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自主横向控制系统的论文设计...
这项研究分析了模糊逻辑控制器（FLC）类型-2用于自动车辆方向盘控制的应用，使用误差形式的输入值和从主控制器产生的输出与从脉冲机构计算获得的转向角度值之间的差异的输入值。然后通过ROS（机器人操作系统）处理此数据。本研究将FLC -2类型的性能与7个成员和5个成员以及在各种情况下的PID控制器进行了比较。结果表明，具有7个成员的FLC -2平均误差为4.97％，比5个误差为7.71％的成员的配置要好。在避免障碍测试中，FLC型-2显示出卓越的准确性，人类回避的平均误差为1.54％，一辆停车车的4.28％，左侧两辆停车车的平均误差为1.2％，左侧两辆停车车为2.13％，左侧为1.2％。与PID控制器进行了比较，PID控制器记录了分别为2.19％，3.49％，1.12％和3.49％的错误。从电气工程部门到工程学院的完整路线测试，FLC型-2型的平均误差为8.87％，而PID的平均误差为12.35％，而PID的FLC型误差为4.52％，FLC型-2型和7.57％。flc型-2具有7个成员的被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。 这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。被证明在保持动态驾驶条件下的准确性和性能更有效，尽管PID对较小的误差值的响应更平滑。这一发现显示了FLC -2型在提高转向准确性和整体自动驾驶汽车性能方面的潜力。关键字：自动驾驶汽车，FLC型-2，PID控制器，转向角，5个成员，7个成员
引用原始发表的论文（记录的版本）：Hagel，J.，Brem，S.，Pineiro，J。等（2024）。原子重建对光学的影响
过渡金属二甲化物（TMDS）的扭曲双层揭示了丰富的激子景观，包括混合激子和空间捕获的Moiré激子，占主导地位的材料光学响应。最近的研究表明，在低扭转角度方面，晶格经历了显着的松弛，以最大程度地减少局部堆叠能量。在这里，出现了低能堆叠配置的大域，通过应变使晶格变形，从而影响电子带结构。然而，到目前为止，原子重建对激子能量景观和光学特性的直接影响尚未得到充分了解。在这里，我们采用了微观和材料特异性方法，并预测了重建的晶格中Moiré激子的潜在深度发生了显着变化，并且自然堆叠的TMD TMD同质同层中发生了最大的变化。与刚性晶格相比，我们显示了多个频段的外观，并且捕获位点位置的显着变化。最重要的是，我们预测WSE 2同类体的光学吸收中出现了多发结构 - 与主导刚性晶格的单个峰相比。此发现可以被利用为在天然堆积的扭曲同性恋者中Moiré激子光谱中原子重建的明确特征。
原始发表论文的引文（记录版本）：Skogh, M., Barucha-Dobrautz, W., Lolur, P. et al (2023). The electronic density: a fideli
在本研究中，我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具，而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定，电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理，2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一，5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础，DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者，所以责任通常落在电子密度上。重要的是，电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建，9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
收获策略和分配 - 初步论文
1. 简介 澳大利亚国家海洋资源与安全中心 (ANCORS) 正在开始一项新的研究，研究捕捞战略的制定和实施及其与国家和地区分配计划的相互作用。我们期待在会议间隙与代表们进一步讨论这项研究。与此同时，我们将提供案例研究的初步审查。我们打算在收到反馈和进一步分析后，于 2020 年将其进一步发展为一项综合研究。 Quentin Hanich 副教授将出席 WCPFC，并可提供有关该研究的更多信息，您也可以通过 hanich@uow.edu.au 联系他。 西中太平洋渔业委员会 (WCPFC) 在金枪鱼区域渔业管理组织中独树一帜，因为小岛屿发展中国家专属经济区的捕捞量意义重大，而且它们对养护和管理谈判具有集体影响。这使得 WCPFC 能够在其水域内主要发生的渔业捕捞战略的制定方面取得重大进展。
