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World File Search System力学模型
通过手术显微镜与术前成像观察的皮质血管对齐，以补偿脑移位
脑移位是脑组织的一种非刚性变形，受脑脊液的损失，组织操纵和重力的影响。这种变形可能会对外科手术程序的结果负面影响，因为基于术前图像的手术计划变得不太有效。我们提出了一种补偿大脑转移的新方法，该方法在术中神经外科手术过程中将术前图像数据映射到变形的大脑，从而增加了达到总切除术的可能性，同时降低了肿瘤周围健康组织的风险。通过3D/2D非刚性注册过程，将源自术前成像得出的3D明显模型比对在通过手术错误术中观察到的血管的2D图像上。表达的3D血管限制了大脑的体积生物力学模型，以将皮质血管变形传播到实质，然后转化为肿瘤。使用满足投影性和物理约束的能量最小化方法进行3D/2D非刚性注册。我们的方法对人脑的真实和合成数据进行了评估，这些数据既显示出定量和定性结果，又表现出其对实时手术指导的特殊适用性。
科学艺术与梅蒂尔（SAM）
我们提出了一种自适应物理学的深层均质化神经网络（DHN）方法，以制定具有不同微结构的弹性和热弹性周期性阵列的全场微力学模型。通过完全连接的多层连接的单位细胞溶液通过最大程度地限制根据应力平衡和热传导部分微分方程（PDE）的残差之和，以及无界面的无牵引力或绝热边界条件。相比，通过引入具有正弦函数的网络层直接满足周期性边界条件。完全可训练的权重施加在所有搭配点上，这些搭配点与网络权重同时训练。因此，网络会在损耗函数中自动为界面附近（尤其是单位细胞解决方案的具有挑战性的区域）中的搭配点分配更高的权重。这迫使神经网络在这些特定点上提高其性能。针对有限元素和弹性解决方案的自适应DHN的精度分别用于椭圆形和圆柱孔/纤维的弹性解决方案。自适应DHN比原始DHN技术的优点是通过考虑局部不规则的多孔架构来证明合理的，孔隙 - 孔相互作用使训练网络特别缓慢且难以优化。
金属中的框架控制单线裂变...
摘要本文着重于工程离子聚合物 - 金属复合材料（EIPMC）传感器的建模和开发，用于应用机器人/机器人辅助手指康复治疗等应用中的应用和触觉测量。具体来说，要量身定制设备的灵敏度，使用聚合物表面磨损技术制造的EIPMC被用作感应元素。开发了增强的化学电力力学模型，该模型捕获了磨损过程对不同负载条件下多物理传感行为的影响。使用扫描电子显微镜成像和循环伏安法和计时仪法对制造的传感器进行表征。结果显示出电化学性能的显着改善，包括电荷存储，双层电容和表面电导。最后，创建了由不同的EIPMC变体组成的原型姿势姿势手指传感器，并在姿势和触觉实验下验证其性能。量身定制的EIPMC传感器显示，与对照IPMC相比，开路电压响应增加了，在姿势变化下，在触发变化下，在触觉变化下，在3.2倍的峰值响应下，在触觉载荷过程中较高敏感响应的峰值较大，表明EIPMC传感器的可行性更为敏感。
飞行控制系统纵向模式的总能量控制法（TEC）
论文的目的是为合并高度和空速控制的非传统控制定律开发设计和仿真框架，其中推力和电梯控制输入均同时且无缝地使用。与独立治疗推力和态度控制的传统方法相比，可以实现绩效和飞行安全性的显着增长。结果应该在主管的教育活动中使用（飞行控制系统的讲座和实验室，SRL），以及与从事通用航空飞行控制解决方案的工业合作伙伴的预见合作。1。为研究中提出的解决方案开发用于线性控制设计和非线性仿真验证的工具[1]。在与主管协商时，请选择感兴趣的案例。使用课程飞行控制系统SRL采用飞行力学模型。2。调整开发的工具，并使用传统解决方案进行定性和定量的比较分析，您在飞行控制系统课程的半阶段项目中开发了这些解决方案，对于步骤1中选择/商定的情况。Alt HLD/SLCT，GS TRK，MACH HLD是一些预期的示例。3。表明[1]中使用的方法和用于小型无人机的PX4单元[2]中使用的方法有显着差异。在与主管协商时实施选定的解决方案，并提供控制设计和评估结果。
Quentin Berger -Laga -sorbonne Paris Nord
