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设计和开发用于赛车应用的驱动逆变器
在本文中，根据《配方奶》学生法规2024 v1.1的设计和开发了驱动逆变器的驱动逆变器竞争逆变器的电子硬件。除了整体系统的概念设计及其对现有车辆环境的适应性外，这里的主要重点是电力电子部件的开发以及高压传动系统系统与低压控制系统之间的绝缘接口。该开发重点是最大的成本效益，轻巧和小型系统设计。作为比较参考，使用了自2019年以来安装在每个升级团队的电气赛车中的购买的逆变器系统。选择关键组件（例如功率开关或DC链路电容器）的选择是基于对开关的预期功率损失的先前分析估计，以及直流链路电容器的当前连续性分析。还可以根据计算时间，计算工作和准确性进行比较三种不同的功率损耗分析方法。
Versatile-vision-Roundation-Model-for-for-inmage-and-video- ...
图像和视频着色是图像恢复中最常见的概率之一。这是一个不足的问题，已经提出了多种方法，从更传统的计算机视觉策略到具有基于变压器或生成的神经网络模型的最新开发。在这项工作中，我们展示了如何对文本到图像综合进行预培训的潜在扩散模型，以进行图像着色，并为各种场景提供了灵感的解决方案：高质量的直接着色，并具有多样化的效果，并通过用户指导的颜色，通过色彩勾勒，文本图像或参考图像或网状色彩和纯净的颜色和纽约。一些已经使用分解模型进行了调查的一些作品，但是所提出的SO措施通常更为复杂，需要训练指导DeNoising Process（àlaControlNET）的侧模型。这种方法不仅增加了参数的数量和计算时间，而且还会在我们显示的时导致次级最佳着色。我们的评估
全球供应链中断对劳动力市场的影响*
2 我们的基线模型不考虑国家内部的区域流动性。然而，在一项未报告的扩展中，我们已证实允许跨美国地区迁移的后果相当小。3 请参阅 Grigsby 等人（2019 年）和 Hazell 和 Taska（2019 年）的论文，这些论文支持数据中存在 DNWR。现实世界中的劳动力市场摩擦可能远远超出 DNWR，但我们的框架使用这种建模设备作为一种简约的方式，在丰富的动态定量贸易模型中捕捉此类摩擦。4 我们的基线分析还假设美元与其他国家货币之间的汇率固定。然而，我们也进行了另一种具有浮动汇率的分析，对美国的影响非常相似。5 引入其他类型的名义锚使我们无法使用 RUV 中开发的高效 Alvarez-and-Lucas 型算法来处理 DNWR，从而将计算时间增加了几个数量级。
同时发生静态干扰的实时识别与规避...
使用有效的飞行策略在未知场景中避开混合障碍物是无人机应用面临的关键挑战。在本文中，我们介绍了一种更强大的技术，仅使用点云输入即可区分和跟踪动态障碍物和静态障碍物。然后，为了实现动态避障，我们提出了禁忌金字塔方法，以迭代方式采用有效的基于采样的方法求解期望的飞行器速度。通过求解具有期望速度和航路点约束的非线性优化问题来生成运动基元。此外，我们提出了几种技术来处理近距离物体的位置估计误差、可变形物体的误差以及不同子模块之间的时间间隔。所提出的方法已实现在机上实时运行，并在模拟和硬件测试中得到了广泛的验证，证明了我们在跟踪鲁棒性、能量成本和计算时间方面的优势。
轨迹融合算法评估 - Digital WPI
雷达是现代情报、监视和侦察的基石。虽然雷达可以确定空间区域内目标的位置，但存在着限制单个雷达精度的基本不确定性。用于减少这些不确定性的一种方法称为数据融合，涉及同时处理来自多个雷达的测量值。在现场使用数据融合的主要挑战之一是难以将对应于同一目标的单个检测实时关联到轨迹中。存在不同的数据融合算法来减少计算时间，但代价是较低的轨迹精度。MQP 的目标是在几种情况下量化不同数据融合算法的这些权衡。在 MQP 的这个 1/3 单元扩展中，将检查构建并用于生成模拟雷达数据的雷达模拟器。其中包括对理解雷达所需的背景信息的回顾以及对雷达、雷达探测和雷达跟踪基础知识的介绍。接下来是对雷达模拟器的完整解释和分析，然后是一些总结性评论。
拥有电动汽车车队的能源社区的优化管理
