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离散元建模——美国陶瓷学会
美国陶瓷学会公报涵盖学会及其会员的新闻和活动，包括陶瓷界感兴趣的项目，并提供有关陶瓷技术各个方面的最新信息，包括研发、制造、工程和营销。美国陶瓷学会对本出版物的社论、文章和广告部分中信息的准确性不承担任何责任。读者应独立评估本出版物的社论、文章和广告部分中任何陈述的准确性。美国陶瓷学会公报（ISSN 号0002-7812）。©2020。在美国印刷。ACerS Bulletin 每月出版一次（二月、七月和十一月除外），是一本“双媒体”杂志，有印刷版和电子版（www .ceramics .org）。编辑和订阅办公室：550 Polaris Parkway, Suite 510, Westerville, OH 43082-7045。美国陶瓷学会会员可享受订阅服务。非会员印刷版订阅费率（包括在线访问）：美国和加拿大，1 年 135 美元；国际，1 年 150 美元。* 费率包括运费。国际转寄服务是美国和加拿大以外的标准服务。* 国际非会员也可以选择以 100 美元的价格订阅纯电子版电子邮件。单期，1 月至 10 月/11 月：会员每期 6 美元；非会员每期 15 美元。12 月刊（ ceramicSOURCE ）：会员 20 美元，非会员 40 美元。单期邮资/手续费：美国和加拿大，每件 3 美元；美国和加拿大加急（UPS 第二天空运），每件 8 美元；国际标准，每件 6 美元。邮政局长：请将地址变更寄至 American Ceramic Society Bulletin, 550 Polaris Parkway, Suite 510, Westerville, OH 43082-7045。定期邮资在俄亥俄州韦斯特维尔和其他邮寄处支付。地址变更需要六周时间。ACSBA7，第 7 卷。99，No.2，第 1-48 页。所有专题文章均收录于 Current Contents 中。
为数字时代的离散制造商提供支持
通过为高价值产品提供通信功能和嵌入式软件，制造商可以实现差异化并发展业务。例如，制造商可以让客户通过标准 Web 界面配置满足其特定需求的产品，并在产品生命周期内监控操作参数。或者，制造商可以提供基于软件的服务和互联服务体验 (CSX)，以优化其智能产品的正常运行时间和性能。因此，数字化产品可以帮助制造商改善客户体验、巩固其在市场中的地位并防止抄袭。
基于离散小波变换的眼睛状态识别
在近几十年中，由于它们在临床诊断或人机界面（HMI S）等新兴地区的直接含义，因此眼目光分析和眼科识别构成了一个具有研究的研究领域。用户及其目光移动的眼部状态可以揭示其认知状况的重要特征，这对于医疗保健目的至关重要，也对日常生活活动的分析至关重要。因此，它已经在多个领域进行了研究和应用，例如驾驶员嗜睡检测[1-3]，机器人控制[4]，婴儿睡眠 - 灭绝状态识别[5]或癫痫发作检测[6]等[7，8]。已经提出了用于研究眼睛凝视和眼状态的不同技术，例如视频摄影（VOG），电学（EOG）和脑电图（EEG）。在VOG [9，10]中，几个相机记录了用户眼睛的视频或图片，并且通过应用图像处理和人工视觉算法，可以准确地分析用户的眼睛状态。在EOG [11 - 15]中，将一些电极放在用户的皮肤附近，以捕获眼部活动产生的电信号。另一方面，在脑电图技术[16，17]中，使用放置在用户头皮上的电极来测量大脑产生的电信号。由于分析和分类多个图像的昂贵过程，与基于图像的方法（例如VOG）中使用的算法相关的计算复杂性高得多[18]。），这可能是实施实际应用程序的关键信息。EOG方法似乎是基于眼动或眨眼构建HMI的有趣技术，但是在用户脸上的电极放置可能不舒服，并且在实践应用中不可用[19]。因此，脑电图技术是开发新界面的有吸引力的解决方案，基于用户的眼睛状态，可以分析和推断其认知状态（放松，压力，入睡等。
离散时间量子行走中的 Borromean 状态
在适当的条件下，从多部分束缚态中移除一个粒子会使其崩溃。这一特性被称为“Borromean 特性”，最近已在 Efi-mov 态中通过实验得到证实。人们可以预期，这种奇特的行为应该与强粒子间相关性的存在有关。然而，任何对这种联系的探索都受到表现出 Borromean 特性的物理系统的复杂性的阻碍。为了克服这个问题，我们引入了一个基于许多相互作用粒子的离散时间量子行走的简单动力学玩具模型。我们表明，它描述的粒子需要表现出 Greenberger-Horne-Zeillinger (GHZ) 纠缠才能形成 Borromean 束缚态。由于这种类型的纠缠很容易导致粒子丢失，我们的工作证明了相关性和系统的 Borromean 特性之间的直观联系。此外，我们在复合颗粒形成的背景下讨论了我们的发现。
学习启发式搜索的离散世界模型
对于许多顺序决策问题，通常需要计划才能找到解决方案。但是，对于诸如机器人技术中遇到的域，换句函数（也称为世界模型）通常是未知的。虽然基于模型的强化学习方法学习了可以用于计划的世界模型，但此类方法受到在许多时间段应用模型应用时会累积的错误限制，并且无法重新识别计划的状态。为了解决这些问题，我们介绍了DeepCubeai，这是一种算法，该算法学习了一个世界模型，该模型代表了在离散的潜在空间中代表状态，使用增强学习学习学习一种启发式功能，该功能使用该学识渊博的模型将概括性和目标状态概括，并将学习的模型结合在一起，并将启发式功能与启发式搜索相结合，以解决问题。由于潜在空间是离散的，因此我们可以通过舍入来防止小错误的积累，我们可以通过简单地比较两个二进制向量来重新识别状态。在我们对Rubik Cube，Sokoban，Icelider和DigitJump的像素表示的实验中，我们发现DeepCubeai能够将模型应用于数千个步骤，而不会出现任何错误。此外，DeepCubeai在所有领域中解决了99％以上的测试实例，跨目标状态概括了，并且大大优于贪婪的政策，而贪婪的政策没有与学识渊博的世界模式计划。
使用离散模型跟随的横向自动驾驶仪设计...
