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基于迭代文献综述的沉浸式增强现实的互动技术的分类学
交互式系统的btract开发人员都有各种交互技术可供选择，每个相互作用的技术都具有个人优势和局限性，以考虑到所考虑的任务，上下文和用户。尽管尚未确定桌面，移动和虚拟现实应用程序的分类法，但尚未建立增强现实（AR）分类法。然而，最新的沉浸式AR技术（即，戴头饰或基于投影的AR），例如具有集成的手势和语音传感器的不受束缚的耳机的出现，已经引入了额外的输入方式，因此已经引入了新型的多模式互动方法。为提供当前沉浸式AR系统的交互技术概述，我们对2016年至2021年之间的出版物进行了文献综述。基于44篇相关论文，我们开发了一项涉及两个识别维度的分类学分类法 - 任务和方式。我们进一步提出了一种迭代分类性开发方法对人类计算机相互作用领域的改编。最后，我们讨论了观察到的趋势和对未来工作的影响。
使用稀疏信号和回溯迭代硬阈值
行业4.0应用程序涉及更多数量的传感器或物联网（IoT）设备来支持行业自动化。它涉及更多的计算来分析从处理单元的几个关键部分收集的传感器数据。稀疏信号处理是在通信和信号处理领域中具有许多应用的。本文介绍了一种新的方法，可以借助水平交叉采样（LCS）和基于回溯的基于回溯的迭代硬阈值（BIHT）算法进行重建。该过程涉及，信息信号使用发射机侧的不均匀采样将信息信号转换为随机稀疏信号，然后可以使用接收器侧的BIHT算法将其重建。模拟结果表现出所提出的BIHT重建的出色性能。
量子近似计数，具有非适应性的Grover迭代
引理10的算法完全按照定义4和事实5中所述的构建；有一个初始的非适应性量子零件，上面有固定的格罗弗时间表（我们稍后将定义），最后一个经典的后处理步骤，该步骤使用量子部分的结果来估计θ∗。在说出算法的量子部分中的关键思想之前，我们提到了Aaronson和Rall的“旋转引理” [1，LEM。2]。可以大致说明该引理的主要思想如下：鉴于θ∗在某个范围内[θmin，θmin + ∆θ]，我们可以选择r = o（1 /（θ·∆θ））的奇数整数值，这样rθmin就接近2πk和r（θmin +2π / + 2θ）2×2×2× + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆ + ∆。如果θ接近θmin，则p（r）将接近0（如果接近θmin + ∆θ，则将接近1）。Aaronson和Rall使用此引理来不断收缩θ∗可能在每次迭代处由几何因素所处的可能范围，直到范围为1±ϵ。我们将采用类似的想法来找到一个有效的Grover计划，该计划可以以很高的概率区分任何两个候选角度；我们通过放松一个角度的状况接近2πk，而另一个角度在距离π/ 2处，我们做到这一点。相反，我们在Grover计划中选择了序列R，以便对于任何一对值θ1和θ2，有一些r∈R使得rθ1和rθ2差异大约π/ 8，并且也是“相同的象限”（含义相同的间隔[0，π div> div> div> div> div> div> div> div> div> div> div>> div>> div> div>
人工智能驱动的命中查找迭代筛选 - UCL Discovery
当前的药物发现模式在很大程度上侧重于高通量筛选 (HTS)，这种方法是针对目标筛选大量化合物库以确定合适的开发起点。1,2 典型 HTS 的命中率相对较低，在大多数测定中通常低于 1%，3 需要大型化合物库才能产生足够数量的命中，以使药物开发计划得以推进。这些库的大小导致筛选成本高昂，并且活动的准备时间较长。筛选活动的成本达到数十万美元并不罕见。随着筛选中出现更多与疾病相关但也更复杂的表型读数， 4 每种筛选化合物的成本往往会增加。根据我们的经验，每孔超过 1.50 美元的成本并不罕见。显然，需要一些方法来提高这些屏幕的回报率。此外，现在比以往任何时候都有更多的化学空间可以轻易购买，并且人们希望查询越来越多的化学物质。
![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/b/ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
迭代变量重新排序：驯服庞大的系统家族*
