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人工智能驱动的拖车空间优化
这篇技术文章探讨了人工智能驱动系统在现代物流运营中优化拖车空间利用率的实施和有效性。通过整合深度强化学习、遗传算法和基于 Transformer 的模型等先进技术，该研究表明，主要物流供应商的运营效率显著提高。全面的文章分析表明，空间利用率大幅提高，装载时间显著减少，订单履行准确性显著提高。该实施还带来了可观的环境效益，包括显著减少碳排放，每年减少大量卡车行程。该系统的复杂架构结合了高精度空间映射、实时物理模拟和先进的约束管理，以确保最佳负载放置，同时保持安全标准。
Steven Gardiner FSPA 早期职业研讨会
• 杨百翰大学物理学学士学位，2012 年 - 设计用于安全应用的新型中子探测器 - 非常应用的研究，感觉像核工程 • 洛斯阿拉莫斯的本科后研究员，2012-2013 年 - 最初通过 DOE SULI 实习计划 - 生成和测试用于模拟的中子截面数据表 • 加州大学戴维斯分校物理学博士学位，2018 年 - 超新星中微子相互作用的模拟 - 费米实验室 ANNIE 实验的中子背景测量 • 费米实验室博士后，2018-2022 年 - MicroBooNE 实验的模拟和分析工作 • 2022 年晋升为员工，现任物理模拟系组长
Thomas Opitz引用此版本
作者巧妙地开发了一个非平稳生成统计模型，以在气候变化下为空间温度极端变化，从而允许对空间风险度量的蒙特卡洛估计。基于对空间风险功能的阈值超出阈值的基础，该模型将来自不规则间隔的气象站的数据与定期空间网格上的物理气候模型的模拟结合在一起。他们的工作解决了对极端天气的频率，幅度和程度的全面统计评估的普遍需求。此任务是复杂的，因为温度是全球变暖的关键变量，在三维时空和时间上表现出强烈的异质趋势。物理模型的数值模拟提供了大量的“大”数据，但具有强大的局限性：模拟是确定性的，不是概率的，并且是在相对粗糙的空间网格上进行的，即，不是在天气站级别基于点；关于真实气候的模拟很大的偏见是可能的。计算成本很高，并防止模拟大量的全时代编年史和极端事件目录。相反，所提出的方法转移了有关从物理模拟到统计模型的稀疏观察到的空间温度生物性的信息，以获得基于点的随机天气发生器（SWG），而没有受到这种限制。它展示了SWG是增强物理模拟提供的数据的关键工具。，2024）。作者通过为批量模型进行多个分位回归来解决问题。，2023）。可以以低的计算成本来校准各种目的：仿真物理模型，从网格的大规模输入数据到基于点的分布的缩小，以及对罕见事件的大型样本的随机模拟。该纸张利用极值理论（EVT）的灵活最新方法用于基于年度位置的最大值的依赖峰值阈值，而不是传统方法，因此，来自数据的信息得到了更好的保存和解释（Horser等人的解释）（Horser等人。不过，这是有代价的：总空间风险的阈值超出了所有位置的总阈值超出阈值的阈值，因此必须适合将协变量的模型适合边缘分布的整体和尾部。另一种选择位于亚震荡模型中，也称为扩展的广义帕累托分布，它们可以灵活地捕获全部数据范围，同时在两个尾巴中都与渐近模型保持一致性（Papastathopoulos和Tawn，2013; Naveau等，2013; Naveau等人。，2016年； Yadav等。这有助于避免由于在明确的固定阈值下方和更高上方的拆分建模而增加的不确定性和建模开销。所提出的模型使用大规模的物理协变量（例如，温度均值）将大规模信号传播到局部（基于点）温度。规定可以确定协变量对温度响应的因果影响，这些模型将允许模拟未来的极端温度，并从气候变化的场景和物理模拟中获得未来的协变量。时间序列极端的因果推断工具（Bodik等人，2024）可以承诺确认大规模变量的因果影响。
非驱动下的疫情传播与群体免疫……
