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研究光电设备的掺杂钡陶瓷材料的物理化学和光学特征
Ambikapur-497001，印度Chhattisgarh，4 M.Sc.-Student，化学系，Pt。Ravishankar Shukla大学，Raipur，Chhattisgarh摘要：这项研究研究了掺杂的钛酸钡（Batio 3）陶瓷的结构，介电和光学性质，突显了它们用于高级电子应用的潜力。钛酸钡是一种突出的铁电材料，以系统的方式与各种元素一起掺杂，以改善其功能属性。通过X射线衍射（XRD）的方式描述了晶体结构和相位发展，展示了掺杂如何影响晶格参数和相位稳定性。介电特征，例如损失切线和介电常数，揭示了掺杂剂对介电行为和铁电特性的影响。光学研究，包括UV-VIS光谱法检查了带隙和光透射率，这对于光电子用途至关重要。发现，靶向掺杂可以有效地改变钛酸钡陶瓷的结构，介电和光学特性，使其非常适合电容器，传感器和其他电子设备。这项研究为优化钛酸钡陶瓷提供了宝贵的见解，以在各种技术应用中实现卓越的性能。也已经观察到某些掺杂剂减少了带隙的能量，从而导致更好的光学透明度和可调折射率，这对于光电应用非常有价值。关键字：钛盐（Batio 3），掺杂陶瓷，介电特性，光学特性，1。引言钛酸钡（Batio 3）钙钛矿结构的陶瓷，由于其出色的介电，铁电和压电性特性，一直是电子应用中的基础材料[1]。这些独特的特征使Batio 3在各种电子设备中必不可少，包括多层陶瓷电容器（MLCC），热敏电阻，执行器和传感器[4]。该材料的高介电常数和可调节的铁电特性对电容器特别有益，在该电容器中，有效的能量存储至关重要[10]。但是，随着电子技术的发展，越来越多的需求以进一步增强和优化Batio 3的内在特性，以满足
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指示性教学大纲：针对一般能力 A] 推理：它将包括语言和非语言类型的问题。此部分可能包括类比、相似性和差异性、空间定位、问题解决、分析、判断、决策、辨别、观察、关系概念、算术推理和图形分类、算术数字系列、非语言系列、编码和解码、陈述结论等问题，主题包括符号/数字类比、图形类比语义分类、符号/数字分类、图形分类、语义系列、数字系列、图形系列、问题解决、词汇构建、编码和解码、数值运算、符号运算趋势、空间定位、空间可视化、维恩图、绘制推论、打孔/图案折叠和展开。图形图案-折叠和完成、索引。地址匹配、日期和城市匹配、中心代码/学号分类、小写和大写字母/数字编码、解码和分类、嵌入式数字、关键事物、情商、社交智力、其他子主题（如果有）。B] 一般知识：此部分的问题旨在测试考生对周围环境的一般认识及其在社会中的应用。问题还将测试考生对时事以及任何受过教育的人都应具备的科学方面的日常观察和经验等知识。测试还将包括与印度及其邻国有关的问题，特别是有关历史、文化地理、经济形势一般政策和科学研究的问题。C] 数学能力：问题旨在测试考生正确使用数字和数字感的能力。考试范围包括整数、小数、分数的计算以及数字与百分比的关系、比率和比例、平方根、平均值、利息、利润和损失、折扣、合伙、基本数、线性方程的图形、三角形及其各种中心、三角形的全等和相似、圆及其弦、切线、圆的弦所对应的角、两个或多个圆的公切线、三角形、四边形、正多边形、圆、直棱柱、直圆锥、直圆柱、
R22 B.Tech。 EEE教学大纲Jntu HyderabadR22 M.Tech。数字系统和计算机电子产品... R19 M.Tech欺骗/DECS R22 M.Tech。 VLSI/ VLSI设计/ VLSI系统设计 div> R19 M.Tech。机器设计R22 M.Tech。数字系统和计算机电子产品...R19 M.Tech欺骗/DECSR22 M.Tech。 VLSI/ VLSI设计/ VLSI系统设计 div> R19 M.Tech。机器设计R22 M.Tech。 VLSI/ VLSI设计/ VLSI系统设计 div>R19 M.Tech。机器设计R19 M.Tech。机器设计
确定施加载荷的位置点，以避免在航空航天应用中使用的薄层中扭曲。了解弯曲梁中中性轴和中心轴的区分的概念。理解用于分析经受扭转的非圆形条开发的类比模型，并分析滚动体和三维体中压力之间产生的应力。单位– I：剪切中心：弯曲轴和剪切中心的公理对称和不对称切片。不对称的弯曲：经受非对称弯曲的梁中的弯曲应力，由于非对称弯曲而导致的直束的挠度。单位– II：弯曲梁理论：绕线应力的Winkler Bach公式 - 局限性 - 校正因子 - 弯曲梁中的宽度应力 - 闭合环，受到链接链路中的浓缩和均匀载荷应力。单位– III：扭转：线性弹性溶液prandtl弹性膜（肥皂膜）类比；狭窄的矩形横截面，空心的薄壁扭转构件，倍数连接的横截面。单元– IV：接触应力：简介，确定接触应力的问题，基于接触应力的解决方案的假设；主压力的表达；计算接触应力的方法，体接触中的身体挠度；在狭窄的矩形区域（线接触）上接触的两个物体的应力（线接触）正常为面积，两个物体接触的应力，正常和切线与接触区域的负载。教科书：1。Boresi＆Sidebottom的高级材料力学，Wiely International。2。和较好的J.N.单位– V：介绍三维问题：棱柱形杆的均匀应力拉伸，其自身的重量扭曲恒定横截面的圆形轴，板的纯弯曲。Timoschenko S.P.的弹性理论McGraw，Hill Publishers 3 Rd Edition参考书：1。材料的高级强度由Den Hortog J.P. 2。 Timoshenko的板块理论。材料的高级强度由Den Hortog J.P. 2。Timoshenko的板块理论。Timoshenko的板块理论。
