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具有长程弹性相互作用的微结构平衡的量子退火
我们展示了量子退火方法在确定形状记忆合金和其他材料中的平衡微结构方面的用途和优势，这些材料具有相干晶粒与其不同马氏体变体和相之间的长程弹性相互作用。在对一般方法进行一维说明之后，该方法需要以伊辛汉密尔顿量的形式来表示系统的能量，我们使用晶粒之间的远距离相关弹性相互作用来预测不同转变特征应变的变体选择。将计算结果和性能与经典算法进行比较，表明新方法可以显著加快模拟速度。除了使用简单的长方体元素进行离散化之外，还可以直接表示任意微结构，从而允许快速模拟目前多达数千个晶粒。
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
超出限制：对锂离子电池技术中故障检测和平衡的简要探索
摘要。在依次连接的细胞之间达到平衡的过程对于预言过度充电或放电至关重要，并且还可以改善总体能量容量。本文讨论了用于在电池管理系统（BMS）中均衡单元充电创建的各种算法。适当的细胞平衡是维护锂离子电池（LIB）包的必不可少的。在BMS中，识别故障至关重要。这涵盖了DECTECT，隔离和估计故障。为了防止电池在不安全的范围内运行，至关重要的是要确保电流，电压和温度传感器的准确功能。准确的故障诊断对于电池管理系统的最佳操作至关重要。在电动汽车电池管理系统的背景下，非常依赖电流，电压和温度的精确测量，以估计充电状态（SOC）和整体电池健康。迅速识别早期失败可以减轻安全危害并最大程度地减少损害。neverther，有效地使用电子车辆的真实操作数据来确定这些初始失败仍然是一项复杂的任务。本文介绍了用于检测与平衡相关故障的不同算法的分析，涵盖了基于模型和不依赖模型的方法的两种方法。在此文档中还讨论了评估算法的优势和缺点，以及在平衡和故障检测领域的即将到来的挑战。
Lee Silverman语音处理（LSVT）干预的有效性在增加平衡的情况下
中风是脑功能的突然丧失，并触发单侧瘫痪，可以减少姿势和平衡控制，从而导致行走困难。本研究旨在确定LVST训练在改善中风病例平衡方面的有效性。基于实验前的定量研究，采用一组预测试的设计设计，该研究人群在Boyolali Ngemplak区的Dibal Village中遇到了中风案例，其总抽样技术为7人。此干预措施是在中风案例中进行的16次，持续时间为30分钟/疗程。平衡测量工具使用Berg Balance量表工具。使用配对样品t检验的假设检验。该研究的结果获得了0.000 <0.05的显着性值，这表明在接受干预之前或在对Dibal Village的Dibemplak Boyolali中的中风条件进行干预之前，伯格平衡量表的平均结果差异。
保持稳定和平衡的重要性 - 一种受疗法的网络方法来发展自我
致谢：为集思广益做出贡献的治疗师和神经科学家包括Dahlia Sharon博士，Avi Peled博士，Galit Gampel，Galit Gampel，Nurit Yegerman博士，Rotem Hallili博士，Rotem Hallili，Gabi Shachar博士，以色列人
功能激发抑制作用平衡的发展轨迹与自闭症儿童的语言能力有关
图1研究设计和分析概述。（a）直接加人是18个月的生活方式干预临床试验。参与者被随机分配给三个干预组之一：健康饮食指南（HDG），该指南（HDG）是一个活跃的对照组，地中海饮食（MED）和绿色MED。将所有干预组与体育活动（PA）结合，并在干预前后评估参与者（相应地，T0和T18）。评估包括人体测量，血液生物标志物，脂肪沉积和脑成像。有关更多详细信息，请参见第2.1.2节。（b）建议的集合体系结构由10个CNN回归器组成，这些回归器由线性回归结合到代表BMI的单个标量。然后，根据预测提取显着图，以揭示促进大脑区域。（c）子研究设计。建议的模型在公共数据集的整理中进行了培训和验证，以预测BMI，后来在独立的测试集以及T0和T18的Direct-Plus数据集中进行了测试。
基于储能的合成惯性和快速频率调节以实现电网平衡的实验方法
近几十年来，人们对可再生能源的兴趣日益浓厚。电网中通过电力电子连接的可变可再生能源资源数量不断增加，降低了总机械系统惯性。水电等频率调节资源将在平衡可变可再生能源资源方面变得更加重要，对稳定性和性能提出了更高的要求，以维持稳定的电网。本论文涉及非直接电耦合发电机组的机械惯性降低。论文首先描述了当今电网系统惯性情况，并介绍了两种用于估计用于提供合成惯性的电网频率导数的方法和一种用于增强同步发电机机械惯性响应的方法。在小规模实验装置中测试了合成惯性和增强惯性方法，并与北欧电网的测试结果进行了比较。设计并构建了一个全尺寸混合储能系统，使用分频法作为功率控制器。结果表明，基于功率频率导数控制器的合成惯性方法在纳米电网实验装置的正常运行期间实现了更好的电网频率质量。通过模拟和实验测试对结果进行了评估。混合储能解决方案的结果表明，通过使用河流水力发电厂的缓慢运行和电池储能系统进行频率控制储备，可以提高频率质量。
辐射反馈的三种口味及其对估计气候敏感性估算平衡的影响
摘要意识到大气辐射反馈取决于表面变暖和全球温度的基本模式，因此，随着时间的流逝的变化导致反馈定义和方法的扩散，以估计气候敏感性（ECS）。我们对比了辐射反馈的三种口味 - 平衡，有效和差异反馈 - 并讨论其物理解释和应用。我们表明，它们在任何给定时间的值都可能差异超过1 2 1 wmk，它们的隐含平衡或有效的气候灵敏度可能会有所不同。使用十个（准）平衡的气候模型，我们表明使用简单的回归方法使用差分反馈参数，可以在5％误差中估算5％误差的真实EC。我们认为，关于解释不同反馈定义的社区范围的协议将推动缩小气候敏感性估计的追求。
centella centella和有氧运动对绝经妇女的雌二醇，认知和平衡的影响
人工智能的快速发展（AI）正在重塑医疗领域的景观，为未经证实的牙齿凹陷，以进行创新和改善患者护理的机会。本演讲将深入研究医疗领域内AI的最新技术进步，强调诊断准确性，治疗优化和整体医疗保健的突破。我们将探索正在改变医学成像的最先进的机器学习算法，从而可以早日检测具有更高精度的疾病。此外，主题将讨论将AI纳入个性化医学，并证明预测性分析和数据驱动的见解如何创建针对每个患者需求量身定制的个性化治疗计划。当我们浏览技术领域时，将解决道德方面的考虑和监管挑战，强调负责AI在医疗保健中的重要性。案例研究和成功案例将提出以说明有形的好处，并展示AI如何增强医学专业人员的能力。