kaya ai机会论文
在某个时候，通用AI变为AGI（人工通用智能）。AI周围最大胆的预测来自Openai周围的人们，例如Alum Leo Aschenbrenner的160页纸。agi本身是一个模糊而模棱两可的概念，因此我们不会进一步辩论，尽管有一些尝试围绕AGI含义（例如ARC-AGI项目）建立共识。研究人员似乎同意，ChatGpt4通过了Turing测试，这是AI的圣杯之一 - 使机器行为与经过测试的方面的人类行为完全没有区别。全局仍然存在LLMs的能力（或仅是非常基本的）来理解物理世界，记住和检索事物，持续记忆，推理能力和计划能力的能力，这些能力都是有机智能的特征。奇怪的是，使用情感操纵时，LLM的表现更好（纸）。
原始发表论文的引用（记录版本）：Kaur, S., Chanda, T., Rafsanjani Amin, K. et al (2024). 量子相位 t 的普适性
分数量子霍尔 (FQH) 相是由于强电子相互作用而出现的，其特征是任意子准粒子，每个准粒子都具有独特的拓扑参数、分数电荷和统计数据。相反，整数量子霍尔 (IQH) 效应可以从非相互作用电子的能带拓扑中理解。我们报告了所有 FQH 和 IQH 跃迁中临界行为的令人惊讶的超普适性。与预期的状态相关临界指数相反，我们的研究结果表明，对于分数和整数量子霍尔跃迁，临界标度指数 κ = 0.41 ± 0.02 和局域长度指数 γ = 2.4 ± 0.2 相同。从中，我们提取了动力学指数 z ≈ 1 的值。我们已经在超高迁移率三层石墨烯器件中实现了这一点，其中金属屏蔽层靠近传导通道。在之前的研究中，由于在传统半导体异质结构中 κ 的测量值存在显著的样本间差异，而长程关联无序占主导地位，因此在各种量子霍尔相变中观察到的这些全局临界指数被掩盖了。我们表明，稳健的标度指数在短程无序关联的极限下是有效的。
书目论文：宗教经济理论
20 世纪 90 年代初，科特·柯本和他的摇滚乐队涅槃乐队以未经修饰的音乐和深沉、黑暗的歌词一炮走红，引起了数百万美国当代人的共鸣。同样，犹太雷鬼嘻哈歌手马提斯亚胡迎合了许多美国人的折衷品味和欲望，赢得了当今疏离、媒体精明、市场饱和的人们的青睐。很少有金融奇才能像电视主持人兼作家苏西·奥曼那样吸引公众的注意力。迪士尼频道拥有长期播出的艾美奖获奖动画片《唐老鸭历险记》和《麻辣女孩》以及新节目《这就是乌鸦》和《汉娜·蒙塔娜》，吸引了全国数百万儿童。我们可以列出无数个像巴拉克·奥巴马这样的政治家、像萨沙·科恩这样的艺人、像约翰·格里森这样的作家、像胡克·霍根这样的摔跤手，他们迎合了美国人的广泛品味和欲望，吸引了公众的注意力。学者们虽然很快就能评估出那些帮助人们占领商业市场的无形技能和才能，但他们往往不愿意发挥同样的好奇心去探索精神领袖如何在宗教市场中开辟出独特的市场。对于一位牧师来说，吸引成千上万的每周出席者或说服数百万人购买他的书籍或在电视上观看她的精神信息是一项非凡的壮举。传教士需要将天赋和聪明才智结合起来，才能说服成千上万的人利用他们的假期穿越全国来参加礼拜会议。以前的宗教学者更愿意将宗教运动的流行归因于顾客的不理性，而不是供应商的天才，但新一代社会科学家认识到，宗教就像商业娱乐一样，依靠创新的领导力来吸引大众。这并不是说这些学者对宗教生活进行了简化分析
论文提交时间 (2024 年 10 月) - 巴里
声明他/她已阅读学位课程教学规定中有关期末考试和取得资格的部分，并附上已参加考试的电子证书（ESSE3），从中可以看到通过的考试列表以及相应的 CFU 和成绩。ESSE3 电子手册中未包含的任何其他学分：…… ... …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. …………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………. ………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….巴里， __________________ 学生签名 __________________________________________
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。