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World File Search System平滑的
量子和量子启发的机器学习的平滑输入准备
抽象的机器学习最近已成为寻找潜在量子计算优势的富有成果的领域。许多量子增强的机器学习算法批判性地取决于有效产生与存储在量子可访问存储器中的高维数据点的状态的能力。即使是对数据库中存储的许多条目的查询访问，其构造被认为是一次性开销，也有人认为，准备此类振幅编码状态的成本可能会抵消任何指数量子优势。在这里，我们使用平滑的分析证明，如果数据分析算法与小型入口输入扰动相对于较小的入门扰动，则可以通过持续的查询来实现状态准备。通常在现实的机器学习应用程序中满足此标准，其中输入数据对中等噪声进行了主观。我们的结果同样适用于量子启发的算法最近的开创性进度，其中专门构建的数据库足以在低级别病例中用于小聚集素的经典算法。我们发现的结果是，出于实用的机器学习目的，在具有量子算法或量子启发的经典经典算法的一般且灵活的输入模型下，在低级别病例的一般且灵活的输入模型下，可以进行多组载体的处理时间。
jurnal mantik探路的比较分析...
探路算法在自动导航的领域至关重要，从而影响了机器人和AI系统的效率和安全性。本文在具有静态障碍物的基于网格的模拟中，对三种突出的探路算法进行了比较分析：A*算法，粒子群优化（PSO）和FICK的定律算法（FLA）。我们根据路径最佳，计算效率和对标准化环境的适应性评估每种算法的性能。A*算法以其基于启发式的搜索而闻名，它通过利用特定于网格的启发式方法来显示出卓越的性能。PSO受自然界的社会行为的启发，展示了路径轨迹的灵活性，在障碍物周围提供了更平滑的导航。fla是一种较新的方法，在A*的确定性和PSO的随机行为之间取得了平衡，显示了计算资源有限的应用中的潜力。我们的发现表明，尽管A*仍然是需要精确探路的网格限制导航的最佳选择，但PSO和FLA在优先级的灵活性和计算简单性的情况下可能会提供优势。这项研究增强了对探路方法的理解，为未来的研究铺平了道路，以改善这些算法的动态环境，并整合自适应启发式机制，以改善现实世界的适用性。
学习受舞台风险控制的最佳动态治疗方案
动态治疗方案（DTRS）旨在调整个性化的顺序治疗规则，通过容纳患者在决策中的异性基因，从而最大程度地提高累积的有益结果。对于包括2型糖尿病（T2D）在内的许多慢性疾病，通常对治疗方法进行多方面，因为具有较高预期奖励的侵略性治疗也可能会提高急性不良事件的风险。在本文中，我们提出了一个新的加权学习框架，即利益风险动态治疗方案（BR-DTRS），以解决有益的风险交易。新框架通过限制诱发的治疗规则的风险不超过每个治疗阶段预先规定的风险限制来依靠向后学习程序。综合，估计的治疗规则通过修改平滑的约束解决了加权支持向量机问题。从理论上讲，我们表明所提出的DTR是Fisher的一致性，我们进一步获得了价值和风险功能的收敛速率。最后，通过广泛的模拟研究和对T2D患者的真实研究的应用来证明所提出的方法的性能。关键字：动态治疗方案，精密医学，造型风险贸易，急性不良事件，加权支持向量机。
epoiriant原子中心的原子间电位
分子动力学仿真是计算材料科学和化学的重要工具，在过去的十年中，它通过机器学习进行了革命。在过去的几年中，机器学习跨性别潜力的快速进步已经产生了许多新的体系结构。在其中特别值得注意的是原子聚类的扩展，它统一了围绕原子密度的描述符的许多早期思想和神经模式间影响（NEQuip），这是一个具有信息的神经网络，具有等效性特征，当时表现出了最先进的精度。在这里，我们构建了一个统一这些模型的数学框架：原子聚类的扩展是扩展的，并作为多层体系结构的一层重新铸造，而Nequip的线性化版本则被理解为对更大的多项式模型的特定稀疏。我们的框架还提供了一种实用的工具，用于系统地在此统一的设计空间中探索不同的选择。通过一系列实验进行了一组Nequip的消融研究，该实验远离域内和外部的精度和平滑的外推离训练数据很遥远，阐明了一些设计选择对于实现高精度至关重要。NEQuip的简化版本，我们称为Botnet（用于身体订购的张量网络），具有可解释的体系结构，并在基准数据集上保持其准确性。
基于波浪状的传单板的无电板冲刺技术，以评估陶瓷拉伸强度的应变率灵敏度
抽象的碳化硅陶瓷由于其高抗压强度，高硬度和低密度而被广泛用于装甲保护。在本研究中，开发了一种基于板块影响技术的实验技术来测量陶瓷材料的拉伸强度。由于陶瓷的强度不通过动态载荷对应变速率高度敏感，因此使e效率保持在失败位置保持恒定的应变速率。数值模拟被用于设计几种波动加工的板层的几何形状，该板在冲击时会产生脉冲形的压缩波，平滑的上升和下降时间范围为0.65至1 µs。这种减震板损坏的实验是在设定在200至450 m/s之间的撞击速度的SIC陶瓷上进行的。多亏了激光干涉法分析，目标后面速度可在给定的应变率载荷下测量均方根骨架强度。使用脉冲载荷和实验确定的脉冲强度，通过弹性塑料数值模拟评估了故障区中的应变速率。在适当的板板设计时，发现板撞击技术可以正确控制良好的应变速率载荷，左右在10 4 -10 5 s-1左右，可以达到相对较长的上升时间。这项工作有望提供合适的工具来研究陶瓷材料的高应变率行为。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
