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World File Search System计算速度
使用... 进行飞行控制系统开发
模拟是一种技术，通过计算机程序以数学方式表示物理系统以解决问题。过去 20 年来，计算速度和软件质量的进步使飞行模拟在建模飞行环境方面特别有效，现在它已成为民用、军用、制造和研究领域航空领域不可或缺的一部分。航空标准建议在飞行控制系统 (FCS) 开发期间进行有人驾驶模拟。至少应完成以下模拟：(a) 在硬件可用之前使用 FCS 的计算机模拟进行有人驾驶模拟，以及 (b) 在首次飞行之前使用实际 FCS 硬件进行有人驾驶模拟 [1]。与飞行环境相比，模拟可以对调查条件进行严密控制，并允许按需提供特定的飞行情况，其中一些情况是罕见或危险的。与使用飞机进行这些活动相比，模拟不会造成污染、噪音或其他干扰。除了最简单的飞机外，飞行模拟的成本也远低于使用飞机本身。最后，模拟器可以在白天和夜晚以密集的运行速度使用，并且可以执行其数据库中包含的任何练习或功能，而不受地点、天气、一天中的时间或一年中的季节的影响。随着航空电子系统、先进的驾驶舱控制、先进的驾驶舱显示器、电传操纵技术等的快速发展，从概念到认证的快速转变是成功的飞机开发项目的基本要求。使用
使用机器学习
摘要 - 本文提出了一种新型的地形自适应局部轨迹规划师，旨在在可变形地形上自动操作。最先进的解决方案要么不考虑可变形的地形，要么不提供足够的鲁棒性或计算速度。为了弥合此搜索差距，本文引入了一种新型的模型预测控制（MPC）公式。与仅依赖于避免障碍物的硬性或软限制的普遍的最新方法相反，目前的配方通过纳入两种类型的约束来增强鲁棒性。通过广泛的仿真来评估配方的有效性和鲁棒性，涵盖了广泛的随机场景，并与最新方法进行了比较。随后，通过文献中以最佳控制的地形力学模型来增强该配方，并明确解决了地形变形。此外，采用无知的卡尔曼过滤器的地形估计器可用于在线动态调整下沉指数，从而产生地形自适应配方。在现实世界中，该公式在现实世界的实验中进行了测试，以刚性验证的配方作为基准测试。结果展示了拟议的配方所实现的优越的安全性和绩效，强调了将Terramogenics知识整合到计划过程中的重要意义。具体而言，所提出的地形自适应配方可实现平均绝对侧滑角，平均绝对偏航率降低，目标时间较短以及更高的成功率，这主要归因于其对计划者内部机械学的增强的理解。
基于CNN转移的脑肿瘤分类系统...
考虑到与该疾病相关的严重神经系统障碍和潜在的死亡，保留人类健康和生命在开发自动检测方法中至关重要。计算效率在实时决策，治疗计划和整体医疗保健系统优化中在脑肿瘤分类中起关键作用。虽然卷积神经网络（CNN）由于其出色的准确性而广泛用于脑肿瘤检测，但其高计算需求带来了重大挑战。为了应对当前的挑战，采用了混合模型，集成了预先训练的卷积神经网络（CNN）转移学习模型和分布式计算编程范式。主要目标涉及两个阶段：在第一阶段，InceptionV3和VGG19 CNN转移学习模型被部署在GPU上以检测脑恶性肿瘤。性能指标，包括准确性，精度，召回和F1得分，以及对CPU和GPU上计算时间的比较分析。结果表明，InpectionV3的精度率（约为98.83％）比VGG19（77.65％），在CPU和GPU平台上都具有较高的计算速度。GPU执行可将计算时间大幅减少90％，归因于InceptionV3的有效体系结构。在第二阶段，分别使用分布式计算过程进行实时分类，该计算过程分别具有先前训练的CNN模型，用于神经胶质瘤，脑膜瘤和垂体肿瘤。修订：2023年9月25日，接受：2024年4月19日这种综合方法为大规模脑肿瘤数据集的实时分类提供了有效的解决方案。
Ali Keyhani 博士 俄亥俄州立大学教授
摘要：本次演讲将介绍全球变暖、光伏建模、控制光伏微电网、新研究前沿、神经网络预测控制和深度学习的最新发现。随着微电子技术的最新进展，智能手机的内存和计算速度与 1969 年阿波罗登月时的计算机系统相同。目前，数字信号处理 (DSP) 提供高速数据处理、内存和速度，可以开发神经网络预测控制模型并实现对太阳能微电网的精确控制。演讲结束时将介绍深度学习算法及其对技术各个方面的影响。关于演讲者：Keyhani 博士是 IEEE 研究员，并于 1989 年、1999 年和 2003 年获得俄亥俄州立大学工程学院研究奖。1967 年至 1972 年，他曾在惠普公司、哥伦布南俄亥俄电气公司和 TRW 控制公司工作。从 1975 年到 1980 年，他担任德黑兰德黑兰理工学院的教授。目前，他是俄亥俄州立大学（位于俄亥俄州哥伦布）的电气和计算机工程教授。Keyhani 博士的研究活动主要集中在分布式能源系统中可再生和绿色能源的设计、控制和集成、电力电子系统的控制、先进的电力推进、电机建模、基于 DSP 的机电系统控制虚拟测试台、汽车系统、建模、参数估计和故障检测系统。他的研究工作得到了美国国家科学基金会、美国电力合作公司、德尔福汽车系统、Liebert 合作公司、通用汽车、福特汽车公司和 TRW 的支持。
