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World File Search System碰撞
高级车辆碰撞检测和预防系统
最近，人口和工业的前所未有的扩张导致道路上的车辆数量大幅增加[1]。城镇交通的这种流量激增可以归因于普通消费者汽车的负担能力，这使得个人车辆每天通勤必不可少[1]。此外，公共交通的频率和可靠性有限，进一步鼓励个人更喜欢私人车辆[1]。不幸的是，这种车辆活动的激增导致印度道路安全带来令人震惊的后果。在2022年，由于道路事故，该国的死亡人数增加了9.4％，丧生16.8万。原因从鲁ck驾驶和超速驾驶到醉酒的驾驶和不遵守交通法规的原因不等。同时，事故总数升级为11.9％，达到461万事件。为了解决这些关键问题，本文介绍了一个固定的设计模型，该模型集成了物理硬件组件和软件程序。这些组件有助于收集和分析信息，允许
SHA-256与程序化SAT碰撞攻击
抽象的加密哈希功能在确保数据安全性，从可变长度输入中生成固定长度哈希至关重要。Hash函数SHA-256因其二十多年的严格审查后的弹性而被信任数据安全性。其关键特性之一是碰撞电阻，这意味着找到具有相同哈希的两个不同输入是不可行的。当前，最佳的SHA-256碰撞攻击使用差分密码分析在SHA-256的简化版本中找到碰撞，这些碰撞减少以更少的步骤，从而使发现碰撞是可行的。在本文中，我们使用满意度（SAT）求解器作为搜索步骤减少的SHA-256碰撞的工具，并借助于计算机代数系统（CAS），动态地指导求解器，用于检测不一致之处并推断信息，否则求解器将不会单独检测到求解器。我们的混合动力SAT + CAS求解器明显超过了纯SAT方法，从而使我们能够在步骤减少的SHA-256中发现碰撞，并具有更大的步骤。使用SAT + CAS，我们找到了带有修改初始化向量的SHA-256的38步碰撞，这是由Mendel，Nad和Schläffer的高度复杂搜索工具首先找到的。相反，纯粹的SAT方法可能会发现不超过28个步骤的碰撞。但是，我们的工作仅使用SAT求解器Cadical及其程序化接口Ipasir-Up。
2024 年鸟类碰撞监测报告
鸟类与固定物体（如塔）相撞是北美鸟类死亡的重要原因（Longcore 等人，2012 年）。塔的特征（包括高度、照明和拉线的存在）可能会对飞鸟造成的风险产生一定影响（Gehring 等人，2011 年）。作为该项目的一部分，在发电站上建造了一座自支撑（未用拉线）钢格构通信塔。该塔高 53.6 米（215 米），是项目现场的最高点。由于塔的高度和泄洪道下游区域群居筑巢海鸥的距离，在 2020 年（塔部分建成时）和 2022 年（项目运营的第一年）进行了鸟类碰撞调查，未发现鸟类碰撞的证据（WRCS 2021、WRCS 2023）。 2023 年进行了调查，以监测该塔对该地区鸟类造成的碰撞风险并确定是否需要采取任何缓解措施。
BIM技术对提高解决建筑工程系统碰撞效率的影响
摘要。在现代建筑中，重要方面之一是工程系统中的碰撞的管理，例如管道，管道，电线等。碰撞可能导致项目延迟，资源重新分配，甚至造成重大财务损失。众所周知，建筑实践中建筑信息建模（BIM）技术的实施可以显着促进对碰撞的检测和管理。但是，关于BIM对各种类型的建筑项目中碰撞问题解决效率的具体影响存在问题。在解决工程系统碰撞过程中实施BIM时，考虑潜在的困难和局限性也很重要。研究这些方面将有助于了解BIM对碰撞管理在施工中效率的影响的全部范围，并为该技术的实际应用提出建议。
高能碰撞中带电轨迹寻找的量子路径
在高能粒子碰撞中，带电轨迹查找是一项复杂而又至关重要的工作。我们提出了一种量子算法，特别是量子模板匹配，以提高轨迹查找的准确性和效率。通过引入数据寄存器并利用新颖的 oracle 结构来抽象量子振幅放大例程，可以将数据解析到电路并与命中模式模板匹配，而无需事先了解输入数据。此外，我们解决了命中数据缺失带来的挑战，证明了量子模板匹配算法能够从命中数据缺失的命中模式中成功识别带电粒子轨迹。因此，我们的研究结果提出了适合实际应用的量子方法，并强调了量子计算在对撞机物理学中的潜力。
使用139 fb-1的TEV PP碰撞数据
由细菌（尤其是土壤放线菌）生产的天然产物（NP）通常具有多种生物活性，并且在人类健康，农业和生物技术中起着至关重要的作用。土壤放线菌基因组包含大量预测的生物合成基因簇（BGC）。了解在生态环境中管理NP产生的因素，并激活土壤放线菌中的隐性BGC，这将为研究人员提供大量分子，并具有潜在的新颖应用。在这里，我们重点介绍了采用生态启发的方法的NP发现策略的最新进展，并讨论了理解负责激活NP生产的环境信号的重要性，尤其是在土壤微生物社区环境中，以及仍然存在的挑战。
机器人加速器的碰撞预测
摘要 - 动态环境中的动作计划是自动机器人技术的重要任务。新兴方法采用可以通过观察（例如人类）专家来学习的神经网络。此类运动计划者通过不断提出候选路径以实现目标来对环境做出反应。这些候选路径中的一些可能是不安全的，即导致碰撞。因此，必须使用碰撞检测检查提议的路径以确保安全。我们观察到，如果我们可以预期哪些查询将返回不安全的结果，则可以消除25％ - 41％的碰撞检测查询。我们利用这一观察结果提出了一种机制坐标，以预测沿拟议路径的给定机器人位置（姿势）是否会导致碰撞。通过优先考虑对预测碰撞的详细评估，坐标可以快速消除神经网络和其他基于采样的运动计划者提出的无效路径。坐标通过利用不同机器人姿势的物理空间位置并使用简单的哈希和饱和计数器来实现这一目标。我们证明了在包括CPU，GPU和ASIC在内的不同计算平台上碰撞预测的潜力。我们进一步提出了一个硬件碰撞预测单元（COPU），并将其与现有的碰撞检测加速器集成在一起。这平均17。2％ - 32。跨不同运动计划算法和机器人的碰撞检测查询数量减少了1％。当应用于最先进的神经运动计划者[41]时，坐标会提高性能/瓦特1。平均而言，针对不同难度水平的运动计划查询。此外，我们发现碰撞预测的好处随着运动计划查询的计算复杂性增加并提供1。30×在狭窄的段落和混乱的环境中进行性能/瓦特的迹象。索引术语 - 机器人，硬件加速度，运动计划，碰撞检测，碰撞预测
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。