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2025 年影响企业房地产的三大关键趋势
过去一年，围绕工作场所期望的政策和实践已经趋于稳定，组织不仅需要考虑对其投资组合的直接影响，还需准备好调整其投资组合以满足长期增长预期。随着组织继续适应混合工作模式和不断变化的员工期望，他们快速调整和优化空间使用的能力将变得至关重要。在短期效率优先事项与未来扩张预期之间取得平衡，为 CRE 领导者制定面向未来的投资组合创造了一个复杂的局面。组织还需要在增加使用率和员工在办公室工作天数的愿望与支持多样化的工作活动和员工体验之间取得平衡。如今，44% 的组织脱颖而出，成为“办公室倡导者”，希望人们完全在办公室工作，而 56% 的组织则是“混合推动者”，提供某种形式的灵活工作方式。而且，虽然混合模式对大多数组织来说仍然很重要，但它将继续发展；我们调查的 43% 的组织预计未来几年办公天数会增加。这最终将推动投资组合扩张。然而，在短期内，组织将越来越注重实施最佳实践，以优化其投资组合内的空间，以满足当今的工作场所需求。
任务上下文对预测脑机界面中的手指运动的影响
用于恢复手机功能的脑机界面（BMI）临床翻译的关键因素将是其任务变化的稳健性。具有功能性电刺激（FES），例如，患者的手将用于在其他相似运动中产生各种力量。为了调查任务变更对BMI性能的影响，我们训练了两个恒河猕猴，用身体的手控制虚拟手，同时我们将弹簧添加到每个手指组（索引或中环或中小型小组）或改变其手腕姿势。使用同时记录的心脏内神经活性，手指位置和肌电图，我们发现跨环境中预测手指运动学和与手指相关的肌肉激活导致预测误差的显着增加，尤其是肌肉激活。但是，关于在线BMI对虚拟手的控制，更改培训任务上下文或在线控制过程中手的身体上下文对在线绩效的影响很小。我们通过表明神经种群活动的结构在新情况下仍然相似，从而解释了这种二分法，这可以在线快速调整。此外，我们发现神经活动在新环境中与所需的肌肉激活成正比移动，可能解释了偏见的运动学预测，并提出了一种可以帮助预测不同幅度肌肉激活的特征，同时产生相似的运动学。
UA 作战重点领域 #1 — 反反介入/...
• 增强空中优势：美国陆军驻欧空军非洲司令部优先开发和部署先进的飞机和武器，以在竞争环境中保持空中优势。持续的创新和技术进步使司令部和我们的盟友及合作伙伴能够领先于新出现的威胁，从而保持空中的决定性优势。 • 敏捷和适应性战略：美国陆军驻欧空军非洲司令部认识到其行动方式需要灵活性。通过制定适应性战略，司令部可以快速调整战术和方法，以有效应对不断发展的 A2/AD 威胁。这包括进行频繁的训练演习和模拟，以测试和完善作战计划。 • 增强集体防御：北约的优势在于其集体防御方法。美国陆军驻欧空军非洲司令部与北约盟国和合作伙伴的合作，通过汇集资源和共享战术和情报，可以对 A2/AD 威胁做出统一的响应。 • 互操作性和共享能力：与北约部队的整合促进了更大的互操作性和利用共享能力的能力。这种协同作用不仅增强了行动能力，而且对整体效力具有不可估量的价值，并确保对任何威胁做出统一反应。 • 威慑与稳定：通过发出团结和决心的信号，有凝聚力和综合性的方法可以加强威慑力。潜在的对手不太可能挑战一个团结而有能力的联盟，从而促进该地区及其他地区的稳定。支持 DAF 在战术空中优势方面的作战命令
基于人工智能的自动交通调节器
