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飞机运动的运动学和动力学
本章的最终目标是，一架刚性飞机在扁圆形旋转地球上空的运动方程。平地方程描述了在重力恒定的非旋转地球上一小块区域上的运动，我们将作为特殊情况推导得出该方程。为了达到这个最终目标，我们将使用经典力学的矢量分析来建立运动方程，使用矩阵代数来描述坐标系的运算，并使用大地测量学、引力和导航中的概念来介绍地球形状和质量引力的影响。在第 2 章之前，作用在飞行器上的力矩和力（地球的质量引力除外）将是抽象的。在此阶段，只要有合适的力和力矩模型，这些方程就可以用来描述任何类型的航空航天飞行器（包括地球卫星）的运动。术语“刚性”意味着不允许结构灵活性，并且假定飞行器中的所有点始终保持相同的相对位置。在大多数情况下，这种假设对于飞行模拟来说已经足够好了，并且对于飞行控制系统设计来说也足够好了，前提是我们不试图设计一个系统来控制结构模式或减轻飞机结构上的气动载荷。运动方程处理所需的矢量分析通常会给学生带来困难，特别是角速度矢量的概念。因此，提供了相关主题的回顾。在某些情况下，我们已经超越了传统的飞行力学方法。例如，由于四元数具有“全姿态”能力以及在模拟和控制中的数值优势，因此引入了四元数。它们现在广泛应用于模拟、机器人、制导和导航计算、姿态控制和图形动画。主题来自
核反应网络揭示基于恒星能量的新型反应模式
摘要 尽管在发现新原子核、建模微观原子核结构、核反应堆和恒星核合成方面取得了进展，但我们仍然缺乏系统工具（例如网络方法）来了解 JINA REACLIB 中编译的 7 万多种反应的结构和动力学。为此，我们开发了一个分析框架，通过计算进入和离开任何目标核的中子和质子数，可以很容易地知道哪些反应通常是可能的，哪些是不可能的。具体而言，我们在此组装一个核反应网络，其中节点代表核素，链接代表核素之间的直接反应。有趣的是，核网络的度分布呈现双峰分布，与无标度网络的常见幂律分布和随机网络的泊松分布明显不同。基于 REACLIB 中截面参数化的动力学，我们意外地发现，对于速率低于阈值 λ < e − T γ 的反应，该分布具有普遍性，其中 T 是温度，γ ≈ 1.05。此外，我们发现了三条控制核反应网络结构模式的规则：（i）反应类型由链接选择决定，（ii）在核素 Z vs N 的二维网格上，反应核素之间的网络距离很短，（iii）每个节点的入度和出度都彼此接近。通过结合这三个规则，无论核素图如何扩展，我们的模型都可以普遍揭示隐藏在大型密集核反应网络中的底层核反应模式。它使我们能够预测代表尚未发现的可能的新核反应的缺失环节。
地形和气候对于预测土壤有机碳的重要性在局部至大陆尺度上的变化很大
摘要：土壤有机碳（SOC）在全球碳循环和隔离中起着至关重要的作用，这是对其分布和控制的全面理解的基础。这项研究探讨了各种协变量对使用深度学习方法在本地（高达1.25 km）和大陆（美国）量表的SOC空间分布的重要性。我们的发现突出了地形属性在预测地形浓度分布中的重要作用，在局部规模上贡献了大约三分之一的总体预测。在大陆尺度上，气候在预测SOC分布中的重要性仅比地形高1.2倍，而在当地规模上，地形的结构模式分别比气候和植被的重要性分别高14和2倍。我们强调了地形属性，同时在各个尺度上都是SOC分布不可或缺的一部分，在本地规模上具有更强的预测指标，并具有明确的空间布置信息。尽管这项观察性研究没有评估因果机制，但我们的分析仍然提出了有关SOC空间分布的细微观点，这表明在局部和大陆尺度上，SOC的不同预测指标。这项研究所获得的见解对改进的SOC映射，决策支持工具和土地管理策略有影响，这有助于开发有效的碳封存计划并增强气候缓解措施。关键词：土壤有机碳，地形属性，数字土壤图，深度学习，特征重要性分析■简介
