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最小化鸟类胶卷，并与玻璃改造和新 -
2020年11月每年在美国与玻璃碰撞的近十亿只鸟类大多数人认为与玻璃的鸟类碰撞是一种城市现象，涉及高大的镜像玻璃摩天大楼，但现实是，有56％的碰撞死亡率发生在低层建筑物（即1到四个故事）（即，在城市和农村住所中为44％，在高层建筑物中<1％（损失eT eT eT e et and and。2014）。许多政府设施和庇护游客中心符合大多数鸟类碰撞所涉及的建筑物的描述。幸运的是，现有建筑物可用于低成本，有吸引力的玻璃处理，而新的建筑物和改建可以结合鸟类安全的建筑物设计和专用玻璃。许多鸟类安全措施同时降低能源成本。最近的研究量化了北美的鸟类种群在过去的50年中已有近30亿只鸟类下降，应得到联邦机构的强烈反应，并且对有形行动的重点越来越重视，从而导致可衡量的保护结果，例如减少与玻璃的鸟类碰撞。最大程度地减少与玻璃碰撞的碰撞与116-100 - 内政部，环境和相关机构拨款的2020年法案；政府服务管理局（GSA）P100公共建筑服务的设施标准；并且对鸟类种群的关注不断增加。2020年6月，众议院通过了H.R.2，《鸟类安全建筑物法》，该法规定了由GSA管理的所有公共建筑以鸟类友好的方式设计或更改。能源和环境设计领域的领导地位（LEED）承认通过相关的信用来承认鸟类友好的设计和相关措施的重要性。此外，采取措施减少与玻璃碰撞的步骤支持13186年行政命令的意图：联邦机构的责任保护迁徙鸟类。鸟类看不到透明或反射玻璃作为障碍。玻璃产生了清晰空域的致命幻想。大部分碰撞发生在鸟类可以看到玻璃中的景观反射的那一天（例如，云，天空，植被或地面）；或鸟类通过玻璃看到感知到的栖息地（例如，建筑物内的植物或植被）。当春季和秋季鸟类迁徙期间发生恶劣的天气时，鸟类可能会被照明设施吸引。导致碰撞，夹带，过多的能量消耗，疲惫以及偶尔大规模的夜间死亡事件。
电池降解最小化电动汽车的最佳电池热管理
电池热管理系统（BTM）的控制对于在炎热天气下电动汽车（EV）的热安全性，能源效率和耐用性至关重要。为了解决电池冷却优化问题，本文利用动态编程（DP）制定基于在线规则的控制策略。首先，建立了LIFEPO 4电池组的电热模型。在不同的速度轮廓和温度下提出了面向控制的BTMS模型。然后在DP框架中，将包括电池老化成本和冷却引起的电力成本组成的成本函数最小化，以获得最佳的压缩机功率。通过确定三个规则“快速冷却，缓慢冷却和温度维度维护”，这是一种基于规则的近乎基于规则的冷却策略，它使用尽可能多的再生能量来冷却电池组，以进行在线执行。仿真结果表明，在不同的操作条件下，提出的在线策略可以大大改善驾驶经济并减少电池降解，与离线DP相比，电池损失差异不足2.18％。最终提供了有关不同实际情况下电池冷却的建议。
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
多回能供应链生存能力的优化方法，并破坏风险最小化
爆发了非凡的破坏性事件，例如，Covid-19的大流行极大地影响了全球供应链（SCS）的有序操作，并可能导致SC崩溃。监管行动，例如大流行期间的政府干预措施，可以大大减轻破坏的传播（即，涟漪效应）并提高了SC的生存能力。但是，专注于破坏传播管理的现有作品并未考虑这种干预措施的可能性。受到这一事实的激励，在这项研究中，我们研究了具有有限干预预算的多Echelon SC中的新破坏传播管理问题。的目的是最大程度地减少SC中目标参与者的概率衡量的破坏风险。为此，开发了一种新颖的方法，结合了因果贝叶斯网络（CBN），DO-Calculus和数学编程。特别是，建立了两个混合成员非线性编程模型以确定适当的干预措施。为了增强提出的数学模型，提出了两个有效的不平等现象。然后，开发出一种问题特异性遗传算法（GA）来处理大规模的问题实例。进行了案例研究的数值实验，并进行了随机生成的实例，以评估所提出模型的效率，有效的不等式和GA。基于实验分析，有了管理洞察力。