一般相对论和黑洞空位的分析
2差异几何形状的评论5 2.1歧管，光滑的地图和切线空间。。。。。。。。。。。。5 2.2张量代数（一个点的张量）。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.4 Lorentzian度量和Lorentzian歧管。。。。。。。。。12 2.4.1简短的Intermezzo：Lorentz内部产品。。。。。。。。12 2.4.2 Minkowski空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.4.3索引升高和降低。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.4更多术语。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.5曲线的长度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.4.6时间方向。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.4.7洛伦兹指标的存在。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5矢量场和流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6连接。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.7平行运输和测量学。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 24 2.8扭转张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.9 Riemann曲率张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.10 Levi-Civita连接。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.11绑带调整器的对称性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.12 ricci张量。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.13爱因斯坦方程。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.14异分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。28 2.15指数地图和正常社区。。。。。。。。31 2.16正常坐标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.17本地洛伦兹几何形状。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33
国防与安全盛大挑战：AI安全 - 要求...
2。模型安全理论和实践保证对AI/ML系统的安全性和鲁棒性需要深入了解模型结构，例如神经网络层，激活功能等以及该结构对模型行为的影响。结构的选择 - 通常是为了追求最佳性能而选择的 - 从攻击易感性到数据暴露风险，可能会具有一系列安全含义。2.1表征，评估和保证我们可以针对潜在的安全问题测试模型结构，并且我们可以以保存（非侵入性）方式进行隐私吗？我们将研究某些组成部分和设计模式的存在（或不存在）是否表示攻击的脆弱性；以及此类分析是否可用于AI/ML模型安全保证。2.2训练进化，深度学习理论的最新突破使人们对复杂模型行为，从第一次初始化和整个优化过程中进行了一些了解。我们的问题是这些工具，例如模型函数近似器神经切线内核（NTK）可用于在训练动力学期间对安全性发表声明。例如，梯度流中是否存在更高或更低的安全性区域？我们可以检测到它们，甚至可以针对高安全性的区域吗？2.3模型反转这是从训练有素的模型函数的预图像中获取表示或样本的能力。我们可以在数学上说什么（大约）解决AI/ML的反问题？2.5稳定性和可信度是模型稳定性是一种良好的信任度量吗？我们可以保证反转稳健性，以及哪些结构性特征可以允许这种保证？2.4灵敏度和攻击检测的几何形状可以使用几何工具（特别是热带几何形状）来表征模型对新数据点的敏感性以及存在邪恶数据的存在，例如有毒样本或对抗性示例？不稳定的模型更容易受到对手的影响？例如，可以定义一个稳定性语句，例如Lipschitz（使用距离距离的度量标准，例如Gromov-Hausdorff），可以用来对安全声明？2.6效率的安全性含义是使非常大的模型可进行，我们经常转向降低复杂性的方法，例如稀疏，替代模型，修剪，定量等。这通常会降低任务性能，