量子信息科技的发展现状与展望
在20世纪初期，量子力学的成立催化了第一次量子革命，从而导致了突破性的技术进步，例如核能，半导体，激光器，核磁共振，超导性和全球卫星定位系统。这些创新在物质文明方面取得了重大进展，从根本上改变了人类的生活方式和社会格局。自1990年代以来，量子控制技术已取得了显着的进步，并迎来了量子技术的快速发展，尤其是用量子信息科学体现的。这包括诸如量子通信，量子计算和量子精度测量之类的域，提供范式移动解决方案，以增强信息传输安全性，加速计算速度和提高测量精度。这些进步有可能为国家安全和国民经济的高质量发展提供关键的基础。量子信息技术的迅速发展预示了第二量子革命的出现。经过近三十年的一致努力，中国的量子信息技术领域的整体取得了飞跃。具体来说，中国目前在量子通信的研究和实际应用中扮演着重要的国际角色，在量子计算方面领导了全球领域，并在量子精确度量的各个方面实现了国际优先或高级阶层。目前，必须全面评估即将到来的5至10年中，与国家战略优先事项和不断发展的国际竞争格局一致，对中国量子信息领域的发展优先级。这将使您可以积极建立安全，高效，自主和可控的下一代信息技术系统。
社论：为下一代物联网应用提供动力
大脑是一个重达 3 磅、可以轻松握在手掌中的组织，它具有固有的计算复杂性，这一直激励着人们努力为具有大脑某些卓越特性的机器背书。具有讽刺意味的是，尽管大脑与模拟或数字计算机共享关键概念，但与模拟或数字计算机相比，大脑的计算方式却独树一帜。大脑采用模拟计算，但通过脉冲进行数字通信，这两种方式都提高了对噪声的鲁棒性。这种独特的组合定义了一种我们刚刚开始探索的新型计算范式。神经形态系统成为增长最快的应用之一的原因不仅仅是科学，而主要是技术。50 年来，指导计算的原理一直是摩尔定律，这是一个宏观观察，我们将始终找到方法来设计更快、更小、更便宜的芯片。但有几个原因导致摩尔定律不再适用。首先是物理学：随着我们将晶体管缩小到接近原子尺度，调节电子流变得越来越困难。电子不一定遵循牛顿物理学，可能会穿过晶体管屏障，这种现象称为量子隧穿。这使我们的计算机架构效率低下。其次，我们早就接受了计算速度更快和功耗更低之间存在权衡这一事实，但直到我们开始接近制造晶体管的物理极限，这才成为问题。而摩尔定律的最后一颗钉子是由深度学习打下的。我们的
比较 3D、2.5D 和 2D 脑图像分割方法
摘要 用于自动分割脑部图像的深度学习方法可以分割图像的一片（2D）、五片连续的图像切片（2.5D）或整个图像体积（3D）。目前尚不清楚哪种方法更适合自动分割脑部图像。我们在三个自动分割模型（胶囊网络、UNets 和 nnUNets）中比较了这三种方法（3D、2.5D 和 2D）来分割脑部结构。我们使用在一项多机构研究中获得的 3430 个脑部 MRI 来训练和测试我们的模型。我们使用了以下性能指标：分割准确性、有限训练数据下的性能、所需的计算内存以及训练和部署期间的计算速度。3D、2.5D 和 2D 方法在所有模型中分别给出了最高到最低的 Dice 分数。当训练集大小从 3199 个 MRI 减少到 60 个 MRI 时，3D 模型保持了更高的 Dice 分数。 3D 模型在训练过程中的收敛速度提高了 20% 至 40%，在部署过程中的收敛速度提高了 30% 至 50%。但是，与 2.5D 或 2D 模型相比，3D 模型需要的计算内存是后者的 20 倍。这项研究表明，3D 模型更准确，在有限的训练数据下保持更好的性能，并且训练和部署速度更快。但是，与 2.5D 或 2D 模型相比，3D 模型需要更多的计算内存。
比较 3D、2.5D 和 2D 脑图像分割方法
