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基于标准化流量的上下文运动模型
抽象运动模型可以随着时间的推移预测玩家（或对象）的位置，因此对于分析时空数据是至关重要的，因为它经常在运动分析中使用。现有运动模型要么是根据物理原理设计的，要么完全由数据驱动。然而，前者遭受过多的简化，无法实现可行和可解释的模型，而从当前的角度来看，后者依赖于计算上的昂贵，非参数密度估计并需要多个估计器，每个估计值都负责不同类型的运动（例如，例如不同的速度）。在本文中，我们提出了一个基于归一化流量的统一上下文概率运动模型。我们的方法通过直接优化可能性来了解所需的密度，并仅维护一个可以在辅助变量上进行条件的单个模型。对所有观察到的运动类型同时进行训练，从而导致有效而有效的运动模型。我们对专业足球的时空数据进行经验评估我们的方法。我们的发现表明，我们的方法的表现超过了最高的状态，而相对于汇编时间和内存要求，数量级的效率更高。
单介质温跃层储罐中稳定热分层的优化流量分配器：数值和实验研究
符合可持续发展目标的能源转型要求在大多数能源需求领域迅速采用可再生能源 [1,2] 。热能存储 (TES) 具有在发电、工业和建筑等不同领域实现可再生能源高份额的巨大潜力 [3,4] 。TES 的优势特性包括可变的存储容量和持续时间、灵活的供需脱钩、灵活的集成方式 [5] 和生命周期优势，引起了各个能源市场的特别关注。根据 IRENA 的符合《巴黎协定》的能源转型情景 [6] ，预计未来 10 年安装的 TES 容量将增加三倍，从 2019 年的 234 GWh 增加到 2030 年的至少 800 GWh。
埃格林空军基地的访客需要基地通行证才能进入设施。第 96 安全部队中队为赞助商提供了一个虚拟选项，以便为他们的客人申请通行证，以简化流程并减少等待时间。赞助商需要提供他们的国防部凭证以及访客的姓名、社会安全号码和驾驶执照号码。使用虚拟应用程序的赞助商必须提前至少五天提交申请，以便进行处理。
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sutterby nanofluid的生物转化流，可拉长片上有动感微生物：指数变化的粘度
摘要。目前的工作研究了纳米材料和微生物的存在在可伸缩的表面上不可压缩的非牛顿sutterby液体的生物概要转向运动。液体在整个泄漏区域流动，并受均匀垂直磁场的影响。除了指数空间的热源外，欧姆和非牛顿耗散还建立了能量扩散，而纳米材料的传播则可以通过化学反应到达。物理构型被力，温度，纳米体积分数和微生物的公式以及适当的边框标准覆盖。这项工作的新方面由于考虑了粘度与温度，微生物和纳米颗粒的指数分布的考虑。此外，鉴于其较大的应用范围，微生物在流过拉伸表面的流程中的参与增加了另一个创新的特征。非线性部分差分公式的最重要格式被转换为普通的，提供合适的匹配转换器。这些公式通过四阶runge-kutta数值技术进行了审查，并支持拍摄标准。因此，实现了客观分布的算术和图形基础。检查结论，并总结了重大结果。从结果中完成了几种重要的身体。热轮廓改善了有效的因素，这是可以在各种含义中采用的出色规则。微生物的积累随着粘度变化的增加而增加，而随着小子，刘易斯数量和生物对流常数的增长，它会降低。此类发现可能对通过相似的流量期望这些微观生物的行为有用。
海上交通分区：一种自适应半监督光谱正规化方法，用于利用多壁画进化流量交互
海上情境意识（MSA）长期以来一直是海上交通监视和管理领域中的关键重点。船舶交通的复杂性越来越多，源于多个船舶之间的复杂多属性交互，再加上交通动态的连续发展，在达到准确的MSA方面构成了重大挑战，尤其是在复杂的港口水域中。这项研究致力于建立高级MET的那言来分区海上流量，旨在增强交通模式的解释性和加强船舶反碰撞风险管理。具体来说，最初引入了三种相互作用措施，包括冲突临界，空间距离和接近速率，以量化船舶之间时空相互作用的不同方面。随后，设计了一个半监督的光谱正则化框架，以熟练地适应多个相互作用信息和从历史分配结构中得出的先验知识。该框架有助于将区域交通分割为多个集群，其中具有相同集群的船舶表现出较高的时间稳定性，冲突连通性，空间紧凑性和收敛性运动。同时，设计了一种自适应超参数选择模型，以寻求各种情况下的最佳交通分区结果，同时还将用户偏好纳入特定交互指标。使用来自宁波 - Zhoushan端口的AIS数据进行综合实验，以彻底评估模型的功效。研究发现，从案例分析和模型比较中发现了拟议方法清楚地展示了所提出的方法成功解构区域交通复杂性，捕获高风险区域并加强战略性海上安全措施的能力。因此，该方法具有巨大的希望，可以推进海上监视系统的智能并促进海上交通管理的自动化。
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
精密制造的未来：集成先进计量和智能监控以优化流程
精密制造正在经历一场变革性的演变，其推动力来自先进计量技术和智能监控系统的融合。本摘要通过这些技术的融合探索了精密制造的未来发展轨迹，重点关注它们在工艺优化中的协同作用。先进的计量技术，包括高分辨率成像、激光扫描和非接触式表面测量，在捕获尺寸数据方面提供了前所未有的精度和细节。这些技术使制造商能够精确分析组件的几何形状、表面光洁度和公差，从而促进以卓越的精度和质量生产零件。此外，将计量技术集成到制造过程中可以实现实时反馈，从而实现快速调整和更正，以确保遵守设计规范。智能监控系统通过不断从嵌入在制造设备中的各种传感器收集数据来补充先进的计量技术。这些系统利用人工智能 (AI) 和机器学习算法实时分析大量数据，检测异常，预测设备故障并优化工艺参数。通过利用数据驱动的洞察力，制造商可以提高生产效率，最大限度地减少停机时间并降低废品率。先进计量与智能监控之间的协同作用不仅限于质量控制，还涵盖了整体流程优化。通过这些技术的无缝集成，制造商可以在运营中实现无与伦比的精度、效率和灵活性。例如，实时计量反馈与人工智能驱动的监控相结合，可以实现自适应制造流程，根据不断变化的环境条件或材料特性动态调整参数。此外，精密制造的未来在于采用数字孪生方法，即创建物理制造系统的虚拟副本并与实时数据同步。这可以实现预测性维护、虚拟原型设计和基于仿真的优化，从而大幅节省成本并加快创新周期。精密制造的未来取决于先进计量和智能监控技术的集成。通过利用这些创新之间的协同作用，制造商可以实现前所未有的精度、效率和灵活性，推动数字时代制造业的发展。