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World File Search System实验检查
针对新疗法的血小板抑制受体代理意识的统计学习模型-Centaur
一种代理意识（SOA）是对控制自己行动的控制的主观意识的经验。人类自然倾向于产生环境的预测模型并根据环境变化进行调整。SOA与预测模型的适应程度有关，例如，不足的适应性会导致低可预测性并降低环境中的SOA。因此，确定与SOA相关的预测模型的适应过程背后的机制对于理解SOA的生成过程至关重要。在当前研究的第一半部分中，我们构建了一个数学模型，其中SOA在环境的预测模型中代表了给定观察结果（感觉反馈）的可能性值，并且根据可能性值对预测模型进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即根据贝叶斯规则或随机梯度更新了预测模型。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。 在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。 按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。 在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出的结论是，基于SOA的预测模型的更新（适应）规则与随机梯度下降更好地描述了基于SOA的预测模型。
高级3D和THM建模，以使厚度不同的断层区域的热对流启动
抽象断层区域展示了3D可变厚度，该特征仍然不足，特别是在对流体流动的影响方面。分析分析溶液后，我们通过基准实验检查了3D热氢（Th）动力学模型，该实验结合了一个断层区，其厚度变化对应于逼真的数量级。这些发现强调了一个关注区域，其中剧烈对流驱动流体流动，导致在断层区最厚的部分的浅深度下，温度升高到150°C。此外，通过考虑3D热氢化机械（THM）模型中的各种构造制度（压缩，延伸和滑行）模型，并将其与基准测试实验进行比较，我们观察到在感兴趣的面积内作用于流体流动的流体压力引起的流体压力变化。这些构造引起的压力变化会影响区域的热分布和温度异常的强度。这项研究的结果强调了孔弹性驱动力对转移过程的影响，并强调了将断层几何形状作为关键参数的重要性，这是对破裂系统中流体流量的未来研究。此类研究在地热能，CO 2存储和矿藏中具有相关的应用。
X射线断层扫描AG AG
该实验可让您深入了解X射线的基本属性，它们与物质的产生和相互作用以及在计算机断层扫描中使用X射线。这种非破坏性成像方法中的基本原理是X射线的材料依赖性衰减，从理想的点（如X射线源）所用的X射线源用于吸收吸收率的传播图像，用于大量不同的视角，并计算物体中材料的三维分布。在本实验中，X射线管中Bremsstrahung的结构以及辐射强度对阳极电压和电流的依赖性进行了实验检查。将重新种族与基于克莱默的规则进行比较。使用不同材料的楔子，检查了兰伯特 - 伯尔定律，该定律可预测和指示X射线强度随传输路径的长度而降低。另外，在实验结束时，您有可能扫描您选择的合适对象并创建三维层析成像图像。
老年司机标志设计 - ROSA P
本报告回顾了有关老年驾驶员信息处理能力和交通标志符号人为因素研究的文献。它描述了一系列研究、调查和实验室实验，这些研究、调查和实验室实验检查了美国《统一交通控制设备手册》（MUTCD）中的符号。首先，对手册中的所有符号进行了评估，以了解各个年龄段的驾驶员对符号的理解程度和白天可读性距离。然后，使用夜间可读性（有和无眩光）、反应时间、一瞥可读性和显眼性等指标对一组 18 个符号进行了评估。研究发现，老年驾驶员对符号的理解较差，可读性距离较短，一瞥可读性阈值、反应时间和显眼性搜索时间较高。研究发现，眩光只会降低老年驾驶员对标志的可读性。对其中 13 个符号进行修改和重新设计后，3 个符号的理解能力增强，11 个新设计的可读性提高。我们发现，为该项目开发的五种新符号的理解力和可读性与重新设计的符号相当。
节能传播运动的有效性：神经生理方法
摘要：公共通信活动是促进节省电力的工具。在创建广告系列过程中的一项至关重要的任务是设计一个简单的信息，以有效地达到普通消费者。创建替代信息并预测到最有效的是一种有益的做法。测试过程中的研究方法包括定量和定性方法。但是，人们认为使用常规技术获得的结果并不完全可靠。因此，出现以下问题：在测试通信活动的信息的阶段应应用哪些其他研究方法，以便甚至在广播之前就可以更可靠地评估其有效性和/或改进？在这项研究中，我们旨在提出与问卷结合调查的认知神经科学方法的可能性，以实验性地使用选定的节省电力通信运动的示例来实验检查消息的有效性。这项研究的关键结果表明，合并有意识的和潜意识的反应使我们能够获得将来可以使用的新知识，以提高沟通运动的有效性。我们的调查表明，可以通过神经科学方法协同传统的研究方法获得的好处。
通过感官反馈预防模式错误
