XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物理系
COEAI-SPARC关于气候，天气和水的混合物理系统系统
对事件的描述：随着世界上气候变化的威胁隐约可见，能够以适当的交货时间和高空间分辨率来预测极端天气事件比以往任何时候都重要，但也了解各种情况下气候的未来趋势。传统上，这些任务是使用基于物理的过程模型完成的。，但是人工智能和机器学习的巨大进步有可能通过利用远程感知的数据来彻底改变这一领域。该研讨会的目的是将气候科学家和数据科学家汇集在一起，以制定如何使用AI/ML来改善天气，气候和水文学的科学模型。
自动网络物理系统基于模拟测试的路线图：挑战和未来方向
作为自动网络物理系统（ACPS）的时代，例如无人驾驶汽车和自动驾驶汽车，展开，可靠测试方法的范围是实现在现实世界中采用此类系统的关键。但是，传统的软件测试范例在确保这些系统的安全性和可靠性方面面临着前所未有的挑战。在响应中，本文开创了用于基于ACPS的基于模拟测试的战略路线图，这特别是专注于自主系统。我们的论文讨论了ACPS的相关挑战和障碍，重点是测试自动化和质量保证，因此主张量身定制的解决方案来满足自动系统的独特需求。在模拟环境中提供了测试用例的具体定义时，我们还强调了创建新的基准资产和开发自动化工具在软件社区中明确量身定制的自动化工具的需求。本文不仅强调了相关的问题，并施加了软件工程社区应重点关注的问题（就实践，预期的自动化和范式而言），而且还概述了解决这些问题的方法。通过概述了基于ACPS的基于模拟的测试/开发的各个领域和挑战，我们为将来的研究效果提供了方向。
以色列理工学院物理系 2024 年研究
量子场论 (QFT) 是用于描述许多体量子系统的通用框架。尽管它已经存在了 70 年，并使我们能够预测高能物理、凝聚态物理和宇宙学等不同领域的许多结果，但我们今天仍在学习许多有关 QFT 的新知识。我目前的研究重点是从弦理论中提取有关 QFT 的有趣经验。我们今天所理解的弦理论为 QFT 提供了一个新的框架，使我们能够超越拉格朗日和微扰理论的传统方法定义和研究 QFT。
MBSESEC的演示应用于确保网络物理系统通信
•使用SYSML模拟对J1939传输协议及其漏洞的了解•按照规定的MBSE方法开发模型•使用该方法为感兴趣系统开发安全控制•评估其有效性•提供建议
非线性物理系统中隐藏的多稳定性
在非线性物理系统中识别逃避直接实验检测的隐藏状态很重要，因为干扰和噪音可以将系统置于隐藏状态，并带来有害后果。我们研究了一个空腔岩石系统，其主要物理学是光子和镁kerr效应。在数值实验中扫描分叉参数（如在实际实验中所做的那样）导致具有两个不同稳定稳态状态的磁滞回路，但是分析计算在环路中赋予了第三个折叠的稳态“隐藏”，这导致了隐藏可粘性的现象。我们提出了一种实验可行的控制方法，将系统驱动到折叠的隐藏状态中。我们通过三元腔镁质系统和基因调节网络证明了这种隐藏的多稳定性实际上很普遍。我们的发现阐明了非线性物理系统中隐藏的动力状态，这些状态不是直接观察到的，但可以在应用中带来挑战和机遇。
560027物理系
实验清单1。使用bar pendulum（l对T，L vs log T和L对LT 2图）确定G确定飞轮惯性的力矩。3。使用扭转摆4。验证平行和垂直轴定理。5。通过弯曲方法（单个悬臂）确定年轻的模量6。通过Searle的方法7。Young的模量由Koenig的方法8。刚性模量（扭曲）9。Stoke的方法10的粘度。毛细管的半径由汞颗粒方法11。研究胡克定律12。通过滴量重量法的表面张力。13。流线流量的临界压力。14。不规则身体惯性的力矩。15。飞轮16的惯性矩。橡胶的散装模量17。Poiseuille的方法18。使用跟踪器软件（研究研究）研究重力下弹簧的运动19。弹簧质量振荡器20。界面表面张力21。Young的模量均匀弯曲
保护行业4.0：一种用于网络物理系统安全与可持续性的机器学习方法
