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民用超音速飞机的商业开发 - IDA
民用超音速飞机运载乘客和货物的速度比传统亚音速客机快得多。尽管早期商用超音速飞机（欧洲协和式飞机和俄罗斯 TU-144）于 2003 年停飞，但美国对民用超音速飞行的兴趣正在复苏。这种兴趣部分源于过去四十年材料、推进、飞行控制技术、分析方法和性能预测方面的进步，这些进步大大提高了设计、测试和运行盈利、高效、安全、可靠的超音速民用飞机的期望（Nicolai 和 Carichner 2010；McIsaac 和 Langton 2011）。尽管预期技术会有所进步，但这种飞行方式的物理现实是，超音速飞机仍然可能比亚音速飞机对环境产生更大的影响（就噪音和排放而言），并且可能会超过现行亚音速法规规定的噪音和排放限值。
民用超音速飞机的商业开发 - IDA
民用超音速飞机运载乘客和货物的速度比传统亚音速客机快得多。尽管早期商用超音速飞机（欧洲协和式飞机和俄罗斯 TU-144）于 2003 年停飞，但美国对民用超音速飞行的兴趣正在复苏。这种兴趣部分源于过去四十年材料、推进、飞行控制技术、分析方法和性能预测方面的进步，这些进步大大提高了设计、测试和运行盈利、高效、安全、可靠的超音速民用飞机的期望（Nicolai 和 Carichner 2010；McIsaac 和 Langton 2011）。尽管预期技术会有所进步，但这种飞行方式的物理现实是，超音速飞机仍然可能比亚音速飞机对环境产生更大的影响（就噪音和排放而言），并且可能会超过现行亚音速法规规定的噪音和排放限值。
民用超音速飞机的商业开发 - IDA
民用超音速飞机运载乘客和货物的速度比传统亚音速客机快得多。尽管早期商用超音速飞机（欧洲协和式飞机和俄罗斯 TU-144）于 2003 年停飞，但美国对民用超音速飞行的兴趣正在复苏。这种兴趣部分源于过去四十年材料、推进、飞行控制技术、分析方法和性能预测方面的进步，这些进步大大提高了设计、测试和运行盈利、高效、安全、可靠的超音速民用飞机的期望（Nicolai 和 Carichner 2010；McIsaac 和 Langton 2011）。尽管预期技术会有所进步，但这种飞行方式的物理现实是，超音速飞机仍然可能比亚音速飞机对环境产生更大的影响（就噪音和排放而言），并且可能会超过现行亚音速法规规定的噪音和排放限值。
航空电子设备健康监测可信度评估
本文提供了一种使用自动测试设备 (ATE) 评估下机航空电子系统健康监测可信度的方法。指标包括假阳性、假阴性、真阳性和真阴性的概率。我们首次考虑了刺激信号源 (SSS) 的不稳定性、测量通道误差的随机和系统分量以及系统本身的可靠性特性。我们考虑了永久性故障和间歇性故障的指数分布的具体情况，并推导出计算可信度指标的公式。数值计算说明了正确和错误决策的概率如何取决于精度参数。我们表明，当刺激信号的标准差增加时，假阳性和假阴性的概率增加得比真阳性和真阴性的概率下降得快得多。对于甚高频全向测距 (VOR) 接收器，我们证明即使刺激信号源产生的随机误差为零，假阳性和假阴性的概率也不为零。
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
基于视觉的无人机传感系统实时空中物体定位与跟踪
