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第 9 单元：材料、属性和测试 | UniCourse
如果没有目前可用的先进工程材料，我们生活的世界将会大不相同。许多我们认为理所当然的事情，如电信、航空旅行、安全低成本的能源或现代住宅，都依赖于先进材料的开发。成功的工程应用和创新取决于这些材料的适当使用以及对其特性的理解。
QUEST 的全球经济版本：模拟属性
本文介绍了 QUEST 核心版本的结构和模拟特性，QUEST 是欧盟委员会开发和维护的开放经济新凯恩斯主义 DSGE 模型。多区域模型版本包含可贸易商品、不可贸易商品和住房，包括欧元区 (EA)、非 EA 欧盟以及英国、美国、日本、新兴亚洲和世界其他地区。本文介绍了一系列商品、要素、金融市场和政策冲击的模拟结果，以说明模型结构及其理论基础如何影响冲击对国内经济的实际和金融变量的传递以及国际溢出效应。特别是，本文展示了货币政策、消费、风险溢价、生产率、信贷、政府支出、非常规货币政策和关税冲击的脉冲响应，并描述了它们对实际 GDP、国内需求成分、贸易、外部平衡、工资、就业、价格水平、相对价格、利率和公共财政的影响。虽然这些情景仅供参考，但它们反映了全球经济衰退和 EA 危机（全球风险冲击、私营部门需求冲击和去杠杆化）以及近年来政策应对措施（财政政策、非常规货币政策）和挑战（保护主义）的重要因素。鉴于这一时期的宏观经济状况，本文除了标准货币政策下的模拟外，还展示了货币政策零下限具有约束力的环境的模拟。
QPU 特定的物理属性：Advantage2_prototype2.6
声明和免责声明 D-Wave Quantum Inc. (D-Wave)、其子公司和附属公司尽商业上合理的努力确保本文档中的信息准确且最新，但可能会出现错误。D-WAVE QUANTUM INC.、其子公司和附属公司或其各自的董事、员工、代理或其他代表均不对因使用本文档或其中包含或提及的任何信息而引起的或与之相关的损害、索赔、费用或其他成本（包括但不限于法律费用）承担责任。这是全面的责任限制，适用于任何类型的损害，包括（但不限于）补偿性、直接、间接、惩戒性、惩罚性和后果性损害、程序或数据的损失、收入或利润的损失、财产的损失或损坏以及第三方索赔。
通过提示大语言来发现对象属性
我们提出了一个由VLM和LLMs组成的p API API，以及一组机器人控制功能。使用此API和自然语言查询提示时，LLM会生成一个程序来积极识别给定输入图像的属性。
剪贴画：通过属性和剪贴传感损失
摘要 - 本文介绍了Clipswap，这是一种专为高保真面部交换而设计的新框架。面部交换的早期方法通常是由于目标和源图像之间属性的不匹配而在身份转移中挣扎。要处理这个问题，我们的工作中提出了一种属性 - 意识到的面部交换方法。我们使用有条件的生成对抗网络和基于剪辑的编码器，该网络提取丰富的语义知识以实现属性 - 意识到的面部交换。我们的框架使用面部交换过程中的剪辑嵌入，通过完善从源图像获得的高级语义属性，将源图像的身份详细信息传输到交换图像中。和源图像用作剪辑的输入参考图像，并确保最终结果中更准确，更详细的身份表示形式。此外，我们采用对比度损失来指导源面部属性从各种视点转换到交换图像上。我们还引入了属性保存损失，这会惩罚网络以保持目标图像的面部属性。多PLE数据集上的彻底定量和定性评估说明了高质量交换结果。我们提出的剪贴画在面部交换中优于先前的最新方法（SOTA）方法，尤其是在身份转移和面部属性特征方面。
未来属性需求研究（FADS）
未来的属性需求研究（FADS）比以往任何时候都更加由他们提供的功能和技术定义。未来的属性需求研究（FADS）清楚地了解了最热的功能，谁想要它们以及哪些车辆应该拥有它们。自1994年以来，Autopacific一直在帮助车辆制造商和供应商完全了解消费者对未来车辆功能和技术的需求，包括通过FADS进行动力总成和车辆类型。具有163个功能，从自动驾驶技术到座位功能，FADS是车辆计划和开发过程中的理想选择。
处理，微观结构，属性和塑造|金属
1个MAT阐述中心和结构研究，国家科学研究中心，研究清洁8011，29 Rue J. Marvig，BP 94347，Cedex 4，31055法国图卢兹； alain.couret@cemes.fr（A.C。）; lise.durand@cemes.fr（l.d.）2大学ÉtoulouseIII-保罗·萨巴蒂尔（Paul Sabatier），118号纳博恩路线，塞德克斯9，31062法国图卢兹3劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，7000 East Av。