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实时、虚拟和建设性模拟，真实... - INCOSE
摘要 使用实时平台、实时虚拟模拟器和建设性实体来提供改进的系统工程要求并允许客户参与整个开发和测试过程。例如，通过向操作员提供来自地理位置分散的群体的知识（信息、数据），以比以前更快、更有意义的方式进行了一系列网络中心作战 (NCO) 实验，以促进快速原型设计、操作员决策和协调行动。传感器、分析人员、决策者和效应器之间信息处理和传输的改进使这成为可能，同时网络带宽的提高和使用分布式交互式模拟 (DIS) 的“真实数据”网络。在战术边缘使用互联网协议 (IP) 网络也经过初步测试后快速原型化，使用基本 Link 16 网络利用现有网络上的新应用程序。实战系统，如 F-15、F/A-18、倾转旋翼机、直升机和无人驾驶飞行器 (UAV) 被一起和单独用于多个实验，使用不同类型的战术通信，从联合战术信息分发系统 (JTIDS)/多功能信息分发系统 (MIDS) 到可扩展标记语言 (XML) 和 IP 的组合。先进的无线通信系统，如软件可编程无线电、卫星通信和网络波形，被用于提供从战场一直到美国本土 (CONUS) 的 IP 网络。即使一些平台没有安装 IP 通信系统，许多网络数据可以通过实际硬件路由，因此，在飞行测试平台上，在实验室的高保真模拟中，操作员可以观察到改进的态势感知和操作的效果，就好像系统已经部署到现场一样，能够测试网络的效果。场景的开发和测试是几次大型现场、虚拟、建设性模拟的一部分，涉及飞行测试飞机、来自不同地点、具有不同保真度水平的许多模拟器以及四年内的其他建设性实体。本文将描述现场、虚拟和建设性模拟的开发、获得的结果以及未来计划使用实时模拟器提供快速原型设计能力以支持未来概念的开发和测试。
所有真实投影测量均可自我测试
纠缠量子系统具有非局部相关性，这种相关性比传统方法所能实现的更强。此特性使得执行自测试成为可能，这是量子功能验证的最强形式，它允许传统用户推断用于生成给定测量统计数据集的量子态和测量值。虽然量子态的自测试已被充分理解，但测量的自测试，尤其是在高维度中的自测试，仍然相对未被探索。在这里，我们证明每个真实的投影测量都可以进行自测试。我们的方法采用了这样一种想法，即现有的自测试可以扩展以验证其他不受信任的测量，这称为事后自测试。我们形式化了事后自测试的方法，并建立了可以应用它的条件。利用这个条件，我们为所有真实的投影测量构建了自测试。我们在此结果的基础上开发了一种迭代自测试技术，该技术提供了一种从现有自测试构建新自测试的清晰方法。
真实数字孪生中 3D 仿真软件的迁移...
本论文将介绍一种将虚拟制造单元从 ABB RobotStudio (RS) 平台迁移并集成到西门子过程模拟 (PS) 中的方法，该模型是在 AFRY 框架下开发的现有真实数字孪生 (RDT) 模型中。该软件的 SIMIT、PLCSIM Advanced 和 RS 是模拟过程的关键推动因素，而 TIA Portal 和 WinCC 则用于控制和自动化目的。然后，所有这些都与 PS 集成以形成功能性 RDT。另一个重要步骤是集成 Tecnomatix 虚拟机器人控制器 (VRC) 服务器以连接 RS 并在新建的 PS 单元中镜像控制器行为。项目结束时，实现了高保真和实时数字模型。通过与给定的人机界面 (HMI) 进行持续交互来测试模型功能，以执行完整的过程运行。
定向能武器是真实存在的……而且具有破坏性
定向能武器的破坏力（杀伤力）来自随着时间的推移传递给目标的能量。这种集中的能量可以对从非致命到致命的整个范围产生影响。例如，激光可以在几秒钟内切割钢、铝和许多其他材料。它们可以非常有效地导致加压容器爆炸，例如导弹推进剂和氧化剂罐。它们可以摧毁、降级或致盲许多其他包含传感器和电子设备的系统。对于高能激光，杀伤力取决于激光的功率输出、光的纯度和浓度（光束质量）、目标范围、将激光保持在目标瞄准点上的能力（抖动控制和跟踪）以及激光穿越目标的大气环境。在最后一个因素中，激光的频率和交战高度将对大气对激光杀伤力的影响程度产生重大影响。激光能量可以以连续波或脉冲形式产生，这也会影响其杀伤力。高能激光器 (HEL) 的平均功率范围从几千瓦到兆瓦。高功率微波 (HPM) 和高功率毫米波武器发射的电磁能量束通常从大约 10 兆赫到 100 千兆赫的频率范围。像激光一样，
全局相位真实存在的简单证明
2 ( | ψ 1 ⟩ + | ψ 2 ⟩ )。换句话说，改变初始叠加态各个分支局部相的局部幺正变换，同时也改变了粒子的底层物理态。下一步要证明，上述两种情形下改变的物理态是不同的。薛定谔方程确保一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的波函数。从灵能本体论观点来看，这意味着一个区域的局部幺正变换不会改变粒子在其他区域的物理状态。那么，改变 | ψ 1 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 1 ⟩ 区域内粒子的物理状态，而改变 | ψ 2 ⟩ 局部相的局部幺正变换只会改变 | ψ 2 ⟩ 区域内粒子的物理状态。因此，上述两种情况下改变的物理状态是不同的。这证明了灵能本体观的全局相的真实性。上述证明隐含地假设空间中每个点的单个粒子的波函数代表该点的局部物理性质。这是一个自然的假设，为现有的波函数本体论解释（如波函数实在论）所承认（Albert，2013）。在此假设下，改变粒子空间叠加的一个分支的局部幺正变换只会改变该分支区域的物理状态（如果物理状态有任何变化）。这是上述证明的基础。请注意，原则上可以通过保护性测量（直至全局相）来测量空间中每个点的单个粒子的波函数（当波函数已知时）（Aharonov and Vaidman，1993；Aharonov，Anandan and Vaidman，1993；Gao，2015）。例如，上述叠加各分支的密度和通量密度1 √
真实srgd：使用无分类器引导扩散
摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在
自主AI系统用于持续学习和真实...
B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。 介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI（ML）模型在许多情况下是静态的，需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此，当前条件，例如货币业务部门，医疗框架和现代组装，请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力，其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难，包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序，我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法，这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作，例如，“支持
真实世界的深层离线增强学习
在许多慢性疾病管理和重症监护应用中推荐最佳治疗策略的数据驱动方法越来越兴趣。强化学习方法非常适合这个顺序的决策问题，但必须专门在回顾性病历数据集上进行培训和评估，因为直接在线探索是不安全且不可行的。尽管有这一要求，但绝大多数治疗优化研究都使用了偏离RL方法（例如，在纯粹的离线设置中表现较差的双重深Q网络（DDQN）或其变体）。离线RL的最新进展，例如保守Q学习（CQL），提供了合适的替代方案。，但是在将这些方法调整到现实世界应用中仍然存在挑战，在这些方法中，次优示例主导着回顾性数据集，并且需要满足严格的安全限制。在这项工作中，我们引入了一种实用且理论上的过渡抽样方法，以解决离线RL培训期间的行动失衡。我们对糖尿病和败血症治疗优化的两个现实世界任务进行了广泛的实验，以将所提出的方法的性能与突出的非上线和离线RL基准（DDQN和CQL）进行比较。在一系列有原则和临床相关的指标中，我们表明我们提出的方法可以根据相关的实践和安全指南进行实质性改善。