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航空发动机多变量滑模控制设计
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可扩展的技术经济模拟与评估……
摘要 ERA-Net SES 项目区域可再生能源电池 (R2EC) [ 1 ] 旨在开发一个可扩展的系统，用于分散、交互的“能源电池”，其中高度集中于本地产生的可再生能源。在欧洲背景下，“能源电池”本质上是可再生能源社区 (EC)。该系统旨在通过电力存储 (ES) 以及电子加热、热泵 (HP) 和电动汽车 (EV) 等高电力应用最大限度地利用本地产生的可再生能源。该系统还设计为与其他能源电池在本地交互，从而提高本地发电能源的利用率。分析了奥地利 (AT)、比利时 (BE) 和挪威 (NO) 三个国家的各种不同的相邻能源电池，并将结果用于开发区域和可再生能源电池系统。这种方法旨在开发定制的解决方案，以满足不同的当地和区域要求以及观察到的能源电池的电能需求。这三个国家在能源社区领域处于不同的区域发展水平，区域要求和条件也存在很大差异，因此这创造了一个独特的机会。在模拟层面上对这三个地区的 EC 的技术和经济可行性进行了全面调查。技术模拟结果显示，个人用户的自用量增加，整体电池
脑成像数据的多模融合
摘要：神经影像数据通常包括多种模态，例如结构或功能磁共振成像、扩散张量成像和正电子发射断层扫描，它们为观察和分析大脑提供了多种视角。为了利用不同模态的互补表示，需要进行多模态融合以挖掘模态间和模态内信息。随着丰富信息的利用，结合多模态数据来探索健康和疾病状态下大脑的结构和功能特征正变得越来越流行。在本文中，我们首先回顾了用于融合多模态脑成像数据的广泛先进机器学习方法，大致分为无监督和监督学习策略。随后，讨论了一些代表性应用，包括它们如何帮助理解大脑区域化，如何改善行为表型和大脑衰老的预测，以及如何加速脑疾病的生物标志物探索。最后，我们讨论了一些令人兴奋的新兴趋势和重要的未来方向。总的来说，我们旨在全面概述脑成像融合方法及其成功应用，以及多尺度和大数据带来的挑战，这对开发新模型和平台提出了迫切的需求。
1个多频率和多模拓扑波导
( K( ) ( ) High VPC1 VPC2 K K K ( K K ) 4 C C C = − = ).VPC1和VPC2的Valley Chern数量相等
人工智能和模拟在军事中的作用...
• 观察：现实世界中的数据、事件和情况。这些由分析师处理； • 世界模型：在观察步骤中，已经开始构建世界模型（通用作战图）。所有相关概念都体现在世界模型中，包括不确定性和假设。• 定位：分析师利用其专业知识，对观察结果进行推理。通过这样做，可以更深入地了解现实世界。• 决定：决策者将根据对现实世界的理解考虑如何采取行动的选项。世界模型的预测能力用于演绎各种场景，深入了解理想的行动方案，或空间和/或时间中的关键点。• 行动：在现实世界中执行行动，然后新的 OODA 循环开始观察是否需要重新考虑已做出的决定。
基于 KPLS 的多模风洞流动系统马赫数预测
摘要：风洞中需要对马赫数进行精确监测与控制，而直接在线获取马赫数非常困难，尤其当风洞系统处于多模态时。针对这一问题，提出了一种基于核偏最小二乘法的针对多模态风洞系统的马赫数预测算法。首先，为了反映实时变化，采用时间片偏最小二乘回归方法；然后，为了使模型能够代表除以关键过程变量后的整个工作模式的信息，建立了均值偏最小二乘模型，并与时间片模型进行了比较；然后，考虑到风洞系统具有较强的非线性特性，采用适用于非线性系统的核偏最小二乘法对马赫数进行预测。结果表明：均值模型优于时间片模型，单模态模型的预测能力优于多模态模型，核偏最小二乘法比偏最小二乘法更适用于风洞系统。