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对飞行仪表和……的安全至关重要的可视化
8 ORCID：0000-0001-6460-7539，vlgal@gin.keldysh.ru 摘要 本文专门介绍了民用飞机驾驶舱的飞行员显示可视化系统。讨论了现代飞行员显示的不同内容。考虑了航空电子设备可视化系统开发的特殊性。民航系统中使用的所有软件都是安全关键的，必须符合国际安全标准。这对所使用的硬件和软件开发过程都提出了额外的要求。飞行员显示可视化系统的核心是 OpenGL 安全关键 (SC) 库。本文介绍了我们阐述的软件和硬件 OpenGL SC 实现。我们描述了通过针对航空应用的具体情况优化 OpenGL SC 代码、使用多核处理器以及最后通过开发利用 GPU 硬件加速的库来提高渲染速度的方面。本文报告了针对实际航空应用测得的渲染速度。只有相对简单的应用程序才能在不使用 GPU 的情况下以可接受的帧速率进行渲染。此外，还讨论了可视化系统认证的进一步发展和可能性。精心设计的可视化软件旨在与俄罗斯实时操作系统 JetOS 一起使用。
当前增材制造设计研究前沿
摘要 增材制造设计 (DFAM) 旨在开发利用增材制造 (AM) 工艺独特功能的设计，以实现效益最大化。本文重点介绍了 DFAM 研究前沿的几个问题。首先，描述了在计算设计过程中需要包括制造时的机械和其他物理特性，例如拓扑和形状优化以及生成设计。AM 工艺很少生产具有均匀成分和各向同性特性的零件，因此设计方法和工具不应假设它们。其次，针对 AM 工艺链进行设计的主题很重要，因为 AM 制造的零件通常需要后处理操作，例如支撑去除、精加工、热处理等。DFAM 方法需要结合整个工艺链，而不仅仅是 AM 工艺，本文以金属粉末床熔合为例进行了探讨。第三，通过彻底重新思考产品架构，可以实现 AM 的最大优势。电动摩托车和辅助外骨骼的示例说明了这些想法和潜在优势。最后，提出了一些关于 4D 打印设计的想法，特别是利用形状记忆效应的 3D 打印变形和可部署系统。
贝叶斯网络的优化量子电路表示
摘要：近年来，人们对量子机器学习的兴趣日益高涨，研究人员积极开发利用量子技术的力量解决各个领域高度复杂问题的方法。然而，由于量子资源有限和固有噪声，在有噪声的中间量子设备 (NISQ) 上实现基于门的量子算法面临着显著的挑战。在本文中，我们提出了一种在量子电路上表示贝叶斯网络的创新方法，专门用于应对这些挑战。我们的目标是最大限度地减少在量子计算机上实现量子贝叶斯网络 (QBN) 所需的量子资源。通过精心设计动态电路中的量子门序列，我们可以优化有限量子资源的利用率，同时减轻噪声的影响。此外，我们提出了一项实验研究，证明了我们提出的方法的有效性和效率。通过在 NISQ 设备上进行模拟和实验，我们表明我们的动态电路表示显著降低了资源需求并增强了 QBN 实现的稳健性。这些发现凸显了我们的方法的潜力，为量子贝叶斯网络在当前可用的量子硬件上的实际应用铺平了道路。
生物信息学分析师 - 基于质谱的 - 组