摘要。本文提出了一种光电两波方法，用于监测大气中的甲烷含量。光谱特性给出了两种颜色LED模块LED39，LED32，Photodiode PD36和甲烷吸收光谱。已经开发了具有高测量精度的光电传感器，用于监测大气中的甲烷含量，并显示了其框图。在光电传感器中用于监测大气中的甲烷含量的两个彩色LED模块，其发射光谱为3.2微米（参考）（参考）和发射光谱为3.4微米（工作）的LED。为了提高LED（3.2和3.4微米）的光功率，这是一种具有更有效的热量去除量和LED的抛物线反射器设计的设计，该设计以8-10度的角度聚焦IR辐射。具有3.2微米和3.4微米的发射光谱的LED晶体安装在一个外壳中，以确保设备的高精度和灵敏度。
对通用物理系统的自我代表的有原则限制
摘要：自我观察和自我陈述的思想以及自我控制的伴随观念，遍及认知和生命科学，在免疫学和机器人学等领域产生。在这里，我们以非常一般的方式询问这些想法是否有意义。使用一种通用的物理相互作用模型，我们证明了一个定理和几种推论，这些定理严重限制了适用的自我观察，自我代表和自我控制的概念。，我们特别表明，即使在原则上，将观测，表示或控制功能添加到系统的元级组件也不能导致整个系统的完整元级表示。我们得出的结论是，自我代表充其量可以是启发式的，并且通常不能通过实施它们的系统对自我模型进行经验测试。
一种用于自动化现实捕获和可视化的机器人网络物理系统，在施工进度监控
有效的进度监控对于在规定的时间和预算中成功交付建筑项目至关重要。经常通过多个项目利益相关者进行耗时的实际场地访问来不规则地监测建筑项目。使用机器人网络物理系统（CP）进行远程监测可以使过程更有效，更安全。本文为自动化现实捕获和可视化的机器人CP提供了一个概念框架，用于远程进度监视。CPS集成了四倍的机器人，构建信息建模（BIM）和360°现实捕获以自主捕获并可视化最新站点信息。此外，该研究还通过对17个进度监测专家的半结构化访谈探讨了影响拟议机器人CP的因素。这些发现将指导建筑管理团队在建设中采用CP，并推动以人为中心的CPS建设开发的进一步研究。
人类网络物理系统的参考结构
Werner Damm，Carl von Ossietzky Oldenburg大学，德国，David Hess，Vanderbilt大学Mark Schweda，Ossietzky University Oldenburg Janos Sztipano VI TS，Klaus Bengler和Bianca Biebl，Bianca Biebl，Munich Martin fr的MARTIN FREMINFERMIN，HINEM HUSTIN，WILLEM HISTIN，WILLEM HERMIN FREMIN，CAREREN，CARENS MARTIN FREMINFEN， Ossietzky University of Oldenburg, Germany Klas Ihme, DLR - Institute of Transportation Systems, Braunschweig Severin Kacianka, Technical University of Munich Alyssa J. Kerscher, Vanderbilt University Sebastian Lehnhoff, Carl von Ossietzky Oldenburg Andreas Luedtke, DLR - Institute for Systems Engineering for future mobility,奥斯蒂兹基大学奥尔登堡大学奥尔登堡（Oldenburg）的卡尔·丹尼尔·桑纳特（Daniel Sonntag），卡尔·冯·奥塞茨基大学奥尔斯特斯基大学奥尔登堡（Oldenburg）和DFKI-GERMAN研究中心，奥斯泰斯基大学（Ossietzky University Oldenburg Daniel Sonntag）和DFKI-GERMAN研究中心，Ossietzky University Oldenburg Carl和Ossietzky University Oldenburg的Carl，Oldenburg Alexander Pretschner和Jochem Rieger，NDS。Maike Schwammberger，Ossietzky大学Oldenburg Benedikt Austel的Carl，DLR-未来流动性系统工程研究所，Oldenburg Anirudh Unni，Ossietzky University Oldenburg Eric Veith的Carl，Offis e。 V.，Oldenburg