深层生成模型最近显示了解决复杂工程设计问题的成功,其中模型预测了解决指定为输入的设计要求的解决方案。ever,在对这些模型进行有效设计探索的对齐方面仍然存在挑战。对于许多设计问题,找到满足所有要求的解决方案是不可行的。在这种情况下,启动者更喜欢在这些要求方面获得一组最佳的帕累托最佳选择,但是生成模型的单程抽样可能不会产生有用的帕累托前沿。为了解决这一差距,我们将使用模拟微调生成模型来实现帕累托 - 前设计探索的新框架。首先,该框架采用了针对大型语言模型(LLM)开发的偏好一致性方法,并展示了用于微调工程设计生成模型时的第一个应用。这里的重要区别在于,我们使用模拟器代替人类来提供准确,可扩展的反馈。接下来,我们提出了Epsilon-Smplamping,灵感来自具有经典优化算法的帕托前期生成的Epsilon-约束方法,以使用精细的模型来构建高质量的Pareto前沿。我们的框架(称为e-Simft)被证明比现有的多目标比对方法产生更好的帕累托前沿。
太阳活动导致行星际和地球空间的辐射和等离子体环境发生快速变化。这些变化发生在几分钟和几小时的时间尺度上,与太阳耀斑和日冕物质抛射 (CME) 有关,随着太阳上复杂的磁性特征(如活动区和冕洞)在太阳圆面上旋转,变化持续时间从几天到几天不等。这些现象导致高能(极紫外 [EUV],尤其是 X 射线和伽马射线)光子和高能(通常是相对论性粒子)(电子、质子、阿尔法粒子和更重的离子)在行星际空间中流动的通量增加几个数量级。这些增强的光子和粒子通量对太空中的人类和电子设备构成直接风险。行星际磁场中辐射的增加和相关的传播扰动(例如来自 CME 或所谓的“同向旋转”
2. 电力系统:放射性同位素电力推进 (REP):利用钚-238 等同位素自然放射性衰变产生的热量来发电。REP 系统紧凑可靠,是小型到中型任务的理想选择,尤其是在可以接受长时间运行和低功率要求的情况下。它们通常提供 1 千瓦范围内的功率,足以为科学仪器和低推力推进系统(如离子发动机)供电。旅行者号、好奇号和毅力号等著名任务已成功展示了该技术和任务可靠性。裂变电力推进 (FEP):它们依靠核反应堆通过受控核裂变反应发电。与 REP 不同,FEP 系统可以产生更高的功率,通常在 8-10 千瓦之间,是前往谷神星、木卫一、土卫六和木卫二等潜在目的地的先驱无人任务的理想选择。与传统卫星相比,FEP 系统具有可扩展性和灵活性,可承载更大的有效载荷并缩短运输时间。研究表明,人们正在积极研究它们,以用于未来的载人火星任务和外行星探索,而长期高功率需求至关重要。将这项技术集成到先进的航天器中可以帮助航天器运行更长时间。3. 航天器裂变动力的主要优势:[1] 更高的功率输出:与传统的太阳能或化学动力系统相比,裂变动力系统可提供更高的功率水平,使高能科学仪器、先进的推进系统和栖息地支持系统能够运行,用于多行星和深空载人任务。[2] 高功率任务的成本效益:对于需要功率输出超过 1 kWe 的任务,裂变系统比放射性同位素动力系统更具成本效益。这使它们成为具有大量能源需求的长期任务的理想选择。[3] 高功率需求的低质量:当功率要求超过
设计体系结构说明类DesignConfig(new Constellation(Nocparams(topology =(),ChannelParamgen =(),RoutingRelation =())…)++ new Rockettile()++ new L2Banks()
我在此解释说我已经独立写了这项工作,我已经完全指定了有用的资源和辅助工具,并且我肯定已经担任了工作的立场 - 包括表,地图和插图 - 在措辞或含义中,其他作品或互联网在任何情况下,无论如何将其表示为借款。我进一步解释说,我只使用生成的AI工具作为工具,而我在当前工作中的创造力主要超过了我的创造性影响。在附录“概述使用的艾滋病”中,我列出了所有使用的生成AI工具,并指示了它们的使用方式以及如何使用。对于没有实质性更改而没有实质性更改的文本段落,我给出了输入(提示)以及与您的产品名称和版本号/日期一起使用的IT应用程序。
这种整体方法适用于原住民和托雷斯海峡岛民。梦想的核心是歌曲线或歌曲螺旋,记录土地及其关系的神圣叙事。正如巴瓦卡组织所解释的那样:“歌曲螺旋是神圣的歌曲、故事和仪式。它们是关于了解国家,歌唱土地、天空和天堂。它们是对土地及其许多关系的深度映射,包括上下、周围、多层次和多维度”(巴瓦卡国家 2023,218)。例如,七姐妹歌曲线是最重要的歌曲线之一,因为它连接了澳大利亚东海岸和西海岸的社区,跨越 4,000 公里。歌曲线描述了七姐妹(以昴宿星团为代表)逃离追捕者的旅程,追捕者以猎户星座为代表。在这个梦想中,姐妹们试图逃离猎人,同时描述了土地特征的形成。这条歌线捕捉了两个星座的运动和位置,被认为是跨越语言、大陆和时间的文明所知的最古老的故事之一(Norris and Norris 2020)。
人类对身体或环境的变化无缝地适应其运动。我们不了解这种适应如何改善避免跌倒的同时诸如能耗或对称性之类的绩效指标。在这里,我们将运动适应性建模为稳定控制器之间的相互作用,该稳定控制器对扰动的反应和强化学习者的反应迅速通过局部探索和记忆来逐渐改善控制器的性能。此模型可以预测许多设置中的随时间变化的适应性:在拆分带跑步机上行走(即双脚以不同的速度),不对称的腿部重量或使用外骨骼 - 在十个先前的实验中捕获学习和概括现象,并在此进行了两个模型引导实验。不对称的能量最小化的性能最小化的性能最小化捕获了广泛的现象,并且可以与其他机制一起起作用,例如减少感觉预测误差。这种基于模型的适应性理解可以指导康复和可穿戴机器人控制。
从无人机中受益匪浅的重要研究领域是精确农业,因为它们具有出色的空间分解能力,因此非常适合对蔬菜斑块进行详细的小规模分析。据我们所知,很少有研究应用无人机来探索诸如果园之类的复杂森林环境,通常依靠间接的甲基化来获取作物信息。在这项工作中,我们提出了一种新的方法,可以使特征的测量(例如分别测量水果或茎/叶)进行评估,以评估其成熟度或检测作物疾病。为了实现这一目标,我们引入了一种名为“ Sambot:球形空中ma-nipulator机器人”的新设计,该设计由一个由球形结构保护的迷你UAV组成,其前部有一个固定的操纵器。sambot与机械手的访问空间的能力相结合的球形脱落的保护益处。拟议的设计与ROS2兼容,ROS2是机器人研究和工业应用中广泛使用的框架。我们提议的范围的潜在应用范围范围超出了精确农业的范围,这些地区范围内,诸如矿山或崩溃的建筑物,结构检查以及自主地下导航等地区的搜索和救援区域。
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