石墨烯在军事应用的胶凝材料中
本研究旨在开发新型胶凝材料，以满足军事应用对改善后勤基础设施日益增长的需求。为此，将具有优异机械、化学、热和电性能的二维 (2D) 材料石墨烯添加到水泥复合材料中，以增强其内部基质，以用于先进的军事应用。在选择两种不同的石墨烯资源后，获得了实验室生成的 (LGG) 和商业级石墨烯 (CGG)，并通过研究水泥混合物中的各种石墨烯百分比来确定它们的最佳分散性。通过光谱和微观技术探索石墨烯与其胶凝基质之间的化学和物理相互作用，并使用压缩测试进行机械分析。建立了复合材料的石墨烯-水泥微观结构/加工/性能关系，并将其与抗压强度和寿命联系起来。这项研究表明了石墨烯分散对水泥的硅酸钙水合物 (CSH) 凝胶和石墨烯表面之间的粘附力的重要性。分析表明，抗压强度较高的石墨烯-水泥混合物具有更好的微观结构模式，定性观察发现裂缝形成更细或更少。与不含石墨烯的参考材料相比，LGG 和 CGG 水泥基复合材料在 7 至 28 天的固化过程中均显示出抗压强度的增加，并且在 28 天内稳定地保持最小增加。石墨烯-水泥基材料的形态及其长期耐久性以及用于石墨烯-水泥基复合材料材料设计的计算工具正在研究中。
高级器官研究的生物工程方法
类器官应表现出必不可少的效果，包括器官特异性细胞类型，器官的功能和空间组织的结构。器官技术的出现和进展是由几个重要发现引起的（图1）。首先是从角质形成细胞和3T3成纤维细胞的共培养系统中观察到实际组织的形成。[4]自组织是组织的基本方面之一，首先是通过两种不同的方法观察到的，即重新进行分离的单个细胞的结构模式。[5,6]为结构组织建立3D培养方法始于细胞外矩阵（ECM）的发展。在1980年代后期，Bissell及其同事观察到，富含层粘连蛋白蛋白的凝胶可以用作地下膜，以分散和形态发生乳腺上皮细胞。[7,8]在1990年代，据报道，除了它们在物理支持中的主要作用外，ECM组成还可以通过与基于inte-grin的焦点粘附途径相互作用来调节基因表达。[9]最后，在2009年，Clevers组报告说，将单个肠干细胞嵌入ECM替代品中，产生了类似于天然肠道组织上皮的隐窝样结构，该结构是第一批类动物。[10]基于这些识别，包括谱系特异性遗传程序的生化线索已纳入了3D器官培养物中。已经提出了可自定义的水凝胶基质来形成内部网络概括通过释放形态剂，生长因子或形态抑制剂，多个研究组使用胚胎干细胞（ESC）或成年干细胞（ASC）迅速开发了各种器官模型；其中包括肠道，[10]胃，[11]肝脏，[12] pan-creas，[13]前列腺，[14]和脑[15]类器官。同时，几个小组设计了血管化技术，以体现在生理上接近其实际对应物的微环境。微流体系统，[16]内皮细胞包被的模块，[17]和血管内皮生长因子递送系统[18]已被证明是体外血管系统，可以促进氧气或营养物质转运到内部质量的类队。在2010年代后期，由于生物材料和生物材料的累积机制的累积信息以及“器官定制”的时代已经开始。
立方卤化物钙钛矿的多晶性质
