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空中加油中时变惯性飞机的建模和仿真
摘要 本文研究了在综合仿真环境中具有时变质量和惯性特性的受油机的动态建模与仿真应用，该环境包括另外两个重要因素，即具有变长度特性的软管-锥套组件动态模型和加油机尾涡引起的风效应。通过扩展 Lewis 等人推导的固定重量飞机的运动方程，推导出一组新的空中加油受油机运动方程。这些方程包括由于燃油转移和发动机燃油消耗引起的时变质量和惯性特性，并且油箱为矩形而非质点。它们是根据受油机相对于惯性参考系的平移和旋转位置和速度推导出来的。在初始受油机质量条件下，基于一组线性化方程设计了一个线性二次调节器 (LQR) 控制器。在集成仿真环境中实现了带有 LQR 控制器的接收机运动方程，用于在仿真中实现接收机的自主接近和定点保持。� 2016 中国航空学会。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
SEGGER 宣布支持意法半导体的STM32C0 MCU 系列
SEGGER 的高性能实时操作系统 embOS-Ultra 也已支持 STM32C0 系列。它使用循环分辨率计 时，提供更高的精度和时间分辨率。使用 embOS-Ultra 可提高性能并节省功耗，它还为应用 程序提供了可同时使用基于周期和基于微秒的计时选项。 API 与 embOS 完全兼容，使迁移变 得简单，无需更改应用程序，并保持 embOS 行为。 embOS-Ultra 只是在使用新的附加 API 调 用时提供循环计时，不用在两者之间做出选择。了解 embOS-Ultra ，可以点击文章： embOS- Ultra ：高分辨率系统时间
黄氨基蛋白和黄氨酸的潜在治疗作用
1伊朗马什哈德医学科学大学药学系，伊朗马什哈德2号药学系2伊朗马什哈德大学医学科学大学药学院药学院伊朗Mashhad 5生物技术研究中心，Mashhad医学科学大学制药研究所，Mashhad，Mashhad，Mashhad，伊朗6号6 6 Mashhad Mashhad大学生物技术系，Mashhad Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，Iran，伊朗文章历史记录：收到：2022年11月27日，2022年11月27日收到：1月24日，2023年1月24日，2023年1月24日。14，编号1，Jan-Feb 2024，23-49。 https://dx.doi.org/10.22038/ ajp.2023.22307 *相应的作者：电话： +98-513 1801 239传真： +98-513 8823 251 AMIR_SAHEB2000@YAHOO.COM akaberim@mums.ac.ir关键词：拜氏冰淇淋蛋白肝保护癌代谢综合征神经保护1，Jan-Feb 2024，23-49。 https://dx.doi.org/10.22038/ ajp.2023.22307 *相应的作者：电话： +98-513 1801 239传真： +98-513 8823 251 AMIR_SAHEB2000@YAHOO.COM akaberim@mums.ac.ir关键词：拜氏冰淇淋蛋白肝保护癌代谢综合征神经保护
利用 Daubechies 小波对快速时变磁场进行量子传感
摘要 结合使用量子传感技术和正交函数（如 Walsh 和 Haar 小波函数）作为量子位的控制序列，可以重建时变磁场的波形。然而，Walsh 和 Haar 小波函数的分段常数性质会在重建波形中引起脉冲形伪影。在本文中，我们提出了一种强大的量子传感协议，通过使用基于高平滑度 Daubechies 小波的控制序列来驱动量子位。时变磁场波形重建时伪影可忽略不计，精度更高。基于 Bloch 球面上表示的直观模型，推导出量子位读数、量子态的累积相位和小波系数之间的基本数学关系。通过使用由 Daubechies 小波函数调制的连续微波控制序列控制每个量子位，可以将产生的量子位读数与指定的小波系数相关联。然后利用这些系数通过逆小波变换重构出更平滑、更准确的时变磁场波形。在不同的 Daubechies 小波参数设计下，对单音、三音和含噪波形进行了仿真，以验证所提方法的有效性和准确性。基于 Daubechies 小波的波形重构方法也可应用于磁共振波谱以及重力、电场和温度的测量。
