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海上石油泄漏的空中观测
在事件发生之初，侦察飞行报告通常对于确定污染的性质和规模至关重要。在适当的情况下，应在响应的初始阶段将飞行安排作为高度优先事项。空中观察策略以及相关机构和飞机运营商的联系方式应是相关应急计划的关键条目。在初步动员之后，应定期进行后续飞行（图 1）。这些通常安排在每天的开始或结束时，以便结果可用于决策会议来计划响应操作。应协调航班，包括其时间表和飞行路线，以避免机构之间不必要的重复。随着污染情况得到控制，对航班的需求将减少并最终结束。安全考虑至关重要，在起飞前应就侦察行动的所有方面咨询飞行员。应定期向参加飞行的人员详细介绍飞机的安全特性以及紧急情况下应遵循的程序。应提供并使用合适的个人防护设备，如救生衣。在选择最合适的飞机时，需要考虑泄漏的位置、最近的飞机跑道、燃料获取途径以及侦察飞行要覆盖的距离。用于空中观察的任何飞机都必须具有良好的全方位可视性并携带合适的导航辅助设备。例如，对于固定翼飞机，高架机翼可提供更好的可视性（图 2）。在近岸水域，直升机的灵活性是一种优势，例如在勘测有悬崖、海湾和岛屿的复杂海岸线时。然而，在公海上，飞行速度、方向和高度的快速变化需求较少，固定翼飞机的速度和航程更具优势。选择飞机时应考虑运行速度，因为如果速度太快，观察和记录油污的能力就会降低，如果速度太慢，飞行距离就会受到限制。对于公海上的勘测，双引擎或多引擎飞机提供的额外安全裕度至关重要，
使用...的线路跟踪机器人的设计和开发
学生，Neerja Modi 世界学校 摘要 本文探讨了使用比例-积分-微分 (PID) 反馈控制系统的巡线机器人的设计和开发。巡线机器人是一种广泛采用的自主系统，可以根据传感器数据和实时调整使机器人遵循预定义的路径。本文详细介绍了制造机器人所需的组件、构造和编程，重点介绍了 PID 系统的实施和调整。彻底分析了调整 PID 参数（比例（Kp）、积分（Ki）和微分（Kd））对机器人效率、稳定性和路径精度的影响。这项工作有助于理解如何优化 PID 系统以用于机器人应用，从而实现精确和自适应控制。 关键词：控制系统、巡线机器人、PID、PID 调整、比例积分微分、机器人设计、机器人开发、机器人技术、机电一体化 1. 简介 自主机器人系统的发展彻底改变了现代技术，从工业自动化到消费电子产品。巡线机器人是了解机器人技术和控制系统原理的绝佳示例和学习项目。它还具有实际用途，例如自动化工业任务，例如物料搬运、产品装配和质量控制。它使用传感器检测线路并根据反馈机制实时调整其运动以保持其轨迹。比例、积分、微分 (PID) 控制系统是提高此类机器人准确性和效率的有效方法。通过调整 PID 参数，工程师可以优化机器人对路径偏差的响应并增强其稳定性。本文讨论了采用 PID 控制系统的巡线机器人的设计、开发和实施，包括调整过程和实现最佳性能的挑战。 2. 所需组件 制造巡线机器人所需的组件如下： A) 物理组件 i) 底盘 - 机器人的底盘是 3D 设计的，如图 (2.1) 和图 (2.2) 所示。它已针对最大性能进行了优化。较长的底盘比较短的底盘更好，因为红外传感器阵列的偏差会更大，从而使机器人运行速度更快。
高度灵活的颤振演示器的飞行控制设计
设计过程中的软件系统为探索以前不可行设计提供了新的机会，这些设计可以通过跨学科的通用方法和工具实现。通过 (a) 气动弹性剪裁来承载重新设计的衍生机翼；(b) 开发非常精确的颤振建模和颤振控制合成方法和工具，从而在开发、认证和运行期间改善颤振管理，从而可以快速将现有设计应用于衍生飞机，降低技术风险（例如，使用控制来解决开发过程中发现的颤振问题）。开发的工具和方法的准确性在经济实惠的实验平台上得到验证，然后进行规模化研究，展示跨学科开发周期。制造商通过集成开发颤振控制和气动弹性剪裁，获得用于提高飞机性能的成本效益高的方法、工具和演示器。