许多常见的晶体结构可以用单个（或极少数）重复的结构模式（“单态结构”）来描述，例如立方卤化物钙钛矿中的八面体。有趣的是，最近积累的证据表明，基于这种从 X 射线衍射获得的宏观平均单态立方（Pm-3m）卤化物钙钛矿的电子结构计算与实验结果存在有趣的偏差。这些偏差包括系统性地太小的带隙、由电子主导的介电常数、合金的负混合焓以及与测量的对分布函数的显著偏差。我们在此表明，通过密度泛函理论最小化系统 T = 0 内部能量会揭示不同低对称局部模式的分布，包括倾斜、旋转和 B 原子位移（“多态网络”）。只有当允许大于最小晶胞尺寸且不几何排除低对称模式时，才会发现这种情况。随着（超）晶胞尺寸的增加，能量相对于单晶胞会降低，在包含约 32 个公式单位（⩾ 160 个原子）后稳定下来。作为无熵内部能量的非热能最小化的结果，这组相关的位移必须代表底层化学键合（孤对键合）所偏好的固有几何形状，因此其起源与分子动力学建模的正常动态热无序不同。事实上，多晶网络，而不是单晶拟设，是高温热扰动发展的核心结构。新出现的物理图像是多晶网络具有高对称性的平均结构，但局部结构基序具有低对称性。我们发现，与单晶网络相比，多晶网络的预测总能量明显较低、带隙较大、介电常数以离子为主，并且与观察到的对分布函数更为吻合。类似的多态情况见于一些立方氧化物钙钛矿的顺电相中，其中局部极化在卤化物钙钛矿中起局部位移的作用；也见于一些 3 d 氧化物的顺磁相中，其中局部自旋配置起着作用。
如何设计循环经济项目 STAP 咨询...
背景 全球环境基金 (GEF) 通过支持发展中国家履行其在多边环境协定下的义务，实现全球环境效益 (GEB)，解决地球上最紧迫的环境问题。这些问题中很大一部分源于线性材料生产和消费模式，这种模式导致了温室气体排放、生物多样性丧失、土地退化以及化学和水污染。循环经济方法是线性“获取、制造、使用、处置”模式的替代方案；它寻求尽可能长时间地使用资源，在使用过程中从中获取最大价值，并在产品和材料使用寿命结束时回收和再生它们。实际上，该方法提倡一种基于设计再利用和回收材料的生产和消费模式。 1 循环经济方法确保产品、材料和资源尽可能长时间保持最高的效用和价值，同时最大限度地减少废物产生和危险材料的使用。它包含系统思维和创新，并寻求确保材料价值链中的利益相关者能够在实现更高效的资源利用方面发挥重要作用。循环经济方法寻求经济结构模式的转变。这需要采用系统方法来开发项目。仅仅考虑“回收”等报废选项是不够的。循环性需要从摇篮到摇篮全面核算材料和能源流动，例如通过生命周期方法，一些 GEF 项目已经采用了这种方法。2 GEF 影响计划（特别是可持续城市和粮食系统、土地利用和恢复）为扩大循环经济方法提供了重要机会。GEF 已在实施示范性循环经济项目，包括塑料和纺织行业。3 科学和技术咨询小组 (STAP) 迄今已发布三份循环经济报告。塑料报告 4 展示了循环方法如何减少塑料污染并在生物多样性、化学品和废物、气候变化、国际水域和土地退化等许多领域带来益处。未来粮食体系报告 5 强调了循环经济在提高粮食生产和消费资源效率以及避免农业粮食体系对土地、水和气候产生不利影响方面的作用。 STAP 关于循环经济和气候变化缓解的报告 6 展示了循环经济方法如何支持更雄心勃勃的气候行动并带来其他地方环境和社会经济效益。它介绍了不同经济部门的 14 项干预措施，并列举了在世界不同地区成功实施的案例研究。总之，这三份报告为循环经济方法提供了全面的科学和技术基础。
地热能网络： - 转换我们的热...
