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World File Search System离散点
2 希尔伯特空间
6 要求空间在范数 (2.14) 上是完整的，这个要求相当微妙。如果 k − φ k = 0，那么我们必须将和 φ 视为空间中的同一对象。这并不一定意味着它们作为函数是相同的，因为例如它们在某些离散点 xi ⇢ R 处可能取不同值，因为 − φ 在这些离散点处的非零值不会对 (2.14) 做出贡献。特别地，任何仅在离散点集上非零的函数都应该等同于零函数。得到的空间称为 L 2 ( R , dx )，有时简称为 L 2 。（L 代表勒贝格，是更一般类型的赋范函数空间的示例。）L 2 ( R , dx ) 由在范数 (2.14) 上收敛的柯西函数序列的等价类组成。在本课程中，我们将主要略过这些技术细节，而且它们肯定是不可考的。有关希尔伯特空间的更深入讨论，请参阅第二部分线性分析和泛函分析课程。
固定翼飞机和旋翼机的飞行包线模拟...
13.摘要（最多 200 个字）已经开发出一种全面的模型拼接模拟架构，它允许基于离散点线性模型和配平数据集合进行连续、完整的飞行包线模拟。模型拼接模拟架构适用于任何可通过状态方程轻松建模并可获得测试数据的飞机配置。特定飞行条件下的单个线性模型和配平数据与非线性元素相结合，以生成连续、准非线性模拟模型。模型拼接架构中的外推方法允许精确模拟非标称飞机负载配置，包括重量、惯性和重心的变化以及高度的变化，这些变化共同将全包线模拟所需的点模型数量降至最低。本文将模型拼接仿真架构应用于 CJ1 商务喷气机模型和 UH-60 通用直升机模型。对于固定翼和旋翼机应用，发现使用 8 个离散点线性模型（两个高度各 4 个点模型）加上额外的调整数据配置拼接仿真模型可以在整个空速和高度范围内进行精确模拟。本文介绍了从飞行识别点模型开发拼接模型的飞行测试对固定翼和旋翼机应用的影响。
固定翼飞机和旋翼机的飞行包线模拟...
13. 摘要（最多 200 个字）已经开发出一种全面的模型拼接模拟架构，它允许基于离散点线性模型和调整数据的集合进行连续的全飞行包线模拟。模型拼接模拟架构适用于任何易于通过状态方程建模并可获得测试数据的飞机配置。特定飞行条件下的单个线性模型和调整数据与非线性元素相结合，以产生连续的准非线性模拟模型。模型拼接架构中的外推方法允许精确模拟非标称飞机负载配置，包括重量、惯性和重心的变化以及高度的变化，这些变化共同最大限度地减少了全包线模拟所需的点模型数量。模型拼接模拟架构在此应用于 CJ1 商务喷气机模型和 UH-60 通用直升机模型。对于固定翼和旋翼机应用，发现使用 8 个离散点线性模型（两个高度各 4 个点模型）加上额外的调整数据配置拼接仿真模型可以在整个空速和高度范围内进行精确模拟。针对固定翼和旋翼机应用，介绍了从飞行识别点模型开发拼接模型的飞行测试意义。
语音共识听觉感知评估 (CAPE-V)
工具的一般描述：CAPE-V 指示了核心共识小组认为常用且易于理解的显著感知声音属性。这些属性包括：(a) 总体严重程度；(b) 粗糙度；(c) 气息；(d) 紧张；(e) 音调；(f) 响度。CAPE-V 显示每个属性，并附有一条 100 毫米线，形成视觉模拟量表 (VAS)。临床医生使用抽动标记指示此量表上每个参数的感知偏离正常值的程度。对于每个维度，标量极值均未标记。可以通过参考 CAPE-V 上每个量表下方指示的一般区域来辅助判断：“MI” 表示“轻度偏差”，“MO” 表示“中度偏差”，“SE” 表示“严重偏差”。一个关键问题是这些区域表示严重程度的等级，而不是离散点。临床医生可以在线上的任何位置放置刻度标记。”评级基于临床医生在评估期间对患者表现的直接观察，而不是患者报告或其他来源。
扩散模型的自适应时间步长计划
本文研究了如何在扩散模型中调整步进计划，该模型主要在当前实践中固定，缺乏理论基础和在Che sectizatizanized点上对最佳性能的保证。在本文中，我们提出了使用自适应时间稳定时间表的使用，并设计了两种具有优化的samper误差限制的算法EB：（1）连续扩散，我们将EB视为损失函数，将EB视为损失函数，以分散梯度点和运行梯度下降来调整它们； （2）对于离散扩散，我们提出了一种贪婪的算法，该算法仅调整一个离散点指向其在每种迭代中的最佳位置。我们进行了广泛的实验，这些实验表明了（1）在训练有素的模型中具有突出的产生能力，以及（2）在训练不足的模型中却过早可用的生成能力。该代码可在https://github.com/cyzkrau/adaptiveschedules上找到。
飞机装配中部件数字孪生的位移场感知方法
摘要：核心部件全场位移感知与数字孪生在航空制造等精密制造行业中发挥着至关重要的作用。本文提出一种在线多点位移监测与矩阵补全理论相结合的实时全场位移感知方法。首先，建立基于多点观测信息的全场位移感知概念模型。为获得核心部件的全场位移，将部件划分为丰富的离散点，包括观测点与未观测点，并在此基础上建立观测点与全场位移之间的对应关系。然后，提出全场位移感知模型的求解方法。基于矩阵补全原理和仿真大数据，采用最优化问题建立模型，并给出伪代码。最后，进行全场位移感知实验。重复实验表明，采用该方法计算的位移最大误差小于0.094 mm，中值误差小于0.054 mm，平均时间小于0.48 s，有利于满足大型飞机装配对精度和效率的高精度要求。
沉积物输送率评估 - ASPRS
简介 地貌学涉及地形和地形变化的描述和测量。地貌理论的测试和过程建模越来越需要各种尺度的高分辨率地形和地形变化定量数据。摄影测量已被用作各种地貌应用中的地形信息来源（Welch 和 Jordan，1983 年；Collin 和 Chisholm，1991 年），但分析摄影测量和最近的数字摄影测量的出现为摄影测量在获取地貌数据方面开辟了新的应用（Lane 等人，1993 年；Fryer 等人，1994 年；Brunsden 和 Chandler，1996 年；Dixon 等人，1996 年）。与地面测量相比，摄影测量的主要优势在于它能够从照片中获取高空间分辨率的连续数据，从而提供地形的永久记录。在需要对快速变化的形式进行详细调查的情况下，这变得更加有利。以前将分析摄影测量应用于地形变化包括研究斜坡形态和稳定性。倾斜航空照片已用于监测离散点的斜坡不稳定性（Fraser，1983 年）并获取用于描述斜坡形态的地形数据（Chandler 等人，1987 年；Chandler 和 Moore，1989 年）并量化随时间的变化（Chandler 和 Brunsden，1995 年）。
计算固定能力的新方法...
