Gaussian process tomography for soft x-ray spectroscopy at WEST without equilibrium information

International audienceGaussian process tomography (GPT) is a recently developed tomography method based on the Bayesian probability theory [J. Svensson, JET Internal Report EFDA-JET-PR(11)24, 2011 and Li et al., Rev. Sci. Instrum. 84, 083506 (2013)]. By modeling the soft X-ray (SXR) emissivity field in a poloidal cross section as a Gaussian process, the Bayesian SXR tomography can be carried out in a robust and extremely fast way. Owing to the short execution time of the algorithm, GPT is an important candidate for providing real-time reconstructions with a view to impurity transport and fast magnetohydrodynamic control. In addition, the Bayesian formalism allows quantifying uncertainty on the inferred parameters. In this paper, the GPT technique is validated using a synthetic data set expected from the WEST tokamak, and the results are shown of its application to the reconstruction of SXR emissivity profiles measured on Tore Supra. The method is compared with the standard algorithm based on minimization of the Fisher information

SRFNet: Monocular Depth Estimation with Fine-grained Structure via Spatial Reliability-oriented Fusion of Frames and Events

Monocular depth estimation is a crucial task to measure distance relative to a camera, which is important for applications, such as robot navigation and self-driving. Traditional frame-based methods suffer from performance drops due to the limited dynamic range and motion blur. Therefore, recent works leverage novel event cameras to complement or guide the frame modality via frame-event feature fusion. However, event streams exhibit spatial sparsity, leaving some areas unperceived, especially in regions with marginal light changes. Therefore, direct fusion methods, e.g., RAMNet, often ignore the contribution of the most confident regions of each modality. This leads to structural ambiguity in the modality fusion process, thus degrading the depth estimation performance. In this paper, we propose a novel Spatial Reliability-oriented Fusion Network (SRFNet), that can estimate depth with fine-grained structure at both daytime and nighttime. Our method consists of two key technical components. Firstly, we propose an attention-based interactive fusion (AIF) module that applies spatial priors of events and frames as the initial masks and learns the consensus regions to guide the inter-modal feature fusion. The fused feature are then fed back to enhance the frame and event feature learning. Meanwhile, it utilizes an output head to generate a fused mask, which is iteratively updated for learning consensual spatial priors. Secondly, we propose the Reliability-oriented Depth Refinement (RDR) module to estimate dense depth with the fine-grained structure based on the fused features and masks. We evaluate the effectiveness of our method on the synthetic and real-world datasets, which shows that, even without pretraining, our method outperforms the prior methods, e.g., RAMNet, especially in night scenes. Our project homepage: https://vlislab22.github.io/SRFNet

Flexibles Rollsicken - Ein analytisches Modell zur Auslegung faltenfreier Profile mit höhenveränderlichem Querschnitt