摘要 用于自动分割脑部图像的深度学习方法可以分割图像的一片（2D）、五片连续的图像切片（2.5D）或整个图像体积（3D）。目前尚不清楚哪种方法更适合自动分割脑部图像。我们在三个自动分割模型（胶囊网络、UNets 和 nnUNets）中比较了这三种方法（3D、2.5D 和 2D）来分割脑部结构。我们使用在一项多机构研究中获得的 3430 个脑部 MRI 来训练和测试我们的模型。我们使用了以下性能指标：分割准确性、有限训练数据下的性能、所需的计算内存以及训练和部署期间的计算速度。3D、2.5D 和 2D 方法在所有模型中分别给出了最高到最低的 Dice 分数。当训练集大小从 3199 个 MRI 减少到 60 个 MRI 时，3D 模型保持了更高的 Dice 分数。 3D 模型在训练期间的收敛速度提高了 20% 至 40%，在部署期间的收敛速度提高了 30% 至 50%。但是，与 2.5D 或 2D 模型相比，3D 模型需要 20 倍以上的计算内存。这项研究表明，3D 模型更准确，在有限的训练数据下保持更好的性能，并且训练和部署速度更快。但是，与 2.5D 或 2D 模型相比，3D 模型需要更多的计算内存。
![arXiv:2208.08748v2 [quant-ph] 2023 年 1 月 24 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\969a5c36cfa57cf22c22f859400f35f3b67ac819.webp)
arXiv:2208.08748v2 [quant-ph] 2023 年 1 月 24 日
引言：量子机器学习 (QML) [ 1 ] 使用参数化量子电路 [ 2 ] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [ 3 – 8 ] 或生成建模 [ 9 – 13 ]。即使 QML 模型受益于高表达力 [ 14 ] 并在某些特定情况下表现出优于经典模型 [ 15, 16 ]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [ 17 ] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [ 18 ]。人们希望可以通过量子传感器 [ 19 ] 收集量子数据，并最终将其直接连接到量子计算机。在本文中，我们通过在量子设备上直接构建量子数据来模拟处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体来说，本文讨论如何使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经在二元情况下探索了类似的问题 [ 20 ， 21 ]，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上计算 [ 23 ]，但所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快计算速度，而不能超出其验证范围。另外，异常检测（AD）是一种无监督学习技术，已被提出[24，25]作为绕过这一瓶颈的方法，通过查找数据集内的结构。然而，AD只能获得定性的、可能不稳定的结果，并且
原始研究文章基于云的E-CCNN早期疾病检测的结构机器学习方法Balakrishna boddu 1 1 Sen
心脏病是全球死亡率的主要原因，早期发现对于改善患者预后至关重要。本研究提出了一种基于云的增强级联卷积神经网络（CCNN），结构结合了早期心脏病检测的先进机器学习算法。E-CNN模型旨在有效地处理大型数据集，利用基于云的资源来增强计算速度和可扩展性。克利夫兰心脏病数据集已预处理以验证缺失值并提高预测准确性。该研究还研究了使用云计算使用量子机学习（QML）框架的可行性，以使用诸如支持矢量机（SVM），人工神经网络（ANN）和K-Neareart邻居（KNN）等技术进行对心脏条件进行分类。实验结果表明，E-CNN获得99.2％，精度为99.4％，召回99.5％，F1得分为75％。和Kappa得分为98％。量子支持向量机（QSVM）方法的精度为85％，精度为79％，召回90％，F1得分为84％。袋装QSVM型号表现出出色的性能，在所有关键绩效指标中都具有完美的分数。该研究突出了集合学习方法（例如装袋）的潜力，以提高量子方法预测的准确性。拟议的基于云的E-CNN体系结构和QML框架为实时，远程分析健康数据提供了有希望的解决方案，有助于预防医疗保健和早期对心脏病的检测。关键字：基于云的，有效的卷积神经网络（E-CNN），机器学习，心脏病检测，早期检测，量子机器学习（QML），袋装QSVM。