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PoS(LATTICE2022)029
经典蒙特卡罗采样技术中存在的符号问题阻碍了对量子色动力学 (QCD) 大夸克化学势区域的定量理解，例如与相对论重离子碰撞或中子和夸克星相关的区域。克服 QCD 符号问题的技术包括重新加权、马约拉纳算法和 Meron 簇算法、随机量化和复朗之万动力学、泰勒展开、解析延续以及路径变形和复化，有关最新综述，请参见参考文献 [ 2 , 3 ]。相反，量子计算和模拟技术不会受到符号问题的影响。它们通过直接量子模拟格点规范理论 (LGT)，为进入 QCD 相图的不可接近区域提供了一条有希望的途径，例如请参见参考文献 [ 1 , 4 – 15 ]。然而，热量子态（即混合量子态，而非纯量子态）对于量子计算机来说，是天真的“非自然”的，这使得热系统模拟成为一个广泛研究的领域，并通过多种技术进行了解决，例如，参见参考文献 [16-20]。量子计算热系统的一种有前途的途径是统计力学的热纯量子（TPQ）态公式 [21]。虽然最初开发时并没有考虑量子技术，但它为模拟有限温度和化学势下的量子系统提供了一条有前途的途径，使得人们能够仅从热力学极限下适当准备的单个纯态估计一大类可观测量的热期望值 [22,23]。正则 TPQ 态是从虚时间内演化的 Haar 随机态获得的 [21]，
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命模型
降阶电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，广泛用于将加速老化测试中的退化趋势推断到真实老化场景中。确定具有高精度和低不确定性的模型对于确保模型推断的可信度至关重要，但是，很难编写准确预测多元数据趋势的表达式；对文献中的循环退化模型的回顾揭示了各种各样的函数关系。在这里，使用机器学习辅助模型识别方法来拟合突出的 LFP-Gr 老化数据集中的退化，并通过自举重采样量化不确定性。本研究中确定的模型的平均绝对误差约为人类专家模型的一半。通过转换为状态方程形式并将预测结果与不同负载下的电池老化进行比较来验证模型。参数不确定性被带入储能系统模拟中，以估计老化模型不确定性对系统寿命的影响。这里使用的新模型识别方法将寿命预测不确定性降低了三倍以上（人类专家模型 10 年相对容量为 86% ± 5%，机器学习辅助模型为 88.5% ± 1.5%），从而可以更自信地估计储能系统的寿命。© 2022 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ac86a8]
量子场模拟器中弯曲光锥的实验观察
光锥体现了物理学中最基本的原理之一：因果关系。在构建描述自然界基本相互作用的模型时，基本要求之一是光锥的存在。事实上，人们已经认识到它们的出现是量子场的相对论不变性的结果 (1)。有趣的是，有几个系统的有效动力学是相对论不变的，有效光锥也发挥了作用。最近的实验表明，有效光锥确实会出现在冷原子气体中 (2, 3)。为了直接观察这些光锥，必须克服几个实验挑战，包括在精细长度尺度上解析系统并测量能够揭示它们的相关可观测量。解决这些问题是设计量子模拟器的更大研究工作的一部分 (4-7)。例如，操纵一维隧道耦合气体可以模拟具有基础重要性的原型场论（8–11），但也可以捕获纳米线中的电荷传输（12）。在这里，我们的目标是使用这个量子模拟器通过实验探索其在非均匀或弯曲度量中模拟动力学的潜力。类似的目标一直是模拟重力系统（13，14）的重点，该系统最近在使用冷原子系统模拟黑洞（15，16）或宇宙学（17–19）过程方面非常成功。在这项工作中，我们研究了非均匀一维量子气体中的关联传播。我们表明，关联前沿遵循模拟声学度量的测地线，并发现传播速度的空间依赖性与理论建模一致。我们观察相关前沿的弹道传播，并讨论这些相关前沿的详细形状、系统边界的反射和周期性复发。
简单的哈密顿量用于强烈的量子模拟
使用一个充分理解的量子系统模拟另一个不太了解的量子系统的想法具有悠久的历史[1]。随着量子信息技术的最新发展，它吸引了许多研究领域。在核和粒子物理学区域，量子模拟吸引了显着但仍在增长的研究兴趣[2-42]，因为它的潜力避免了符号问题，从而阻碍了传统的数值方法来计算构成标准模型基础的规范理论的实时动力学。仪表理论是相对论量子场理论在局部量规传输下不变的。局部规格不变性在近期量子计算机上有效，准确地模拟量规理论带来了许多挑战。在许多哈密顿的晶格仪理论中，例如Kogut-susskind Hamiltonian [43]，量子链接模型[44，45]和循环 - 弦乐 - 哈德隆公式[46 - 48]，相互作用是局部的，并非所有与物理状态相对应的局部自由度。只有满足当地仪表不变性（高斯定律）的状态是物理的。结果，量子硬件中的噪声或量子算法所构图（例如Trotterterization误差）可能会导致模拟中的非物理结果。许多通用误差缓解技术，例如零噪声CNOT外推[49 - 51]不足以完全恢复物理结果，因为算法的门忠诚度和系统误差有限[10]。有许多研究试图解决这个问题，例如整合了高斯定律（例如，参见参考文献[52，53]），添加了违反规格的惩罚项[54 - 61]，使用动态驱动器和量子控制的不同规格选择（所谓的“ dy-Namical Declopling” [62]），使用对称性保护[63]和命中后[64]，以及