Die Entwicklung der industriellen Produktionslandschaft geht Hand in Hand mit dem gesellschaftlichen und ökologischen Wandel, der gleichsam die wirtschaftliche und politische Lage bestimmt. Abrupte Veränderungen der Marktnachfrage stellen Konsumguthersteller vor neue Herausforderungen. Das Resultat sind kürzer werdende Produktlebenszyklen, wodurch Produkte mit höherer Qualität und geringeren Kosten sowie schnelle Reaktionsgeschwindigkeiten bei Marktschwankungen maßgebliche Wettbewerbsvorteile darstellen. Dadurch sehen sich Unternehmen mit den Herausforderungen der daraus entstehenden Produktvarianz und dem Kostendruck konfrontiert. Dieser Trend wird durch den Wandel von der konventionellen Massenproduktion hin zur seriellen Maßanfertigung verkörpert. Der Bedarf an kundenspezifischen Sonderbauteilen in gleichzeitig geringeren Losgrößen motiviert die Neu- und Weiterentwicklung von Fertigungstechnologien zur Erhöhung der Produktionsflexibilität. Zusätzlich bringt das steigende ökologische Bewusstsein politische Klimaziele mit der Forderung nach Ressourcenschonung und Energieeinsparung mit sich. Der Industriesektor trägt als Verursacher von etwa 55% des weltweiten Energiebedarfs und 35% der globalen CO2-Emissionen, von denen 25% der Stahlproduktion und -verarbeitung zuzuordnen sind, eine besondere Verantwortung. Weltweit werden etwa 8-10% der Stahlproduktion zu Kaltprofilen verarbeitet, weshalb eine Reduzierung des Materialeinsatzes in der Profilbauweise einen bedeutenden Mehrwert für die Umwelt bietet. Einen Ansatz liefert der Konstruktionsleichtbau durch den Einsatz lastorientierter Bauteile mit effizienter Materialausnutzung. In der Umformtechnik, genauer in der Profilherstellung, kann die belastungs- angepasste Bauteilgestaltung durch veränderliche Materialdicken, Querschnittsformen und Querschnittsverläufe erreicht werden. Die Realisierung einer solchen Geometrievariabilität erfordert flexible Produktionstechnologien. Mit dem flexiblen Rollsicken wurde am Institut für Produktionstechnik und Umformmaschinen (PtU) ein neuartiges Verfahren entwickelt, wodurch die Fertigung offener Profile mit konfigurierbarem, höhen- veränderlichem Querschnittverlauf ermöglicht wird. Die veränderliche Querschnittshöhe kann an anwendungsspezifische Lastfälle individuell adaptiert werden. Dabei ist kein Werkzeugaustausch sondern nur die Anpassung der Werkzeugkinematik erforderlich, wodurch Produktwechsel keinen zusätzlichen Rüstaufwand und Produktionsstillstand mit sich bringen. Limitiert wird das flexible Verfahren durch seine Prozessgrenze, die sich bei Überschreiten in Form von Falten in der Bandkante des Profils äußert. Numerische und experimentelle Untersuchungen zeigen, dass die Ursache in prozessbedingten Drucklängsspannungen in der Bandkante liegt. Die Höhe der maximalen Drucklängsspannung bestimmt die Verortung des Prozesszustands innerhalb oder außerhalb des Verfahrensfensters. Numerische Sensitivitätsanalysen demonstrieren, dass der vorliegende Druckspannungszustand von geometrischen Einflussgrößen des Zielprofils abhängt. Eine Prozess- oder Produktauslegung auf Basis numerischer oder experimenteller Untersuchungen geht mit hohem Aufwand einher und ist somit bei häufigen Produktwechseln und erhöhtem Zeit- und Kostendruck nicht praktikabel. Ein adäquates analytisches Ersatzmodell stellt einen effizienten und zielführenden Ansatz dar, um die Umformmechanismen des flexiblen Rollsickens durch Abstraktionen zu antizipieren. Das vorgestellte Biegebalken-Modell liefert eine robuste Methode zur Vorhersage der Druckspannungen in der Bandkante in Abhängigkeit von allen relevanten geometrischen Einflussparametern. Durch die Gegenüberstellung mit der materialspezifischen, kritischen Spannungsgrenze kann eine Aussage über die Existenz von Falten getroffen werden. Numerische Untersuchungen verifizieren übereinstimmende Parametersensitivitäten in der FEM und im analytischen Modell. Das analytische Ersatzmodell wird anhand verschiedener Profilgeometrien, Blechwerkstoffe und Blechdicken validiert. Schließlich wird der Einsatz des Modells in der praxisorientierten Produktauslegung anhand einer applikationsnahen Fahrzeugkomponente veranschaulicht. Die exemplarische Anwendung demonstriert die hohe Prognosegenauigkeit und Effizienz des Modells und führt zur Realisierung eines prototypischen PKW-Seitenaufprallträgers

Single-nucleotide polymorphisms in PSCA and the risk of breast cancer in a Chinese population.