摘要 - 基于人工智能 (AI) 的自主交通管制是指对交通流量的管理和控制。为了收集有关交通状况的实时数据，人们使用了传感器、摄像头和通信网络。然后，这些数据由 AI 算法进行评估和处理，以产生见解并做出判断。AI 驱动的自主交通管制旨在通过减少拥堵、提高安全性等方式来提高系统效率。使用利用 AI 的自主交通管制的优势在于能够处理和收集大量实时数据并得出结论。这使系统能够根据不断变化的交通状况快速调整交通流量。基于 AI 的算法还可用于从以前的交通模式和情况中学习，以创建更准确的未来预测和结论。对于自主交通管制，可以应用各种 AI 算法，包括强化学习、机器学习、深度学习。基于深度学习的算法可用于解释来自摄像机的照片和视频数据，通过机器学习算法可以发现交通数据中的模式和趋势。强化学习算法可用于从过去学习并根据奖励信号做出选择。为了保证这些系统的可靠性和安全性，确保这些系统的设计和部署具有适当的保护措施至关重要。这种人工智能系统还可以实时调整以适应不断变化的交通模式和道路状况，使交通管理过程更加灵敏和动态。因此，交通相关的排放减少和燃油效率可能会有所改善。总体而言，人工智能用于开发智能交通系统，这取得了重大进展，有可能彻底改变交通管理并确保更有效、更安全、更可持续的交通系统。
石墨烯超晶格中可调子带间等离子体极化子的出现
摘要。按需修改高迁移率二维 (2D) 材料的电子能带结构对于需要快速调整固态器件的电和光响应的各种应用具有重要意义。尽管已经提出了电可调超晶格 (SL) 势来设计石墨烯中狄拉克电子的能带结构，但设计可以与光混合的新兴准粒子激发的最终目标尚未实现。我们表明，单层石墨烯中一维 (1D) SL 势的极端调制会在费米面附近产生阶梯状电子能级，从而导致以子带间跃迁 (ISBT) 为主导的光学电导率。一个特定的、可通过实验实现的平台由位于 1D 周期性元栅极顶部的 hBN 封装石墨烯和第二个未图案化的栅极组成，可产生强烈调制的静电势。我们发现，具有大动量且垂直于调制方向的狄拉克电子通过静电势的全内反射进行波导，从而产生具有几乎等间距能级的平坦子带。表面等离子体与电控 ISBT 的预测超强耦合是产生可用光学探测的极化子准粒子的原因。我们的研究为探索具有栅极可调电子能带结构的二维材料中的极化子开辟了一条途径。
全纤维动态可重新配置轨道角动量模式排序
摘要：在许多应用中广泛探索了轨道角动量（OAM）光的空间自由度，包括电信，量子信息和基于光的微型消除。能够分离和区分不同横向空间模式的能力称为模式排序或模式消除，并且在此类应用程序中恢复编码的信息至关重要。理想的D模式分散器应该能够忠实地区分不同的D空间模式，具有最小的损失，并具有D输出和快速响应时间。所有以前的模式分子都依赖于散装的光学元素，例如空间光调节器，如果要与光纤系统集成在一起，它们将无法快速调整，并且会造成其他损失。在这里，我们提出并在实验上证明了我们的最佳知识，这是使用超快动态可重构性的第一种全纤维模式分类的全纤维方法。我们的方案首先分解了OAM模式内纤维线性偏振（LP）模式，然后经过对照法规的重组以确定拓扑电荷，从而正确对OAM模式进行了分类。此外，我们的设置也可用于执行OAM模式的超快路由。这些结果显示了一种新颖的光纤形式的光空间模式排序，可以很容易地用于经典和量子信息处理中的许多新应用。关键字：轨道角动量，光子灯笼，光纤，空间除法■简介
任务环境对预测脑机接口中手指运动的影响
摘要 将脑机接口 (BMI) 应用于临床以恢复手部运动功能的一个关键因素是其对任务变化的稳健性。例如，使用功能性电刺激 (FES)，患者自己的手将用于在其他方面类似的运动中产生各种各样的力量。为了研究任务变化对 BMI 性能的影响，我们训练了两只恒河猴用它们的物理手控制虚拟手，同时我们在每个手指组（食指或中指-无名指-小指）中添加弹簧或改变它们的手腕姿势。通过同时记录皮层内神经活动、手指位置和肌电图，我们发现在一种环境下训练的解码器不能很好地推广到其他环境下，导致预测误差显著增加，尤其是对于肌肉激活。然而，对于虚拟手的在线 BMI 控制，在线控制期间改变解码器训练任务环境或手的物理环境对在线性能几乎没有影响。我们通过展示神经群体活动的结构在新的环境中保持相似来解释这种二分法，这可以实现在线快速调整。此外，我们发现神经活动会根据新环境中所需的肌肉激活按比例改变轨迹。神经活动的这种转变可能解释了对非背景运动学预测的偏差，并提出了一种特征，该特征可以帮助预测不同幅度的肌肉激活，同时产生相似的运动学。
