时间敏感网络（Time-Sensitive Networking，简称TSN）是一种网络技术，主要针对实时性、低延迟和高可靠性有严格要求的应用场景，如工业自动化、音频视频流传输、汽车网络以及航空航天等。TSN是建立在IEEE 802.1标准框架下的一系列子标准，旨在确保网络数据传输的精确性和一致性。 IEEE 802.1Q标准是TSN的核心部分之一，它定义了虚拟局域网（VLAN）桥接协议。在2014年修订的IEEE Std 802.1Q-2014版本中，对原有的2011版进行了更新，以适应不断发展的网络需求。该标准不仅规范了VLAN桥接的基本功能，还涵盖了TSN的关键特性，如时间同步、流量调度、优先级队列和帧间间隔控制等。 1. **时间同步**：TSN网络中的设备需要精确的时间同步，以确保数据在预定的时间点准确传输。这通过IEEE 802.1AS（通用精确时间协议，Generalized Precision Time Protocol）实现，允许网络设备与一个全局参考时钟进行同步，从而达到微秒级的精度。 2. **流量调度**：TSN引入了复杂的流量控制策略，如IEEE 802.1Qbv（时间感知调度，Time-Aware Shaper），确保关键数据包能够在指定的时间窗口内优先传输，保证服务质量（QoS）。 3. **优先级队列**：利用IEEE 802.1P的优先级标记，TSN能够为不同类型的流量分配不同的优先级，确保高优先级的数据包不被低优先级的数据包阻塞。 4. **帧间间隔控制**：IEEE 802.1Qci（帧间隔控制，Frame Spacing Control）规定了帧之间的最小间隔，防止数据包碰撞，确保数据流的连续性和稳定性。 5. **故障恢复和冗余**：TSN还包含了故障检测和快速恢复机制，如IEEE 802.1CB（帧重复，Frame Replication and Elimination）和802.1Qcc（协作桥接，Coordinated Switching），以提高网络的可靠性。 6. **管理与配置**：TSN网络的管理和配置通常依赖于IEEE 802.1CBRS（集中式带宽资源管理，Centralized Bandwidth Resource Scheduling）和802.1Qcc，确保网络资源的有效分配和动态调整。 TSN的这些特性使得它在实时应用中具有显著优势，能够提供传统以太网所无法比拟的性能。随着物联网（IoT）、5G通信和自动化技术的发展，TSN有望在未来的工业和消费市场中发挥越来越重要的作用。

在探讨极化敏感均匀线阵的新盲波达方向（Direction of Arrival, DOA）和极化估计算法之前，有必要对涉及的几个关键概念进行阐述。 极化敏感阵列是一种利用阵列中各个天线单元对信号极化的敏感性来处理信号的阵列系统。极化敏感阵列与传统阵列的不同之处在于，它能够基于信号的极化特征进行信号分解和检测。极化敏感阵列天线可以对具有不同极化特征的信号表现出良好的检测能力，广泛应用于通信、无线电、导航等多个领域。 波达方向（DOA）估计是指确定信号波达方向的过程，这对于雷达、声纳、无线定位等领域至关重要。传统的DOA估计算法如ESPRIT、MUSIC等，都有各自的使用场景和局限性。ESPRIT算法特别适用于均匀线阵，并且能够利用均匀线阵的特性进行参数估计。 接下来，三线性分解是一种信号处理方法，其在ESPRIT和联合近似对角化方法的基础上，能够提供一种概括性的参数估计手段。三线性分解方法在处理具有三线性模型特征的信号时，表现出其独特的优势。 在论文中，作者张小飞和是莺提出了针对极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法。盲算法指的是不需要或仅需要极少的先验信息即可进行估计的算法。该算法的核心在于对接收信号进行分析，并显示出三线性模型的特性。基于三线性分解，作者建立了一种新的联合估计算法，即极化敏感均匀线阵盲DOA和极化联合估计算法。 算法的性能通过仿真得到验证，结果显示该算法在DOA和极化估计方面具有较好的性能，并且支持小样本情况。这表明算法具有高效性和鲁棒性，尤其适合样本数量有限的情况。 文中还提到的Kruskal关于低阶三线数据分解唯一性的理论基础，为该算法的提出提供了数学支持。在数据模型方面，张小飞和是莺考虑了一个由M个正交偶极子对构成的均匀线阵，阵元间距为半波长，沿着Y轴正半轴均匀排列。该均匀线阵的信号接收模型基于球坐标系，考虑到入射波仅位于YOZ平面，从而简化了模型的复杂度。 极化敏感阵列的接收模型能够进行空域采样并检测目标信号。通过极化矢量的表达式，可以进一步分析信号的极化信息。该模型对于理解算法如何从接收到的信号中提取出DOA和极化特征具有重要意义。 在研究的背景和方法部分，论文提到了当前通信和无线领域中极化敏感阵列的重要性，以及多种DOA和极化估计算法的研究现状。新的算法能够结合极化敏感阵列的优势和三线性分解的特点，为极化敏感均匀线阵的参数估计问题提供了一种新的解决途径。 张小飞和是莺的研究为我们提供了一种新的视角和方法来处理极化敏感均匀线阵的信号，并通过三线性分解技术提出了一种有效的盲DOA和极化估计算法。该算法不仅适用于大规模阵列，同样能够处理小样本情况，具有一定的普适性和应用潜力。随着进一步的研究和仿真验证，这种新算法有望在通信、雷达和无线定位等领域得到广泛应用。