aoˆut 2024：«约束下的随机过程»（Bielefeld）；火星2024年：法国日本概率互动会议（IHES）；果汁。2023：43 e Conf'erence«随机过程及其应用»（Lisbonne）; d´ec。2022：会议«Lorentz气体在平滑的Ergodic理论与概率理论的交汇处»（Leiden，Pay-Bas）； MAI 2022：会议«随机步行，聚合物和本地化»（Cirm，Marseille）； 2021年11月：会议«随机几何时代»（法国Dunkerque）； 2020年9月：会议“随机聚合物和网络”（法国Porquerolles）； Juin 2019：第2届意大利概率和数学统计会议（Vietri Sul Mare）； 2018年9月：统计力学模型中的“缩放限制”（Oberwolfach）； Juillet 2018：CIMPA学校«随机结构的几何和缩放»（布宜诺斯艾利斯）； Juillet 2018：概率和数学物理学的蒙特利尔夏季研讨会； 2017年9月：研讨会«随机步行，折叠和相关主题»（佛罗伦萨，Italie）； Juin 2016：研讨会«柔软的当地时代，聚合物和相关主题»，（Im´era，Marseille）； Juillet 2013：36 E Conf'erence«随机过程及其应用»（美国博尔德）； Janv。2013：«欧洲裔年轻的欧洲概括者»（埃因霍温（Eindhoven），薪水）； Mai 2012：conf'erence«随机聚合物和相关主题»（Singapour）。
使用机器学习
摘要 - 本文提出了一种新型的地形自适应局部轨迹规划师，旨在在可变形地形上自动操作。最先进的解决方案要么不考虑可变形的地形，要么不提供足够的鲁棒性或计算速度。为了弥合此搜索差距，本文引入了一种新型的模型预测控制（MPC）公式。与仅依赖于避免障碍物的硬性或软限制的普遍的最新方法相反，目前的配方通过纳入两种类型的约束来增强鲁棒性。通过广泛的仿真来评估配方的有效性和鲁棒性，涵盖了广泛的随机场景，并与最新方法进行了比较。随后，通过文献中以最佳控制的地形力学模型来增强该配方，并明确解决了地形变形。此外，采用无知的卡尔曼过滤器的地形估计器可用于在线动态调整下沉指数，从而产生地形自适应配方。在现实世界中，该公式在现实世界的实验中进行了测试，以刚性验证的配方作为基准测试。结果展示了拟议的配方所实现的优越的安全性和绩效，强调了将Terramogenics知识整合到计划过程中的重要意义。具体而言，所提出的地形自适应配方可实现平均绝对侧滑角，平均绝对偏航率降低，目标时间较短以及更高的成功率，这主要归因于其对计划者内部机械学的增强的理解。
金融领域的量子计算：2024 年趋势...
• 2024 年 1 月 3 日——“与穆迪分析合作的量子增强机器学习”报道了 Rigetti Computing 与穆迪合作开发量子增强机器学习的情况。 • 2024 年 1 月 8 日——“Arqit 和万事达卡增强金融机构数字资产安全性和合规性”宣布将 Arqit 的量子安全加密与万事达卡的 Ciphertrace Sentry 相结合。 • 2024 年 1 月 9 日——“量子力学模型揭示股市隐藏模式”报道了一种可用于研究某些股市异常的量子模型。 • 2024 年 1 月 11 日——“量子计算：领导者现在需要知道什么”将欺诈和风险模式的识别列为一个可以用量子计算机更快解决的大规模问题。 • 2024 年 1 月 16 日——“量子经济蓝图”认为，量子技术鸿沟的扩大将导致全球金融和其他领域的不平衡。 • 2024 年 1 月 25 日——“使用矩阵乘积状态进行正态分布的量子态准备”提出了一种有效准备正态概率分布量子态的方法，该方法可应用于蒙特卡洛模拟。 • 2024 年 1 月 26 日——“DORA 和您的量子安全加密迁移”报道称，《数字运营弹性法案》（DORA）要求欧盟的金融实体采用 PQC。
建模地质二氧化碳泄漏
