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计算电子在半导体纳米结构中停留时间的数值方法
摘要 半导体器件的操作速度在一定程度上取决于电子通过半导体纳米结构的时间。然而，由于量子力学中对传输时间的定义存在争议，以及电子在半导体器件中遇到的有效势函数复杂，传输时间的计算十分困难。本文基于改进的传输矩阵法数值求解薛定谔方程，并利用HG Winful关系计算停留时间，开发了一种数值方法来评估电子在半导体器件中的传输时间。与精确可解析的矩形势垒情况相比，所建立的数值方法精度高，误差小，可用来研究半导体器件的动态响应和操作速度。所提出的数值方法成功地应用于电子在双矩形势垒中的停留时间的计算，并揭示了传输时间与势垒数量的依赖关系。
适用于脑撞击建模的有效粘塑性软化模型
摘要：本文讨论了脑组织机械行为的非线性粘塑性模型的数值方面和实现，以模拟与可能导致创伤的冲击载荷相关的动态响应。在现有的各种粘弹性模型中，我们特意考虑修改诺顿-霍夫模型，以引入非典型的粘塑性软化行为，模拟快速撞击后仅几毫秒的大脑反应。我们描述了模型的离散化和三维实现，目的是在合理的计算时间内获得准确的数值结果。由于问题的规模大、复杂性，采用了时空有限元法的并行计算技术来提高计算效率。事实证明，经过校准后，引入的粘塑性软化模型比常用的粘弹性模型更适合模拟快速冲击载荷特定情况下的脑组织行为。
SAGE — 防空数据处理系统*
AG Favret（美国机械铸造公司，弗吉尼亚州亚历山大市）：解释一下在执行相同操作时，一元程序和二元程序之间的区别。Robinson 博士：假设你正尝试使用数字计算机来模拟某种动态响应，例如飞机的响应。可以使用许多不同程序中的任一个来尝试模拟给定通道。一元程序将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出。可能有两个不同的二元程序。一个将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出，加上前一个采样周期的输入值乘以一个不同的常数。另一个将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出，加上
SAGE — 防空数据处理系统*
AG Favret（美国机械铸造公司，弗吉尼亚州亚历山大市）：解释一下在执行相同操作时，一元程序和二元程序之间的区别。Robinson 博士：假设你正尝试使用数字计算机来模拟某种动态响应，例如飞机的响应。可以使用许多不同程序中的任一个来尝试模拟给定通道。一元程序将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出。可能有两个不同的二元程序。一个将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出，加上前一个采样周期的输入值乘以一个不同的常数。另一个将生成一个等于输入的当前值乘以一个常数的输出，加上
DC/DC 转换器满足最苛刻的应用要求
5VDC。请注意，使用两个串联的 MOSFET 来承受更高的线路输入电压。AHP2815D (B) 将 28VDC 转换为稳压的 ±15VDC。输出调节使用 PWM 技术，并控制输出调节、过载保护、UV 检测和保护、软启动和输入过压保护。AHP 系列采用专有磁脉冲反馈技术，提供最佳的动态线路和负载调节。该反馈系统以脉冲宽度调制器固定时钟频率对输出电压进行采样；标称频率为 550kHz。初级和次级参考 ENABLE 电路提供便利和控制，可使用事件或信号随意打开和关闭转换器。驱动电路增强 PWM 的输出，以提供足够的 di/dt 来打开或关闭 MOSFET。小型栅极驱动变压器为驱动 AHP270XX 转换器中的上部 MOSFET 提供隔离。整个单元在闭环中工作，确保快速动态响应和稳定的性能。