对于使用模型检查技术进行的系统验证，基于二元决策图 (BDD) 的符号表示通常有助于解决众所周知的状态空间爆炸问题。基于符号 BDD 的表示也被证明可以成功分析出现的系统族，例如，通过可配置参数或遵循面向特征的建模方法。此类系统族的状态空间面临参数或特征数量的额外指数爆炸。众所周知，有序 BDD 中变量的顺序对于模型表示的大小至关重要。特别是对于从现实世界系统自动生成的模型，由于变量顺序错误，族模型甚至可能无法构建。在本文中，我们描述了一种称为迭代变量重新排序的技术，它可以构建大规模的族模型。我们通过一个具有冗余机制的飞机速度控制系统来证明我们的方法的可行性，该系统以概率模型检查器 P RISM 的输入语言建模。我们表明，标准重新排序和动态重新排序技术分别由于内存和时间限制而无法构建系列模型，而新的迭代方法则成功生成了符号系列模型。
CESAF：复杂系统开发的迭代和协作方法
然而，在复杂系统开发背景下并不存在同样的成熟度，人们只能找到一些对敏捷系统工程的粗略且相当新的引用。将敏捷框架扩展到系统开发环境的首次尝试似乎可以追溯到 2012 年底，当时 IBM 研究员 Hazel Woodcock 提议重新审视系统工程的敏捷宣言（见 [76]）。在这一开创性举措的指导下，国际系统工程理事会 (INCOSE) 的一个工作组于 2014 年开始研究敏捷系统工程（见 [38]），并定期发布有关这一主题的内容，尤其是 BP Douglass 于 2015 年底出版的第一本教科书（见 [28]）。最后，还要指出的是，SAFe 团队的一次相当近期的首次尝试——据我们所知可以追溯到 2017 年 10 月——提出了基于模型的系统工程敏捷框架的草图。然而，最后一个建议被简化为非常少的想法，根本没有详细内容，而且显然不是很有效，也没有得到实际系统开发实验回报的支持（参见[58]）。
通过迭代测量辅助函数实现光谱投影的量子算法
量子力学的测量公设指出，在测量可观测量 ˆ o 时，只能观察到其特征值 on ，并且系统的状态将在测量之后立即投影到相应的特征态 | on ⟩ ，对于该特征态 ˆ o | on ⟩= on | on ⟩ 。此外，Born 规则规定，对于初始量子态 | ψ 0 ⟩ ，出现这种结果的概率为 pn = |⟨ on | ψ 0 ⟩| 2 。是否能够推导出该规则并将其从量子力学公设中剔除仍然是一个基本问题[1]。从量子信息处理的角度来看，这种谱投影的一般构造也具有实际意义。例如，参考文献[2] 构建了一种量子行走方法来实现这一点，并强调了其在执行优化问题的量子模拟退火 (QSA) 算法的关键步骤中的实用性[3]。后者可以作为绝热量子计算 (AQC) [4,5] 的替代方法。事实上，标准量子相位估计 (QPE) [6] 及其变体 [7–9] 也可以在系统不处于本征态时实现近似谱投影。QPE 在很多量子信息处理应用中都至关重要 [6]，包括因式分解，以及与本文更相关的文献 [2] 中的量子行走谱测量，以及制备热吉布斯态的相关方法 [10–13]。标准 QPE 使用 O(tg) 个受控 c − U2k 形式酉门（k = 0 至 tg − 1）对相位值的 tg 个二进制数字进行编码（以 2π 为单位），并且它需要 O(t2g) 个门在逆量子傅里叶变换中检索相位 [6]。至于 QPE 的精度，为了使相位在 m 个二进制数字中准确，且成功概率至少为 1 − ϵ ，所需的辅助量子比特总数为 tg = m + log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) [ 6 ] 。换句话说，使用 tg 个辅助量子比特可以使相位值在 tg − log 2 (2 ϵ + 1 / 2 ϵ ) 二进制数字中准确。因此，相位的精度受到用于表示相位值以及用作光谱投影子程序时可用的辅助量子比特数量的限制
AW-Drones 提议的标准 – 1 次迭代
AW-Drones 项目旨在通过确定与 UAS 领域相关的现有标准来支持规则制定过程，从而协调欧盟无人机监管框架。本文件介绍了对被认为可能符合特定操作风险评估方法 (SORA) 规定的要求的标准的评估结果，该方法由欧洲航空安全局 (EASA) 推荐为欧盟法规 947/2019 第 11 条的 AMC。对于每项 SORA 要求，评估都会提供一份至少可部分覆盖的标准清单，以及完全覆盖所缺少的空白，以及一份建议清单，以弥补每个空白并完全满足要求。在对标准进行全面评估之前，有一个数据收集阶段，其中包括将收集到的标准与 SORA 要求进行初步映射。这导致针对每项要求确定了一组可能适合支持合规性的标准。根据项目在工作包 2 中定义的评估方法，评估重点关注以下情况： 情况 1：已确定一个或多个可能适合满足给定要求的标准； 情况 2：没有完全涵盖给定要求的标准，因此确定了差距。因此，对于每个 SORA 要求，本文档提供： 部分或完全涵盖要求的标准列表，按全球范围排序