这些跨学科能力改善了衍生飞机和新飞机的设计周期和验证与确认过程。飞行测试数据将发布在项目网站上，为全球航空航天研究界提供基准。项目成果为制定未来欧盟柔性运输飞机的认证标准起到了催化剂的作用。图 1 所示的飞机是“地平线 2020”项目“无颤振飞行包线扩展以实现经济性能改进”（FLEXOP）的主要演示机，旨在开发和测试主动颤振抑制控制算法 [1]。这架单引擎演示机翼展为 7 米。起飞重量通常为 55 公斤，但压载重量最多可增加 11 公斤。该飞机配备一台 300 N 喷气发动机 [2]，位于机身后部。空气制动系统从机身侧面偏转，可实现快速减速、快速空速控制和大进近角。尾翼配置为 V 型尾翼，而每个机翼半部具有四个控制面，其中最外侧的控制面用于抑制颤振（见图 2）。两个最内侧的控制面在起飞和降落时用作增升装置。总共制造了三对机翼，将在无人机试验台上进行测试：• 机翼 - 0 – 一对使用平衡对称型层压板优化的机翼作为参考机翼，颤振速度远远超过飞机的运行速度。该机翼组主要用于基本飞行测试和刚性模型验证。• 机翼 - 1 – 一对颤振机翼，设计用于在测试范围内触发颤振，在运行速度范围内有两种主要颤振模式。然后，将使用主动颤振控制扩展飞行包线。• 机翼 - 2 – 一对使用不平衡复合层压板优化的机翼，通过气动弹性剪裁展示被动载荷减轻。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
昆虫启发的随机加权神经网络，具有随机的傅立叶特征，用于神经符号的关系学习
摘要知识表示和推理的计算机科学领域（KRR）旨在像人类一样有效地理解，推理和解释知识。由于该领域的许多逻辑形式主义和推理方法已经表明了高阶学习的能力，例如抽象概念学习，将人工神经网络（ANN）与KRR方法集成到用于学习复杂和实用任务的KRR方法引起了很多关注。例如，神经张量网络（NTN）是神经网络模型，能够将符号表示为矢量空间，在这些模型中可以通过矩阵计算进行推理。当在逻辑张量网络（LTN）中使用时，它们能够将一阶逻辑符号（例如常数，事实和规则）嵌入到实值张量中。KRR和ANN的整合提出了将神经科学中的生物学灵感带入KRR的潜在途径。但是，高阶学习并不是人类大脑的独有性。昆虫，例如果蝇和蜜蜂，可以解决简单的关联学习任务，并学习抽象概念，例如“相同”和“差异”，这被视为高阶认知功能，通常被认为取决于自上而下的新皮层处理。用果蝇的实证研究强烈支持，即在昆虫大脑的嗅觉加工中使用了随机代表性结构。基于这些结果，我们提出了一个随机加权的特征网络（RWFN），该特征网络将随机绘制的未经训练的权重纳入编码器，该编码器使用适应性线性模型作为解码器。单个隐藏层神经网络在RWFN中模仿输入神经元和高阶处理中心之间的随机投影，该神经网络在RWFN中模仿，该神经网络使用kernel近似在输入之间更好地表示输入之间的复杂关系。由于这种特殊表示形式，RWFN可以通过仅训练线性解码器模型有效地学习输入之间的关系程度。我们将RWFN与LTN的性能进行比较，用于语义图像解释（SII）任务，这些任务被用作LTN如何利用一阶逻辑上的推理以超越仅数据驱动方法的性能的代表性示例。我们证明，与LTN相比，RWFN可以在对象分类和检测SII任务中对象之间的关系方面取得更好或类似的性能，同时使用更少的可学习参数（1:62比例）和更快的学习过程（1：2的运行速度比率）。此外，我们表明，由于随机权重不取决于数据，因此有几个解码器可以共享一个随机编码器，从而使RWFN具有独特的空间量表经济体，用于同时分类任务。
使用AI
