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SMTC 会议纪要 Word 模板（2004 年修订版）— 标题 Times New Roman，粗体，18 号，左对齐
本研究的目的是通过物理测试和数值模拟，检验复合材料补片在防止裂纹扩展和延长船舶板使用寿命方面的应用。对钢板进行了疲劳试验，以实验验证使用复合材料补片作为防止裂纹扩展和延长结构部件疲劳寿命的手段的有效性。为了证实有限元分析，对使用和未使用复合材料增强材料的样品进行了测试。我们的数值分析研究结果表明，有限元方法可以非常有效地用于准确预测裂纹扩展，特别是对于未修补的钢板。对带有复合材料补片的裂纹板进行数值模拟表明，在测试条件下，使用寿命大约增加了两个数量级，尽管测试结果显示增加量接近一个数量级。差异归因于两个因素：与补片脱粘相关的失效机制和补片本身的实际开裂。因此，至关重要的是实施质量控制的粘合程序，并根据母板的特性和断裂条件优化补片系统的几何形状和特性。
内阁净零和能源秘书
•增加了处理增加量的能力，以满足我们减少确定时间的目标； •增强了处理多种技术类型的应用程序复杂性提高的能力； •一个专门的团队用于优先网格应用程序，属于Ofgem加速的战略传输投资框架，•通过增加开发人员和利益相关者联络的资源来加强参与； •实施和管理过程改进和开发指导的额外能力。尽管员工人数增加已经开始改善流程，但我们希望从夏季完成员工入职和培训后，这些收益从夏天开始充分实现。员工的增加还将使我们能够更好地跟踪应用程序并提供更全面的数据，以确保我们所做的承诺得到满足。我们的战略目标仍然是处理与陆上风能交易和变速箱网络短期生活工作组建议的相一致性增加的增加的应用程序。但是，值得注意的是，这些目标的交付不完全在ECU的控制之内，外部因素将影响确定时间表。这些包括不完整
SC19：U：用于近期量子器件噪声预测和电路优化的深度学习方法
由于硬件特定的噪声，嘈杂的中型量子设备在实现高保真计算方面面临挑战。我们提出了一个量子电路深度学习编译器的框架，旨在降低在特定设备上运行的电路的输出噪声。我们的方法是首先在量子芯片的实验数据上训练卷积神经网络，以学习该设备的噪声模型。然后，我们将训练好的网络视为量子电路的噪声预测器，并设计一个编译器来重写电路，以尽量减少网络预测的预期噪声。我们使用 IBM 5 量子比特设备测试了这种方法，并根据 IBM Qiskit 编译算法对编译后的电路进行了基准测试。我们得到的结果显示，与 Qiskit 编译器相比，输出噪声降低了 11%（95% CI [10%、12%]）。与 Qiskit 编译器相比，所有可用的 5 量子比特 IBM 设备都有所改进，但我们发现在学习噪声模型的设备上降噪效果明显更好。这些结果表明，使用机器学习设计的设备特定编译器可以产生更高保真度的操作，从而增加量子计算应用的潜力。
从量子模糊测试到多元宇宙：可能有效……
摘要。许多研究人员认为量子噪声是一个需要解决的问题。当前的解决方案需要大量硬件量子位来表示逻辑量子位，以平均消除噪声，从而显著增加量子计算系统的成本。然而，尽管它对系统性能有有害影响并增加了成本，但它可能有一些潜在的用途。本文对这些进行了评估。具体来说，它考虑了如何使用量子噪声来支持模糊网络安全和测试技术以及人工智能技术，例如某些群体人工智能算法。模糊测试用于通过为程序生成大量输入案例来识别软件中的漏洞。量子噪声提供了一种有效的内置模糊测试功能，该功能以计算的实际答案为中心。这种围绕操作答案聚集和集中的模糊噪声现象，同样适用于可以有效利用大量点值进行优化的人工智能技术。实际上，通过同时考虑由复合噪声产生的操作可能结果的“多元宇宙”，可以通过使用有效性算法测试量子噪声点来确定最接近操作实际结果的更有利的解决方案。本文考虑了量子噪声的这两种潜在用途。