飞行模拟器控制加载系统文献综述
飞行模拟器有不同的用途。由于硬件限制，全尺寸飞行模拟器通常非常昂贵，并且通常取决于飞机类型。因此，人们发现并研究了使用虚拟现实设计飞行模拟器的需求 [1-2]。训练飞行员最安全、最经济的方式是通过飞行模拟器。模拟器可以帮助飞行员体验各种涉及真实飞行的情况，而无需身临其境，从而避免风险。飞行模拟器的重要部分是所谓的控制负载系统。飞行装置实例的数量用于管理飞机的运动、飞行控制和驾驶舱仪表。该系统包括硬件和软件部分。通过数字计算机上的程序员进行的模拟属于软件，结构研究属于硬件。另外两个软件模块支持模拟，其中一个控制驾驶舱在 6 个自由度上的运动，另一个实现驾驶舱控制上的负载再现系统 [3]。飞行模拟器是人在回路的实时模拟系统，采用控制加载系统模拟飞行员操纵真实飞机时的力感应。全数字控制电控加载系统比液压系统具有技术和成本优势，成为大型模拟器的理想选择 [4]。在过去的几十年里，飞行模拟器在飞行员训练中发挥了重要作用，提高了飞行安全性。目前，飞行模拟器的监管资格标准涉及在规定的容差范围内匹配一组规定的飞行测试数据和各种飞机参数。尽管全面的资格测试指南 (QTG) 验证测试表明模拟与飞行测试数据相匹配，但飞行员有时会抱怨模拟器中的某些机动感觉不像飞机 [5]。
工业工程工程硕士课程
255712 IE 712企业家精神3（3-0-6）255713 IE 713人力资源发展3（3-0-6）255714 IE 714工业环境影响评估3（3-0-6）255715 IE 715 IE 715先进工程经济3（3-0-0-6）255555716 IE EE 3（3-0-6）IE EE 3（3-0-6）IE EE 3（3-0-6） 255720 IE 720质量管理3（3-0-6）255721 IE 721库存理论3（3-0-6）255723 IE 723调度和测序理论3（3-0-6）255724 IE 724多标准决策技术3（3-0-6）for Indertion-aving for Indertian-avery-averiage-avertial-afteriage-avertial-aft 255731 IE 731 Product Design and Development 3(3-0-6) 255732 IE 732 Queuing Theory 3(3-0-6) 255733 IE 733 Modern Production and Industrial System 3(3-0-6) 255736 IE 736 Plant Layout and Facility Design 3(3-0-6) 255738 IE 738 Concurrent Engineering 3(3-0-6) 255739 IE 739 Data - Mining Techniques for Industrial 3(3-0-6) Applications 255740 IE 740 Advanced Manufacturing Costing Techniques 3(3-0-6) 255741 IE 741 Nanotechnology, Nanomaterials 3(3-0-6) and their applications 255742 IE 742 Plasma Engineering and Technology 3(3-0-6) 255744 IE 744制造策略3（3-0-6）255745 IE 745精益制造系统3（3-0-6）255746 IE 746工业系统模拟3（3-0-0-6）255747 IE 747应用于工业3（3-0-6）25574 IE 748 IE 748 IE STOCHASTIS 255749 IE 749人工智能技术3（3-0-6）制造255750 IE 750创新管理和新产品3（3-0-6）
机器学习辅助识别具有不确定性的精确电池寿命型
降低的电池寿命模型由各种老化模式的代数表达式组成，被广泛用于外推降解趋势，从加速老化测试到现实世界中的老化场景。识别高准确性和低不确定性的模型对于确保模型外推可以可信至关重要，但是，很难构成准确预测多元数据趋势的表达式。对文献的循环退化模型的回顾揭示了各种功能关系。在这里，一种机器学习辅助模型识别方法用于在一个出色的LFP-gr衰老数据集中降级，并通过Bootstrap重新采样量化了不确定性。这项工作中确定的模型导致了人类专家模型的平均绝对误差的一半。模型通过转换为状态方程式并比较在不同负载下对细胞衰老的预测进行验证。参数不确定性被带入一个储能系统模拟中，以估计衰老模型不确定性对系统寿命的影响。此处使用的新模型识别方法可将人寿预测的不确定性降低3倍以上（人类杂货模型10年时的相对容量为86％±5％，机器学习辅助模型为88.5％±1.5％），赋予能力储存系统生命周期的更耐心估计的能力。©2022作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/ac86a8]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
