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使用基于小型无人机系统的机载成像技术进行桥面检查
16. 摘要 桥梁是交通基础设施系统的重要组成部分之一，对国家经济非常重要，因为它们可以跨越物理障碍，大大减少旅行时间和旅行成本。与其他类型的交通基础设施类似，桥梁也会随着时间的推移而恶化。因此，应定期检查桥梁，以确保其在当前交通条件下的可用性、容量和安全性。随后，各级交通机构（例如联邦、州、地方和部落）投入大量时间和金钱定期监测和检查桥梁状况，作为其基础设施资产管理计划的一部分。这些交通机构使用收集到的数据来做出维护、维修和施工决策。作为桥梁检查的一个重要组成部分，桥面检查确保了桥面上、桥面上和桥面内所有事物的可用性和安全性。传统上，桥面检查是在地面进行的，检查员要么目视检查表面状况，要么解释锤击或链条拖动的声学反馈以确定地下状况。这些传统方法有许多局限性，包括但不限于成本高、劳动密集、耗时、变化性大、需要定期安排专业人员以及不安全。遥感技术的最新进展，尤其是基于小型无人机系统 (S-UAS) 的机载成像技术和基于对象的图像分析技术，已显示出改善桥面检查的前景。该项目探索了基于 S-UAS 的机载成像技术和基于对象的图像处理技术在开发完整的数据采集和分析系统中的实用性，以低成本准确、快速地检测和评估桥面磨损表面和地下损伤。该项目制定了实施拟议的基于 S-UAS 的检查系统的指南，以协助交通运输机构进行劳动力发展和专业培训。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。
关于概率分布的经典培训量子生成模型的协议
量子生成建模（QGM）依赖于准备量子状态并从这些状态中生成样品，作为隐藏或已知的概率分布。作为来自某些类别的量子状态（电路）的分布本质上很难经典样本，QGM代表了量子至上实验的出色测试床。此外，生成任务与工业机器学习应用越来越重要，因此QGM是证明实用量子优势的有力候选人。但是，这要求对量子电路进行培训以代表与工业相关的分布，并且相应的培训阶段在实践中为当前的量子硬件具有广泛的培训成本。在这项工作中，我们根据接受有效梯度计算的特定类型的电路提出了对QGM的经典培训方案，同时仍然难以采样。特别是我们考虑瞬时量子多项式（IQP）电路及其扩展。在时间复杂性，稀疏性和抗调解属性方面显示了它们的经典模拟性，我们开发了一种经典的可拖动方式来模拟其输出概率分布，从而使经典的培训允许经典培训到目标概率分布。与使用经典采样时不同，来自IQP的相应量子采样可以有效地进行。我们使用概率分布在常规台式计算机上最多30个QUAT的概率分布来证明IQP电路的端到端训练。当应用于工业相关的分布时，这种经典培训与量子采样的组合代表了在嘈杂的中间规模量子（NISQ）时代获得优势的途径。
TR-CRP-001使用说明-AAZ
crp acm®通过视觉解释测试条的颜色强度来实现对CRP浓度的半定量检测。抗CRP抗体被固定在硝酸纤维素膜的测试区域上。与胶体金标记颗粒偶联的抗CRP抗体用作冻干的偶联物。在测试过程中，用户收集的整个血液样本沿缓冲液拖动，然后沿硝酸纤维素膜迁移。如果测试的样品包含CRP，则与染色的缀合物结合。这样形成的复合物迁移到膜上到测试线（t），在该测试线将被附着在膜上的抗CRP抗体捕获。彩色测试线将出现在“结果”窗口（t）中。T线的强度取决于样品中CRP的浓度。没有测试线（T）表示正常的CRP水平（小于10mg/L）。测试线（t）的强度低于参考线（r）的强度，表明样品中的CRP水平在10至40 mg/l之间。测试线强度（t）高于参考线（R）的测试线强度（t），低于控制线（c）的测试线强度（t）表示样品中的CRP水平在40至100 mg/l之间。测试线（T）的强度高于控制线（C）的强度（c）表示样品中的CRP水平大于100 mg/l。在控制线（C）处的彩色带的外观用作程序检查，表明已添加了正确的样品体积，并且膜已被邪恶。
石墨烯中的掺杂型过渡金属原子用于电子的原子尺度剪裁，