铝制铸件A356的微结构和机械性能用双尺寸B 4 C颗粒加固
abtract。本文详细介绍了通过使用356铝合金和B 4 C粉末搅拌铸造的双重颗粒复合材料进行的研究。三个复合组合物，即A356加2％B 4 C（44µm大小和1：1比例的105µm大小），4％B 4 C（3：1比）和6％B 4 C（1：3比）用手指施放，从中为硬度和紧缩测试和张力测试效果准备了测试样品，以进行测试样品。Vickers硬度测试，拉伸测试和显微结构分析。获得的结果表明B 4 C颗粒均匀分布在合金基质中。eds还揭示了所有三个复合材料中B 4 C的存在。通常，随着浓度b 4 c粉末的增加，硬度和拉伸强度会增加。虽然硬度的增加量却小于15％，但拉伸强度显着增加（超过35％）。然而，以％伸长为代表的延展性，在356铸造合金中已经非常低（24.2％），在复合材料中进一步降低。拉伸分裂结果显示了晶体间断裂，其中观察到B 4 C粒子中的断裂而不是Deboning。k eywords。A356铝合金；双重复合材料；微观结构；机械测试；研究分析。
收入，流动性和对2020年经济刺激支付的消费反应 *
《 2020 Cares Act》指示向家庭进行大量现金支付。我们使用金融科技非专业的高频交易数据来分析房屋的支出响应，探索收入水平的异质性，最近的收入下降和流动性以及有关经济预期的链接调查响应。家庭对刺激支付的重新收入做出迅速反应，在第一周内，支出增加了0.25- $ 0.40 $ 0.40。收入较低，收入下降和较低的流动性的家庭表现出更强的反应，突显了目标的重要性。流动性发挥了最重要的作用，对于具有较大支票账户余额的家庭的支出响应没有显着的支出响应。期望就业损失和受益的家庭削减对刺激的反应较弱。相对于2001年和2008年以前的经济刺激计划的影响，我们看到了更快的影响，耐用性支出的增加，粮食支出的增加量较大，以及租金，抵押贷款和信用卡等付款的大幅增加，反映了短期债务的反映。我们正式表明这些差异可以使直接付款在刺激总消费方面的有效性降低。
基于应用于工业环境的贝叶斯网络的因果增强学习
在工业环境中从传感器中收集的实时数据的增加量加速了机器学习在决策中的应用。增强学习（RL）是找到实现给定目标的最佳政策的强大工具。但是，RL的典型应用是风险的，并且在动作可能会产生不可逆转并需要解释性和公平性的环境中不足。虽然RL的新趋势可能会根据专家知识提供指导，但它们通常不考虑不确定性或在学习过程中包括先验知识。我们提出了基于贝叶斯网络（RLBN）的因果增强学习替代方案，以应对这一挑战。RLBN同时对政策进行建模，并利用国家和行动空间的联合分布，从而降低了未知情况下的不确定性。我们根据奖励功能和效果和测量的可能性，为网络参数和结构提出了一种培训算法。我们使用普通微分方程（ODE）对Cartpole基准和工业结垢进行了实验表明，RLBN比竞争对手可以解释，安全，灵活和更强大。我们的贡献包括一种新颖的方法，该方法将专家知识纳入决策引擎。它使用带有预定义结构的贝叶斯网络作为因果图和一种混合学习策略，这些策略都考虑了可能性和奖励。这将避免失去贝叶斯网络的优点。
南太平洋融合区的故事情节变化...
