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World File Search System数值结果
运输研究部分B
已通过分析调度方法和仿真研究了共享的自动驾驶汽车（SAV）。一个普遍的兴趣问题是，每个SAV可以为多少客户提供服务，这必然取决于网络特征，旅行需求和派遣政策。我们确定了描述如果选择适当的调度策略可以提供的最大要求集的方程式。然后，我们提供一项派遣策略，以实现乘客吞吐量的预测水平。这是针对一般的SAV行为的一类，其中可能包括乘车共享，电动SAV充电，与公共交通或其组合的集成。我们通过定义马尔可夫链排队模型来实现这一目标，该模型接受了一般的SAV行为。我们说，如果等待时间保持界限，网络是稳定的，这相当于以与他们要求服务相同的速率为所有客户提供服务。我们给出了表征稳定区域的方程式 - 任何派遣政策都可以满足的要求。我们证明，外部的任何需求均不能完全满足。我们进一步证明，我们的调度策略使用Lyapunov Drift稳定了稳定地区的任何需求网络，并确立了可以满足的最大需求集。数值结果使用仿真验证了我们的计算，我们为大型城市网络计算𝜦计算𝜦提供了初始结果。
连续生成神经网络
逆问题（IP）自然出现在成像和信号处理中的各种应用中，包括Denoising，DeBluring，DeBluring，represolution，计算机视觉中的介绍，计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI），POSITRONS SMOWHACHY（PET），电力障碍（Electical Inviceance Inbedance pointicance normaghice nor domain in n domain）。与传统的前进问题不同，他们遭受了所谓的不良性，即缺乏解决方案的存在，独特性或稳定性[27]。虽然可以通过放松逆问题并选择具有特定特性的解决方案来确保存在和唯一性，但实现稳定性的挑战就会带来更大的挑战。一种解决不良性的经典方法在于利用正规化功能来稳定重建过程。近年来，基于机器学习的重建算法已成为大多数成像应用中的最新技术[11，52]。在这些算法中，将生成模型与经典迭代方法（例如Landweber方案）相结合的算法非常有前途，因为它们保留了反问题理论提供的大多数解释性。然而，尽管数值结果令人印象深刻[19，66，10，39，61，12，38]，但尚未研究许多理论问题，例如，关于重建的稳定性属性。这项工作的主要贡献之一是显示Lipschitz
用于建模锂离子电池容量降解的量子神经网络回归
摘要 - 赋予高功率密度，低排放率和降低的成本，可充电锂离子电池（LIBS）发现了广泛的应用，例如电动机网级存储系统，电动汽车和移动设备。开发一个框架，以准确地建模LIB的非线性降解过程，这确实是一个有监督的学习问题，成为一个重要的研究主题。本文提出了一种经典的Quantum混合机学习方法，以捕获LIB降解模型，该模型评估了操作过程中的电池电池寿命损失。我们的工作是由量子计算机最近进步以及神经网络和量子电路之间的相似性所激发的。类似于调整常规神经网络中的权重参数，量子电路的参数（即Qubits的自由度）可以调整以以监督的学习方式学习非线性功能。作为概念文件证明，我们获得了由NASA提供的电池数据集获得的数值结果，这表明了量子神经网络在降级容量与操作周期之间非线性关系建模的能力。我们还讨论了量子方法的潜在优势与经典计算机中传统的神经网络相比，在处理大量数据时，尤其是在EV和储能未来渗透的背景下。关键字 - Quantum神经网络，锂离子电池，电池降解，电池寿命估算。
长距离光子介导和短距离...
超导谐振器耦合器很可能成为模块化半导体量子点 (QD) 自旋量子比特处理器中必不可少的组件，因为它们有助于随着量子比特数量的增加而缓解串扰和布线问题。在这里，我们专注于由两个模块组成的三量子比特系统：耦合到单电子双 QD 的双电子三重 QD 谐振器。通过结合分析技术和数值结果，我们推导出描述三量子比特逻辑子空间的有效哈密顿量，并表明它准确地捕捉了系统的动态。我们研究了短程和长程纠缠门的性能，揭示了旁观者量子比特在两种情况下降低门保真度的影响。我们进一步研究了短程操作中非绝热误差和旁观者相关误差之间的竞争，并量化了它们在短门和长门时间的实际参数范围内的相对重要性。我们还分析了电荷噪声以及与观察者量子比特的残余耦合对模块间纠缠门的影响，发现对于当前的实验设置，泄漏误差是这些操作中不完整性的主要来源。我们的研究结果有助于为半导体芯片上的量子信息处理确定最佳模块化 QD 架构铺平道路。
国际学生的信息令人满意...