选择安装能力的困难是由于无法准确了解负载和接收能量的消耗模式而引起的。在可再生能源系统中，在任何给定时刻发出的能量水平都取决于天气，以至于大致确定。与负载消耗特征一起，基于天气预报，过去类似时间间隔等因素，实时获得的能量特征是通过一定程度的准确性确定的。当我们模拟系统时，还考虑了这种偏差级别。在常规计算方法[1-10]中，作者经常根据功耗的估计和生成设备的接收功率（可更新金额，转换器，UPS等）选择设备的安装能力。这还不足以说服我们计算必要设备的最佳投资成本，并建议我们为此问题找到一些更有效的方法。为了说明所提出的方法，我们假设能量消耗的对象仅消耗活跃功率。负载的特征具有最大的白天价值，并且在一周的不同季节之间和在一年中的不同季节之间有所不同。负载的容量由两个部分组成，固定组件由临界负载组成，并且组件可更改。也就是说，可以改变使用时间。为了解决此问题，我们将问题与数千个变量数量一起解决线性编程问题。系统的工作模型将在一年中模拟，而离散点之间的间隔
直接整合非轴对称高斯风 -
摘要。风电场的性能受到涡轮 - 摩擦相互作用的显着影响。通常，通过测量其Nacelle风速或使用涉及跨转子盘的一组离散点的数值方法来评估其Nacelle风速或通过评估其转子平均风速来对每个涡轮机进行量化。al-尽管文献中存在各种点分布，但我们引入了两种分析表达式，用于整合非轴对称的高斯唤醒，这解释了上游Turbine Yaw和Wind Veer产生的唤醒拉伸和剪切。分析溶液对应于将目标涡轮机建模为圆形执行盘和等效的矩形执行器盘。衍生的表达式具有多功能性，可容纳尾流源（上游涡轮机）和目标涡轮机之间的任何偏移和轮毂高度差。验证对转子平均的数值评估使用2000个下游位置的2000平均点置于尾流源的平均点，这表明在极端的veer条件下，在小/中度的逆转效应下，在小/中度的vever效应下，在小/中度的vever效应下两种分析溶液都具有出色的一致性。与使用16个平均点的矢量数值平均值相比，两种态解决方案在计算上都是有效的，而圆盘溶液的速度较慢约为15％，而矩形盘溶液的速度约为15％。此外，分析表达式被证明与多个唤醒叠加模型兼容，并且是可区分的，为推导分析梯度提供了基础，这对于基于优化的应用程序可能是有利的。
隐私保护和公平意识联合学习，用于关键基础设施的保护和恢复
能源行业正在经历重大转型，致力于实现净零排放并使其基础设施面向未来，电网中的每个参与者都有可能消耗和生产能源资源。联邦学习 - 使多个参与者能够协作训练模型而无需汇总训练数据 - 成为一种可行的技术。然而，必须共享以进行优化的全局模型参数仍然容易受到训练数据泄露的影响。在这项工作中，我们提出了受限梯度下降（CGD），通过消除全局模型参数的共享来增强联邦学习的隐私性。CGD利用了这样一个事实：梯度下降优化可以从一组离散点开始，并收敛到目标函数全局最小值邻域中的另一组点。因此，每个参与者可以独立地启动自己的私有全局模型（称为受限模型），并协作学习以达到最优值。在训练过程中，他们自己的模型的更新以安全的协作方式进行。通过这种方式，CGD 保留了从分布式数据中学习的能力，但大大减少了信息共享。这种策略还允许专有的受限模型适应联邦学习中的异质性，从而提供公平性的内在优势。我们从理论和经验上证明，分散式 CGD（i）提供更强大的差异隐私（DP）保护；（ii）对最先进的毒害隐私攻击具有鲁棒性；（iii）导致参与者之间的有限公平性保证；（iv）在四个真实世界数据集上提供高测试准确率（与集中式学习相当）和有界收敛率。