摘要：本研究旨在建立人工智能（AI）算法对改善Web应用程序功能的影响。在这项研究中，重点放在一些最紧迫的领域，加载时间，资源使用和自适应GUI上，并且基于对这些要点的分析，目的是确定AI解决方案如何增强UX和操作绩效。该方法涉及通过机器学习模型和现实的Web开发环境中的统计预测来评估经过测试和实验AI技术。措施已经显示了减少几秒钟的负载时间，有效的负载分布以及响应用户活动而变化的接口的创建。这项研究的结果表明，将有效的决议进入了当前的网络性能问题，并开放了通过AI技术开发更智能的Web应用程序开发的新途径。关键字：AI优化，网络性能，加载时间，资源管理，自适应接口，机器学习1。简介1.1研究网络应用程序绩效的背景决定了最终用户的满意度和参与度，而其他因素包括响应时间，加载时间和整体时间。随着Web应用程序的开发，优化其性能已成为关键问题。通常，Web性能优化技术部分是关于缓存，缩小代码和正确加载资源的部分内容，以确保它们运行速度更快或最小延迟。例如，Padala等。但是，随着人工智能（AI）在网站开发中的使用增加，有更多机会可以提高网站性能。AI技术，尤其是学习算法，可以处理庞大的性能数据，以提供准确的实际时间估算，以产生资源分配计划。同样，Esteves和Fernandes（2019）表明，通过基于新的Python的新的Web应用程序以及这些如何支持AI应用程序，这些新的和增强的优化技术已经进一步实现了潜伏期的优化。Web性能优化合并AI是与现有方法的重大转变，这意味着可以适应用户需求和操作环境的解决方案将适当。这项工作进一步将这些发展扩展到以下内容：这项工作提出了基于AI算法的研究和开发 - 在加载时间，资源利用率和接口的适应性方面，基于AI算法与Web应用程序功能结合并集成在一起。1.2概述本文的主要目标是通过使用AI算法克服Web应用程序性能的挑战。因此，研究引入了高级AI技术，以优化重要的性能特征，包括但不限于加载时间，资源消耗和动态UI。（2007）基本上显示了自适应控制在虚拟化环境中的作用，以及AI如何基于
微尺度传热
过去几十年来，微电子行业一直在推动小型化理念的深入人心。更小的设备意味着更快的运行速度、更便携和更紧凑的系统。这种小型化趋势具有感染力，纳米技术和薄膜加工的进步已经蔓延到广泛的技术领域。这些技术进步对一些领域产生了重大影响，包括二极管激光器、光伏电池、热电材料和微机电系统 (MEMS)。这些设备的设计改进主要来自实验和宏观测量，例如整体设备性能。这些设备和材料的微观特性的大多数研究都集中在电气和/或微观结构特性上。目前，许多热问题在很大程度上被忽视，限制了现代设备的性能。因此，这些材料和设备的热性能对于高科技系统的持续发展至关重要。人们对薄膜能量传输机制的了解需求催生了一个新的研究领域，即微尺度传热。微尺度传热只是在必须考虑单个载体或连续模型失效时对热能传递的研究。传热的连续模型经典地是能量守恒定律与热传导的傅立叶定律的结合。类似地，当连续流体力学模型不足以解释某些现象时，就出现了“气体动力学”的研究。微尺度传热领域具有一些惊人的相似之处。相似之处之一是方法论。通常，第一次建模尝试是修改连续模型，以便将微尺度因素考虑在内。更常见且稍微困难的方法是应用玻尔兹曼传输方程。最后，当这两种方法都失败时，通常采用计算详尽的分子动力学方法。下面将更详细地讨论这三种方法和具体应用。图 18.1 演示了电子（金属薄膜中的主要热载体）散射的四种不同机制。所有这些散射机制对于微尺度传热的研究都很重要。块体金属中电子的平均自由程通常在 10 到 30 纳米的数量级上，其中电子晶格散射占主导地位。然而，当薄膜厚度与平均自由程数量级相同时，边界散射就变得很重要。这被称为尺寸效应，因为薄膜的物理尺寸会影响传输特性。薄膜可以使用多种方法并在各种条件下制造。这可能会对薄膜的微观结构产生严重影响，进而影响缺陷和晶界散射。最后，当被超短脉冲加热时，电子系统会变得非常热，以至于电子-电子散射会变得非常明显。因此，微尺度传热需要考虑微观能量载体和各种可能的散射机制。
磁性和自旋器件特刊社论