观察到的轻子风味违反表明标准模型之外的新物理学。 轻子对撞机是探测由新物理学在高能下诱发的带电轻子风味违规（CLFV）信号的理想设备。 我们对未来的轻子对撞机对带电轻子味违规的敏感性进行了全面的研究。 我们考虑将两个轻子耦合到新的玻色子粒子的最一般的可归一化的拉格朗日耦合，同时涉及ΔL= 0和ΔL= 2相互作用。 通过在树级别交换带壳的新粒子来引入CLFV过程。 我们发现，CEPC，ILC，FCC-ee和CLIC各自为最终状态下的τ轻子的低能精确度实验提供了CLFV耦合的互补探针，而在没有低能精确度实验的情况下，低能精确度实验更为灵敏。 τ轻子。

不确定性量化 基于仿真的可靠性分析 全局灵敏度分析 元建模 随机有限元分析 基于可靠性的优化

MAC系统怎么将大小写敏感的系统分区转换为大小写不敏感？方法见附件。

时间敏感网络（TSN）相关的协议标准，包括IEEE802.1Q的协议文档以及相关补充子协议，如Qav、Qbv、CB、Qat、Qbu等。

研究了具有和不具有轴向UA（1）对称性且在消失和有限的夸克化学势下破裂的QCD的手性相变的质量敏感性。 为了关注QCD的低能耗领域，采用了具有三种动态夸克风味的夸克介子模型。 功能重归一化组考虑了非摄动量子涨落。 详细讨论了固定低能模型参数远离物理质点的内在含混性及其对自发手性对称性破坏的后果，并提出了一种基于手性摄动理论的启发式参数固定方案。 夸克和介子的真空和热涨落对手性相变顺序的影响还可以通过均值场分析来评估。

天文导航方法已经成为深空探测必备的导航方法。为了实现对深空探测器的姿态控制,必须准确知道深空探测器当前时刻的姿态。根据深空探测器机载的两个星敏感器跟踪两颗选定的已知恒星,测量出当前时刻相对初始时刻这两个恒星星光矢量在深空探测器机体坐标系中的角度变化量,通过姿态变换矩阵转换和公式推导,给出了确定深空探测器当前时刻姿态角的解析算法,从而为探测器的姿态控制提供准确的姿态数据。通过仿真结果验证了此方法的正确性和有效性。

总部位于印度的中微子天文台将安装一台50 kt的磁化铁量热仪（ICAL），该探测器将能够检测由探测器中带电电流的μon中微子相互作用产生的μ子轨迹和强子阵雨。 ICAL实验将能够通过大气物质中子通过地球物质效应来确定大气中微子混合参数和中微子质量等级的精度。 在本文中，我们报告了大气中微子混合参数（sin2β23和| m322 |）的灵敏度，以及使用重建的中微子能量和μ子方向作为观测值的ICAL检测器的八分位数灵敏度。 我们将ICAL与基于GEANT4的模拟通过ICAL合作获得的现实分辨率和效率应用于重构中微子的能量和μ子方向。 我们的研究表明，使用中微子能量和μ方向表示χ2分析，ICAL检测器可以测量sin2α23和| m322 |。 具有1％置信度水平下的13％和4％不确定性，并且可以排除10年暴露时间具有2％置信度水平的¸23的错误八度。

反应堆中微子用于3-中微子模型中振荡参数的精确测量，还用于研究$ 3 + 1 $$ <math> 3 </ </ math>中的主动-无菌中微子混合灵敏度。 mn> + 1 </ math>中微子框架。 在目前的工作中，我们研究了使用印度闪烁体矩阵进行电子中微子反应堆抗中微子（ISMRAN）实验装置的无菌中微子搜索的可行性（$$ {\ overline {\ nu}} _ e $$ <ma