摘要 研究了使用不同类型的反馈来预防模式错误。两个实验检查了文本编辑任务中模式错误的频率，其中模式错误被定义为在插入模式下尝试发出导航命令，或在命令模式下尝试插入文本。在实验 1 中，在四种不同条件下比较了动觉反馈与视觉反馈的有效性：使用键盘还是脚踏板来改变模式（动觉反馈），交叉存在或不存在视觉反馈来指示模式。结果表明，动觉反馈和视觉反馈在减少模式错误方面都是有效的。但是，无论是在减少错误方面还是在减少与模式变化相关的认知负荷方面，动觉反馈都比视觉反馈更有效。实验 2 测试了以下假设：这种动觉反馈的优越性是由于脚踏板需要受试者主动保持插入模式。结果证实，使用非锁定脚踏板切换模式比使用锁定踏板提供了更显著的模式状态信息来源。根据这些结果，我们认为用户维护的模式状态比系统维护的模式状态更有效地防止模式错误。
perumal_research效果final_0_0.pdf
数值模拟是现代计算的一个分支，在工程和生命科学中广泛应用。它有助于设计和优化建筑物，汽车和飞机等系统。通过预测各种条件下的系统行为，模拟模型允许研究人员测试理论并探索新的想法，而无需昂贵且耗时的实验。此外，它们使他们能够研究这些系统，这些系统原本很难或不可能进行实验检查。建模也可以通过那些不了解所涉及的复杂模拟的人进行。数值模拟具有预测现实现象的令人印象深刻的能力，使其在现代生活中必不可少。我们的研究小组在微流体，相变材料，多孔介质，金属泡沫，电池热管理，纳米流体，生物医学工程，芯片冷却，滚动涂料和复杂的建筑设计方面做出了重大贡献。我们的重点扩展到解决可持续发展目标，例如健康和福祉（目标3），负担得起和清洁能源（目标7），行业创新和基础设施（目标9），负责任的消费和生产（目标12），气候行动（目标13）以及目标17（目标17）。此外，机器学习和人工智能正在更有效，准确地为数值模拟打开新的机会。从远古时代到现在，数值模拟已被证明对人类有价值，并将继续推动未来的进步。
实现时间反向不变光子拓扑结构Anderson绝缘子
疾病本质上无处不在，在光子学中已广泛探索，以了解光扩散和定位的基本原理，以及在功能谐振器和随机激光器中的应用。最近，对拓扑光子学中疾病的研究导致了拓扑安德森绝缘子的实现，其特征是出乎意料的疾病引起的相变。然而，到目前为止，观察到的光子拓扑结构剂仅限于时间反向对称性破坏系统。在这里，我们提出并实现了光子量子旋转霍尔拓扑拓扑拓制孔，而无需打破时间反转对称性。通过理论有效的狄拉克·哈密顿（Dirac Hamiltonian），批量传播的数值分析以及对批量和边缘传输的实验检查，全面证实了疾病诱导的拓扑相变。我们提供了令人信服的证据，证明了螺旋边缘模式的单向传播和稳健的运输，这是非平凡的时间反转不变拓扑的关键特征。此外，我们展示了无序诱导的束转向，突出了障碍作为操纵无磁性系统中光传播的新自由度的潜力。我们的工作不仅为观察独特的拓扑光子相铺平了道路，而且还通过疾病的利用来提出潜在的设备应用。
使用光电显微镜
纳米级的光 - 物质相互作用的精确控制位于纳米光子学的核心。但是，由于相应的电磁近场通常限制在传统光学显微镜分辨率以下的体积之内，因此在此长度尺度上进行的实验检查是具有挑战性的。在半导体纳米型电磁场中进一步限制在各个亚波长谐振器的范围内，从而限制了这些结构中关键光 - 物质相互作用的访问。在这项工作中，我们证明了光电子发射显微镜（PEEM）可用于分辨近场光谱的极化以及受损坏对称性硅元素支撑的电磁共振的成像。我们发现，通过原位钾表面层启用的光发射结果与可见和近红外波长之间的全波模拟和远场反射测量一致。此外，我们发现了跨场阵列边缘附近的集体共振的偏振相关演变，利用了PEEM的远场激发和全场成像。在这里，我们推断出八个谐振器或更多之间的耦合建立了此元图的集体激发。总而言之，我们证明了高光谱的高光谱成像和PEEM的远场照明可以利用半导体纳米光子结构中的集体，非本地，光学共振的计量学。
行业中的供应链优化5.0：使用AL
工业运营长期以来一直在很大程度上依赖供应链管理，以使资源和商品从供应商传递到最终用户。引入工业4.0的供应链优化方面的一个重大进步，这是由自动化和数字技术的组合所定义的。但是，随着我们进入行业5.0，我们看到了一种革命性的变化，强调了联系，数据驱动的决策以及数字和物理系统的合并更多[1] - [9]。现代供应链优化方法在不断变化的环境中至关重要。工业5.0是一个新时代，由常规工业环境的复杂分析，人工智能（AI）和工业互联网（IIOT）的整合所定义。随着这种范式的变化，供应链在优化的前提下从未有了可以提高其可持续性，韧性和敏捷性的可能性。供应链参与者需要使用AI和数据分析来发挥其优势，因为实际和数字世界之间的界线变得越来越模糊，以便快速适应消费者的需求和市场环境。本报告使用AI驱动的方法进行了实验检查，以研究行业5.0供应链优化领域。我们的目标是探索当代供应链的复杂动态，解决库存控制，供应商选择，实时需求预测和运输物流等问题。我们想展示公司如何使用数据驱动的见解来简化其运营并通过实施AI技术获得竞争优势[10] - [13]。