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World File Search System动态模式
具有动态模式的脑类器官的神经刺激
摘要：称为Sentiomics的新科学旨在确定具有感受和意识的能力的动态模式。在延性学中，最有前途的调查领域之一是人类脑器官的发展和“教育”，对促进（也是新的）再生神经医学领域的促进人类健康有效。在这里，我们讨论了在实验环境中制造脑器官含量所需的信息丰富的输入的类型。将这项研究与亚马逊雨林中保存感性的生态关注相结合，我们还设想开发新一代的生物传感器，以从森林中捕获动态模式，并将它们用于大脑器官的“教育”中，以使他们在未来的医学中可能具有“心理健康”质量，从而在“居民”中具有重要的医学。这项研究与人类心理健康疗法的心理物理学方法密切相关，在该方法中，我们提出了在电力和磁性脑刺激方案中使用动态模式的方法，以解决神经震荡网络中的电化学波。
使用高阶动态模式分解和小型数据集的视觉变压器
基于机器学习的框架，以及深入学习的更具体的框架。这包括第一次使用高阶动态模式分解（HODMD）算法，以便在医学场中的数据增强和特征提取。第二阶段的重点是构建和训练视觉变压器（VIT），在相关文献中几乎没有探索。即使使用小数据集，VIT也适用于从头开始的有效培训。设计的神经网络分析来自超声心动图序列的图像，以预测心脏状态。获得的结果表明了所提出的系统的优越性和HODMD算法的效率，即使表现优于预认证的综合神经网络（CNN），这是迄今为止文献中选择的方法。
通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-
动荡的经济：具有阶段和状态转变的全球动态
我们分析了标准生命周期模型中的全局动态，结果表明可能存在大量理性预期动态，包括“不稳定的宏观动态”。根据人们的信念，宏观经济可以无限波动，不会收敛，也没有规律的周期性。经济可能会受到反复出现的低效率和失业的困扰。在相变中，经济会从具有唯一瞬时平衡的状态内生转变为具有多个平衡的状态，反之亦然。相变决定了动态模式。我们确定了所有可能的动态模式，提供了每个模式可能发生的参数值的完整特征，显示了某些关键参数（例如劳动生产率）的变化如何导致“状态转变”，即可行的全局动态集的突然变化：繁荣可能变得不稳定。全球动态表现出强烈的滞后效应；暂时的积极生产力冲击可能会产生长期的不利影响。
为什么我们仍在...
- 事实之后的全球平均海平面上升可以推断为领先顺序 - 模型无法直接模拟海平面上升驱动的海岸线变化•在新鲜的沿海水域中，风向驱动的加速误差高达〜4.5％•〜约1％的开放环境或季节性温度的大小的错误•与垂直动态模式相比，垂直动态结构，这是相当的，这是相比的，这是相比的 - 这是相比之下。
运动表现分析中的人工智能
了解运动员之间行为和互动的动态模式，这些模式是不同运动项目成功表现的特征，是所有体育从业者面临的重要挑战。本书指导读者了解如何实施生态动力学框架，以利用人工智能 (AI) 来解释运动表现和实践环境的设计。通过研究 AI 方法在团队游戏（例如足球）以及个人运动（例如高尔夫和攀岩）中的应用方式，本书通过研究当前最先进的 AI 方法，提供了对可能更好地捕捉运动表现的运动学和生理指标的更好理解。体育表现分析中的人工智能以创新的方式提供了一个包罗万象的视角，为教练、体育分析和体育科学以及工程、计算机和数据科学和统计学等相关学科领域的学者和从业者提供了实际应用。
自发大脑活动的时空模式
摘要。在没有任何外部感官输入的情况下，大脑处于持续活动状态。人们已经使用各种记录和成像技术研究了这种自发大脑活动的时空模式。这使得人们在阐明观察到的时空动态所涉及的细胞和网络机制方面取得了相当大的进展。这篇小型评论概述了在四种常用模式中确定的不同时空动态模式：电生理记录、光学成像、功能性磁共振成像和脑电图。还讨论了每种模式的信号源、观察到的动态的可能来源以及未来的发展方向。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可出版。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.032209]
使用内存函数形式主义在寻找...
摘要 - 数据科学在生物医学和生理时间序列和空间图的分析中的使用允许提取有关生物体整体和单个器官的动态状态和功能的可靠信息。在本文中，基于记忆函数形式主义，这是统计物理学的方法之一，我们分析了人脑和人类神经肌肉系统的生物电活动的信号。我们从对人类信号中揭示的全球模式的研究进行过渡到对时间动态各个部分的分析。基于局部特征和参数（功率谱和统计记忆度量的时间窗口绘图），我们建立了周期性模式和动态模式相关性的变化。在时间序列分析的情况下，各种定位过程扮演着“统计显微镜”的作用，该过程捕获信号详细信息或反映对象的局部结构的特征。在记忆功能形式主义框架内引入的广义和局部参数被证明可用于寻找心脏病学，神经生理学，流行病学以及研究人类感觉运动和运动活性的诊断标准。
热力学插值
摘要：使用归一化的流和重新加权，Boltzmann发电机可以从玻尔兹曼分布中启用平衡采样，该分布由能量函数和热力学状态定义。在这项工作中，我们引入了热力学插值（TI），该插值允许以可控制的方式生成采样统计。我们引入了直接在环境配置空间中工作的Ti风味，在不同的热力学状态或通过潜在的，正态分布的参考状态绘制。我们的环境空间方法允许规范任意目标温度，从而确保训练集的温度范围内的普遍性，并证明了外推的潜力。我们验证了TI对表现标准化和非平凡温度依赖性的模型系统的有效性。最后，我们演示了如何通过各种自由能扰动方法组合基于Ti的采样来估计自由能差，并提供相应的近似动力学速率，通过发电机扩展动态模式分解（GEDMD）估计。■简介
宽频率范围内软凝胶的非接触流变学
4 里尔大学、法国国立科学研究院、里尔中央理工学院、Yncra ISEN、法国上法兰西大学、UMR 8520 – IEMN、F-59000 里尔，法国。摘要：我们报告了对软凝胶粘弹性流变性质的非接触式测量。实验是在液体环境中以动态模式使用胶体探针原子力显微镜 (AFM) 进行的。测量了不同振荡频率下液体间隙厚度与机械响应的关系。我们的测量揭示了探针振荡引起的流动与凝胶的粘弹性变形之间的弹性流体动力学 (EHD) 耦合。数据由粘弹性润滑模型定量描述。从数据与模型的拟合中提取了聚二甲基硅氧烷 (PDMS) 凝胶的频率相关储能和损耗模量，并且与 C hasset-Thirion 定律高度一致。我们的结果表明，非接触式胶体探针方法是一种强大的工具，可用于在很宽的频率范围内精细探测软界面。 * 通讯作者：abdelhamid.maali@u-bordeaux.fr