，路线计划，集中式通信和可视化。已经证明，可以使用交通信号阶段和计时（SPAT）信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定，可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而，尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力，但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外，相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹，同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的，并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新，以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹，但由于高计算成本，无法保证最佳解决方案，并且无法应付非凸运动限制和动态环境，因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求，该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点，凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先，提出的顺序凸编程（SCP）算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题，并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下：第2节对相关工作进行了简要审查。第二，我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用，从根本上改善了提出的SCP算法，以提高准确性，更好的实时和融合性能。第三，得益于高级计算效率，该提出的方法实现了实时模型预测控制（MPC）框架，并对动态交通环境的即时响应，以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法，该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
双极交叉参考
2SC3420 TIP41B 2SC3421 TIP47 2SC3657 BU508A 2SC3783 BU508A 2SC3795 BUL138 2SC3832 BUL128 2SC3868 BULT118 2SC3886 BUH1015HI 2SC3886A BUH1015HI 2SC3892 THD200FI 或 THD215HI 2SC3892A THD200FI 或 THD215HI 2SC3970A BULT118 2SC3996 BUH1215 2SC3997 BUH1215 2SC4051 BUL128 2SC4053 BUL138 2SC4054 BUL138 2SC4055 BUL57 2SC4106 BUL128 2SC4107 BUL57 2SC4123 BUH615D 2SC4229A BUH1215 2SC4233 BUL216 2SC4235 2N6059 2SC4236 2N6059 2SC4242 BUL138 2SC4288A BUH1215 2SC4290A BUH1215 2SC4533 BULT118 2SC4744 BUH615D 2SC4747 BUH1215 2SC4757 THD219HI 2SC4759 BUH1015HI 2SC4762 BUH615D 2SC4769 BUH615D 2SC4770 THD200FI 或THD215HI 2SC4774 BUH1015HI 2SC4916 THD218DHI 2SC4923 BUH1015HI 2SC4924 BUH1015HI 2SC4927 THD200FI 或 THD215HI 2SC4977 BUL57 2SC5002 THD200FI 或 THD215HI 2SC5021 BUL128 2SC5022 BUH2M20AP 2SC5023 BUL138
3 公司/公司 - 极 avenia
45-8 ENERGY 是一家法国公司，致力于勘探和生产对生态和能源转型至关重要的战略工业气体，例如氦气和天然氢。其方法侧重于短供应链，从而实现针对就近消费的人类规模的本地项目。这在欧洲是独一无二的！该行业的兴起得益于开创性的创新地质方法，该方法得到了与学术和工业合作伙伴合作进行的强大技术创新的支持。45-8 ENERGY 的活动最近得到了法国生态转型部的认可，该部将第一个项目命名为“绿色技术创新”，从而证明了这种方法对生态转型挑战的积极影响。它的几个研发项目也被 MATERALIA 和 AVENIA 竞争集群标记，证明了它们的技术相关性。
在λ-Polytopes的极端点和经典...
我们研究了最近定义的凸线结构的λ-聚型，并应用于通过采样的魔术状态对量子计算的经典模拟。对于每个数字n数字n，都有一个这样的多层。我们建立了{λN，n∈N}族的两个属性，即（i）所有n> m的极端点（顶点）Aα∈λM可用于在λN中构造顶点。（ii）对于通过此映射获得的顶点，具有魔术状态的量子计算的经典模拟可以根据i映射Aα有效地降低为经典模拟。此外，我们描述了λ2中的一个新的顶点，该顶点在已知的分类之外。虽然经典模拟的硬度对于λN的大多数极端点仍然是一个空的问题，但上述结果将量子计算的有效经典模拟扩展到了当前已知的范围之外。
差异私有随机凸的速度更快...
保留培训数据的隐私已成为一个重要的考虑因素，现在对于机器学习算法来说是一项艰巨的任务。要解决隐私问题，依从于密码学的差异隐私（DP）（Dwork等，2006）是一个强大的数学保存计划。它允许进行丰富的统计和机器学习分析，现在正成为私人数据分析的事实上的符号。保证差异隐私的方法已被广泛研究，最近在行业中采用（Tang等，2017； Ding等，2017）。作为机器学习和差异隐私社区中最重要的问题之一，在过去的十年中，DP模型中的经验风险最小化问题（即DP-erm）在（Chaudhuri等人，2011年）开始，已经在过去的十年中进行了很好的研究，例如（Bassily等，2014; Bassily等，2014; Wang et ant; Jin，2016年，Kifer等人，2017年，Wang等人，2018a，2019b；dp-dp-erm，其人口（或预期）版本，即私人的固定式凸优化（DP-SCO），近年来从（Bassily等，2014）开始受到很多关注。特定于（Bassily等，2019）首先提供了DP-SCO的最佳速率，具有（ϵ，δ）-DP的一般凸损耗函数，这与DP-MERM中最佳速率不同。后来（Feldman等，2020）通过提供一般性定位技术，将此问题扩展到强烈凸出和（或）非平滑案例。此外，如果损耗函数平滑，它们的方法具有线性时间复杂性。对于非平滑损失函数，（Kulkarni等，2021）最近提出了一种仅需要亚限级梯度复杂性的新方法。虽然已经有大量有关DP-SCO的研究，但问题仍然远远不够知名度。一个关键的观察结果是，所有以前的作品仅着眼于损失函数是一般凸或强凸的情况。但是，还有许多问题甚至比强凸功能强，或者落在凸功能和强烈凸功能之间。在非私人对应物中，各种研究试图通过对损失函数施加其他假设来获得更快的速度。并且已经表明，实现比一般凸损失函数速率快的速率确实可以（Yang等，2018; Koren and Levy，2015; van Erven等，2015），或者甚至可以达到与强凸的强劲速率相同的速率，即使函数也不强劲，karimi et al al an al al an al al and act al and act al and act an al al an al an al an al al an al al an al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al al a al al a al al act 201 v exe et a al and lie et as act 2010 8。 Al。，2017）。以此为动机，我们的问题是，对于具有特殊类别的人口风险功能的DP-SCO问题，是否有可能比一般凸的最佳人口和（或（或）强烈凸出案例的最佳人口风险率更快？在本文中，我们通过研究一些类别的人口风险功能来提供有效的答案。尤其是，我们将主要关注种群风险功能满足Tysbakov噪声条件（TNC）1的情况，其中包括强烈凸功能，SVM，SVM，ℓ1频繁的随机性优化和线性回归为特殊情况