DC/DC 转换器满足最苛刻的应用要求
5VDC。请注意，使用两个串联的 MOSFET 来承受更高的线路输入电压。AHP2815D (B) 将 28VDC 转换为稳压的 ±15VDC。输出调节使用 PWM 技术，并控制输出调节、过载保护、UV 检测和保护、软启动和输入过压保护。AHP 系列采用专有磁脉冲反馈技术，提供最佳的动态线路和负载调节。该反馈系统以脉冲宽度调制器固定时钟频率对输出电压进行采样；标称频率为 550kHz。初级和次级参考 ENABLE 电路提供便利和控制，可使用事件或信号随意打开和关闭转换器。驱动电路增强 PWM 的输出，以提供足够的 di/dt 来打开或关闭 MOSFET。小型栅极驱动变压器为驱动 AHP270XX 转换器中的上部 MOSFET 提供隔离。整个单元在闭环中工作，确保快速动态响应和稳定的性能。
供应链控制塔和采用智能码头预订以提高效率
分销中心的不良协调是供应链延迟和能源浪费的主要来源，可以通过实时计划和增强的可见性来避免。作为现代物流主题，对供应链转换的影响，智能码头预订（IDB）协调了分销中心的传入和外发货。关于IDB的研究处于早期开发阶段。本研究通过开发IDB的概念模型，确定其实施要求并探索其对供应链绩效的影响，从而为供应链控制塔（SCCT）做出了贡献。因果环和库存/流量图用于研究如何改善几种效率指标，例如取消数量，计划时间，加载和卸载空间的利用以及分销中心的加工卡车持续时间。此外，将实时数据集成，操作前提，自动化调度，动态响应能力和部门间集成确定为关键实施要求。这些发现为在SCCT中实现IDB系统提供了基础。
使用机器学习应用程序在风险管理中转变公司财务和咨询服务
机器学习（ML）在公司融资和咨询服务中的应用已彻底改变了传统方法论，尤其是在风险管理领域。本评论论文探讨了ML技术如何增强风险评估，预测性建模和决策过程，从而提高了精度，可扩展性和效率。通过利用ML算法，组织可以在数据中发现隐藏的模式，从而积极地识别和缓解潜在风险。此外，实时分析和高级计算方法的集成使公司能够动态响应对不断发展的财务环境。本文评估了当前趋势，挑战和未来的方向，强调了数据质量，道德考虑因素和整合策略在确保成功实施方面的关键作用。它突出了ML在重新定义风险管理范式和推进公司财务格局中的变革潜力，从而有助于更具弹性和适应性的金融系统。
UoSo=日本 orkshop - NEHRP 清算所
摘要（200 字或更少的最重要的事实摘要。如果文档包含重要的文献或文献调查，请在此处提及。）这些会议记录了 1992 年 8 月 19 日至 21 日在加利福尼亚州洛杉矶举行的第四届美日生命线系统地震灾害预防研讨会的结果。研讨会的主题是“生命线系统研究、应用和设计的未来方向”。讨论的技术主题包括：土壤对生命线组件的影响；生命线系统的抗震设计和改造；生命线系统的动态响应和分析；生命线系统的修复和恢复；生命线系统的系统可靠性方法；地震后损伤检测程序；生命线系统故障对社会经济和环境的影响；以及生命线系统的应急和灾难响应管理。两天的全体会议共提交了 30 篇论文；其中 16 篇来自日本，14 篇来自美国。
使用与历史有关的动态上下文的增强学习
我们介绍了动态上下文Markov Deci-Sion过程（DCMDPS），这是一个新颖的增强学习框架，用于与历史有关的环境，该框架概括了上下文的MDP框架来处理非Markov环境，其中上下文随时间而变化。我们考虑了模型的特殊情况，重点关注dcmdps，这通过利用粒子函数来确定上下文转换，从而破坏了对历史长度的指数性。这种特殊的结构使我们能够得出一种上层封闭的样式算法，我们为此建立了遗憾的界限。以我们的口感结果的启发，我们引入了一种基于模型的实用算法，用于在潜在空间中计划，并在历史依赖的特征上使用乐观态度。我们在推荐任务（使用Movielens数据）上演示了我们方法的效率，在该任务中，用户行为动态响应建议而演变。