计算免疫学研究小组正在寻求生物信息学分析师（具有机器学习和预测性建模的经验），以解决免疫疾病界面处的一系列计算复杂问题。这涵盖了广泛的疾病，包括癌症免疫学和免疫疗法，针对癌症和新兴疾病的疫苗设计以及自身免疫性的未来研究。我们致力于开发利用免疫系统消除该疾病的新免疫疗法。我们的工作和发现有助于改善世界各地患者的治疗和护理。我们的工作旨在开发新型的免疫疗法和疫苗，利用先进的基因组学，转录组学和蛋白质组学管道来研究免疫力。我们使用开发的数据集来更好地了解疫苗设计中的机器学习和人工智能任务的免疫系统。团队由生物学家，统计学家，软件工程师和数据科学家等多元化专业人士组成，在国际上合作以创建新的疗法。该角色在数据科学和高性能计算方面提供了广泛的培训，并访问了顶级超级计算机。我们提供了有竞争力的国际工资和专业增长的机会。与我们一起解决免疫疗法和疾病研究中一些最具挑战性的问题。
使用协方差神经网络进行可解释的大脑年龄预测
在计算神经科学领域，人们对开发利用脑图像数据来估算个体“脑年龄”的机器学习算法的兴趣日益浓厚。重要的是，脑年龄与实际年龄之间的差异（称为“脑年龄差距”）可以反映出不良健康状况导致的加速衰老，因此可以反映出患神经系统疾病或认知障碍的几率增加。然而，由于现有的大多数脑年龄预测算法缺乏透明度和方法论依据，因此脑年龄在临床决策支持中的广泛应用受到了阻碍。在本文中，我们利用协方差神经网络 (VNN) 提出了一个由解释驱动且解剖学上可解释的框架，使用皮质厚度特征来预测脑年龄。具体而言，我们的大脑年龄预测框架超越了阿尔茨海默病 (AD) 中大脑年龄差距的粗略度量，我们得出了两个重要观察结果：(i) VNN 可以通过识别贡献大脑区域，为 AD 中增大的大脑年龄差距分配解剖学可解释性，(ii) VNN 提供的可解释性取决于它们利用解剖学协方差矩阵的特定特征向量的能力。总之，这些观察结果促进了大脑年龄预测任务的可解释性和解剖学可解释性视角。
使用机器学习算法的鱼池水质评估模型
传统的养鱼面临着一些重大挑战，包括水污染，温度失衡，饲料管理，有限的土地可用性和高成本。水产养殖业继续面临各种挑战，包括需要增强监测系统的需求，早期鉴定疾病暴发，高死亡率以及促进可持续性。这些问题代表了需要解决的持续关注，并促使该研究使用woosong University Fish Pond Dataset进行了有关鱼类池塘水质管理的研究，这些数据集来自Kaggle Machine Learning存储库。这项研究的目的是开发利用机器学习（ML）技术的水产养殖解决方案，以增强虾的生长并在池塘环境中提高生产率。因此，该研究仔细检查了某些机器学习算法的有效性，包括XGBoost，梯度提升，K-Neighbors Repressor，随机森林回归器和混合集合模型。使用一些评估指标的评估指标，例如均方根误差（MSE），平均绝对百分比误差（MAPE），R-squared（R2）和根平方误差（RMSE），以评估算法的有效性。该研究的发现表明，在预测准确性方面，随机的森林回归和混合合奏模型优于其他算法，使其成为评估养鱼养鱼水质的强大候选者。
越南可再生能源行业的市场开发方式 越南海上可再生能源和发展方向 Bui Quoc Khoa
摘要 本文概述了世界海洋可再生能源的开发利用潜力和现状。这也是发展蓝色海洋经济战略的必然趋势，是世界各国具有长期战略意义的优先科技任务。越南在风能、太阳能、波浪能、洋流能、潮汐能、热梯度能、盐梯度能、生物质能等8种海上可再生能源方面具有巨大潜力，但尚未充分评估每种海洋可再生能源资源的原始潜力，也没有对可再生能源进行分区和空间规划以供开发。本文对越南海上可再生能源的潜力和现有的政策机制进行了初步评估，以服务于越南建设可再生海洋能源国家战略的方向。本文分析了越南可再生能源企业的市场发展战略。利用一手和二手研究数据，本文指出了企业在市场发展战略阶段存在的不足。在此基础上，本文提出了一些解决方案，以完善市场发展战略，提高可再生能源业务的运营效率。此外，还提出了多项宏观政策，以改善行业的总体状况，使企业能够根据自身的实际情况，实施自己的发展方向。DOI：https://doi.org/10.54660/.IJMRGE.2025.6.1.299-317 关键词：市场开发、商业策略、海上可再生能源、风能、自然资源、清洁生产
