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一种结合不完善的多模型集成方法...
摘要。在当前的多模型集成方法中，气候模型模拟是后验组合的。在本研究的方法中，集成中的模型在模拟过程中交换信息，并从历史观测中学习，将它们的优势结合起来，形成对观测到的气候的最佳表示。该方法是在小型混沌动力系统（如 Lorenz 63 系统）的背景下开发和测试的。通过扰动标准参数值来创建不完善的模型。通过在模型方程之间引入连接，将三个不完善的模型组合成一个超级模型。连接系数从未受干扰的模型的数据中学习，这被视为事实。这项研究的主要结果是，经过学习，超级模型非常接近事实，比每个不完善的模型都要好得多。这些说明性示例表明，超级建模方法是改善天气和气候模拟的一种有前途的策略。
气动弹性运载火箭的晃动观测器设计
本文重点介绍滑模观测器的设计，以估计晃动质量的位置和速度状态。这些状态随后用作姿态控制器的反馈信号。简单的比例微分 (PD) 刚体控制器无法安全地执行姿态命令，否则会遇到稳定性问题，即使在稳定状态下，非零晃动质量位置也会导致旋转角度抖动。通过晃动状态反馈，即使是非最优 PD 控制器也会在有限的执行器活动下表现出平滑的响应。然而，观测器的晃动模型参数的轻微不确定性会对控制器性能产生负面影响，从而增加液体的振幅和振荡行为。需要额外的观测器来估计正确的参数值。更强大的增量非线性动态逆控制器可以改善控制器响应，但需要进一步开发，例如，在反馈回路中加入陷波滤波器。
清洁能源补贴的宏观经济学
我们在定量气候经济模型中研究清洁能源补贴。清洁的收益补贴会减少碳排放量，并且仅当它们降低了肮脏能量的边际产物时。受限的补贴等于肮脏能量的边际外部成本乘以清洁能源生产对肮脏的生产的边际影响。使用标准功能形式，有两个因素决定了清洁补贴对肮脏能源产生的影响：清洁和肮脏能源之间的替代弹性以及能源服务需求的价格弹性。在标准参数值下，清洁生产补贴会增加排放和减少福利。在清洁和肮脏的能量之间具有更大的替代性，通货膨胀降低法中的补贴可以产生适度的减少。即使在这种更加乐观的情况下，干净的补贴也比对肮脏能源的税款产生的排放量明显更高和福利更低。
使用最大基数匹配问题对量子退火进行基准测试
我们对量子退火 (QA) 与模拟退火 (SA) 进行了基准测试，重点关注问题嵌入到 D-Wave 量子退火器的不同拓扑上的影响。我们研究的一系列问题是最大基数匹配问题的特别设计实例，这些问题很容易通过经典方法解决，但对于 SA 来说很难，而且实验发现，对于 QA 也不容易。除了使用多个 D-Wave 处理器外，我们还通过数值求解时间相关的薛定谔方程来模拟 QA 过程。我们发现嵌入问题可能比非嵌入问题困难得多，并且某些参数（例如链强度）对于找到最佳解决方案可能非常有影响。因此，找到良好的嵌入和最佳参数值可以大大改善结果。有趣的是，我们发现尽管 SA 在解决非嵌入问题方面取得了成功，但与我们在 D-Wave 量子退火器上取得的成果相比，嵌入版本获得的 SA 结果相当差。
废物隔离中试工厂合规认证...
