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使用量子退火器计算分子的基态特性
量子退火器是量子计算的另一种方法，它利用绝热定理有效地找到物理上可实现的哈密顿量的基态。此类设备目前已在市场上销售，并已成功应用于多个组合和离散优化问题。然而，由于难以将分子系统映射到伊辛模型哈密顿量，量子退火器在化学问题中的应用仍然是一个相对稀少的研究领域。在本文中，我们回顾了两种使用基于伊辛模型的量子退火器寻找分子哈密顿量的基态的不同方法。此外，我们通过计算 H + 3 和 H 2 O 分子的结合能、键长和键角并映射它们的势能曲线来比较每种方法的相对有效性。我们还通过确定使用各种参数值模拟每个分子所需的量子比特数和计算时间来评估每种方法的资源需求。虽然每种方法都能够准确预测小分子的基态特性，但我们发现它们仍然不如现代经典算法，并且资源需求的扩展仍然是一个挑战。
保持纠缠态的单对贝尔参数测量
摘要 贝尔不等式是量子基础的基石之一，也是量子技术的基本工具。尽管人们付出了很多努力来探索和推广它们，但由于波函数坍缩，人们认为不可能从一个纠缠对中估计出整个贝尔参数，因为这将涉及测量同一量子态上不相容的可观测量。相反，本文报道了新一代贝尔不等式测试的首次实施，能够从每个纠缠对中提取一个贝尔参数值，同时保留对纠缠而不是破坏它。这是通过利用弱测量序列来实现的，允许在量子态上进行不相容的可观测量而不会使其波函数坍缩。从根本上讲，通过消除在不同测量基之间进行选择的需要，我们的方法扩展了反事实确定性的概念，因为它允许在贝尔不等式测试所需的所有基中测量纠缠对，从本质上消除了与未选择的基相关的问题。从实际角度来看，在我们对贝尔参数进行测量之后，粒子对内的纠缠基本保持不变，因此可以用于其他与量子技术相关或基础的用途。
CAV 传感器可靠性测试框架...
1. 定义 以下业界认可的术语和定义适用于本文件。 自动驾驶系统 (ADS) 无论是否限于特定的操作设计领域，均能够共同持续执行动态驾驶任务的硬件和软件 自动驾驶系统实体 (ADSE) 提出自动驾驶系统授权使用并负责其安全的组织或个人 联网自动驾驶汽车 (CAV) 至少在某些情况下或情况下，设计或改装为能够在英国的道路或其他公共场所安全自动驾驶的车辆。动态驾驶任务 (DDT) 在道路交通中安全驾驶车辆所需的实时操作和战术功能 边缘情况 罕见但合理的场景内独立参数值 操作设计域 (ODD) 特定驾驶自动化系统或其功能专门设计用于运行的操作条件 场景 对驾驶情况的描述，包括相关参与者、环境、目标和事件序列 传感器融合 结合来自多种传感器类型的信息以提高性能的过程，而不是从单一传感器类型获得的性能 模拟 用于测试组件、系统或人类行为的计算机生成的环境 验证方法，通过该方法可以毫无疑问地证明 e
使用IoT和...
摘要 - 本文涉及通过监视评估车辆当前健康状况的内部参数来开发用于检测车辆状况的嵌入式系统。在用户需要时，该项目正在开发该项目的车载嵌入式系统，以生成车辆健康报告（VHR）。它可以预测未来的错误，从而使驾驶员可以不中断旅行并避免发生事故。结果，它警告驾驶员潜在的错误，并帮助他安全开车。生成健康报告所需的数据由车辆内部各种系统的参数值（内置传感器的输出）组成。我们的框架基于Arduino和IoT阶段，这些阶段用于分开各种参数，例如电机变暖和燃油管阻塞，以进行安全且谨慎的驾驶。数据将发送到IoT，在该物联网中，车辆制造商可以通过分布式计算和通过Android应用程序对其进行检查。设备单元由Arduino，Wi-Fi模块，基于Android的设备以及唯一的参数检查传感器模块组成。ESP8266 WiFi模块是具有集成的TCP/IP协议堆栈的独立SOC，可以使任何微控制器访问您的WiFi网络，该网络可用于当前一代汽车。
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。
一个解码皮质注意力的数学框架......
