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学习稳定和被动的神经微分方程
神经网络在学习和控制方面表现出了巨大的力量，尤其是在学习动力学和预测动态系统的行为方面[1]，[2]。在学习和控制社区近似动态行为时，尤其是稳定性和被动性时，就会有利于稳定性和被动性。执行稳定性可以使学习模型受益，尤其是在概括方面。对于非线性系统，在[3]，[4]，[5]中使用高斯混合模型和多个数字模型研究了学习过程中的稳定性，甚至在线性系统的情况下，它是非平凡的[6]。对于非线性系统，存在各种稳定概念，其影响不同。在学习的背景下，一个称为Contaction [7]（任何一对轨迹相互收敛）的强稳定性概念最近由于其平衡 - 独立的稳定性性质而受到了很多关注。对于离散时间设置，[8]，[9]，[10]已经开发了收缩，逐渐被动和耗散性神经动力学。在[11]中可以找到连续的时间对应物。[9]，[11]的好处是他们的直接（即稳定模型的参数化参数化，使培训变得容易。但是，一个限制是它们在国家独立的二次度量标准方面执行收缩，从而限制了灵活性。用于学习稳定性弱的动态系统（例如，Lyapunov稳定性W.R.T.特定的平衡）通常需要应用保留相似稳定性特性的模型。稳定神经差异方程的关键成分是神经Lyapunov功能。从[12]和佩雷尔曼（Perelman）[13]的庞加罗猜想分辨率，所有lyapunov函数均具有对单位球的同型集合。这建议搜索候选Lyapunov
支持被动空气采样的替代 EM 板...
被动空气（即沉降板）采样是环境监测 (EM) 计划的关键部分。从历史上看，监管指南（如附件 1）概述了使用 90 毫米琼脂板进行药典被动空气采样。虽然这种方法可以有效捕获空气中的污染物，但手动培养这些传统的 90 毫米沉降板会减慢产品发布时间，从而降低其在高通量环境中的效率。附件 1 的最新更新建议使用经过验证的快速微生物学方法 (RMM) 来帮助快速检测环境和产品中的潜在污染物¹。本白皮书总结了 Rapid Micro Biosystems 与罗格斯大学合作进行的一项研究，该研究评估了使用 Growth Direct ® System EM 应用程序作为传统 90 毫米板的替代品。
Befrank被动生命周期
可持续性影响投资基金的可持续性取决于几个因素。我们要求从我们（基础）投资基金及其基准的二氧化碳排放，消耗和废物产生的数据。在基准中，没有考虑可持续性标准。比较这些数据提供了与基准相比，我们能够持续资金的二氧化碳排放量，消耗和废物产生的洞察力。注意：这些是关于可持续性的因素，但是对可持续性的影响也取决于其他因素，例如排除某些部门或公司。下面的概述显示了基于30/06/2023的数据，投资于Befrank头等返回指数基金的每百万欧元的节省。参与者可以在其Befrank个人退休金页面上找到与其投资价值相关的储蓄协会。
Mahindra 开设独一无二的被动安全实验室.pdf
• Mahindra & Mahindra Ltd. (M&M) 投资超过 30 亿卢比建造的全新、最先进的被动安全实验室 (PSL) 和高级电池研究实验室及电池原型制造车间。M&M 今天正式开放被动安全实验室和电池与电池研究实验室，供其工程师在各种负载情况下测试 SUV 产品的安全性并进行电池技术研究。PSL 实验室由泰米尔纳德邦政府工业、投资促进和商务部部长 TRB.Rajaa 博士、M&M Ltd 汽车技术与产品开发总裁兼 Mahindra Electric Automobile Limited 联合董事总经理 Velusamy R 先生以及泰米尔纳德邦政府高级官员共同揭幕，可以说是全球最大的汽车 OEM 汽车被动安全测试实验室之一。该设施可与 Bharat 新车评估计划 (BNCAP) 以及澳大利亚和欧洲新车评估计划 (A/ENCAP) 一起执行
被动智能灰尘基于无人机的危险化学物质定位