在简要介绍（第 1 章）之后，报告的第 2 章总结了关闭后放射学评估的总体程序，其中包括在第三次试运行开始之前制定的不确定性和偏差审计。该程序在很大程度上依赖于专家判断的使用。必须以适当的结构化方式得出此类判断，以便可以适当地记录所做的判断、其依据及其在评估中的应用。通过得出参数值分布，使用专家判断量化不确定性是第 4 卷的主题。与评估中应包括的因素/现象相关的专家判断是本卷第 3 章的主题。这包括讨论选择专家组的正式程序（通常是流程中记录最少的部分）、描述用于建模的因素/现象组所涉及的各个工作阶段，以及对从不同复杂程度的评估中获得的结果的置信度分配。
使用深度学习模型对脑肿瘤进行分类
本研究旨在对现有（最先进的）深度学习模型进行比较分析，以利用 MRI（磁共振成像）图像识别脑肿瘤疾病的早期检测。为此，在 Matlab 平台上编码了 GoogleNet、Mobilenetv2、InceptionV3 和 Efficientnet-b0 深度学习模型，并用于检测和分类脑肿瘤疾病。对常见的胶质瘤、脑膜瘤和垂体脑瘤进行了分类。数据集包括四个不同类别的 7022 张脑 MRI 图像，这些图像在 Kaggle 平台上公开共享。对数据集进行了预处理，对模型进行了微调，并使用了适当的参数值。在评估我们比较的深度学习模型的统计分析结果时，按成功率排序，获得了 Efficientnet-b0（%99.54）、InceptionV3（%99.47）、Mobilenetv2（%98.93）和 GoogleNet（%98.25）的结果。研究结果有望为相关领域的医生和研究人员的决策提供建议，特别是在疾病的早期诊断、缩短诊断时间和减少人为错误方面具有一定优势。
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。
以人为本的航空人工智能方法 - EASA
人工智能显然是支持飞机设计和运营的广泛应用的推动者。人工智能可以通过就日常任务提供建议（例如飞行剖面优化）或就飞机管理问题或飞行战术性质提供增强建议来协助机组人员，帮助机组人员在高工作量情况下做出决策（例如复飞或改道）。人工智能还可以根据运营环境和机组人员健康状况（例如压力、健康等）预测和预防某些危急情况，从而为机组人员提供支持。由于 2022 年 4 月发布了第一个关于基于机器学习的系统的可信度的特殊条件，1 级人工智能应用已经在通用航空领域进行认证。人工智能还可以用于几乎任何涉及数学优化问题的应用中，无需分析相关参数值和逻辑条件的所有可能组合。机器学习的典型应用可能是飞行控制律优化、传感器校准、油箱数量评估、结冰检测等等。此外，人工智能还可用于在机载系统中嵌入复杂模型，例如通过使用内存和处理效率更高的代理模型。
利用小鼠天然减数分裂驱动力来抑制入侵种群
入侵啮齿动物是造成环境破坏和生物多样性丧失的主要原因，尤其是在岛屿上。与昆虫不同，包括具有偏向遗传的种群抑制基因驱动在内的遗传生物防治策略尚未在小鼠中开发出来。在这里，我们展示了一种基因驱动策略（t CRISPR），它利用t单倍型的超孟德尔传递来传播单倍型充足的雌性生育基因（Prl）中的失活突变。使用空间明确的基于个体的计算机模拟建模，我们表明t CRISPR可以在一系列现实的基于场的参数值下消灭岛屿种群。我们还设计了转基因t CRISPR小鼠，至关重要的是，它们表现出对修改后的t单倍型和Prl突变的偏向传播，而我们的模型预测这些水平足以消灭它们。这是一个可行的基因驱动系统的例子，用于控制入侵外来啮齿动物种群。
融合沉积建模参数的效果（FDM ...
热塑性塑料添加剂制造的最常见方法是融合沉积建模（FDM），这正在成为各种工程应用中的增长趋势，因为它很容易创建复杂的零件。适当的过程参数选择对3D打印零件的机械质量有重大影响。这项研究研究了四个关键过程变量对聚乳酸（PLA）样品拉伸强度的影响：填充密度，打印速度，构建方向和层厚度。使用FDM 3D打印机根据ASTM D638打印样品。这项研究的结果表明，PLA打印样品的拉伸强度受到层厚度，构建方向和填充密度等因素的高度影响。PLA打印样品的拉伸强度和Young的模量受到90°方向，空心填充，0.4 mm厚度和100 mm/s速度的显着影响。因此，随着FDM 3D打印机对于制造工程组件逐渐变得更加重要，因此找到可能导致更强机械和物理特性的参数值肯定会帮助设计师和制造商在全球。