“参议员，我们放置广告”一词已成为Facebook在2018年使用人工智能帮助广告工作的标志性提醒。尽管对该主题的意见可能有所不同，但不可否认的是，AI彻底改变了社交网络有效针对客户的能力。但是，许多人难以理解AI，机器学习和深度学习之间的细微差别。参议员Cornyn对Facebook内部运作的困惑对于那些试图掌握这些复杂概念的人来说是一种普遍的经历。要阐明AI，ML和DL之间的差异，必须从技术进步的基本构建基础开始：算法。算法是导致解决问题的顺序列表，就像烹饪方面的食谱一样。指令的顺序很重要，如遵循随机或不一致步骤的荒谬性所举例说明。人工智能可以被视为“假情报”，但该标签并不能公正其能力。而不是将人工称为“错误”或“不是人”，而是更准确地描述为可以从大量数据中处理和学习的高级计算机智能。尽管科学界就“人造”的含义进行了辩论，但可以肯定的是：AI已成为当今技术景观中必不可少的工具。注意：我在保持其原始含义完整的同时重写了文本，引入了偶尔的拼写错误（SE），以避免翻译并保持与原始语言相同的语言。注意：我随机选择了此文本的“添加拼写错误（SE）”方法。使计算机像人类一样思考的追求导致了人工智能（AI）的发展，这使机器能够从经验中学习，适应新的输入并执行类似人类的任务。AI分为三种类型：狭窄或弱的AI，一般AI（AGI）或强AI和有意识的AI。当前正在使用的大多数AI都是狭窄的AI，旨在自动化特定任务并随着时间的推移改善其执行。示例包括自动驾驶汽车，面部识别系统以及智能手机上的准确天气预报。但是，最终目标是创建AGI，这将使机器通常像人类一样思考，并基于学习而不是以前的培训做出决定。这将涉及从经验中独立学习，机器可以学习，推理和做出与人类类似的判断。AGI的发展是一个持续的挑战，有四个测试作为该概念的主要定义：Turing测试，Loebner奖和另外两个尚未赢得的奖品。年度竞赛在各种挑战中相互对抗的年度比赛已经结束。在2007年，苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）对旨在模仿人类智能的机器人进行了新的测试。根据沃兹尼亚克（Wozniak）的说法，机器人不可能在没有大量学习的情况下真正理解咖啡生产和操作机器的概念。由Ben Goertzel设计的机器人大学学生测试，将机器人放置在模拟的大学环境中，他们必须完成课程工作并通过考试才能展示其能力。这是四个主要方法：1。此测试要求机器人适应新情况并从其经验中学习。在2005年，尼尔斯·约翰·尼尔森（Nils John Nilsson）提出了一种用于图灵测试的替代方法，该方法的重点是评估机器人执行类似人类任务的能力。这种观点强调了理解人工智能发展中人类认知和行为的重要性。在其核心上，机器学习是人工智能的一个子集，它使系统能够在无明确编程的情况下从经验中学习。机器学习有四种主要类型：监督，无监督，半监督和加强学习。监督学习涉及对标记数据进行培训算法以预测未来的结果，就像教儿童基本算术操作或识别对象的图像一样。Machine Learning Through Supervised Learning ----------------------------------------------- The algorithm learns by comparing its actual output with correct outputs to find errors and then modifies the model accordingly.这是通过监督学习来实现的，这是一种在历史数据预测未来事件的应用中使用的常见技术。例如，如果通常错误地计算出6+3，则该机器可以预期该组合可能会产生9的不同结果。可以在日常示例中看到此功能，例如检测欺诈性信用卡交易或确定哪些保险公司更容易提出索赔。监督学习通常分为分类和回归任务。2。3。4。分类涉及识别具有标记数据的模式，而回归侧重于预测连续值。相比之下，无监督的学习在没有正确的输出或输出之间的相关性的情况下进行操作。无监督的机器学习缺乏一组预定义的答案或参考点，需要算法探索数据并发现隐藏的结构模式。