图2将Ni原子插入石墨烯晶格。a-b）HAADF-STEM图像显示了两个不同的宏伟概述的样品概述，显示了石墨烯表面形成的3-5 nm ni岛。在Ni岛之间还观察到单个Ni原子。c）石墨烯表面上的ni岛，经Ni L 23鳗鱼核心损失边缘证实。d- e）说明了梁拖动技术，其中电子束位于源材料上（d中的红色箭头的尾巴）），并拖动到原始的石墨烯（d中的红色箭头头））。此过程在ni原子附加到的石墨烯中创建点缺陷时，吐出了Ni源原子。iNSET在e）中显示了带有原子模型覆盖的主HAADF-STEM图像的傅立叶过滤版本，显示了Ni原子的位置。Ni原子位置表示单个和DI-VACACES的职业。f）几分钟的电子束暴露后，掺杂剂的较高分辨率图像。观察到的结构的原子模型被覆盖。g）-i）通过在Ni岛和原始石墨烯上扫描电子束来插入Ni原子的一个例子。最初，石墨烯的斑块没有掺杂剂；由于产生缺陷并将Ni原子从相邻的Ni岛散射到石墨烯上，Ni原子附着在缺陷位点上并掺入晶格中。随着越来越多的C原子从晶格中敲打，孔开始形成，Ni原子装饰边缘，i）。图像E-F）和H-I）使用PyCroscopicy中的原理分析过滤。60，61
贡献报告-Indico Global
在修饰的重力框架内，准静态和亚匹配近似值被广泛用于分析，旨在在后期识别与一致性模型的偏离。通常，假设时间导数相对于空间衍生物是亚分析，鉴于相关的物理模式是哈勃半径内的那些模式。实际上，根据重力电位和所涉及的物质领域的扰动，这些近似值下的扰动方程将减小为可拖动的代数系统。在这里，在F（r）理论的框架中，我们使用新的参数化方案调用这些近似值时，我们将重新访问标准结果，该方案使我们能够跟踪扰动方程中每个时间衍生术语的相关性。这种新方法揭示了在标准程序中获得的校正项。我们通过将两种方法的结果与两种知名玩具模型的完整数值解决方案进行比较：设计师F（R）模型和HU-Sawicki模型来评估这些差异的相关性。我们发现：i）可以将子马近似值安全地应用于量表0的线性扰动方程。06 h / mpc Lessimk Lessim 0。2 h / mpc，ii）在这个“安全区域”中，准静态近似值即使在某些情况下，即使在某些情况下，对于宇宙预算，即使黑能有显着促进宇宙预算，即使暗能对宇宙预算产生显着贡献，也可以对宇宙预算产生显着贡献，甚至有助于宇宙预算，即使在某些情况下，我们的新方法也比标准过程更好。，尽管对于研究案例，这一重大改进对线性可观察物的影响很小，但这并不代表我们方法的无效。相反，我们的发现表明，在更通用的修改重力理论（例如Horndeski）中，在这些近似值下得出的扰动表达式也应重新审视。
使用机器学习的空气动力学优化...
本文提出了一种空气动力学优化方法，该方法利用机器学习技术来增强稳态雷诺（Reynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Parynolds Perrynolds perrands vere的Navier-Stokes（RANS）模拟）模拟的湍流模型，这些模拟容易出现，这些模拟很容易出现，以使其不准确，以使复杂流动的复杂流动涉及分离等现象。我们采用了场的反转和机器学习（FIML）方法，通过解决一些高实现数据的逆问题（对于不同的形状和/或流条件），从而渗透模型差异，并使用机器学习（例如神经网络）来概括差异Ellds for Unseseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenseenneclesnementity。作为概念证明，我们使用直接数值模拟（DNS）数据进行一组参数化的周期性山丘，以增强使用FIML的两种方程式𝑘-𝜔-𝜔SST模型，然后将其合并到CFD求解器中以进行空气动力学形状优化，而在成本优化的情况下，将其纳入最小化。为了说明对湍流模型选择的固有优化敏感性，我们还使用Wilcox𝑘 -𝜔模型进行比较。一旦为不同的湍流模型实现了最佳形状，我们就建议使用混合Rans-LES改进延迟的分离涡流模拟（IDDES）来验证流量预测，这反过来又对可用DNS数据进行了验证。结果强调了在存在流量分离的情况下优化对湍流模型的敏感性，而FIML启动的𝑘-𝜔SST模型能够实现更高的拖动降低（20。8-25。3％）与IDDES预测（在速度和皮肤摩擦方面）达成公平同意。基线SST模型可实现4。5-6。5％，速度和皮肤摩擦与IDDES结果相比差。
使用Qubit Resets