随着半导体器件的缩小尺寸出现饱和迹象，微电子学的研究重点转向寻找基于新颖物理原理的新型计算范式。电子自旋是电子的另一个固有特性，它为目前在微电子学中使用的基于电子电荷的半导体器件提供了附加功能。自旋电流注入、自旋传播和弛豫以及栅极的自旋方向操控等几个基本问题已成功得到解决，从而使电子自旋能够用于数字应用。为了通过电方法产生和检测自旋极化电流，可以采用磁性金属触点。Boroš 等人 [1、2] 讨论的铁磁触点应足够小，以构成具有明确磁化方向的单个磁畴。小畴的磁矩在过去曾被成功利用，现在仍用于在磁性硬盘驱动器中存储信息。由此，二进制信息被编码到畴的磁化方向中。畴的磁化会产生可检测到的杂散磁场。交变磁矩会产生方向相反的磁场。读头可以检测到磁场并读取信息。Khunkitti 等人 [ 3 ] 的研究显示，高灵敏度磁头是实现超高磁密度磁数据存储技术的重要因素。为了写入信息，需要通过流入磁头的电流产生接近磁畴的磁场。正如 Khunkitti 等人 [ 4 ] 所指出的，记录密度主要取决于磁性介质的特性。如果没有外部磁场，磁畴的磁化将得以保留，不会随时间而改变。因此，在电子设备中添加磁畴可实现非易失性，即无需外部电源即可保持设备功能状态的能力。此外，可以通过在小磁畴中运行自旋极化电流来操纵其磁化方向。如果电流足够强，磁畴的磁化方向与自旋电流极化方向平行。通过电子电流对磁畴进行纯电操控，为开发一种具有更高可扩展性的概念上新型的非易失性存储器提供了令人兴奋的机会。冲击自旋极化电流可以由流经另一个铁磁体的电荷电流产生，该铁磁体与小磁畴之间由金属间隔物或隧道屏障隔开。由两个铁磁触点组成的夹层结构的电阻在很大程度上取决于触点在平行或反平行配置中的相对磁化方向。因此，编码到相对磁化中的二进制信息通过夹层的电阻显示出来。这种新兴的存储器被称为磁阻存储器。磁阻存储器结构简单。它们具有出色的耐用性和高运行速度。磁阻存储器与金属氧化物半导体场效应晶体管制造工艺兼容。它们为概念上新的低功耗数据计算范式开辟了前景
通过机密计算加速 AI 推理
声明和免责声明 1. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，性能提升高达 7.57 倍。请参阅下面的配置详细信息。 2. 在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 5.26 倍。请参阅下面的配置详细信息。 3. 与上一代相比，在搭载英特尔 SGX 和英特尔 AMX 的第四代英特尔至强可扩展处理器上以 INT8 精度运行 Bert-Large 推理工作负载时，性能提升高达 4.61 倍。请参阅下面的配置详细信息。 4. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 TensorFlow ResNet50 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 8.02 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.30 倍。请参阅下面的配置详细信息。5. 在配备英特尔 SGX 和英特尔 AMX 而非 FP32 的第四代英特尔至强可扩展处理器上运行 Bert-Large 推理工作负载时，INT8 精度下的性能提升高达 5.46 倍，BF16 精度下的性能提升高达 4.17 倍。请参阅下面的配置详细信息。配置详细信息测试 1：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8380 CPU @ 2.30GHz、40 个内核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR4 3200 MT/s [运行速度为 3200 MT/s]）、BIOS 版本 SE5C6200.86B.0022.D64.2105220049、ucode 版本 0xd000375、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域内进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本ResNet50v1.5/Bert-Large TEST-2：截至 2022 年 11 月 21 日，英特尔进行测试。