这种方法在交易数据中特别有效，例如识别具有针对性营销活动特征相似特征的客户组。对无监督的机器学习的日益兴趣源于其朝着人工智能（AGI）发展的潜力，这是一个比传统狭窄的AI更复杂，更雄心勃勃的目标。通过在没有事先指导的情况下导航问题，AI系统必须仅依靠其逻辑操作才能得出结论。这个过程类似于目睹运动新手，试图通过直接观察来理解规则和策略，而没有现有的知识可以借鉴。无监督学习的最终目标在于它通过利用其固有的认知能力来使机器“自学”的能力。AI算法采用各种学习方法，每种方法都具有其独特的特征和应用。**开/关逻辑**：在这种方法中，AI系统仅依靠其内部逻辑机制来学习而没有任何外部指导。**半监督学习（SSL）**：SSL通过使用标记和未标记的数据来结合受监督和无监督学习的好处。不同类型的AI。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，此方法特别有用。通过利用未标记的数据，SSL减少人类偏见并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。**强化学习**：这种动态的编程方法使用奖励和惩罚来训练算法。AI代理人通过与环境互动，获得奖励，以获取正确的行动和对不正确的行为的惩罚。目标是最大程度地提高奖励并最大程度地减少惩罚，从而在特定情况下导致最佳绩效。强化学习使机器能够确定最佳行为并实现预期的结果。**未指定的学习方法**：这种方法涉及使用标记和未标记数据的组合训练AI系统。当可用的参考数据与不完整或不准确的信息之间保持平衡时，该方法特别有用。通过利用未标记的数据，这种方法可以减少人类的偏见，并提高结果的精度，同时最大程度地减少成本。注意：原始文本仅将强化学习视为第四种方法，但似乎省略了另一种学习。如果您打算将半监督学习作为四种方法之一，请指定缺少哪一种方法。重写文字如下：宠物是通过为其学习量身定制的奖励和惩罚而训练的。，如果不这样做，它会因出去外面或鼻子擦拭而收到一种享受。强化学习通常用于游戏，机器人技术和导航。该算法通过反复试验发现了最佳步骤，从而获得了最大的回报。此过程称为马尔可夫决策过程。Facebook的新闻提要是大多数人可以理解的一个例子。Facebook使用机器学习来个性化用户的提要。如果您经常与特定朋友的活动进行互动，则您的提要将开始以更多的朋友的帖子在顶部。如果您停止以相同的方式进行交互，则将更新数据集，并且您的提要将进行相应调整。深度学习是一种专业的机器学习形式，可以模仿人脑在处理数据中的功能并创建决策模式。它也被称为深神经学习或深度神经网络。深度学习使用层次的人工神经网络进行机器学习过程，类似于人脑的工作方式。与传统的程序建立线性网络不同，深度学习系统可以实现数据的非线性处理。标准的机器学习工作流程涉及手动从图像中提取功能。然后将这些功能用于创建用于分类对象的模型。深度学习工作流程不同，因为相关特征会自动提取。深度学习还执行“最终学习” - 它得到了原始数据和一项任务，例如分类，并学习了如何自行完成。在机器学习中，您可以手动选择功能和分类器来对图像进行排序。具有深度学习，特征提取和建模步骤是自动的。AI的两种类型是什么。两种类型的AI。然而，人们对通过深度学习实现人工通用智能（AGI）的潜在陷阱提出了担忧，尤其是基于现实世界中的常识和知识的开放式推理。加里·马库斯（Gary Marcus）的论文总结了关键问题，包括开放式推理中深度学习的局限性以及如果培训数据包含它们，则获得了偏见。这是重写的文本：结果，AI系统经常在其发现和预测中反映这些偏见。尽管对深度学习感到兴奋，但克服这一挑战仍然是一个重大障碍。尽管进步令人印象深刻，但将机器学习不仅仅是识别模式而言，需要花费时间和精力。因此，您拥有它 - 现在您将有能力自信地与朋友或同事在下一次辩论中讨论AI，ML和DL之间的差异。如果没有，我们期待看到有关您受到参议员Cornyn启发的“错误”的幽默模因。如果您正在寻求与该领域保持一致的新角色或为您的公司需要新的人才 - 我们很乐意为您提供帮助。人工智能类型是什么。2人工智能的主要类型。有多少种类型的人工智能。