简介 许多方法已用于设计飞机自动驾驶仪。Taha 等人。(2009) 状态反馈、极点配置、滞后控制器和模型参考自适应控制技术已用于爬升率自动驾驶仪的设计。No 等人。(2006) 经典根轨迹和波特频率法用于设计高度稳定、速度和飞行路径角自动驾驶仪。此外，零努力脱靶概念也被有效用于提出适用于任意轨迹跟踪控制问题的制导律。在所提出的制导方案中，命令以速度、飞行路径和航向角的形式给出，以便它们可以轻松地与现有的控制配置相匹配，Giampiero 等人。(2007) 编队控制的设计基于内环和外环结构。平面外环制导律采用反馈线性化设计，而垂直通道的外环采用补偿器设计。内环线性控制器也是使用经典补偿方法设计的，Taha 等人。(2009) 设计了一个监督控制系统来管理不同自动驾驶仪的接合和脱离，并将命令输入传递给它们，使飞机实现所需的轨迹。在本文中，使用离散时间的模型跟踪技术设计了不同的自动驾驶仪。选择这些自动驾驶仪是为了将它们用于制导系统，以促使飞机在横向规划中实现特定的飞行路径。这些自动驾驶仪包括倾斜角、航向和水平环路自动驾驶仪。每个自动驾驶仪都将在飞机非线性模拟程序 (Brain, 1992) 上进行模拟，以说明飞机的响应并检查其实现平稳和可接受的机动的能力。本文使用了飞行条件 3 下的 Delta Aircraft 数据 (Etkin, 1982)。自动驾驶仪设计程序
1 Cas9 以受调控的离散步骤询问 DNA……
Ivan E. Ivanov 1,2,†、Addison V. Wright 3, ‡、Joshua C. Cofsky 3、Kevin D. Palacio Aris 4、Jennifer A. Doudna 3,5、Zev Bryant 2,6
使用离散小波对面部皮肤类型进行分类...
使用离散小波变换、对比度、局部二值模式和支持向量机对面部皮肤类型进行分类 INDRIYANI 1、I MADE SUDARMA 2 1 巴厘岛计算机信息和技术管理中学 (STMIK STIKOM Bali) 电子邮件：indry.joice@gmail.com 2 乌达亚纳大学 电子邮件：imasudarma@gmail.com 摘要 化妆品对皮肤有两种影响，即积极影响和消极影响。根据皮肤类型使用化妆品会对皮肤产生积极影响，而使用不适合皮肤类型的化妆品会对皮肤产生负面影响。每个人的皮肤类型都不一样，因此在决定购买合适的化妆品之前了解皮肤类型非常重要。本研究将利用数据挖掘的概念构建一个可以对面部皮肤类型进行分类的智能系统。本研究使用离散小波变换 (DWT)、对比度和局部二值模式 (LBP) 来提取面部图像中包含的特征，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器来确定面部皮肤类型。根据实验结果，证明了所提出的方法能够正确对面部皮肤类型进行分类。所提出的方法的平均分类准确率为 91.66%，平均运行时间为 31.571 秒。
离散调制的连续变量量子密钥分布的安全性
连续可变量子密钥与离散调制具有可能使用广泛可用的光学电源和现有的电信基础来提供信息理论安全性的潜力。尽管其实施比基于高斯调制的协议要简单，但证明其针对连贯攻击的有限尺寸安全性带来了挑战。在这项工作中，我们证明了有限尺寸的安全性，以针对涉及四个相干状态和杂化检测的离散调制量子键分配协议的共同攻击。要这样做，与大多数现有方案相反，我们首先将所有连续变量分解为协议期间的所有连续变量。这使我们可以使用熵累积定理，该工具以前已在离散变量的设置中使用，以结构有限尺寸的安全性证明。然后，我们通过半准编程计算相应的有限键速率，并在光子数截止下计算。我们的分析提供了0范围内的渐近率。1-10 - 4位每回合，用于数百公里的差异，而在有限的情况下，对于实际的参数，我们在n〜10 11回合和几十公里的距离之后获得了10 GBITS的秘密钥匙。