摘要：本文研究了管理一个拥有一批电动汽车供出租的能源社区的问题。在前一天，社区会提交电动汽车的服务请求。然后，必须找到最佳的请求到车辆分配，以及最佳的车辆电池充电计划。提出了一个合适的模型，并将其纳入现有的能源社区架构中。整个社区管理问题被表述为一个双层模型，具有两个嵌套的优化问题。最佳请求到车辆分配需要解决一个混合整数线性规划。为了降低计算复杂度，提出了一种启发式的分配问题解决方案。数值结果表明，参与社区可以显着降低电动汽车充电成本。采用启发式分配解决方案可以大大减少解决双层模型所需的计算时间。同时，引入的次优水平似乎可以忽略不计，在大多数考虑的情况下都小于 1%。
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
研究论文基于皮尔逊相关的混合 EEG-fNIRS BCI 的计算高效方法
这里考虑的混合脑机接口 (BCI) 系统是脑电图 (EEG) 和功能性近红外光谱 (fNIRS) 的组合。同时记录 EEG-fNIRS 信号以实现高运动想象任务分类。这种集成有助于实现更好的系统性能，但代价是增加系统复杂性和计算时间。在混合 BCI 研究中，通道选择被认为是直接影响系统性能的关键因素。在本文中，我们提出了一种使用 Pearson 积矩相关系数的新型通道选择方法，其中仅从每个半球选择高度相关的通道。然后，提取四个不同的统计特征，并使用它们的不同组合通过 KNN 和树分类器进行分类。据我们所知，目前还没有关于皮尔逊积矩相关系数用于混合EEG-fNIRS BCI通道选择的报道。结果表明，我们的混合系统显著减少了计算负担，同时实现了与现有文献相当的具有高可靠性的分类精度。
互动感知的轨迹维修符合正式的交通规则
摘要 - 符合条件的合规性对于自动车辆的运动计划至关重要。如果最初计划的轨迹vi-Olates traffirfimful fraffim fraffim fraffim，则建议修复它，而不是完全对其进行补充以节省计算时间。然而，没有轨迹修复框架可以考虑交易参与者之间的相互作用，这可能导致保守的驾驶行为。为了解决这个问题，我们第一次提出了基于游戏理论的互动感知轨迹修复算法。我们的新型算法预测了修复轨迹对其他交通参与者的影响，然后以最佳结果执行轨迹候选者。为了证明我们的维修机制，我们将其集成到一个后退的运动计划框架中。使用CommonRoad基准套件对我们的方法进行评估，表明与互动 - 纳维尔修复策略相关联 - 我们的方法避免了不必要的保守驾驶行为，并实现了更高的维修率。
是什么限制了量子计算机的模拟？
量子计算的最终目标是执行超出任何古典计算机的计算。因此，必须非常难以经典地模拟有用的量子计算机，否则可以将经典计算机用于量子设想的应用程序。完美的量子计算机毫无疑问地很难模拟：所需的经典资源随量子数n或电路的深度D的数量成倍增长。这个困难触发了最新的实验，旨在证明量子设备可能已经执行超出经典计算范围的任务。这些实际量子计算设备受到许多破坏性和不精确来源的损失，这些来源限制了实际上可以达到其理论最大的一部分的纠缠程度。它们的特征是指数衰减的保真度f〜ð1 -ϵ nd，误差率为每次操作，对于具有数十个Qubits的电流设备，每次操作的每次操作小于1％，对于较小的设备而言较小。在这项工作中，我们通过证明可以以一台完美的量子计算机所需的一小部分成本进行模拟，从而为真实量子计算机的计算功能提供新的见解。我们的算法使用矩阵乘积状态来压缩量子波函数的表示，该矩阵产品状态能够非常准确地捕获低至中度纠缠的状态。此压缩引入了有限的错误率ϵ，因此算法紧密模仿了实际量子计算设备的行为。我们的算法的计算时间仅与N和D形成鲜明对比的N和D与精确的模拟算法形成鲜明的呈线性增加。我们使用在一维晶格中连接的Qubit的随机电路进行了模拟来说明我们的算法。我们发现，计算功率中的多项式成本可以降低至最小误差ϵ∞。以下低于ϵ∞需要计算资源，以指数增加ϵ∞ = ϵ。对于二维阵列N¼54QUAT和具有控制Z门的电路，可以在几个小时内在笔记本电脑上获得比最先进设备的错误率。对于更复杂的门（例如交换门），然后进行受控旋转，对于类似的计算时间，错误率增加了因子3。我们的结果表明，尽管量子设备达到了高忠诚度，但实际上仅利用了希尔伯特空间的系统的一小部分ð〜10-8Þ。