减少电网薄弱岛屿的海水淡化碳足迹。以大加那利岛为例
本文旨在提出一些方案，使电网薄弱的干旱岛屿实现低碳足迹大规模海水淡化。通过这些方案，目标是重新配置并网风能/海水淡化系统，以实现大中型水生产。在此背景下，建议使用锂离子电池进行固定储能，并采用管理策略，以避免风能/海水淡化系统消耗与其连接的传统电网的能源。控制策略是基于确保风电场和电池提供的电力在系统的整个使用寿命期间与海水淡化厂的电力需求保持同步。在确定可再生能源系统的规模时，需要考虑风能的年际变化，并提出估算方法。案例研究以加那利群岛为中心，该地区特别容易受到气候变化的影响，但其风能开发利用具有得天独厚的优势。所得结果显示了所分析配置的最佳风电场和储能系统容量。所提出的方法可实现低碳运营足迹。如果今天实施控制策略，当前的电网限制和在仍然依赖化石燃料的社会背景下进行的系统生命周期评估表明，足迹可能减少 77.4%。然而，当风力涡轮机、电池和海水淡化厂的制造过程从碳中和社会中受益时，剩余的 22.6% 可能会在未来消除。
SMS垃圾邮件使用机器学习
摘要：SMS垃圾邮件已成为移动用户的重大关注点，导致挫败感和不便。机器学习已被证明是过滤垃圾邮件消息的有效解决方案。但是，在实时场景中实施这些方法带来了独特的挑战。最近的一项研究旨在通过开发利用机器学习的实时SMS垃圾邮件过滤系统来解决这些挑战。这项研究的主要重点是通过专注于数据准备，功能工程，算法选择和模型部署来优化系统在实时分类中的性能。通过根据实时分类的要求来量身定制这些方面，系统可以有效地打击SMS垃圾邮件，同时保持高度的准确性和低潜伏期。另一个有希望的调查领域是自然语言处理（NLP）技术的整合，以更全面地分析SMS消息的内容。通过识别微妙的垃圾邮件特征，例如欺骗性语言或操纵策略，该系统可以提高其在过滤垃圾邮件消息中的总体准确性。将系统的适用性扩展到其他消息平台和语言也可以扩大其在各种通信渠道上打击垃圾邮件中的影响。这不仅将使移动用户受益，而且还会有助于更安全，更安全的数字环境。关键字：SMS垃圾邮件过滤，实时分类，机器学习
新闻稿 2022 年 10 月 7 日 转到浮动风电场......
- 迈向浮动式海上风力发电机 - 五岛浮动风力发电场有限责任公司（以下简称“五岛浮动风力发电厂”）今天宣布，五岛市海上风力发电项目的八台浮动式风力发电机组中的首台已经完工，并在日本长崎县五岛市福江港的码头堆场装载到半潜式定位驳船 1 Float Raiser 上。浮动式风力发电机组计划于 2022 年 10 月 8 日星期六从福江港出发，前往蒲岛近海开始风力涡轮机的组装工作。 1 艘用于装载陆上建造的浮动式海上风力涡轮机并以半潜式状态在海上浮动和下水的大型驳船 自 2022 年 4 月以来，该联盟一直在遵循海区专用权等的批准程序，这是安装发电基础设施的必要条件。此前，该联盟根据《促进利用海域开发利用海洋可再生能源发电设施法》获得了日本首个海上风力发电设施公开发行计划认证。该联盟将在指定区域内建设一座浮动海上风电场，目标是在 2024 年 1 月开始商业运营。