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超音速巡航飞机技术的进度
这些显示了通过更好的发动机，结构或空气动力学的范围，有效载荷，有效的起飞重量或经济学的改进。此参考概念还用于研究机身螺旋式整体问题，测量起飞和降落噪声的改善，甚至用于为减少噪声等领域开发新的飞行程序。应该清楚地认识到这些参考飞机不是什么。它们不是飞机程序的初步设计。它们不是任何人都会建造或提供给世界航空公司的构想。用于这些目的的飞机设计需要大量的开发和证实，几个数量级比现实的技术测量目的所需的数量级要大。在本文中提到飞机时，请认识到它们是出于参考目的，用于测量改进以及对问题领域的了解；
葡萄：学习为可伸缩图神经网络示例图
图形神经网络（GNNS）学会通过汇总邻居的信息来表示节点。随着GNNS的深度增加，它们的接受场成倍增长，导致高度记忆成本。文献中提出的几件作品旨在解决通过抽样或使用历史嵌入来解决这一缺点。这些方法主要集中在同质图上的单标签节点分类的基准上，其中相邻的节点通常共享相同的标签。但是，这些方法中的大多数都依赖于可能不会在不同的图形或任务上概括的静态启发式方法。我们认为，采样方法应具有自适应，并适应每个图的复杂结构特性。为此，我们引入了葡萄，这是一种自适应抽样方法，该方法学会识别一组对于训练GNN至关重要的节点。葡萄通过优化下游任务目标来训练第二个GNN，以预测节点采样概率。我们评估涉及同质图和异地图的各种淋巴分类基准的葡萄。我们证明了葡萄在准确性和可伸缩性中的有效性，尤其是在多标签异质图中。此外，葡萄的使用数量级比基于历史嵌入的强基线要少。与其他采样方法不同，葡萄的精度也很高，即使样本量较小，因此可以扩展到大量图。我们的实施在线公开可用。1。
2024 Surps主题演讲者
抽象的时间域调查（例如ZTF，ASAS-SN和Panstarrs）发现了无数现象，例如在日常时间表上不断发展的超新星。这些系统通过观察单个瓷砖并定期重新访问先前观察到的区域，每晚每周至每周一次的全天空节奏，但它们可能会错过以更快的速度演变或出现在其视野外（FOV）以外的瞬态。达到这些快速，罕见的瞬态需要同时调查整个天空。evryscope遵循这种方法，每两分钟，一对北部和南部的望远镜每两分钟都在地平线上方调查天空。移至下一代的调查，Argus阵列是一个全天空系统，可将900个望远镜多路复用到单个安装座上。使用ArcSecond尺度采样，SCMOS探测器和宽场光学元件，Argus可以达到外层状瞬变。然而，随着分辨率接近观看限制的性能，Argus的物理数量级比Evryscope大。这需要一个自定义的安装座，能够支持和跟踪900望远镜，同时保持光学材料的挑战等同于为目前操作的机器人望远镜组合提供服务。我提出了针对这些挑战的解决方案，该挑战是在Argus Pathfinder阵列中实施的，这是我论文工作的中心主题。这个缩放的原型演示了如何构造和维护Argus数组。我详细介绍了我们的新假尾望远镜设计，在操作数百个单独的望远镜进行初始调试时，减少了维护开销。我们以Argus Pathfinder的早期绩效结果得出结论。i还提出可扩展的运动控制系统，驱动Argus阵列的当前设计。