地质碳捕获和存储（CCS）是减轻温室气体排放的关键技术，但泄漏的风险仍然是一个重大问题。跨密封间隔的故障和断裂网络是CO 2逃脱存储库的潜在途径，因此需要准确评估其渗透率和连通性。我们的研究提出了一种对断层区域地质泄漏进行建模的综合方法，将单断层应力 - 透明度实验室测量与详细的断裂露头数据相结合，以模拟碳存储的原位条件。我们研究了由konusdalen West区域（挪威Svalbard）的正常断层切割的Caprock序列，这是Longyearbyen Co 2实验室储层的区域密封，以及与Barents和North Sean Seas Caprock地层的类似物。数字化露头裂缝网络，我们探索了断裂尺寸分布的变化及其在断层区不同部分中的连接性。这些参数是基本的，以确定断裂网络是否提供了可渗透途径。将露头分析与实验室测量相结合，使我们能够创建自然断裂网络的耦合水力力学模型，并评估其高尺度的渗透性。我们发现，断裂网络几何形状在整个断层区域各不相同，从而导致不同的高尺度渗透率模型，从而突出了将详细的断裂网络信息纳入渗透性模拟中的重要性。我们的研究提供了一个框架，将断裂通透性测量和露头分析纳入故障区域的地质泄漏建模，这可以为CCS项目的设计和操作提供信息，并有助于减轻与CO 2的地质存储相关的风险。
![arXiv:2212.02133v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 5 日](/simg/f\f00e457e77994a0c377d27a148ce66dd6cb83094.webp)
arXiv:2212.02133v1 [quant-ph] 2022 年 12 月 5 日
量子计算的概念通常归功于理查德·费曼，他在 1981 年推测，模拟量子力学系统的行为需要一台本质上具有量子力学性质的计算机 [1, 2]；马宁 [3] 和贝尼奥夫 [4] 也在大约同一时间提出了类似的想法。1985 年，大卫·多伊奇通过形式化计算的量子力学模型，并提出量子计算具有明显计算优势的明确数学问题，为我们现在所知的量子计算奠定了基础 [5]。这反过来又引发了 20 世纪 80 年代末和 90 年代初当时尚处于萌芽阶段的量子计算领域的大量活动，并产生了该领域的两个至今仍是最重要的成就：1994 年，彼得·肖尔 (Peter Shor) 提出了一种在多项式时间内分解因式的量子算法 [6]；1996 年，洛夫·格罗弗 (Lov Grover) 提出了一种搜索非结构化数据库的算法，其时间与数据库大小的平方根成比例 [7]。非结构化搜索（在这种情况下）是这样的问题：我们有 N = 2n 个元素（索引为 { 0 , 1 } n ）需要搜索，还有一个“函数”f，对于恰好一个 x ∈ { 0 , 1 } n ，f(x) = 1，否则 f(x) = 0。 “非结构化”意味着没有算法捷径——f 只是技术意义上的函数，并不意味着它可以表示为一些简单的代数表达式——因此，经典上最好的（唯一）策略是穷举搜索，这要求在最坏的情况下对所有 N 个元素进行评估，平均而言对 N/2 个元素进行评估。从量子角度来看，我们可以准备所有可能的 n-双串的叠加，因此“查询”f 以获得所有可能的
热波动（最终）展开纳米级折纸
折纸是变形机器人技术，可部署结构的规模不变范式（例如卫星，救灾避难所，医疗支架）和具有可调的热，机械或电磁特性的超材料。使用折纸原理以及2D材料或DNA都引起了人们的兴趣，以设计各种纳米级设备。在这项工作中，我们认识到小规模设备容易受到熵热波动的影响，因此是小规模折纸与其稳定性有关的基本问题，即折纸结构由于热波动而倾向于“展开”和随之而来的展开速度。要正确理解这些基于折纸的纳米版的行为，我们必须同时考虑折纸的几何力学以及热波动，熵排斥力，范德华的吸引力和其他分子尺度现象之间的相互作用。在这项工作中，为了阐明在纳米级折纸设备演变的富裕行为，我们开发了折叠纳米级床单的最小统计力学模型。我们使用该模型来研究（1）纳米级折纸结构的热力学多稳定性以及（2）热波动推动其展开的速率，即其时间稳定性。我们首次识别出一种熵扭矩，这是展开过程的关键驱动力。对于多层石墨烯）和温度，在该温度下不能稳定折叠。热力学多稳定性和时间稳定性都对折纸的弯曲刚度，其折痕的曲率，环境温度，其厚度和界面能量（折叠层之间）都有非平凡的依赖性。具体来说，对于石墨烯，我们表明存在一个临界侧长，在此不再以稳定性折叠；同样，存在临界直径，膜厚度（例如为了研究热驱动的展开速率，我们将Kramers的逃生速率理论扩展到了能量的最小孔出现在边界处的情况。展开的速率被发现从有效零到瞬时，并且在展开速率上温度，几何形状和机械性能之间存在明显的相互作用。