摘要 了解流行病的空间动态越来越重要。虽然流行病的数学模型有很多，但是具有足够良好控制的参数以进行定量模型测试的物理系统却很少。在微观系统中复制复杂模型的宏观非平衡效应也是一项挑战。在这项工作中，我们通过实验证明了使用光驱动的强相互作用里德堡原子中的非平衡相变来模拟流行病传播的物理模拟。使用多束激光，我们可以施加任何所需的空间结构。观察到的空间局部相变模拟了传染病在多个位置的爆发，以及疫情在子区域的分裂，以及在不同状态下向“群体免疫”和“地方性状态”的动态。报告的结果表明，里德堡系统足够灵活，可以模拟复杂的时空动态。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。
简介
6.1.1未来设备部分..... 79晶体生长组..... 79表面和界面组.... 88纳米材料设备组..... 96 Energy Conversion设备组..... 99高级设备组..... 106纳米电信设备组..... 111功能集成设备组..... 115 6.1.2多物理模拟部门..... 121 Frontier Computitation Science Group ..... 121 6.1.3先进的物理性能分析部门..... 127⃝Nano电子属性组..... 127 6.1.4系统应用部门..... 128 Power Electronics Group ..... 128高频电路组....13555555。 6.1.5国际访问部.... 136下一代氮化物半导体组.... 136 6.1.6研究策略和联合研究促进部门.... 138 6.2高级测量技术实践中心.... 139
非驱动下的疫情传播与群体免疫……
摘要 了解流行病的空间动态越来越重要。虽然流行病的数学模型有很多，但是具有足够良好控制的参数以进行定量模型测试的物理系统却很少。在微观系统中复制复杂模型的宏观非平衡效应也是一项挑战。在这项工作中，我们通过实验展示了使用光驱动的强相互作用里德堡原子中的非平衡相变来模拟流行病传播的物理模拟。使用多束激光，我们可以施加任何所需的空间结构。观察到的空间局部相变模拟了传染病在多个位置的爆发，以及疫情在子区域的分裂，以及在不同状态下向“群体免疫”和“地方性状态”的动态。报告的结果表明，里德堡系统足够灵活，可以模拟复杂的时空动态。
确定性 Bethe 状态准备
人们普遍认为，量子物理模拟是量子计算机最有前途的应用之一，例如参见 [1,2]。在潜在的目标量子系统中，一维量子自旋链是极具吸引力的候选对象。事实上，一维量子自旋链是出现在物理学（凝聚态 [3]、统计力学 [4,5]、高能理论 [6]）、化学 [7] 和计算机科学 [8] 等领域的各种环境中的多体量子系统。这些模型的一部分是量子可积的，因此它们的精确能量本征态 (“Bethe 态”) 和本征值可以用所谓 Bethe 方程的解 (“Bethe 根”) 来表示。这些结果可以通过坐标 [9–12] 或代数 [13–15] Bethe 假设推导出来。给定 Bethe 根（例如，基态），最好在量子计算机上准备相应的 Bethe 态 [ 16 ]，然后可以计算该状态下的关联函数，参见 [ 17 , 18 ]。
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
dreureka：语言模型指导SIM到现实传输
摘要 - 在模拟到现实世界中学到的传递政策是一种大规模获取机器人技能的有前途的策略。但是，SIM到实现的方法通常依赖于手动设计和任务奖励函数的调整以及模拟物理参数，从而使过程缓慢而人类限制。在本文中，我们使用大型语言模型（LLM）进行调查以自动化并加速模拟设计。我们的LLM引导的SIM到运行方法仅需要目标任务的物理模拟，并自动构建合适的奖励功能和域随机分布以支持现实世界传输。我们首先证明我们的方法可以发现SIM到真实的配置，这些配置与四倍的运动和灵巧的操纵任务上现有的人类设计的配置具有竞争力。然后，我们展示了我们的方法能够解决新颖的机器人任务，例如不迭代手动设计的瑜伽球上四倍的平衡和行走。