可解释人工智能（XAI）驱动的振动传感方案，用于智能表面磨削过程中的表面质量监测
局部可解释和模型无关解释 (LIME) 是一种可解释的人工智能 (XAI) 方法，用于识别智能磨削过程中预测平均表面粗糙度 (Ra) 的全局重要时频带。智能磨削装置包括一台 Supertech CNC 精密表面磨床，配备一个 Dytran 压电加速度计，沿切线方向 (Y 轴) 安装在尾座主轴上。每次磨削时，都会捕获振动特征，并使用 Mahr Marsurf M300C 便携式表面粗糙度轮廓仪记录地面真实表面粗糙度值。在整个实验中，粗糙度值范围为 0.06 至 0.14 微米。提取磨削过程中收集的每个振动信号的时间频域频谱图帧。建模卷积神经网络 (CNN) 以基于这些频谱图帧及其图像增强来预测表面粗糙度。最佳 CNN 模型能够预测粗糙度值，总体 R2 分数为 0.95，训练 R2 分数为 0.99，测试 R2 分数为 0.81，仅使用 80 组振动信号（对应 4 次实验，每次 20 次试验）。虽然数据量不足以保证在现实场景中达到这样的性能指标，但可以提取这些复杂的深度学习模型捕获的关系背后的统计一致的解释。在开发的表面粗糙度 CNN 模型上实施了 LIME 方法，以识别影响预测的重要时频带（即频谱图的超像素）。基于在频谱图帧上确定的重要区域，确定了影响表面粗糙度预测的相应频率特性。基于 LIME 结果的重要频率范围约为 11.7 至 19.1 kHz。通过基于重要频率范围并考虑奈奎斯特标准将采样率从 160 kHz 降低到 30、20、10 和 5 kHz，证明了 XAI 的强大功能。通过仅提取低于其相应奈奎斯特截止值的时间频率内容，为这些范围开发了单独的 CNN 模型。通过比较模型性能提出了一种适当的数据采集策略，以论证选择足够的采样率来成功且稳健地捕捉磨削过程。© 2023 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词：卷积神经网络；可解释机器学习；XML；可解释人工智能；XAI；局部可解释和模型无关解释；LIME；表面粗糙度；表面磨削；光谱图
阿波罗11重新加载：基于优化的轨迹重建
I.介绍1969年7月20日，标志着人类历史上的历史成就。第一次，两个人走在一个不是地球的天体上，固定了人类探索史上的基本里程碑。这一成功是从技术和经济的角度来达到巨大的效果，是美国实现的，以应对苏联太空计划的较早成功，这是由创建和成功启动的第一次创建和成功启动的空间，并与1957年的Sputnik一起，并在1957年及其造成的交流[1，2]，以及1，2]，又是2 [1，2]，又有一个人的交流。 Vostok 1，Yuri Gagarin，1961年[3]。这是历史上遇到的第一个正式步骤[4]，尤其是月球竞赛[5]。尽管有最初的技术差距，但多年来，美国太空的进步取得了动力，而Apollo任务的设置[6]代表了整个美国太空计划的最高点。能够实现这样一个目标，需要开发几种新技术。当然，有能力计算能够满足整个任务的所有要求的轨迹。这在Apollo指导计算机的可用计算能力方面和用于指导土星V [8]的发射车数字计算机方面有严格的要求。在发动机切割之前的最后几秒钟进行了特殊护理，以避免溶液中的奇异性。在这种情况下，我们可以将数值优化通常放在[13]中，尤其是直接方法[14]。在上升指导中，火箭采用了所谓的迭代路径自适应指导，利用了最佳控制理论[9]，并修改了切线线性转向定律的修改版本，在此期间，其参数经常更新。另一个基本阶段由翻译注射（TLI）的动作表示，该动作使航天器能够离开地球范围的侵入范围到达月球。对于阿波罗11（Apollo 11），设想将哥伦布模块放在自由回报路径上[10]，并且此选择需要在机动末端满足的准确态度和位置条件。第三个也是最重要的阶段是月球着陆：鉴于上述计算局限性，NASA工程师在承诺，创造力和专有技术方面对其进行了补偿。这种态度的一个绝妙的例子是基于多项式方案的月球着陆指导，尽管其计算复杂性低[11]，但它的电子趋势形式也是最佳的[12]。然而，在过去几十年中，在计算能力和开发的重新构建优化算法方面取得的进展极大地扩展了当今可用的大量方法和工具，以分析相同的问题。在解决最佳控制问题的直接方法中，伪谱方法占据了相关位置。在本文中，我们希望通过使用Spartan [19，24，25]来重建Apollo 11任务的三个关键阶段这些方法[15]，基于用于转录问题的时间步长的不均匀分布，事实证明对大型最佳控制问题[16]非常有效，包括国际空间站的零促性剂重新定位[17]。进一步的应用涉及大气进入指导[18，19]，火星下降和小行星着陆轨迹计算[20]，月球着陆可及性分析[21]，卫星在椭圆轨道上的态度稳定[22]和飞机轨迹产生问题[23]。