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tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
第 10A 章 结构飞行试验手册
本手册旨在提供结构飞行测试领域所涵盖的众多学科的“粗略”概述。它提供了新工程师在尽可能短的时间内投入工作所需的基本知识和介绍。它假设至少具备本科工程概念的知识。每个领域都提供了基本假设、适用的标准和法规、常见的测试方法、经验法则和示例。开发或方程式被最小化，并为那些需要更全面地理解支持数学的人提供现成的文本或手册的具体参考。本手册并非教科书，因此补充阅读应该成为结构工程师的正常做法。提供了一个全面的索引以供快速参考，每章都包含该章的术语列表。我们已尝试使手册比教科书更具可读性。
基于实时设计强大的四轴飞行器软件...
摘要。目前，制造可靠的无人机（无人机）是科学和技术的一项重要任务，因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例，所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中，我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型，并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案，该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中，我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构，并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统，该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件，并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK（分区操作内核）。在其存储库中，它包含一个四轴飞行器系统的示例设计，使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统，该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性，我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例，以证明稳定性。
使用实验室（HAXPE）和飞行次级离子质谱（TOF-SIMS）
如今，“更多的摩尔”和“超过摩尔”设备体系结构已大大提高了新型材料的重要性，从而需要提供适当的表征和计量，以实现可靠的过程控制。 例如，在多通道场效应设备或升高来源中使用的SIGE或SIP化合物的引入导致需要确定所得膜的精确组成。 在这项工作中，已经使用主要无损haxpes和TOF-SIMS研究了二进制材料（例如SIP和SIGE）的定量。 的确，虽然使用RB的主要障碍是薄膜的表征，但具有适当定量功能（例如Atom探针断层扫描和传输电子显微镜）的技术既耗时又耗时，并且由于其高度局部的分析量而缺乏灵敏度。 对于定量表征，常规的X射线光电子光谱（XPS）是一个强大的工具。 然而，其低分析深度仍然是研究掩埋界面的主要限制因素，尤其是在本研究中，因为所获得的基于SI的层在环境条件下被氧化（或者应该受到一些纳米计的金属层保护）。 ，由于电子在二元材料表面的化学组成和SIO 2在层中的深入分布，因此使用了一种基于实验室的硬X射线源（HAXPE），这既要归功于层次的SIO 2的深度分布，这要归功于电子的非弹性平均自由路径随光子能量增加的增加（铬Kα，Hν= 5414.7 ev）[1] [1]。如今，“更多的摩尔”和“超过摩尔”设备体系结构已大大提高了新型材料的重要性，从而需要提供适当的表征和计量，以实现可靠的过程控制。例如，在多通道场效应设备或升高来源中使用的SIGE或SIP化合物的引入导致需要确定所得膜的精确组成。在这项工作中，已经使用主要无损haxpes和TOF-SIMS研究了二进制材料（例如SIP和SIGE）的定量。的确，虽然使用RB的主要障碍是薄膜的表征，但具有适当定量功能（例如Atom探针断层扫描和传输电子显微镜）的技术既耗时又耗时，并且由于其高度局部的分析量而缺乏灵敏度。对于定量表征，常规的X射线光电子光谱（XPS）是一个强大的工具。然而，其低分析深度仍然是研究掩埋界面的主要限制因素，尤其是在本研究中，因为所获得的基于SI的层在环境条件下被氧化（或者应该受到一些纳米计的金属层保护）。，由于电子在二元材料表面的化学组成和SIO 2在层中的深入分布，因此使用了一种基于实验室的硬X射线源（HAXPE），这既要归功于层次的SIO 2的深度分布，这要归功于电子的非弹性平均自由路径随光子能量增加的增加（铬Kα，Hν= 5414.7 ev）[1] [1]。确认通过HAXPES测量获得的感兴趣材料的组成并计算出适当的相对灵敏因子（RSF），相同的膜以TOF-SIMS为特征。但是，例如Haxpes，SIP/SIGE层的次级离子质谱法（SIMS）表征通常由于p/ge含量的电离产量的非线性变化而受到基质效应。通过分析参考样本，遵循MCS 2+辅助离子或使用完整的光谱协议[2]，可以通过分析参考样品来超越此限制。最后，计算了次级离子束的P和GE（Si）组成，并将其与X射线衍射确定的参考组成进行比较。还研究了测量值的可重复性和层氧化的影响。得出结论，通过将haxpes结果与TOF-SIM耦合，准确评估了层的深入组成和表面氧化物的厚度。
