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World File Search System热羽流
dirichlet流匹配
离散扩散或流模型可以比自回归模型更快，更可控制的序列产生。我们表明，单纯形上的线性流匹配不足以实现该目标，因为它遭受了训练目标和进一步的病理的差异。为了克服这一点，我们基于Dirichlet分布作为概率路径的混合物在单纯形上开发了Dirichlet流量匹配。在此框架中，我们在混合物的分数和流量的矢量字段之间得出了一个连接，允许分类器和无分类器指导。此外，我们提供了蒸馏的Dirichlet流量匹配，从而使一步序列产生具有最小的性能命中率，与自动回旋模型相比，O（L）的加速导致O（L）的加速。在复杂的DNA序列生成任务上，我们证明了与分布指标的所有基准相比，在实现生成序列的所需设计目标方面相比。最后，我们表明我们的指导方法改善了无条件的生成，并且可以生成满足设计目标的DNA。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
CogniSAT-6 航天器上的动态瞄准飞行
动态目标定位 (DT) 是一种航天器自主概念，其中传感器数据被获取并快速分析，并用于驱动后续观察。我们描述了这种方法的低地球轨道应用，其中分析前瞻图像以检测云、热异常或陆地用例，以推动更高质量的近天底成像。这种能力的用例包括：云避开、风暴搜寻、搜索行星边界层事件、羽流研究等。DT 概念需要前瞻传感器或敏捷性以在这种模式下使用主传感器、边缘计算以快速分析机载图像以及主后续传感器。此外，可以利用卫星间或低延迟通信链路进行跨平台任务处理。我们描述了正在进行的实施，以便在 2025 年初在 CogniSAT-6（Ubotica/Open Cosmos）航天器上飞行 DT，该航天器于 2024 年 3 月在 SpaceX Transporter-10 发射中发射。
心流的余辉：音乐家心流的神经关联
摘要 心流是一种最佳或高峰体验状态，通常与专业和创造性表现有关。音乐家在演奏时经常体验到心流，然而，由于神经数据中存在大量伪影，这种难以捉摸的状态背后的神经机制仍未得到充分探索。在这里，我们通过关注心流体验后立即进入的静息状态来绕过这些问题。音乐家演奏了预期会可靠地引发心流状态的乐曲，并作为对照，演奏了不会引发心流的音乐作品。在心流状态之后，我们观察到上部 alpha（10-12 Hz）和 beta（15-30 Hz）波段的频谱功率更高，主要是在大脑前额叶区域。使用相位斜率指数进行的连接分析显示，右额叶簇影响了 θ（5 Hz）波段左颞叶和顶叶区域的活动，在报告高倾向性心流的音乐家中尤其明显。前顶叶控制网络内的 θ 波段连接促进了认知控制和目标导向注意力，这对于实现心流状态可能至关重要。这些结果揭示了与音乐家的即时心流后状态相关的大规模振荡相关性。重要的是，该框架有望在实验室环境中探索心流相关状态的神经基础，同时保持生态和内容有效性。
化学成分，流和鼓在...
Appendix ............................................................................................................................................... 61-67
搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
锂离子电池的热行为：老化、热...
本研究简要回顾了锂离子电池 (LIB) 的热行为及其与老化、产热、热管理和热故障的关系。我们重点关注促进阳极主要老化机制的温度效应，并比较不同电池化学成分在日历和循环老化模式下的这些影响。我们回顾了缓解老化的策略，包括电池热管理系统 (BTMS) 的设计、电池用户为尽量减少压力因素的影响而采取的最佳实践以及阳极材料的适当选择。我们讨论了 LIB 中的产热和表面温度变化，包括不同电池化学成分之间的比较。我们分析了由于 BTMS 无法应对的极端事件（例如过度充电）导致的 LIB 热故障。最后，我们确定了与 LIB 热行为对其性能和生命周期的影响相关的主要挑战和机遇，包括阳极材料选择、BTMS 设计和快速充电方法的趋势。
强大的双波段 MWIR/LWIR 红外目标跟踪
能够同时在两个波段成像的双波段红外 (IR) 焦平面阵列 (FPA) 探测器在过去十年中已经发展成熟 [1]–[5]。由于物体和背景的热特征与波长有关，因此理论上该技术可用于提高各种重要应用中的目标检测、跟踪和杂波抑制性能 [6]–[8]。例如，在短波红外 (SWIR) 和中波红外 (MWIR) 波段以及 MWIR 和长波红外 (LWIR) 波段工作的双波段传感器已用于地对空导弹导引头以抵抗干扰弹等干扰 [9], [10]。MWIR/LWIR 传感器目前用于舰载红外搜索和跟踪 (IRST) [11], [12]，MWIR/MWIR 传感器已用于防止飞机导弹预警接收器的误报 [13]–[15]。在一些国家，陆军、海军和空军在 8-12 µm LWIR 波段和 3-5 µm MWIR 波段的双波段传感器的开发方面投入了大量资金。这些波段具有几个重要差异。排气口和发动机羽流等热物体在 MWIR 中更为明显 [7]、[10]、[16]，而机身、机身和导弹硬体在 LWIR 中更为明显 [7]、[10]。水蒸气吸收在 LWIR 中占主导地位，而二氧化碳吸收在