This study explored the associations between common PSCA single-nucleotide polymorphisms (rs2294008, rs2978974, and rs2976392) and breast cancer among 560 breast cancer cases and 583 controls (Chinese Han women). We found rs2294008 was significantly associated with a high risk of breast cancer (homozygote model, odds ratio [OR]: 1.67, 95% confidence interval [CI]: 1.06–2.59; recessive, OR: 1.64, 95% CI: 1.06–2.53). And stratification by menopausal status revealed an association of the minor allele of rs2294008 with breast cancer risk among premenopausal (homozygote model, OR: 2.41, 95% CI: 1.03–5.66; recessive, OR: 2.80, 95 % CI: 1.21–6.47) and postmenopausal women (allele model, OR: 1.29, 95% CI: 1.01–1.65). Rs2978974 influenced the breast cancer risk among postmenopausal women in heterozygote model (OR: 1.47, 95% CI: 1.05–2.07). When stratified by clinicopathologic features, the T allele of rs2294008 was associated with progesterone receptor status (homozygote model, OR: 1.98, 95% CI: 1.08–3.63; recessive, OR: 1.87, 95% CI: 1.04–3.37), and the rs2976392 polymorphism was associated with high lymph node metastasis risk in homozygote model (OR: 2.09, 95%CI: 1.01–4.31). Further haplotype analysis suggested that Trs2294008 Ars2976392 Grs2978974haplotype enhances breast cancer risk (OR:1.52, 95%CI:1.23-1.89, P\u3c0.001). Therefore, among Chinese Han women, the PSCArs2294008, rs2978974, and rs2976392 minor alleles are associated with increased breast cancer risk especially in progesterone receptor positive breast cancer patients, with breast cancer risk in postmenopausal women, and with high lymph node metastasis risk, respectively. Moreover, Trs2294008 Ars2976392 Grs2978974 haplotype was associated with significantly increased risk of breast cancer

HL-DPoS: An Enhanced Anti-Long-Range Attack DPoS Algorithm

The consensus algorithm is crucial in blockchain for ensuring the validity and security of transactions across the decentralized network. However, achieving consensus among nodes and packaging blocks in blockchain networks is a complex task that requires efficient and secure consensus algorithms. The DPoS consensus algorithm has emerged as a popular choice due to its fast transaction processing and high throughput. Despite these advantages, the algorithm still suffers from weaknesses such as centralization and vulnerability to long-range attacks, which can compromise the integrity of the blockchain network. To combat these problems, we developed an Enhanced Anti-Long-Range Attack DPoS algorithm (HL-DPoS). First, we split nodes into pieces to reduce centralization issues while giving witness nodes the power to report and benefit from malicious node's reports, maintaining high efficiency and high security. Second, we propose a validation method in HL-DPoS that compares consensuses transactions with the longest chain to detect long-range attacks. Algorithm analysis and simulation experiment results demonstrate that our HL-DPoS consensus algorithm improves security while achieving better consensus performance

Document-Level Machine Translation with Large Language Models

Large language models (LLMs) such as Chat-GPT can produce coherent, cohesive, relevant, and fluent answers for various natural language processing (NLP) tasks. Taking document-level machine translation (MT) as a testbed, this paper provides an in-depth evaluation of LLMs' ability on discourse modeling. The study fo-cuses on three aspects: 1) Effects of Discourse-Aware Prompts, where we investigate the impact of different prompts on document-level translation quality and discourse phenomena; 2) Comparison of Translation Models, where we compare the translation performance of Chat-GPT with commercial MT systems and advanced document-level MT methods; 3) Analysis of Discourse Modelling Abilities, where we further probe discourse knowledge encoded in LLMs and examine the impact of training techniques on discourse modeling. By evaluating a number of benchmarks, we surprisingly find that 1) leveraging their powerful long-text mod-eling capabilities, ChatGPT outperforms commercial MT systems in terms of human evaluation. 2) GPT-4 demonstrates a strong ability to explain discourse knowledge, even through it may select incorrect translation candidates in contrastive testing. 3) ChatGPT and GPT-4 have demonstrated superior performance and show potential to become a new and promising paradigm for document-level translation. This work highlights the challenges and opportunities of discourse modeling for LLMs, which we hope can inspire the future design and evaluation of LLMs