灭绝的本地鸭子的古老DNA揭示了鸟类飞行多远，使新西兰成为家庭
直到最近才有来自查塔姆群岛的合并骨头被描述为一种独特的物种。Chatham Island Merganser的区别暗示了新西兰地区更大的合并多样性。新西兰大陆上发现的合并骨骼可能是另一个物种，但只有持续的研究才能证实这一点。
用多个无人机对飞行的搭档旅行推销员问题进行建模
由无人机V∈D执行的排序由元组（i，j，k，v），（i，j，k，k和j）正式定义，其中i∈N0是启动节点，j∈C'，客户服务的客户和k∈N + rendezvous node。让F为各种各样的集合
模拟飞行任务中的认知负载识别
量子卷积神经网络（QCNN）代表量子机学习中的一种有希望的方法，为量子和经典数据分析铺平了新方向。由于缺乏贫瘠的高原问题，训练量子神经网络（QNN）及其可行性，这种方法特别有吸引力。但是，将QCNN应用于经典数据时会产生一个限制。当输入量子数的数量为两个功率时，网络体系结构是最自然的，因为每个池层中的数量减少了两个倍。输入量子位的数量确定可以处理的输入数据的尺寸（即功能数量），从而限制了QCNN算法对现实世界数据的适用性。为了解决此问题，我们提出了一个QCNN体系结构，能够处理任意输入数据尺寸，同时优化量子资源（例如辅助量子器和量子门）的分配。这种优化不仅对于最大程度地减少计算资源很重要，而且在嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算中至关重要，因为可以可靠地执行的量子电路的大小是有限的。通过数值模拟，我们基准了具有任意输入数据维度的多个数据集的各种QCNN体系结构的分类性能，包括MNIST，Landsat卫星，时尚 - 纳斯特和电离层。结果验证了提出的QCNN体系结构在利用最小资源开销的同时实现了出色的分类性能，当可靠的量子计算受噪声和缺陷限制时，提供了最佳解决方案。
俄罗斯空域关闭从飞行中增加了全球二氧化碳排放，研究表明
在乌克兰进行全面入侵后，俄罗斯领空与西方航空公司的关闭迫使飞机迫使飞机采取更长的飞行路线，从而增加了航空部门的整体行星二氧化碳排放量。
杜克/杜克大学研究合作飞行员项目
有几种重要的疾病疾病在亚洲和非亚洲人群之间的发病率，临床表现，预后和治疗反应上有所不同。选定的示例包括各种恶性肿瘤（例如肝脏，胃，EGFR突变的肺癌），疾病相关症状和亚症状（例如“瘦”糖尿病，糖尿病终末期肾脏疾病），尽管公开的临床和治疗管理标准，但患者的结局（例如心理健康）。除了人口遗传学的差异外，亚洲和非亚洲人口在暴露于传染性药物的环境挑战方面也可能有很大差异（例如热压力和气候变化）以及饮食/营养摄入量，所有这些都可以改变临床和疾病轨迹。重要的是，解释这些差异的见解可能会突出两个人群中的新治疗和干预策略。我们试图利用杜克大学和杜克大学之间的20年国际伙伴关系来探索这种“东西方”差异，利用两个校园的高级能力。
飞行配额优于以减少学术旅行的碳足迹的重点缓解策略
摘要学术界的碳足迹已成为一个著名的关注点和一个新兴的研究领域，显着着重于研究相关的旅行的温室气体排放（GHG）。缓解策略通常会促进替代方案，例如开发虚拟沟通或采用短距离的可持续运输模式。虽然越来越多地讨论涉及研究实践转变的更雄心勃勃的策略，但这些缓解解决方案很少受到严格的定量评估或有意义的比较。这项研究分析了一个在法国各种各样的学科中的159个研究实体中的汽车，火车和飞机上约13万个旅行段的独特数据库。我们研究了这些研究旅行的模式和相关的碳足迹，并探索了各种缓解选择。我们的分析表明，空中旅行绝大多数超过了研究旅行的碳足迹，占温室气排放的96％以上。洲际航班很少发生（不到所有飞机旅行的10％），但占主导地位的旅行排放，占总排放量的64％以上。相比之下，国内和大陆飞行是最常见的，但它们通过模态转移到火车的缓解潜力是有限的（例如，在1000公里以下的旅行中少于15％）。可以通过针对一小部分旅行来实现类似的减少，例如，通过调节会议出勤率的频率。最大，可能最强大的缓解潜力在于将模态转移与适度的空气里程相结合（例如，减少行驶距离或航班数）。官方指南中提出的关注电气化或模态班次的策略被认为具有可忽略的影响。在没有长途飞行的低碳替代方案的情况下，我们认为，只有综合策略和政策，包括调节空中旅行距离或频率，才能实现学术旅行的GHG排放量的强大减少。