使用网格形成逆变器研究无缝的微电网过渡操作：预印本
摘要 - 该论文研究了操作技术，以通过派遣网格形成（GFM）逆变器来实现无缝（平滑）微电网（MG）过渡。在传统方法中，GFM逆变器必须在mg过渡操作期间在网格之后（GFL）和GFM控制模式之间切换。今天的逆变器技术允许GFM逆变器始终以GFM控制模式运行，因此值得探索如何使用它们实现光滑的MG过渡操作。本文提出了三种操作技术：在GFL和GFM控制之间切换的传统方案；一个新的计划，以一致的GFM控制并在岛屿操作前转移下垂拦截；以及一致的GFM控制并在同步操作之前移动下垂截距的新方案。建立了完整的硬件设置，以比较三种技术并在现实世界应用程序中展示其实现。结果表明，第三种技术优于其他技术并表现出最佳的过渡性能，因为GFM逆变器在过渡操作过程中保持相同的操作点。因此，我们得出的结论是，在过渡操作期间，确保平滑的MG过渡操作要求GFM逆变器（s）保持相同的工作点（V，F，F，P，Q和相位角），此外还可以最大程度地减少常见耦合功率流的点。
波浪能转换器动力输出系统、测试实践和评估指标的审查：预印本
摘要 几十年来，波浪能领域一直是数值模拟、比例模型测试和商业化前期项目测试的主题，但波浪能技术仍处于发展的早期阶段，必须继续证明自己是一个有前途的现代可再生能源领域。波浪能系统一直在努力克服的困难之一是设计高效的能源转换系统，该系统可以将波浪激活体振荡产生的机械能转换成另一种有用的产品。动力输出装置 (PTO) 通常被定义为负责将机械能转换成另一种可用形式（例如电能、加压流体、压缩空气等）的单个单元。PTO 以及整个动力转换链非常重要，因为它不仅影响波浪能转换成电能的效率，而且还影响波浪能转换器 (WEC) 的质量、尺寸、结构动力学和能源平准化成本。由于海洋能源行业没有用于波浪能转换的工业标准设备，因此 PTO 系统设计变化很大。目前大多数 WEC PTO 系统都包含机械或液压传动系统、发电机和电气控制系统。WEC PTO 设计的挑战在于设计一个可以有效转换不规则、双向、低频和低交变速度波浪运动的机电组件。虽然可以提前预测总平均功率水平，但必须将可变的波浪高度输入转换为平滑的电输出，因此通常
代数和几何
自从R Forman [15]的离散莫尔斯理论（DMT）的发展以来，离散梯度领域（DGF）的概念在数学和科学的各个领域都发挥了重要作用。这个想法是作为差异拓扑中平滑梯度领域概念的组合类似物而出现的，事实证明，它与平滑的前身一样重要。特别是，在计算拓扑技术相对较新的增长中，DGF已成为主要工具之一。例如，Bauer，Lange和Wardetzky [6]以及Harker，Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]以及在Lewiner，Lopes，Lopes和Tavavares和TavavareS和TavavareS [26]中，Forman的DMT已成功地用于处理减少降噪问题，以及Harker，Mischaikow，Mrozek和Nanda [22]的拓扑数据分析。dmt还看到了在纯粹的理论领域中的重要应用，例如，在建立最小的蜂窝结构中，具有同质性的超平面布置的辅助类型，更通常是不同种类的配置空间；参见Farley [10]，Mori和Salvetti [28]，Salvetti和Settepanella [32]以及Severs and White [33]。dgf也已用于确定两个连接图的复合物的显式同源碱基，这些对象在Vassiliev对标准3 – Sphere中的结中的研究中起着相关作用；参见Shareshian [34]和Vassiliev [35; 36; 37]。
一种生产 NiCrAlY 粘合涂层的新方法 - ...
本研究首次研究了通过选择性激光熔化 (SLM) 直接在由 SLM 生产的 IN625 基体上生产 NiCrAlY 粘结涂层材料的可行性。通过改变激光功率 (P) 和扫描速度 (v) 进行了典型参数优化。对 15 种不同的 P/v 条件进行了单线扫描轨迹和双层涂层分析。定义了几个标准来选择合适的 SLM 参数。结果表明，底层基体发生了明显的重熔，这是 SLM 制造的典型特征。这导致了中间稀释区的形成，其特征是 IN625 高温合金基体和 NiCrAlY 粘结层之间发生了大量混合，表明冶金结合优异。最佳加工条件为 P = 250 W 和 v = 800 mm/s。它产生了一个致密的 242 μm 厚的粘结层，其中包括一个 36% 的稀释区。 SLM 加工的 <NiCrAlY- IN625> 系统呈现出平滑的显微硬度分布，从粘结层的 275 Hv 略微增加到基材的 305 Hv。在系统中发现相之间的 Al 浓度分布逐渐增加，残余应力水平较低。这表明 SLM 可能是一种有价值的替代制造工艺，用于粘结层系统，从而促进高温应用中的出色附着力。