，Livermore，Livermore，CA 94550，美国，美国； voisin2@llnl.gov 4化学研究所和马特·riaux Paris-Est，研究单位混合7182，2-8，Rue Henri Dunant，94320 Thiais，法国； Zo fi a.trzaska@univ-paris13.fr 5 Universit é Sorbonne Paris Nord, 99, avenue Jean-Baptiste Cl é ment, 93430 Villetaneuse, France 6 Onera—The French Aerospace Lab, Department of Materials and Structures, University É Paris-Saclay, 29 avenue de la Division Leclerc, BP 72, 92322 Cedex, France; marc.thomas@onera.fr *通信：monchoux@cemes.fr
质量属性 - 卡内基梅隆大学
摘要：计算机系统用于许多关键应用，其中故障可能会造成严重后果（生命或财产损失）。开发系统的方法将系统的软件质量属性与系统架构联系起来，为做出有关设计权衡的客观决策提供了坚实的基础，并使工程师能够对系统的属性做出合理准确的预测，而这些预测不受偏见和隐藏假设的影响。最终目标是能够定量评估和权衡多种软件质量属性，以形成更好的整体系统。本报告的目的是朝着开发一种统一的方法来推理多种软件质量属性的方向迈出一小步。在本报告中，我们定义了软件质量，介绍了属性的通用分类法，讨论了属性之间的联系，并讨论了未来的工作，从而形成一种基于属性的软件架构评估方法。
使用机载激光预测森林资源清查属性...
摘要：本研究旨在开发一种新方法，利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息，基于遥感预测成熟林分的森林资源清查属性。参考样地由采伐机数据形成，使用两种不同的树木位置：全球卫星导航系统中的采伐机位置（XY H ）和计算改进的采伐机头位置（XY HH ）。研究材料包括位于芬兰南部的 158 个以挪威云杉为主的成熟林分，这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源清查属性是为林分和为四种不同样地大小（254、509、761 和 1018 平方米）的林分生成的样地汇编而成的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果，基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变，相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10-11% 和 6-8%，偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V)，使用任何一种位置方法，最多只能得到大致相似的预测结果，相对 RMSE 约为 25%，偏差为 15%。对于 XY HH 位置，G 和 V 的预测几乎与 sa 无关
从头开始计算中的电气属性，两个...
1 MOE Key Laboratory for Nonequilibrium Synthesis and Modulation of Condensed Matter, School of Physics, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China 2 State Key Laboratory of Surface Physics and Department of Physics, Fudan University, Shanghai 200433, China 3 Key Laboratory of Computational Physical Sciences (Ministry of Education), Institute of Computational Physical Sciences, State Key Laboratory of Surface物理和物理系，福丹大学，上海，200433年，中国4物理学系和纳米科学与工程研究所，阿肯色大学，阿肯色大学，阿肯色州72701，美国5大学，美国5级大学，巴黎大学 - 萨克莱大学，中心，中心zjjiang@xjtu.edu.cn†charles.paillard@centralesupelec.fr Electro-Optic（EO）效应效果将光学常数的变化与低频电场有关。多亏了密度功能扰动理论的出现（DFPT），现在可以以AB-Initio方式计算大量三维（3D）材料的EO特性。然而，在大多数密度功能理论中使用周期性边界条件施加了使用大量真空包围的平板模拟二维（2D）材料。从此类计算中预测的EO系数（即使不正确）可能会严重偏离2D材料的实际EO特性。目前的工作讨论了问题，并介绍了恢复关系，从而恢复了真正的EO属性。I.简介