采用强化算法的工业物联网认知自适应系统
近年来，工业物联网 (IIoT) 推动了第四次工业革命 (IIoT)。从早期的传感器网络到如今的 NB-IoT、LoRaWAN 和 LTE Cat M1 [ 1 ]，IIoT 已发生了重大变化。边缘计算 [ 2 ] 的核心组件包括网络、计算机、存储和应用程序，可以提供一个提取关键信息并减少传输压力的平台。智能 IIoT 旨在鼓励用户在计算网络的边缘进行交互。IIoT 应该能够使用边缘智能进行感知、计算、确定和通信。IIoT 边缘智能应用的范围很广 [ 3 ]。通过语义表示、传感器关联和全网络 AI 建模，支持 IIoT 的认知技术可以提高网络意识和语义上下文理解能力。然而，认知技术需要高水平的态势感知，并且仍然对支持 IIoT 的边缘解决方案提出挑战。信息科学和计算智能的快速发展为智能边缘 IIoT 应用提供了一些新的解决方案 [ 4 ]。具体而言，智能边缘 IIoT 受益于智能计算，例如深度学习 (DL)，它从边缘设备（例如计算机或工业控制器）提供的机器数据（可用）中学习智能行为[ 5 ]。感知、理解、学习、判断、理性、规划、设计和解决都是 DL 的一部分。IIoT 中的 DL 允许网络进行表示、学习和争论。人类可以轻松地从新的数据分析中学习，但如果输入信息突然发生变化，机器很难快速调整其知识。认知技术旨在自动化和模仿人类的学习功能。
用于评估决策信心的元学习 BCI
摘要 目的。我们研究了最近引入的基于元学习的迁移学习技术是否可以提高脑机接口 (BCI) 在决策信心预测方面的性能，而传统机器学习方法则无法实现。方法。我们将偏向正则化算法的元学习应用于基于视频馈送的困难目标识别任务中，根据脑电图 (EEG) 和眼电图 (EOG) 数据逐个决策地预测决策信心的问题。该方法利用以前参与者的数据来生成预测算法，然后快速调整该算法以适应新参与者。我们将该方法与 BCI 中几乎普遍采用的传统单受试者训练、一种称为领域对抗神经网络的最先进的迁移学习技术、我们最近用于类似任务的零训练方法的迁移学习改编以及简单的基线算法进行了比较。主要结果。在大多数情况下，元学习方法明显优于其他方法，在只有来自新参与者的有限数据可用于训练/调整的情况下，效果要好得多。通过有偏正则化的元学习，我们的 BCI 能够无缝集成来自过去参与者的信息与来自特定用户的数据，以产生高性能预测器。它在小型训练集存在下的稳健性是 BCI 应用中的真正优势，因为新用户需要在更短的时间内训练 BCI。意义。由于 EEG/EOG 数据的多变性和噪声，BCI 通常需要使用来自特定参与者的数据进行训练。这项工作表明，使用我们的有偏正则化元学习版本可以获得更好的性能。
使用基于替代模型的强化学习
注入温室气（例如二氧化碳）进入深层地下水库以进行永久存储，当注射诱导的应力超过关键阈值时，会无意中导致故障重新激活，Caprock破裂和温室气体泄漏。必须在注射过程中密切监测压力的演变和二氧化碳羽流的运动，以允许及时进行补救措施或快速调整存储设计。在注射过程的各个阶段提取预先存在的流体，称为压力管理，可以减轻相关的风险并减少环境影响。但是，确定最佳压力管理策略通常需要数千个模拟，从而使该过程计算出色。本文介绍了一种基于替代模型的新型强化学习方法，用于为地质二氧化碳隔离设计最佳的压力管理策略。我们的方法包括两个步骤。首先，通过嵌入到控制方法开发替代模型，该方法采用编码型转换结构来学习潜在或减小空间中的动力学。利用这种代理模型，利用强化学习来找到一种最大化经济利益的最佳策略，同时满足各种控制限制。加固学习代理人将获得潜在的状态表示，并立即为CO2隔离量身定制的奖励，并选择受预定义工程限制的实时控制，以最大程度地提高长期累积奖励。为了证明其有效性，该框架应用于将CO2注入盐水含水层的组成模拟模型。结果表明，我们基于替代模型的强化学习方法显着优化了CO2固相策略，与基线情景相比，经济增长显着。