一种有效的带测量噪声的时变量子态在线估计算法
受在线交替方向乘法器方法 (OADM) 的启发，本文提出了一种高效的在线量子态估计 (QSE) 算法 (QSE-OADM) 用于恢复时变量子态。具体而言，在 QSE-OADM 中，密度矩阵恢复子问题和测量噪声最小化子问题被分开并分别求解，而无需迭代运行算法，这使得所提出的方法比所有先前的工作都更高效。在数值实验中，对于 4 量子比特系统，所提出的算法在 71 个样本后可以达到超过 97.57% (保真度) 的估计准确率，每次估计的平均运行时间为 (4.19±0.41)×10-4 秒，与现有的在线处理算法相比，其性能更为优越。
激光定向能量沉积的粉末尺度多物理场数值模拟黄辰阳，陈嘉伟
摘要 激光定向能量沉积（L-DED）作为一种同轴送粉金属增材制造工艺，具有沉积速率高、可制造大型部件等优点，在航空航天、交通运输等领域有着广泛的应用前景。然而，L-DED在金属零件尺寸和形状的分辨方面存在工艺缺陷，如尺寸偏差大、表面不平整等，需要高效、准确的数值模型来预测熔覆轨道的形状和尺寸。本文提出了一种考虑粉末、激光束和熔池相互作用的高保真多物理场数值模型。该模型中，将激光束模拟为高斯表面热源，采用拉格朗日粒子模型模拟粉末与激光束的相互作用，然后将拉格朗日粒子模型与有限体积法和流体体积相结合，模拟粉末与熔池的相互作用以及相应的熔化和凝固过程。
个人简历 黄强
CHE 492 微加工 F 2018、F 2020 CHE 306 传热 S 2018、S 2020 CHE 325 光伏和电池的电化学工程 S 2017 CHE 354 化学反应工程 S&F 2016、S&F 2017、S&F 2019 CHE 492 电化学工程 F 2016、F 2021 聚合物科学和厨房化学教师，面向 4 至 5 年级学生，IBM 家庭科学周六，2011、2013、2014、2015 年春季每年两节课。 路易斯安那州立大学化学工程系助教，1999 年至 2003 年 中国苏州第三中学 7 年级和 8 年级生物教师，1997 年 7 月至 1998 年 6 月。
哈罗德·Y·黄
SLAC 国家加速器实验室光子科学系。2011 年至今，斯坦福材料与能源科学研究所副主任。2010-2014 年，日本理化学研究所关联电子研究组组长。2009-2010 年，日本东京大学先进材料系和应用物理系教授。2006-2007 年，日本京都大学化学研究所客座教授。2005 年，日本筑波国家材料科学研究所国际青年科学家中心讲师。2003-2008 年，日本东京大学先进材料系和应用物理系副教授。1996-2003 年，新泽西州默里山，朗讯科技贝尔实验室材料物理研究系技术人员。 1995-1996 年研究助理，贝尔实验室材料物理研究部，AT&T/Lucent Technologies，新泽西州 Murray Hill。1994 年研究助理，AT&T 贝尔实验室生物计算研究部，新泽西州 Murray Hill。
植物相关黄杆菌
黄杆菌属是拟杆菌门中一个相对未被探索的属。最近对植物微生物组的分析已将拟杆菌门确定为植物根际的主要细菌群。虽然拟杆菌门中的黄杆菌属物种已被确认为水生生境中的病原体，但微生物组分析和新型黄杆菌属物种的表征表明它们在各种环境中存在的巨大多样性和潜力。许多黄杆菌属物种对植物的健康和发育有积极的贡献，包括促进生长、疾病控制和对非生物胁迫的耐受性。尽管黄杆菌属物种与植物的有益相互作用已被详细描述，但这些相互作用背后的分子机制和细菌决定因素仍不清楚。为了加深对黄杆菌属在植物健康中的作用的理解，我们回顾了最近的研究，重点关注它们的生态位、功能作用以及植物与有益相互作用的决定因素。此外，本综述还讨论了解释植物之间相互作用的假定机制
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）