o必须具有表明免疫力的数值结果。定性测试结果仅表示“免疫”或“不免疫”。o滴度可以在上次剂量后4-6周的任何时候进行；不需要最近，但必须表明免疫力。轨道上的健康状况健康状况良好是耶鲁大学的系统，用于上传和跟踪学生，员工或教职员工的健康要求。您将使用健康状况来满足您的健康要求。我如何在正轨上获得健康？门户网站打开后，学生可以通过耶鲁大学枢纽或校园健康网站或直接网址为：https：//healthontrack.yale.edu/s/。我的健康要求说“正在进行中” - 这是什么意思？“正在进行中”意味着该文档已发送给校园健康团队进行其他审查和验证。如果有疑问，我该去哪里？有关健康问题的问题，请在轨道系统的健康状况中使用“联系我们”选项卡，然后选择适当的请求过程。如果我无法在到期日之前满足健康要求，我该与谁联系？使用“联系我们”选项卡提交选项列表的健康要求扩展的请求。您将被要求提交请求的理由。您的请求将被审查并确定是否适合扩展。耶鲁夏季会议的学生没有资格要求扩展。
随机ISAC信号的脉冲成型-UCL Discovery
摘要 - 集成感应和通信（ISAC）已成为下一代无线网络的关键启用技术。Despite the distinct signal design require- ments of sensing and communication (S&C) systems, shift- ing the symbol-wise pulse shaping (SWiPS) framework from communication-only systems to ISAC poses significant challenges in signal design and processing This paper addresses these challenges by examining the ambiguity function (AF) of the SWiPS ISAC signal and introducing a novel pulse shaping design for single-carrier ISAC transmission.我们提出优化问题，以最大程度地减少AF的平均综合侧孔水平（ISL）以及加权ISL（WISL），同时满足符号间干扰（ISI），带外排放（OOBE）和功率约束。我们的贡献包括建立随机数据符号和信号脉冲的AF之间的关系，分析AF的统计特征，并开发算法框架，以使用连续的凸近近似（SCA）和交替的乘数方法（ADMM）方法（ADMM）方法进行脉冲塑料优化。数值结果来验证我们的理论分析，这表明与根系刺激的余弦（RRC）脉冲成型相比，所提出的扫描设计的性能得到了显着改善。
可持续能源，网格和网络 - Infoscience
电源系统具有大量转换器相互交换的可再生能源的股票可能是低网格惯性的特征，这是由于同步发电机提供的频率遏制缺乏。电池储能系统（BESS）可以在陡峭的倾斜度上调节其功率输出，而不是传统发电，它有望恢复合适的频率调节能力水平。bess通常用功率转换器连接到网格，该电源可以以网格形成或网格遵循模式进行操作。本文定量评估了大规模BESS对低惯性功率网格频率遏制的影响，并比较了网格形成和网格的控制模式的性能。考虑到IEEE 39-BUS系统的详细动态模型，提供了数值结果，其中考虑了全面表征的随机需求和生成模型。为了在实际的手术环境中评估BESS控制模式的性能，考虑到欧洲传输系统运营商的当前实践的频率遏制和恢复的储备水平，每天都会考虑每天长的模拟。应用于网格频率的各种指标的数值分析表明，网格形成的表现优于网格跟随转换器控制模式。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。人工智能数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起人们的越来越大的兴趣，并且可以通过区块链技术维护数据的隐私。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术的业务创新 (BI-AIBT)，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率 (97.1%)、产品质量率 (
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务，甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略，并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注，并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此，本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新，以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性，对 BI-AIBT 进行了评估。此外，组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明，数字化转型通常被视为必不可少的，并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率（97.1%）、产品质量率（98.3%）、业务发展率（98.9%）、客户行为分析率（96.3%）和客户满意度率（97.2%）。
电子电子散射对半导体设备能量分布的影响
半导体设备热载体降解的物理建模需要准确了解载体分布函数。Childs等。预测，分散功能的高能尾受电子散射（EES）[1]的强烈影响。通过使用迭代方法，在EES存在下是非线性的玻尔兹曼方程来显示这一点。进行了以下近似值：1）在采用未知的分布函数（DF）的各向同性部分的能量依赖性形式主义； 2）假定声子能量比动能小得多。因此，迭代方法不适用于低能范围，而使用蒙特卡洛方法。 3）在散落率中，EES率的贡献被忽略了。虽然需要1）使问题在数字上可以处理，但近似值2）和3）尚不清楚，因为它们并不能显着简化问题，但可以大大改变结果。在这项工作中，我们使用的不是玻尔兹曼方程，一个两粒子动力学方程，其优势在于，在EES的主体中也是线性的。在[2]中已经预先提出了一种用于均匀电场的两粒子蒙特卡洛法，该方法已经计算出轨迹对以对两个粒子的六维k空间进行采样。我们扩展了固定的蒙特卡洛算法，以说明空间变化的电场。假设单谷带结构模型和硅的材料参数，获得了以下数值结果。图1显示了均匀电场的不同类型散射事件的频率。尽管EES是DOM-
Ti-6Al-4V多层薄壁激光直接沉积过程中应力场的时空演化
摘要：本研究旨在通过理论和实验研究来扩展对 3.2 mm 厚 Ti-6Al-4V 合金多层壁直接激光沉积 (DLD) 过程中应力场演变的理解水平。工艺条件接近于通过 DLD 方法生产大尺寸结构的条件，因此样品具有相同的热历史。开发了一种基于隐式有限元法的模拟程序，用于应力场演变的理论研究。通过使用实验获得的 DLD 处理的 Ti-6Al-4V 合金的温度相关力学性能，模拟的准确性显著提高。通过中子衍射实验测量了堆积中的残余应力场。使用平面应力方法和力-动量平衡确定了对测量应力具有决定性的无应力晶格参数。分析讨论了残余应力场不均匀性对实验测量精度和模拟过程有效性的影响。基于数值结果发现，全厚度应力分布的不均匀性在中心横截面达到最大值，而在堆积端部，应力分布几乎均匀。靠近基体的堆积端部主应力分量为拉应力。此外，计算出的等效塑性应变在堆积端部附近达到5.9%，此处沉积层已完成，而塑性应变实际上等于实验测量的DLD加工合金的延展性，即6.2%。通过力-动量平衡和平面应力方法获得的实验测得的残余应力略有不同。