科学发展日新月异，新的研究课题层出不穷，神经科学就是其中之一。人们提出了新的计算机模型来模拟人类的视觉和听觉系统，其中视觉是重点关注的领域。人类非常擅长将注意力集中在所需的声音上。听力受损的人无法做到这一点，因为助听器会放大所有传入信号。我们的目标是尝试模拟人类的听觉系统，特别是在听觉注意力方面。我们的耳朵总是活跃的，每时每刻都会听到各种各样的声音。我们的目标是模拟我们的注意力何时被一大堆杂音中的某个特定声音所吸引。如果在硬件系统上实现这一点，听力有问题的人就可以只关注所需的声音。这可以通过使用时间响应函数 (TRF) 的概念来开发，它显示了音频和 EEG 信号之间的线性关系。我们提出了一个新的数学框架来克服当前预测声音包络的挑战。使用相关性概念，将获得的包络与记录 EEG 数据时给出的音频输入进行比较。讨论了不同正则化参数值下的相关系数。与现有的最先进技术相比，所提出的数学技术给出了更好的结果。
表征气候影响预测的不确定性
对气候变化影响对生活资源的影响的预测经常进行，其目标通常是为政策提供信息。物种促进将更有用。然而，很少有研究能够全面地表征因温室气体场景，地球系统模型（ESM）以及物种分离模型中的结构和参数不确定性引起的投影不确定性。在这里，我们进行了8964年的21世纪独特的预测，用于适合七种经济重要的海洋物种的栖息地转移，包括美国龙虾，大比目鱼，太平洋海洋鲈鱼和夏季风光。对于所有物种，用于模拟未来温度的ESM和用于表示物种分布的小众建模方法都是重要的来源，而与小众模型中与参数值相关的变化很小。温室气体排放场景导致了世纪规模预测的无效。投影不确定性的特征在物种之间有所不同，并且在空间上也有所不同，这突显了对改进的多模型方法的必要性，其中包括一套ESM和利基模型，为预测影响构成了不确定性的基础。合奏预测显示了未来分布发生重大变化的潜力。因此，严格的未来预测对于告知气候适应工作很重要。
以利亚法案下的 CBO 药品价格谈判模型...
国会预算办公室用于估计伊莱贾·E·卡明斯《降低药品成本法案》（HR 3）的预算效应的输入之一是价格谈判的模拟模型。国会预算办公室使用纳什谈判框架对这些谈判进行建模，该框架基于成功谈判中各方（政府和制造商）的收益。政府的收益估计为购买次优替代治疗所节省的成本，加上使用目标药物代替替代药物的增量临床价值（以美元计），减去商定的药品价格。制造商的收益估计为在美国销售该药物的收入。本工作论文详细描述了模拟模型，包括其数据来源和参数值，以及结果的敏感性。在国会预算办公室的分析中，平均所得药品价格将接近国际药品价格指数的 120% 的指定上限。谈判将使价格相对于当前价格降低 57% 至 75%，具体取决于计算中使用的数据和参数。HR 3 指定了谈判产生的价格的上限和下限；根据 CBO 的估计，上限的变化将显著影响该机构审查的药品价格。
CEEGS周期，相关系统表征
可交付的D3.1定义了CEEGS项目系统基本设计中的主要参数和组件集成。用于分析和设计，考虑了两个功率尺度，5 MW和100 MW，以识别应用程序，涉及过程和组件之间的潜在差异。它介绍了任务3.1的第一部分的结果，该结果在项目的前十二个月内执行。这些结果为任务3.2中组件的特定设计提供了框架，并且它们用于WP3和WP4中的后续任务。过程和组件是使用模拟软件建模和模拟的，该软件具有针对项目中不同应用程序/解决方案的分析的特征。在工程方程求解器（EES）和Python中已经开发了优化参数值，组件集成和初步表面组件地质环路的模型。这些结果为组件和操作模式的设计提供了框架。它们基于成熟的组件模型，包括传热，压力损失，涡轮机械和循环热力学。它们已被用来评估不同电荷和放电方案的周期和组件性能，并从可用组件和集成的初步定义中，在优化的操作，系统和流程集成的定义方面进行了推进。可交付的关键部分包括：
以排为中心的控制在信号交叉点上建立在混合MPC系统，在线学习和分布式优化第II部分：理论分析
多项式方程的参数化系统在科学和工程的许多范围内都会出现，例如，动态系统的平衡，链接满足设计约束的链接，并在compoter视觉中进行场景重建。由于不同的参数值可以具有不同的实际解数，因此参数空间被分解为边界形成真实判别基因座的区域。本文认为将真实的判别基因座定位为机器学习中的超级分类问题，目的是确定参数空间上的分类边界，其中类是真实解决方案的数量。该艺术提出了一种新型的采样方法，该方法仔细采样了多维参数空间。在每个样本点，同型延续用于获取相应多项式系统的实际解数。机器学习技术在内，包括最近的邻居，支持向量分类器和神经网络可有效地近似实际的判别基因座。学习了真正的判别基因座的一种应用是开发一种实际同义方法，该方法仅跟踪实际解决方案路径，与传统方法不同，该方法跟踪所有复杂的解决方案路径。示例表明，所提出的方法可以很好地近似复杂的解决方案边界，例如Aris-