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增材制造的数字孪生：最新综述
摘要：随着工业4.0的发展，增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而，通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件，需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生（DT）被定义为生产系统或服务的数字化表示，或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案，以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而，由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素，真正的DT发展仍然受到阻碍。此外，现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题，以便为后续DT系统研究提供更多参考。
使用深度学习方法接近实时人群数
在当前的数字时代，在许多地方人群计数机制仍然依赖于老式的方法，例如维护登记册，利用人们在入口处进行基于柜台和传感器的计数。这些方法在人们的运动是完全随机的，高度可变和动态的地方失败。这些方法是耗时且乏味的。拟议的系统是针对需要紧急撤离的情况，例如火灾爆发，灾难性事件等。并根据食物，水，检测拥塞等人数做出明智的决定。基于深度卷积神经网络（DCNN）系统可用于接近实时人群计数。系统使用NVIDIA GPU处理器利用并行计算框架来实现通过相机采用的视频提要的快速而敏捷的处理。这项工作有助于构建一个模型来检测CCTV摄像机捕获的头部。通过提供多种场景，例如重叠的头部，头部的部分可见性等，对模型进行了广泛的训练。该系统在估计密集人群的头部数量相当小的时间内提供了很高的准确性。
用供应链分析解锁数十亿美元
提供端到端的高级分析来支持产品架构设计和供应链规划，需要一个框架（1）易于使用，（2）灵活以支持不断变化的需求，以及（3）表现且可扩展的，以满足公司不断增长的高级分析需求。英特尔的分析框架支持广泛的产品架构设计和供应链规划功能。该框架通过结合许多高级技术来解决整体问题的各个方面，例如产品组成，晶圆启动优化，网络容量对准和优化的路由来支持迭代方法（见图1）。该框架是作为可组合企业系统构建的，具有移动优先的云可视化，机器人过程自动化和大数据管理。它还始终具有高可用性和故障转移聚类。使用HOT（内存），温暖（在磁盘上）和Cold（Hadoop分布式文件系统）存储使用Hot（内存），使用HOT（内存）和自动存储层，将Lambda架构与内存速度层，基于磁盘的批处理层以及自动存储层一起使用。微服务包裹数据层并将数据暴露于消费客户端以获取可行的见解和可视化，并在负载平衡的服务器上托管。框架的设计有助于确保高吞吐量和低潜伏期响应时间。
C5ISR CENTER STEM@Home - 脑筋急转弯：数谜
功能连接是对大脑时时刻刻如何连接的动态描述。我们不要将其想象为网络中使用的物理线路，而是想象一下这些线路在一天中是如何使用的。当你在电脑上做作业时，你的笔记本电脑会将文档发送到你的打印机。当天晚些时候，你可能会使用笔记本电脑将电影传输到电视上。这些“线路”的使用方式取决于你是在工作还是在休息，对人类来说也是如此。功能连接会根据当前任务而变化。你的大脑一直在动态地重新连接。想象一下，你站在离墙上挂着的菜单板仅几步之遥的地方，阅读一份餐厅特色菜清单。无论何时你看着什么东西，视觉皮层都在工作，但由于你在阅读，所以视觉皮层与用于阅读的听觉皮层相连。你指着板上的某样东西，不小心把它从墙上碰掉了。当你伸手去接它时，你的大脑连接就会发生变化。你不再阅读，而是试图接住下落的物体，你的视觉皮层现在与运动前皮层协同工作来引导你的手。
碳学数：达到净零
