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数字碰撞。指挥官决定。以数字转换的年龄>中的命令和控制
运营的集成，协同，效率和速度从真正的战场的高质量数字代表中流动。实现这一愿景，挑战是人性化的挑战。数字C2不是灵丹妙药。数据环境可能持有无关或不准确的数据。数据质量和数据相关性的细微差别可能会使很难辨别什么是事实与评估的内容。人类的判断力和机器生成的见解仅与它们的使用方式一样有价值，因此可靠性和信任变得至关重要。C2输出可能会因真实活动的不准确或陌生的虚拟模型而偏向。误解了对数据流的出处或错误应用可能会造成令人衰弱的效果。进入C2节点的数据可能会淹没指挥官或人员，从而产生比清晰度更多的摩擦。虚拟数据的描绘将需要裁缝在风险最大的情况下非常相关。
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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碰撞学说：SFFA诉哈佛如何影响公立大学官员的法律保护
美国最高法院在学生公平录取案中的决定彻底改变了平权行动法学的法学，罢工哈佛大学（哈佛大学）和北卡罗来纳大学（UNC）的竞赛意识招生计划是第十四条修正案《平等保护条款》的违宪。1有些人欢迎该裁决，以备受依据的重返价值观。其他2个谴责了这一决定，将其描述为“在我国朝着种族正义前进的巨大障碍”。 3无论如何，在决定的日子和几个月中，重点的重点在很大程度上集中在一个问题上：公平招生的学生是否“结束”平权行动？4在法院作出裁决后的一天，俄亥俄州总检察长戴夫·约斯特（Dave Yost）提出了一个不同的，很大程度上没有注意到的问题：公平招生的学生是否对公立大学官员进行了合格的免疫保护？5在俄亥俄州公共高等教育的备忘录中
增强了视觉大满贯，以无碰撞驾驶使用轻巧的自动驾驶汽车
过去二十年来，理论和经验文献中已经看到了惊人的增长，试图解释企业为何持有现金。开创性研究提供的四个主要解释与预防动机有关，经理的激励措施未对准，交易成本和税收延期（有关详细评论，请参见Graham＆Leary，2018年）。以前的许多工作都使用会计率和减少形式模型中的其他公开信息，以确定企业积累现金的倾向。最近的研究提出了一些新的因素（或驱动因素），例如携带成本，债务成熟，无形资产，研发支出，资产有形，有形的资产，遣返收入的税收成本，工业化多元化，与客户的关系以及跨国公司对公司现金持有的解释。此问题创造了一组现金持有的潜在决定。但是，文献尚未定居一套公认的现金持有量最重要的决定因素。使用机器学习
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。
最新的评论：防止儿童和青年行人车辆碰撞：关键问题和未来方向
摘要旨在对与儿童行人车辆碰撞（PMVC）的风险因素有关的最佳可用证据进行全面审查，并确定已建立和新兴的预防策略。方法是通过在过去30年内搜索Medline，Embase，Transport，Safetylit，Cinhal，Scopus和Psycinfo中列出的英语出版物来识别有关风险因素的方法。结果，该最新的审查使用道路安全系统方法作为新的镜头来检查影响儿童行人安全的三个风险因素域（建筑环境，驾驶员和车辆）以及四个交叉探讨关键问题（可靠的碰撞和暴露数据，干预措施，基于证据的策略政策和截言式的协作）。过去30年进行的结论研究已广泛报道了儿童PMVC风险因素。现在面临的挑战是如何将这些发现转化为行动并干预以降低全世界的儿童PMVC伤害和死亡率。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
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。
高能核碰撞中的集体激发——纪念刘联寿教授
集体流由动量空间中最终粒子分布的傅里叶展开的系数定义，对核碰撞的早期阶段很敏感。具体来说，前三个系数分别称为定向流 ( v 1 )、椭圆流 ( v 2 ) 和三角流 ( v 3 )。定向流对介质的状态方程 (EoS) 敏感；椭圆流对介质的自由度、部分子或强子能级和平衡度敏感；三角流对初始几何涨落敏感。在 RHIC-STAR 核碰撞实验中已经实现了一套全面的测量 [ 1 – 9 ]。在高能碰撞（> 20 GeV）中观测到的 vn 的组成夸克数 (NCQ) 标度表明部分子集体已经建立 [ 1 – 3 , 8 , 10 ]。特别地，D 介子也遵循 NCQ 标度 [ 2 , 10 , 11 ]，这表明粲夸克集体与 u 、 d 和 s 夸克处于同一水平；因此，产生的介质达到（接近）平衡。束流能量扫描 (BES) 计划的主要动机是探索 QCD 相图并寻找可能的相边界和临界点。STAR 实验中 BES 计划的第一阶段 (BES-I) 涵盖碰撞能量 √ s NN = 7.7–62.4 GeV。已经观察到许多有趣的现象；在这里，我们重点关注集体流 vn 测量。图 1 总结了 STAR BES-I 的定向、椭圆和三角流相关观测结果。中速附近净重子的 v 1 斜率与碰撞能量的关系被认为是一级相变的可能信号。v 1 斜率的非单调能量依赖性与相变有关，v 1 斜率的最小值称为“最软点坍缩”[12]。在实验中，随着中子