1 节点、2x 英特尔® 至强® 铂金 8480+ CPU @ 2.0GHz、56 核、超线程关闭、睿频开启、总内存 512 GB（16x32GB DDR5 4800 MT/s [运行于 4800 MT/s]）、BIOS 版本 3A05、ucode 版本 0x2b000070、操作系统版本 Ubuntu 22.04.1 LTS、内核版本 6.0.6-060006-generic、工作负载/基准使用 Fortanix 在安全区域中进行深度学习推理、框架版本 TensorFlow 2.11、模型名称和版本 ResNet50v1.5/Bert-Large 性能因使用情况、配置和其他因素而异。欲了解更多信息，请访问性能指数网站。性能结果基于截至配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅备份。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能是其他财产。
量子 - NPL 出版物
执行摘要 与基于数字位取值为 0 或 1 的传统计算截然不同，量子计算机的量子位 (qubits) 可以同时处理位值 0 和 1。利用此功能，多个相互作用的量子位可以表示大量信息；与传统计算机相比，量子处理器中可以同时共存的二进制数呈指数级增长。即使面对摩尔定律（传统计算机能力每隔一两年翻一番），仅几百个量子位的大规模纠缠量子态的复杂性也很容易超越传统信息处理的能力。大规模量子计算机的运行速度有可能比当今最先进的超级计算机快数百万倍 [1]。利用量子计算能力的国家将能够彻底改变广泛的行业，包括医疗保健、通信、金融服务和交通运输。了解量子计算对于维护国家安全以及商业和私人网络安全也至关重要，因为量子计算机可以破解基于大数分解的传统加密方法。这是全世界都认可的。“量子计算的全球领导地位带来了军事和情报优势，以及许多人预计未来几十年将成为一个庞大产业的竞争优势，”美国众议院科学、空间和技术委员会在 2018 年 9 月 13 日的一份声明中写道，当天众议院一致通过了《国家量子计划法案》，投资 12 亿美元用于一项计划，其中三分之一由美国国家标准与技术研究所 (NIST) 实施。目前，两种技术平台是实现大规模量子计算机的主要候选者：捕获离子和超导量子比特，每种技术都有其优点和缺点。虽然英国国家量子技术计划迄今为止优先考虑离子阱平台，但其他国家（美国、大多数欧洲国家、中国、俄罗斯、加拿大、日本）也分散了对两个平台的投资。大多数商业公司（例如IBM、Google、Intel、Rigetti、D-Wave、阿里巴巴）专门开发超导处理器。SQC 不再仅仅属于基础研究领域，而已成为一场工程竞赛。有些人将其比作过去的太空竞赛。多快？近年来，基于超导芯片的量子计算机日趋成熟，其速度甚至超过了最大胆的专家预测。如今，相对较小但不太实用的超导量子计算机已在网上向所有人开放。更大、性能呈指数级增强的超导处理器正在实验室中进行测试。由于量子计算的军事和安全影响，一旦这些大规模量子计算机在不久的将来面世，就不能指望获得不受限制的访问权限。量子霸权很可能在 2020 年之前实现，即超导量子计算机能够比最先进的传统超级计算机更快地解决特定问题，有些人甚至预测今年就能实现！英国科学家为超导领域做出了关键贡献。最近，我们还成功吸引了许多来自国外的 SQC 顶尖研究人员。多年来，我们的工程师已经创建了足以推动 SQC 发展的低温、纳米制造、软件和电子技术基础。NPL 的 SQC 测试和评估能力处于世界领先地位。本文的主要结论是，我们认为，在国际舞台上，超导技术已经成熟到英国将其国家专业知识和设施整合在一起进行协调活动的水平。如果决定资助一个基于生产工程系统的重点管理项目，我们相信这将能够以最高的期望水平为英国提供超导量子计算能力。