摘要 —本文主要研究基于视觉的无人机导航障碍物检测与跟踪问题。通过将物体检测和跟踪有效地集成到动态卡尔曼模型中，开发了一种从单目图像序列中进行实时物体定位和跟踪的策略。在检测阶段，通过每帧图像背景连接线索计算出的显著性图自动检测和定位感兴趣的物体；在跟踪阶段，采用卡尔曼滤波器对物体状态进行粗略预测，然后通过结合显著性图和两个连续帧之间的时间信息的局部检测器进一步细化预测。与现有方法相比，所提出的方法不需要任何手动初始化跟踪，运行速度比同类最先进的跟踪器快得多，并且在大量图像序列上实现了具有竞争力的跟踪性能。大量实验证明了所提出方法的有效性和优异的性能。
祈祷+策略.pdf
在国际能源趋势的驱动下，家庭能源存储在2022年，尤其是在欧洲。这部分是由于俄罗斯 - 乌克兰冲突加剧了欧洲能源供应的不确定性，后者为自我维持的家庭能源供应带来了“ PV +储能存储”模型的市场利益。此外，由于欧洲的夏季温度较高，因此家庭能源存储的成本变得更加容易被市场接受，这严重影响了电力生产，并导致了汽油和电价飞涨。在2022年，美国的PV安装增长率下降，而电化学储能的安装能力的增长速度比PV快得多，达到14.9GWH，YOY增长率超过40％。在2022年，美国通过了2022年的《降低通货膨胀法》，该法案不仅将太阳能存储项目的ITC税收抵免额扩大到2032年，而且还允许独立的储能从ITC政策中受益。预计美国储能行业将在未来十年内维持其增长。
基于生物学的神经表征可实现快速在线浅层强化学习
生物大脑的学习速度比标准深度神经网络强化学习算法快得多。其中一个原因是深度神经网络需要学习适合手头任务的表示，而生物系统已经拥有合适的表示。在这里，我们通过在神经网络上施加基于生物学中观察到的表示（例如网格细胞）来绕过这个问题。本研究探讨了使用受生物启发的网格细胞表示与独热表示对基于时间差异的 Actor-Critic 网络学习解决简单的 2D 网格世界强化学习任务的速度的影响。结果表明，使用网格细胞确实可以促进更快的学习。此外，这里实现的网格细胞具有准确表示无界连续空间的潜力。因此，它们在这个离散任务上的出色表现是探索它们在连续空间中强化学习的效用的第一步。关键词：强化学习；网格细胞；空间语义指针；
量子技术作为数字经济和社会的新范式
在经典信息和通信技术中，信息的基本单元是代表0或1的二进制数字（或位）。叠加允许单个量子位（或值）表示在之间的0、1或任何值，从而使量子系统可以并行处理更多信息。此外，纠缠在量子位之间创造了很强的相关性，使它们可以一起工作并有效地解决某些复杂计算的速度要比最强大的超级计算机快得多。量子技术，从而利用了量子位的独特属性，以收集，处理和传输信息远远超出了使用当今古典技术所能实现的目标（见图1）。量子传感衡量物理量，例如时间，磁场和光度，并具有前所未有的灵敏度和精度。量子计算有望解决当今最先进的计算机具有挑战性甚至棘手的问题。量子通信使用粒子的量子特性来编码和传输信息，从而使互连的量子传感和计算设备的网络并增强数字安全性。
临床实验室中的分子诊断
分子诊断（MOLDX）是分析样品中遗传物质（通常是DNA或RNA）的测定方法，以表明疾病风险，诊断疾病，预测疾病病程，选择治疗或监测治疗的有效性。MOLDX的重要性和规模显着增长，从2000年所有体外诊断（IVD）的4％市场份额到2021年的24％（Kalorama，2021）。随着成本，有效性和可用性的最新改善，Moldx很快将很快成为临床实验室中最常见的测试类型。虽然其他诊断方法（免疫测定，临床化学，微生物学等）由于检测到蛋白质生物标志物或病原体而具有某些疾病状态的优势，Moldx通常更敏感，具体，可重复且可靠。它们的测定时间比免疫测定时间较慢，但比微生物学方法快得多（小时而不是几天）。MOLDX的局限性包括其成本，仪器的复杂性以及受过训练的员工进行样品准备，操作仪器和分析数据的需求。