摘要：在1990年代后期首次提出了在特定区域上的微小传感器的分布，称为一种称为智能灰尘的概念。几项努力主要集中在计算和网络功能上，但迅速遇到了与电源，成本，数据传输和环境污染有关的问题。为了克服这些局限性，我们建议使用基于纸张的（五彩纸屑样）化学传感器来利用化学试剂的固有选择性，例如比色指标。在这项工作中，由纤维素制成的廉价和可生物降解的被动传感器可以成功地表明存在有害化学物质，例如强酸，通过重大的颜色变化。连接到无人机的传统彩色数码相机可以轻松地从安全距离检测到这一点。处理收集的数据以定义危险区域。我们的工作介绍了智能粉尘概念，化学感应，基于纸张的传感器技术和低成本无人机，可在高风险场景中对危险化学物质的灵活，敏感，经济和快速检测。
可持续建筑物的被动冷却策略
该项目由助理Prashant Anand教授（PI）和副教授Shankha Pratim Bhattacharya（联合PI），来自IIT Kharagpur的建筑与区域规划系。该团队还感谢Nilabhra Mondal先生的努力，在：Tanya Kaur Bedi女士的支持下，Abhinav M.先生，Sakshi Agarkar女士，Jyoti Kushwaha女士，Aniket Sonare先生我们感谢Vikram Murthy先生和Ishrae团队：C。Subramaniam，N。S. Chandrashekar和Anand Kumar博士的宝贵贡献。
实现锂离子电池组中的被动热失控传播阻力
TR 是电池系统最危险的安全隐患。TR 始于电池产生过多的热量，而这些热量无法充分消散，从而导致电极和电解质材料发生一系列放热反应。4 这些反应会产生气体，从而给电池加压。高温和高压共同作用，经常会导致电池外壳爆裂，5 导致热固体、熔融金属、蒸汽和剧毒气体剧烈喷出。6,7 此外，可燃喷出物（如 H 2 气体和蒸发的有机物）可能着火，从而加剧能量释放。8,9 电池化学成分、9 材料数量、充电状态 (SOC) 10 和老化历史 11 在很大程度上决定了 TR 期间释放的能量和材料。因此，虽然更高容量的化学成分和更高的电池电压会增加电池组的能量密度，但它们也会降低 TR 起始温度，从而增加能量释放。 6,8,9,12 挤压、穿透和外部短路都可能引发 TR，13-17 通常会导致多个电池同时进入 TR。此类事件非常复杂，难以缓解，通常需要有关电池环境的信息（例如，电池在电动汽车内的位置）才能设计出足够的安全措施。另一方面，单电池 TR 可以在电池组级别进行管理。
被动雷达发射和重新进入支持丹尼尔·芬奇（Daniel Finch），...
在2021年12月，Silentium Defence打开了主持Maverick Omniguard Radar的“ Oculus”天文台 - 使用被动雷达技术的第一个专用空间情境意识（SSA）传感器。Silentium一直以提示模式运行此雷达，以向客户提供目录更新信息 - 观察和ELSET，从那时起。在本文中，我们概述了对《寂静量》全能雷达的最新更新，从而使其能够对居民太空对象（RSO）产生接近实时的未实时观察结果。这种未阐述的模式不需要有关对象位置的任何事先信息，因此允许检测未催化的RSO或从早期轨道显着转移的RSO。将被动雷达提供的瞬时广泛视野与这种未指示的能力相结合，可以解锁使用被动雷达进行发射和重新输入监视的能力。
二维被动保护量子存储器的候选方案
量子纠错领域的一个有趣问题是找到一个物理系统，该系统承载着“被动保护的量子存储器”，即与自然想要纠正错误的环境耦合的编码量子位。迄今为止，仅在四个或更高的空间维度中才知道量子存储器能够抵抗有限温度效应。在这里，我们采用不同的方法，通过依赖驱动耗散环境来实现稳定的量子存储器。我们提出了一个新模型，即光子-伊辛模型，它似乎可以被动地纠正二维中的位翻转和相位翻转错误：由光子“猫量子位”组成的方格，这些量子位通过耗散项耦合，倾向于局部修复错误。受两个不同的 Z 2 对称性破坏相的启发，我们的方案依靠类伊辛耗散器来防止位翻转，并依靠驱动耗散光子环境来防止相位翻转。我们还讨论了实现光子-伊辛模型的可能方法。