无人用飞行控制器的独立功能，例如与安全相关的飞行路径监控或有效负载监控和控制，可以得到SORA要求或建议用于特定的飞行式驾驶型号的特定飞行路径。这些函数可以与其他机载电子系统联网，称为主体内部或外部的离散电子组件。这样的集成需要在功能和功率供应方面尊重网络上每个组件的完整性水平。在这项工作中，我们详细介绍了针对小型自主和半自治的无人驾驶汽车（UAVS）的组件内通信系统。执行。我们通过得出结论并提出未来的工作来结束。
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横截面是高能物理学中最重要的物理量之一，也是计算最耗时的。尽管事实证明，机器学习在高能物理学的数值计算中取得了非常成功的成功，但使用机器学习的分析计算仍处于起步阶段。在这项工作中，我们使用序列到序列变压器模型来计算横截面计算的关键元素，即相互作用的平方振幅。我们表明，变压器模型能够分别正确预测QCD和QED过程的平方幅度的89.0％和99.4％。我们讨论当前模型的性能，其局限性以及这项工作的未来指示。
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条件密度的可靠建模对于粒子物理学等定量科学领域很重要。在物理外部的域中，已显示隐式定量位神经网络（IQN）以提供有条件密度的准确模型。我们使用Compact Muon螺线管（CMS）打开数据门户的工具和模拟数据成功地应用IQNS进行喷射仿真和校正。
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Tensorbnn是一个基于TensorFlow的新软件包，可实现现代神经网络模型的贝叶斯推断。神经网络模型参数的后密度表示为使用哈密顿蒙特卡洛采样的点云。Tensorbnn软件包利用Tensorflow的架构和培训功能以及在培训和预测阶段使用现代图形处理单元（GPU）的能力。
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