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认知控制体系结构用于实现无人机碰撞的实际实现
摘要：一个高度智能的系统通常从人类的独特能力中汲取教训。当前的类似人类模型主要集中在生物学行为上，并且经常忽略人类的大脑功能。通过从脑科学中汲取灵感，本文展示了诸如感测，预处理，认知，障碍学习，行为，策略学习，预先行动和行动等大脑处理的各个方面如何与认知控制体系结构融合在一起。这项工作是基于以下概念：反碰撞响应是按顺序激活的，该响应从障碍物传感到动作开始。在避免碰撞的过程中，认知和学习模块不断控制无人机的曲目。此外，模拟和实验结果表明，所提出的结构是有效且可行的。
具有执行器故障和时间延迟的多UAV系统的分布式无碰撞轴承协调
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）系统的协调受到了机器人和控制社区的极大关注。在本文中，我们通过轴承测量研究了异质非线性多UAV网络中的分布式形成跟踪问题。首先，一种新颖的仅轴承协议是为追随者代理而设计的，以实现所需的形成。，我们基于轴承测量值建立补偿功能，以处理代理动力学中的非线性和执行器断层。在存在特定时间延迟的情况下，Lyapunov方法可以确保提出的策略的稳定性。此外，为了确保在实际情况下进行安全操作，我们扩展了协议，并提出了足够的条件，以避免代理之间的潜在碰撞。在协议设计中还考虑了无碰撞控制器的鲁棒性。最后，提出了模拟案例研究以验证理论结果的可行性。
通过重离子碰撞和超核研究高密度下的 Λ 势
GKW2 (GKW3)：Gerstung、Kaiser 和 Weise (2020)。包括 YN (YN+YNN) 相互作用的手性 EFT 计算。LY-IV：Lanskoy 和 Yammoto (1997)。Skyrme 型 Λ 势能再现 Λ 结合能。
端到端的基于深度学习的路径计划和碰撞检查框架：bin选择应用程序
抽象的实时和效率路径计划对于所有机器人系统至关重要。，对于工业机器人而言，这更为重要，因为总体计划和执行时间直接影响生产线中的周期时间和自动化经济学。尽管在静态环境中问题可能并不复杂，但在计划时间和最佳性方面，经典方法在高维环境中是不可能的。碰撞检查在获得复杂环境中的路径计划的实时解决方案方面提出了另一个挑战。为了解决这些问题，我们提出了一个基于端到端的学习框架，即路径计划和碰撞检查网络（PPCNET）。PPCNET通过使用两个网络顺序计算航路点来生成路径：第一个网络生成了路点，第二个网络确定路径是否在路径的无碰撞段上。端到端培训过程基于模仿学习，该学习使用来自专家规划师的经验的数据聚合来同时培训两个网络。我们利用两种方法来训练一个有效近似确切几何碰撞检查功能的网络。最后，在两个不同的仿真环境中评估了PPCNET，并在用于BIN采摘应用程序的机器人臂上进行了实际实现。与最先进的路径规划方法相比，我们的结果通过以可比的成功率和路径长度大大减少了计划时间，显示出绩效的显着改善。
碰撞查找的 NISQ 复杂性∗
抗碰撞散列是现代密码学的基本原语，它确保没有有效的方法来找到产生相同哈希值的不同输入。此属性支撑着各种加密应用程序的安全性，因此了解其复杂性至关重要。在经典环境中，这个问题的复杂性是众所周知的，需要 Θ( N 1 / 2 ) 次查询才能找到碰撞。然而，量子计算的出现带来了新的挑战，因为量子对手——具备量子查询的能力——可以更有效地找到碰撞。Brassard、Høyer 和 Tapp [ BHT98 ] 以及 Aaronson 和 Shi [ AS04 ] 确定，全尺寸量子对手需要 Θ( N 1 / 3 ) 次查询才能找到碰撞，这促使需要更长的哈希输出，这会影响安全所需密钥长度的效率。本文探讨了噪声中尺度量子 (NISQ) 时代的量子攻击的影响。在这项工作中，我们研究了三种不同的 NISQ 算法模型，并为所有算法实现了严格的界限：
通过二元碰撞近似代码评估 keV 离子的轨迹相关电子能量损失
高能离子的非弹性能量沉积是许多工业规模应用（如溅射和离子注入）的决定性量，但其由动态多粒子过程控制的底层物理通常仅被定性地理解。最近，对单晶靶材进行的透射实验（Phys. Rev. Lett. 124, 096601 和 Phys. Rev. A 102, 062803）揭示了沿不同轨迹的低能离子（比质子重）的非弹性能量损失的复杂能量缩放。我们使用类似蒙特卡洛的二元碰撞近似代码，并配备与撞击参数相关的非弹性能量损失模型，以评估这些情况下局部贡献对电子激发的作用。我们将计算出的轨迹的角强度分布与实验结果进行了比较，其中 50 keV 4 He 和 100 keV 29 Si 离子在飞行时间装置中传输通过单晶硅 (001) 箔（标称厚度分别为 200 和 50 nm）。在这些计算中，我们采用了不同的电子能量损失模型，即轻弹丸和重弹丸的局部和非局部形式。我们发现，无论晶体相对于入射光束的排列如何，绝大多数弹丸最终都会沿着它们的轨迹被引导。然而，只有当考虑局部电子能量损失时，模拟的二维图和能量分布才会与实验结果高度一致，其中引导会显著减少停止，特别是对于较重的弹丸。我们通过评估离子范围与随机表面层厚度的非线性和非单调缩放来证明这些影响与离子注入的相关性。
碰撞调查 – 高级这个 80 小时的课程……
即将开设的课程如下。要注册，请填写课程申请表并将其通过电子邮件发送给华盛顿州巡逻训练学院的 Zachary Bloomfield 下士。申请应在课程开始前四周提交，并不保证一定能被录取。在与 WSP 讲师协商后，在课程开始前四周内提交的申请仍可能被考虑。申请将按先到先得的原则处理。被录取的学生将在课程开始前四周收到电子邮件通知。宿舍可能提供给处于旅行状态的学生。如果要求在 WSP 校园内住宿，请在申请表上注明。
区块链中的默克尔树：碰撞概率和
摘要：在区块链技术的快速发展的景观中，确保数据的完整性和安全性至关重要。这项研究深入研究了默克尔树的安全方面，这是区块链体系结构（例如以太坊）中的基本组成部分。我们认真研究了默克尔树对哈希碰撞的敏感性，这是一个潜在的漏洞，对区块链系统内的数据安全构成了重大风险。尽管使用了广泛的应用，但尚未对默克尔树木的碰撞抵抗及其对预先攻击的稳健性进行彻底研究，从而在对区块链安全机制的全面了解方面存在明显的差距。我们的研究努力通过理论分析和经验验证的细致融合来弥合这一差距。我们考虑了诸如树木内的哈希长度和路径长度等各种因素，仔细检查了默克尔树中根碰撞的可能性。我们的发现揭示了路径长度的增加与根部碰撞的概率增加之间的直接相关性，从而强调了潜在的安全漏洞。相反，我们观察到哈希长度的增加大大降低了碰撞的可能性，突出了其在强化安全性中的关键作用。我们的研究中获得的见解为区块链开发人员和研究人员提供了宝贵的指导，旨在增强基于区块链的系统的安全性和运营功效。关键字：区块链安全，默克尔树，哈希碰撞，数据完整性，区块链数据验证，碰撞电阻。
hapticColling：在虚拟工具期间使用僵硬碰撞的未接地力反馈
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