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相变和关键现象1简介
统计物理学在多体问题中以微观量表的粒子本身的动力学与宏观集体行为之间提供了联系。这样做，对系统属性的分析是感兴趣的。这些属性可以被概念化为密度，因为它们与自由能W.R.T.的第一个衍生物相对应。相关领域或作为敏感性，与相关自由能的第二个衍生物相对应，这通常是在没有领域的情况下实现的。通常，这些功能是平稳的，但是在突然变化的情况下，系统内有相变[1]。本报告将通过首先分析水的相图，然后再分析简单的铁磁铁的相位图来解释相变的模糊表述，以了解相变的原理。随后，提供了相变的定义，而磁系统的相图则强调了Ehrenfest和Landau的分类。ehrenfest特别使用了自由能衍生物的不连续性的描述作为相变的定义，而Landau则描述了通过对称断裂的相变，从而允许订单参数的概念。专注于磁系统的ISING模型，相图说明了区分一阶和二阶转换的相变。此报告
急性髓样白血病同种异体干细胞移植后移植后红细胞增多症：病例报告和文献综述
通过国旗IDA制度进行化学疗法。在用Busulfan环磷酰胺（BUCY）体制进行骨髓脂肪条件后，他接受了人类白细胞抗原（HLA）匹配的同胞供体Allo-HSCT。环孢菌素和甲氨蝶呤作为标准移植物与宿主疾病（GVHD）预防。除了环孢菌素诱导的海质外，移植后的立即移植时期是平稳的，该海persension受抗高素质的控制。移植后六个月，他根据国立卫生研究院（NIH）分级（涉及皮肤，口腔和眼睛）的慢性GVHD，以局部类固醇为单位。免疫抑制剂被逐渐减少并在移植后24个月停止。移植两年后，他偶然发现他的血红蛋白和血细胞比容水平升高（►图1）。临床检查不明显。他被努力排除红细胞增多症的次要原因。他没有暴露于高海拔高度，血小板正常和总白细胞计数。外周涂片检查暗示着正型差异红细胞
微创二尖瓣维修具有肋间冷冻：病例报告
心脏协会（NYHA）。超声心动图显示，由于弦齿肌张力的破裂而导致的二尖瓣后LEA -ET p2膨胀的MV反流膨胀，并膨胀到38 39毫米。这导致了4级MV反流，并保留了射血分数。心电图显示出一级室内室。他患有慢性B细胞杀菌剂的病史，接受了酪氨酸酶抑制剂治疗的淋巴细胞菌血症，但没有进一步的心脏合并症。排除了冠心病。，我们在第五个肋间空间中通过侧面微型切开术进行了MIC MV，而无需使用肋间散布器。通过右股腔静脉和动脉进行了平稳的插管。p2，并用28毫米备忘录4 d环重建环。术后结果显示没有残留的MV反流，平均压力梯度为2 mmHg。右侧胸膜用胸管排干，可以在第二天（POD）上取出，浆液流量最小，肺部膨胀
用衣服增强自动驾驶汽车导航...