X射线折射镜头的材料最小化波前变形
4。F. F. Wilhelm，G。Garbarin。 Brison，I。Candle，I。Lythan，A。Rogalev，高压res。36，445（2016）。
量子计算机上激发态计算的量子轨道最小化方法
摘要：我们提出了一种量子-经典混合变分算法，即量子轨道最小化方法（qOMM），用于获得厄米算子的基态和低激发态。给定表示本征态的参数化拟设电路，qOMM 实现量子电路来表示轨道最小化方法中的目标函数，并采用经典优化器根据拟设电路中的参数最小化目标函数。目标函数具有隐式嵌入的正交性约束，这使得 qOMM 可以对每个输入参考态应用不同的拟设电路。我们进行了数值模拟，试图使用 UCCSD 拟设电路在 STO-3G 基中寻找 H 2 、LiH 和由四个氢原子排列成方格的玩具模型的激发态。将数值结果与现有的激发态方法进行比较，qOMM 不太容易陷入局部最小值，并且可以通过更浅的假设电路实现收敛。
转型挑战：反应堆慢化剂材料的选择，以实现燃料最小化
TCR 堆芯将由传统制造的氮化铀涂层燃料颗粒 (TRISO) 和先进的碳化硅结构组成。如果碳化硅可以提供一些中子减速，额外的减速将有助于减少达到临界状态所需的燃料质量。已经研究了几种减速剂材料，发现钇氢化物是 TCR 燃料的极佳减速剂材料。钇氢化物体积分数约为 40% 将使堆芯设计能够舒适地进行低减速，同时大幅减少燃料需求。计算是在简单的几何形状下进行的，在更现实的堆芯设计中，钇氢化物的好处肯定会减少。尽管如此，人们相信本文描述的趋势将继续适用。致谢
Adaptslam：通过不确定性最小化的资源限制，边缘辅助自适应大满贯
摘要 - 越来越多地提出了用于减少运行同时本地化和映射（SLAM）算法的移动设备的资源消耗的解决方案，其中大多数边缘辅助的SLAM系统假设移动设备之间的通信资源和边缘服务器之间的通信资源是无限制的，或者依靠HEURISTIC，或者依靠Heursistical来选择Edge的信息来传输Edge de Edge to the Edge the Edge the Edge the Edge。本文介绍了Adaptslam，这是一种边缘辅助的视觉（V）和Visual惯性（VI）SLAM系统，该系统适应了可用的通信和计算措施，基于我们开发的理论基础，我们开发了用于在移动设备中构建最佳本地和全球映射的关键框架（代表性框架）的子集（代表性框架）的子集（代表性框架）。我们实施了Adaptslam，以与最先进的开源VI-SLAM ORB-SLAM3框架合作，并证明，在受限的网络带宽下，将跟踪误差降低了62％，与最佳的基线方法相比。索引项 - 中等定位和映射，边缘计算，不确定性定量和最小化
具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
ALMA：聚类混合多层网络的交替最小化算法
本文考虑了一种混合多层随机块模型 (MMLSBM)，其中各层可以划分为相似网络组，每组中的网络都配备不同的随机块模型。目标是将多层网络划分为相似层的集群，并识别这些层中的社区。Jing 等人 (2020) 介绍了 MMLSBM，并开发了一种基于正则化张量分解的聚类方法 TWIST。本文提出了一种不同的技术，即交替最小化算法 (ALMA)，旨在同时恢复层分区，以及估计不同层的连接概率矩阵。与 TWIST 相比，ALMA 在理论和数值上都实现了更高的精度。