摘要：在耦合模型对比项目（CMIP5）和第6阶段（CMIP6）模型的历史环境中，评估了南方太平洋融合区（SPCZ）的模拟，显示了South Paciififitifitication s -spatial模式和平均偏见的数个差异，但在CMIP6模型中的差异很少，但在CMIP6模型中的差异很小，但该位置的变化很少。 CMIP5型号。从两个合奏中选择了一组模拟合理的SPCZ的模型，并检查了高排放（RCP8.5和SSP5 - 8.5）场景下的未来预测。多模型的平均预测变化SPCZ降水和位置很小，但是这种多模型均值响应掩盖了各个模型的许多未来预测。为了调查故事情节方法的全部范围，重点是模型组，这些模型群体模拟了北向偏移的SPCZ，向南移动的SPCZ或SPCZ位置几乎没有变化。北向偏移的SPCZ组在赤道前的降水量也大大增加，而向南移动的SPCZ组的赤道降水增加较小，但SPCZ地区内的增加量较大。水分预算分解确认了先前研究的发现：平均循环动力学的变化是SPCZ地区降水变化的不确定性的主要来源。尽管不确定性仍然存在于SPCZ预测中，部分原因是海面温度变化和系统的耦合模型偏见的不确定模式，但值得考虑的是，该故事情节方法捕获的合理的SPCZ预测范围是南部太平洋地区的适应和计划。
空间栖息地ECLSS的资源分配算法
随着太空栖息地的复杂性和与地球的距离增加，需要新的方法来处理意外干扰，以保证机组人员的安全和系统性能。这项工作开发了一种实施资源分配算法的方法，以管理环境控制和生命支持系统的子系统。开发了一种算法来控制氧气生成组件 (OGA)，同时对尿液处理器组件 (UPA) 产生各种干扰。在使用该算法和不使用该算法的情况下，对栖息地系统的弹性进行了评估和评价。为了测试该方法的有效性，在有限的用例中实施了该方法，针对 UPA 中的 100 种不同类型的退化。退化基于国际空间站提供的可用数据。进行优化过程以找到对 OGA 的最佳控制。然后将具有最佳控制的栖息地的性能与基线基于逻辑的控制器进行比较。为了在发现故障时自动执行子系统控制以最大程度地提高生命支持系统的整体弹性，三种监督机器学习算法（高斯过程、随机森林和 XG Boost）针对优化数据进行训练，并相互比较其准确性。尽管 UPA 性能下降对全体机组人员安全影响不大，但我们发现最佳 OGA 控制的弹性中位数增加量是逻辑控制器的弹性中位数下降量的 14 倍。根据故障场景对弹性改进进行了额外的分析和比较。在三种机器学习算法中，XG Boost 被确定为在这些情况下近似优化器表现最好的算法，R 2 值为 0.84。
桑蒂库珀 IRP 利益相关者流程 2024-2026
o AES Indiana (AES IN) 在其 IRP 优化模型中为 BESS 分配了所有年份的 95% 容量认证。 o AES IN 在其 IRP 之前于 2023 年发布了全源征求建议书 (RFP)，以对 BESS 进行定价。 平均投标成本得出的近期成本为 1,130 美元/千瓦。 • 这与彭博和 Wood Mackenzie 的价格预测非常一致。这些预测显示成本随着时间的推移而下降，到 2031 年将降至 800 美元/千瓦以下（名义上）。 根据 RFP 中的冬季容量需求和冬季太阳能的容量认证接近 0（而夏季的容量认证为 50%），开发商开始将投标从太阳能转向储能。 o AES IN 利用 Encompass 进行 IRP 建模，不限制模型在规划期的后几年内可选择的 BESS 数量，但根据 RFP 结果和 Midcontinent Independent System Operator (MISO) 互连队列的准备时间，限制前 5-7 年可再生能源和 BESS 的最大容量增加量。 它们包括 4 小时和 6 小时存储，并计划在未来的 IRP 中包括更长时间的存储。对于 6 小时存储，他们按比例增加了 4 小时存储的成本，就像建造一个更大的电池一样。 BESS 被分配了 16% 的容量系数，每天大约进行一次充电周期。 AES IN 将需求侧管理 (DSM) 建模为可选资源，并正在考虑在未来的 IRP 中添加分布式 BESS 作为可选资源。