摘要：这项研究使用与自适应lookahead机制集成的基于衣服的方法为自动驾驶汽车引入了先进的横向控制策略。主要的重点是通过应用Euler螺旋在平稳的曲率过渡中提高侧向稳定性和路径跟踪准确性，从而减少了乘客不适和车辆滚动风险。我们工作的创新方面是基于实时车辆动力学和道路几何形状的LookAhead距离的自适应调整，该距离可确保在不同条件下的最佳路径。准反馈控制算法在每个时间步骤构造了最佳的衣服，从而生成适当的转向输入。铅过滤器补偿了车辆的横向动力学滞后，从而提高了控制响应能力和稳定性。通过使用Trucksim®和Simulink®的全面共同模拟，拟议控制器的效果得到了验证，这表明了各种驾驶场景中横向控制性能的显着改善。未来的方向包括扩展控制器的高速应用程序，并进一步优化以最大程度地减少轨道错误，尤其是对于清晰的车辆。
亚洲发展银行提交的输入文件3 rd G20可持续融资工作组
气候技术的开发和部署是应对气候变化，促进能源过渡以及建立气候和灾害风险韧性的组成部分。新技术和高级技术对于解决气候变化的原因和影响以及实现可持续发展的影响很重要。通常，气候技术是指一系列还原技术，无碳技术，清除碳技术，碳管理技术，回收技术等。开发气候技术并不是一个平稳的销售过程，因为每个开发阶段都有挑战，因此很难达到部署阶段。当前，许多在应对气候变化方面具有很高潜力的气候技术处于发展的“早期阶段”。《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的技术执行委员会（TEC）认为“早期阶段”是针对其气候变化缓解和适应潜力测试的技术，但尚未运营技术。1表1显示了UNFCCC TEC使用的IEA和NASA的技术准备水平（TRL），而绿色柱通常称为早期阶段，尽管TRL中的第1-9阶段也可以归类为早期阶段。
用机器学习估算电动汽车驾驶范围
摘要：在过去的几年中，我们目睹了使用电动汽车（EV）的增加，现在已被广泛接受为可靠和环保的运输方式。选择EV时，通常是消费者选择的关键参数之一是其驱动范围（DR）功能。DR取决于预测其价值时应解决的许多因素。在某些情况下，现有的DR估计启发式启发式技术提供了差异很大的值，这可能会引起驾驶员焦虑。在本文中，我们探讨了机器学习（ML）技术的使用来估计DR。从公开可用的数据中，我们构建了一个数据集，该数据集具有适用于DR的EV数据的数据集。然后，我们诉诸于在数据集中学到的模型上进行回归技术，并通过标准指标进行评估。实验结果表明，回归技术对短途和长途旅行的DR值进行了足够和平稳的估计，从而避免了使用先前的启发式技术的需求，从而最大程度地减少了驱动程序的焦虑并允许更好的行程计划。
Operando电化学阻抗光谱和...
1300小时LR7，IEB摘要：电化学阻抗光谱（EIS）是一种表征电化学系统的强大非侵入性工具。 应用于锂离子电池，EIS被证明是其最先进的（SOH）的信息指标。 但是，EIS受线性和平稳性的限制限制，而锂离子电池固有地以非线性和非平稳的方式行为。 关于线性，电极上的电压是电流通过电极的非线性函数。 线性是通过在操作点上应用零均值电流激发来实现的，因此非线性函数在该范围内是准线性的。 关于时间变化，充满电和完全放电的细胞的阻抗是不同的，对于原始和老化的细胞，或在室温和冰冻环境中保持的细胞相同。 对于锂离子电池，这意味着在特定的电荷（SOC）和温度下，应以稳定状态进行EIS实验。 因此，阻抗取决于工作点（温度和SOC），线性和平稳性的限制非常限制。 最近，我们开发了Operando EIS，以揭示无法满足线性和平稳性的测量结果。 该技术允许在一个随时间变化的轨迹上测量电化学系统的阻抗，例如，在充电或排放锂离子电池时。1300小时LR7，IEB摘要：电化学阻抗光谱（EIS）是一种表征电化学系统的强大非侵入性工具。应用于锂离子电池，EIS被证明是其最先进的（SOH）的信息指标。但是，EIS受线性和平稳性的限制限制，而锂离子电池固有地以非线性和非平稳的方式行为。关于线性，电极上的电压是电流通过电极的非线性函数。线性是通过在操作点上应用零均值电流激发来实现的，因此非线性函数在该范围内是准线性的。关于时间变化，充满电和完全放电的细胞的阻抗是不同的，对于原始和老化的细胞，或在室温和冰冻环境中保持的细胞相同。对于锂离子电池，这意味着在特定的电荷（SOC）和温度下，应以稳定状态进行EIS实验。因此，阻抗取决于工作点（温度和SOC），线性和平稳性的限制非常限制。最近，我们开发了Operando EIS，以揭示无法满足线性和平稳性的测量结果。该技术允许在一个随时间变化的轨迹上测量电化学系统的阻抗，例如，在充电或排放锂离子电池时。为此，使用了非零均值随机相多电流激发，并且从电压响应的光谱中估算了沿轨迹的时间变化阻抗。
![arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日](/simg/6\653deeb5efad78e36f3c2e27b9e7aba48761d425.png)
arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日
传统的多臂老虎机 (MAB) 算法是为平稳环境设计的，其中与臂相关的奖励分布不会随时间而变化。然而，在许多应用中，环境被更准确地建模为非平稳的。在这项工作中，研究了分段平稳 MAB (PS-MAB) 环境，其中与一部分臂相关的奖励分布在某些变化点发生变化，而在变化点之间保持平稳。我们的重点是 PS-MAB 的渐近分析，之前已经为其提出了基于变化检测 (CD) 的实用算法。我们的目标是模块化此类基于 CD 的老虎机 (CDB) 程序的设计和分析。为此，我们确定了模块化所需的平稳老虎机算法和 CDB 程序中变化检测器的要求。我们假设奖励是亚高斯的。在此假设和变化点分离的条件下，我们表明 CDB 程序的分析确实可以模块化，因此可以以统一的方式获得各种变化检测器和强盗算法组合的遗憾界限。通过这种分析，我们开发了新的模块化 CDB 程序，这些程序是顺序最优的。我们在模拟中将我们的模块化 CDB 程序的性能与其他各种方法进行了比较。
![arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日](/simg/f\f52a3aac91627968cfd5ee7f349b9908aeff8184.png)
arXiv:2501.01291v1 [cs.AI] 2025 年 1 月 2 日
传统的多臂老虎机 (MAB) 算法是为平稳环境设计的，其中与臂相关的奖励分布不会随时间而变化。然而，在许多应用中，环境被更准确地建模为非平稳的。在这项工作中，研究了分段平稳 MAB (PS-MAB) 环境，其中与一部分臂相关的奖励分布在某些变化点发生变化，而在变化点之间保持平稳。我们的重点是 PS-MAB 的渐近分析，之前已经为其提出了基于变化检测 (CD) 的实用算法。我们的目标是模块化此类基于 CD 的老虎机 (CDB) 程序的设计和分析。为此，我们确定了模块化所需的平稳老虎机算法和 CDB 程序中变化检测器的要求。我们假设奖励是亚高斯的。在此假设和变化点分离的条件下，我们表明 CDB 程序的分析确实可以模块化，因此可以以统一的方式获得各种变化检测器和强盗算法组合的遗憾界限。通过这种分析，我们开发了新的模块化 CDB 程序，这些程序是顺序最优的。我们在模拟中将我们的模块化 CDB 程序的性能与其他各种方法进行了比较。
![arxiv：2407.00460v1 [cs.ai] 2024年6月29日](/simg/4\4f43cce67d295b5b9c973772f056066aa0df40c7.webp)
arxiv：2407.00460v1 [cs.ai] 2024年6月29日
自动驾驶汽车中的运动计划问题是计算上的[7]，通常分解为三个子问题[15]：（i）任务计划； （ii）行为计划； （iii）本地计划。图。1。在我们的自动驾驶汽车中，任务计划者接收起始位置，并确定自动驾驶汽车必须驾驶的车道顺序。此序列被转换为intents（例如在下一个十字路口右转），并将其发送给行为计划者以及环境表示。行为计划者然后生成一系列高级参数化驱动器操作，以导航环境朝着指定目标。当地规划师发现了一个平稳的轨迹，可满足所需的行为和舒适感。最后，车辆控制器使用轨迹来确定转向，油门和制动命令。行为计划的早期方法使用有限的状态机[13,18]。由于驾驶问题的固有复合物，这种系统通常很难维护。状态机器的组合将问题分解为子问题，可以减轻这种缺乏可维护性[17]。国家机器的产生层次结构通常引入了优先表的需求[14]，这是一个基于规则的系统也很熟悉的概念[5]。