基于氢存储的高效可再生混合动力，用于降低峰值需求：基于规则的能源控制和使用机器学习技术的优化
本研究提出并彻底检验了一种基于氢存储的太阳能和风能有效混合的新方法，以提高电网稳定性并降低峰值负荷。抛物面槽式集热器、氯化钒热化学循环、氢存储罐、碱性燃料电池、热能存储和吸收式制冷机构成了建议的智能系统。此外，拟议的系统还包括一个风力涡轮机，用于为电解器单元供电并最大限度地缩小太阳能系统的规模。基于规则的控制技术建立了与能源网络的智能双向连接，以补偿全年的能源费用。瞬态系统模拟 (TRNSYS) 工具和工程方程求解器程序用于对瑞典住宅建筑进行全面的技术经济环境评估。使用基于灰狼算法与人工神经网络的 MATLAB 进行四目标优化，以确定指标之间的最佳平衡。根据结果，在最佳条件下，一次能源节省、二氧化碳减排率、总成本和购买能源分别为 80.6 %、219 %、14.8 $/h 和 24.9 MWh。从散点分布可以得出结论，燃料电池电压和集电极长度应保持在最低范围，而电极面积是无效参数。建议的可再生驱动智能系统可以满足建筑物全年 70% 的需求，并将多余的产量出售给当地能源网络，使其成为一种可行的替代方案。太阳能在冬季储存氢气的效率远低于风能，这证明了结合可再生能源来满足需求的好处。通过降低 61,758 公斤的二氧化碳排放量，预计建议的智能可再生系统可能会节省 7719 美元的环境成本，相当于重新造林 6.9 公顷。
引用本文为：Mundinger A, Mundinger C. 泌尿学中的人工智能 - 我们的立场是什么以及未来的前景如何？Eur J Breast
人工智能 (AI) 被定义为通过数字计算机或机器人系统模拟人类智能，已成为当前对话中的热门话题。人工智能的一个子类别是深度学习，它基于模仿人类突触可塑性和分层大脑结构的复杂人工神经网络，并使用大规模数据处理。乳房筛查程序中的基于人工智能的图像分析显示出不逊色的灵敏度，通过预先选择正常病例可将工作量减少高达 70%，与人类双读相比，召回率降低 25%。与黄金标准：人类判断相比，ChatGPT (OpenAI) 等自然语言程序在建议和决策方面的准确率达到 80% 甚至更高。这还不能满足医疗产品在患者安全方面的必要要求。人工智能的主要优势在于它可以比人类更快地执行常规但复杂的任务，并且错误更少。医疗保健领域的主要问题是人工智能系统的稳定性、网络安全、责任和透明度。人工智能的更广泛使用可能会影响医疗保健领域的人类工作并增加技术依赖性。人工智能在兽医学中的应用才刚刚开始向性能更佳的更好形式发展。要让人工智能保持正轨，就必须使用有意义的原始数据对人工智能系统进行负责任的训练，并开展科学研究来分析其在现实世界中的表现。为了降低重大风险，必须在积极推广和开发质量有保证的人工智能系统与谨慎监管之间取得平衡。人工智能监管最近才被纳入跨国法律框架，因为欧盟的《人工智能法案》是第一个于 2023 年 12 月发布的综合法律框架。如果人工智能系统被认为对人们的基本权利构成明显威胁，它们将被禁止。利用人工智能并将其与人类智慧、同理心和情感相结合将成为未来兽医学进一步取得丰硕成果的首选方法。
补充信息
为了考虑 3d 电子的强相关性并避免局部密度近似中预测的 d 态过度离域，对 Mn 和 Co 分别采用了类 Hubbard 校正 U = 6 eV 和 U = 4 eV（LDA+U 方法）。5 Kampert 等人在计算 {Mn 4 } 时也使用了相同的 U = 6 eV 值。6 对碳、氮和氢使用标准双 zeta 极化 (DZP) 基组，对 Mn、Co 和 O 使用优化的双 zeta (DZ)。计算是自旋极化的，并假设共线自旋。为了确定轨道矩和 SOC 的作用，进行了没有 Hubbard 校正的 LDA+SOC 计算（参考文献 [7] 的场外形式），因为目前的 SIESTA 代码不允许同时包含 SOC 和 Hubbard 校正。我们验证了自旋轨道相互作用的影响在{Mn 4 }中可以忽略不计（对于半填充的3d壳层而言如此），但在{Co 4 }中则不然。在LDA+U计算中，当真实空间网格截止值为400 Ry、费米-狄拉克弥散为100 K时，电子结构和磁性达到了收敛，而在SOC中，截止值为650 Ry，电子温度为1 K。在标准周期边界条件模拟中放宽原子位置，对15个{M 4 }-CNT单元（移位网格）的布里渊区进行1×1×12 k点采样，采用共轭梯度算法。模拟单元沿周期方向延伸36.9354 Å（30个碳原子），而在垂直于管轴的两个方向上，系统的周期复制品之间的真空度超过30 Å。对于 CNT+ {M 4 } 系统，原子上的最大力小于 0.04 eV/Å。开放系统模拟是在非平衡格林函数形式内进行的，使用 TranSIESTA 解决方案方法，8-9 在一个 70 个碳长的单元上进行，该单元由松弛的 {M 4 -CNT} 单元组成，两侧填充有 (5,5)-CNT 片段（总共 20 个碳长）。