在过去几年中，净碳碳的道路上出现了许多挑战。其中三个是（1）直接的碳氢化合物补贴在2022年达到1万亿美元，4倍六年平均水平； （2）煤炭消费恢复向上趋势； （3）全国确定的贡献（NDC）仍需要额外减少估计的2030 CO 2等效排放，以保持1.5°C的步伐。但是，技术创新的影响留出了乐观的余地。通过分析全球所有关键发射领域的100多种脱碳技术的应用多种应用，我们得出了五个关键结论。（1）我们确定了某些关键技术（例如太阳能电池板和电池）的成本通缩和改善的负担能力的重新出现。（2）随着电池恢复其通缩趋势，运输的脱碳变为30％。（3）较高利率对整体成本曲线的影响实际上是有限的，尽管这对于可再生能源部门的碳减排成本是有限的。（4）政策仍然支持，我们确定了5000亿美元的项目公告，这是根据《通货膨胀降低法》驱动的，根据我们的估计，美国的脱碳成本曲线降低了75％。（5）生物能源继续发展其作用，可再生天然气和可持续的航空燃料在重型运输，工业和建筑物中获得动力。
本征态热化假说回顾
本论文探讨了本征态热化假说 (ETH)，这是理解孤立量子系统中热行为出现的基石概念。这项工作首先通过遍历性建立经典热化的基础，其中系统会随时间探索所有可访问的微观状态。这个类比为理解 ETH 如何将这个概念转化为量子领域奠定了基础。按照 Mark Srednicki 概述的方法，论文深入研究了 ETH 的核心公式。然后，通过分析波函数、可观测量和它适用的系统类型的限制，研究了对 ETH 的限制。介绍了随机矩阵理论 (RMT) 的讨论，探讨了它与 ETH 的联系及其在通过 Wigner-Dyson 分布理解混沌量子系统中能谱的统计特性方面的作用。此外，论文还探讨了 Berry 猜想，该猜想揭示了大型量子系统中本征态的混沌性质，进一步支持了 ETH 的基本原理。最后，讨论了支持 ETH 有效性的实验，特别是冷原子气体实验。通过回顾 ETH、其理论基础以及其与 RMT 和 Berry 猜想等相关概念的联系，本论文为寻求了解孤立量子系统中热行为出现的学生提供了宝贵的资源。
对称纯态的在线识别
我们考虑在提供 n 个状态副本时以零误差区分对称纯状态的在线策略。优化的在线策略涉及对每个副本进行局部、可能自适应的测量，并且在每个步骤中都是最优的，这使得它们与视界无关，因此在粒子丢失或突然终止鉴别过程之前具有鲁棒性。我们首先回顾了以前关于使用局部测量实现最大成功概率集的二进制最小和零误差鉴别的结果，这些结果通过对全局测量进行优化来实现，并突出了它们的在线特性。然后，我们将这些结果扩展到具有恒定重叠的三个对称状态的零误差识别的情况。如果状态重叠为正，则我们提供最佳在线方案，对于任何 n 都可实现全局性能，如果重叠为负，则对于奇数 n 可实现全局性能。对于任意复杂的重叠，我们展示了令人信服的证据表明在线方案无法达到最佳全局性能。我们描述的在线方案只需要将最后获得的结果存储在经典内存中，并且测量的自适应性最多减少到两次变化，而不管 n 的值如何。
弱测量量子纠缠态的逆转
利用弱测量及相应的可逆操作，从理论上研究了量子纠缠态的可逆过程，基于单光子反转理论，提出二体反转操作协议，并将其扩展到量子通信信道中。理论结果表明，该协议在传输路径上经过弱测量和可逆测量及后续过程后，不会中断信息传输，可以将扰动后的纠缠强度演化反转回原始状态。在不同弱测量强度下，该协议都能完美地反转扰动后的量子纠缠系统，在此过程中通过弱测量操作可以从量子系统获得用信息增益所描述的经典信息。另一方面，为了实现完全可逆性，量子纠缠系统的经典信息在反转过程中必须遵循本文提出的有限范围。
旅游业对生态环境状况的影响
摘要。本文旨在分析旅游业，它是世界经济中规模最大、增长最快的行业之一，其对环境状况的影响具有重大而多方面的社会文化和经济后果。方法论基于科学和特殊的研究方法。使用分析、综合、系统化、分类、概括经济和方法来源的方法。研究表明，旅游业可以成为一种强大的经济工具，但如果规划不当，它可能会对生物多样性和原始环境产生毁灭性的影响，导致滥用水、森林和海洋生物等自然资源。在许多世界旅游发展中心，今天已经感受到缺水现象，这对当地社区的生活、工业的运作、森林的破坏和珊瑚礁的破坏产生了负面影响。本文解决了与旅游业对生态环境状况的多种影响有关的重要问题。旅游业对环境的不利影响同时破坏了沿海地区的主要旅游资源，并严重影响了其他非旅游经济活动。分析认为，当游客的使用水平超出了环境在可接受的变化范围内应对这种使用的能力时，就会产生旅游业的负面后果。事实证明，为了避免这些后果，必须以环境可持续、社会有益和经济可行的方式规划、管理和实施旅游业。