在NISQ设备上解决更大问题的一种策略是利用电路宽度和电路深度之间的贸易。不幸的是，这种贸易仍然限制了可拖动的概率的大小，因为在噪声占主导地位之前，深度的增加通常是无法重现的。在这里，我们为避免这种交易的良好光谱范围降低了量子量算法。特别是，我们开发用于计算量子系统密度操作员的n th功率的轨迹，TR（ρN）（与n级n阶的rényi熵有关）使用的Qubits少于以前的效果算法，而在噪声系统中实现了较大的量子系统，该量子使用量较少，而在噪声范围内实现了相似的性能。我们的算法需要多个量子位独立于n，是先前算法的变体，其宽度与n，n a asymp-totic差异成正比。这些新算法中的关键成分是在计算过程中测量和重新定位Qubits集的能力，使我们能够重复使用Qubits并在不影响通常的噪声后果的情况下重复使用Qubits并折磨电路深度。我们还引入了电路深度的概念，作为适用于具有乘数重置电路的标准电路深度的一般化。此工具有助于实现我们的量子算法的噪声，并应有助于设计未来的算法。我们执行数值模拟，将我们的算法与原始变量进行比较，并在分配到噪声时表明它们的性能相似。此外，我们在霍尼韦尔系统模型H0上实验实现了我们的量子算法之一，估计了n的tr（ρn），而N的n算法（ρN）的n比以前的算法更大。
学习有效的面料折叠而没有专家演示
抽象的自主织物操纵是一项艰巨的任务，这是由于复杂的动态和织物处理过程中的潜在自我封锁。首先，一种直观的织物折叠操作方法涉及在折叠过程开始之前获得光滑而展开的织物配置。然而，诸如拾音器和地点之类的准静态动作与动态动作（如流动）的结合证明在有效地展开长袖T恤上，袖子大多在服装内部塞满了袖子。为了解决此限制，本文介绍了一种称为Pick＆Drag的增强的准静态动作，该动作专门设计用于处理这种类型的织物配置。此外，本文设计了一个有效的双臂操纵系统，该系统结合了准静态（包括拾取和位置和拾取和拖动）和动态动作，以使织物脱颖而出地将织物操纵为未折叠和平滑的构造。随后，一旦确定织物可以很好地展开并检测到所有织物关键点，则使用基于密钥的启发式折叠算法用于织物折叠过程。为了解决真实织物的公开可用关键点检测数据集的稀缺性，我们收集了各种织物配置和类型的图像，以创建用于织物折叠的综合关键点数据集。此数据集旨在提高按键点检测的成功率。此外，我们在现实世界中评估了我们提出的系统的效果，在现实世界中，它始终可靠地展开并折叠了各种类型的织物，包括具有挑战性的情境，例如长期扎根的T恤，包括大部分袖子都在衣服内部藏起来。特别是，我们的方法达到的覆盖率为0.822，长袖T恤折叠的成功率为0.88。补充材料和数据集可在我们的项目网页上找到，网址为https://sites.google.com/view/fabricfolding。
内容
作者：Thomas A. Donnelly 博士 摘要：这是 JMP® 软件将动态数据可视化和分析引入桌面的第 32 年。使用简短的案例研究，此演示将重点介绍 JMP 中强大的数据可视化功能，例如地图上的动画数据（现在可以记录为 GIF）、包括数据表中的图像、非结构化文本数据的分析、传感器数据流的分析（功能数据分析）以及展示 JMP 16 中的增强功能。使用新的 Graphlet 和悬停标签，可以直观地深入查看数据层次结构（例如工作分解结构 (WBS)），以查看每个步骤的图形摘要。只需几分钟即可完成电子表格程序中需要数小时才能完成的工作。JMP 减少了数据清理的繁琐工作 - 包括异常值检测、输入缺失数据和重新编码混乱数据。单击并拖动变量、添加数据过滤器、图像、地图和动画时，图表会立即出现。几乎可以从任何地方获取数据 - Excel、数据库、文本、互联网或 JMP 15 中新增的 PDF 文档导入表（甚至跨多个页面）。除了数据探索和可视化之外，JMP 还具有实验设计、可靠性和数据挖掘方面的尖端功能。JMP 为现实世界的 DOE 问题、高效的计算机模拟和软件质量保证提供解决方案。机器学习方法包括决策树、神经网络以及线性、逻辑和惩罚回归方法。使用具有置信区间的更多可解释模型获得接近机器学习的准确性。将展示如何将 JMP 的“每个统计数据的图形”轻松移动到 PowerPoint 演示文稿和交互式 HTML5 网络报告中，以便观众可以问“如果？”问题并立即获得答案，无需 JMP 软件。分类：未分类 工作组：演示