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World File Search System延迟反馈
时间延迟签名抑制延迟反馈半导体激光器作为复杂生理网络中反馈控制的范式，hong，y
dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / for发布版本（APA）：Hong，Y.，Y.，Zhong，Z。，＆Shore，K。A. < / div>（2024）。延迟反馈半导体激光器中的时间延迟签名抑制，作为复杂生理网络中反馈控制的范式。网络生理学的边界，第3条，第1330375条。https：//doi.org/10.3389/fnetp.2023.1330375
探索人工智能 (AI) 对学习者的影响...
摘要 人工智能（AI）技术的运用已引起教育领域发生显著变化。通过将AI集成到在线学习系统中，引入了一种全新的教育体验，改变了学习者和教育者的互动方式。AI技术的出现和发展提高了效率和生产力，提高了教学和学习成果。在线学习中的AI通过向学习者提供实时反馈提供了独特的优势。传统的学习环境通常受到延迟反馈的限制，阻碍了学习者的进步并打击了他们的积极性。然而，基于AI的在线学习系统擅长向学习者提供即时反馈，使他们能够及时发现和纠正错误并实时提高他们的表现。这种及时的反馈营造了一种支持性的学习环境，鼓励学习者积极参与学习过程。Vanlehn、Lynch、Schulze、Shapiro、Shelby、Taylor 等人的研究。(2005) 关于安第斯物理辅导系统的研究是了解利用人工智能支持学习者与教师互动的经验教训的宝贵资源。与提供延迟反馈、阻碍学习者进步并可能削弱他们的积极性的传统学习环境相比，人工智能驱动的在线学习系统提供实时反馈。通过实时反馈，学习者可以立即纠正错误并提高他们的表现，从而提高他们的学习成果 (Zhou & Mei, 2021)。本文献综述探讨了人工智能对在线学习环境中学习者与教师互动的影响。本综述考虑了人工智能技术如何增强和多样化学习过程，重点关注个性化学习、实时反馈提供和内容传递。关键词：人工智能（AI）；远程教育；教育技术；电子学习技术；在线学习。
Eric Jing Du，博士学位教育学术经验 非传统制造 顺式6930-8xyz（30197）在智能代理和化身中产生表现力
[7]您，h。**，Zhou，t。**，ye，y。**和DU，J.*（2024）。“为敏捷的构造机器人体现了AI：Dexbot框架”。Elsevier高级工程信息学，62，102572。（影响因子：7.862）[8] Xu，f。**，Zhou，t。**，nguyen，t。*（2024）。“在基于团队的搜索和救援中增强现实：探索空间观点以增强导航和协作”。Elsevier安全科学。176，P.106556。 （影响因子：6.392）[9] Ye，Y。 **，Xia，p。**，Xu，f。**，du，J. *（2024）。 “通过虚拟现实和基于机器人的触觉指导来焊接运动技能的感知学习中的动力学经验”。 IEEE交易触觉卷。 17，否。 4，pp。 771-781 [10] Zhou，t。**，Ye，Y。 **，Zhu，q。 **，vann，w。**，du，J. *（2024）。 “机器人远程流动中延迟反馈的神经动力学：FNIRS分析的见解”。 人类神经科学中的边界18，1338453。 （影响因子：2.4）[11] Upasani，S.，Srinivasan，D。*，Zhu，Q。 **，DU，J.，Leonessa，A。 （2024）。 “物理中的眼睛追踪176，P.106556。（影响因子：6.392）[9] Ye，Y。**，Xia，p。**，Xu，f。**，du，J.*（2024）。“通过虚拟现实和基于机器人的触觉指导来焊接运动技能的感知学习中的动力学经验”。IEEE交易触觉卷。17，否。4，pp。771-781 [10] Zhou，t。**，Ye，Y。**，Zhu，q。**，vann，w。**，du，J.*（2024）。“机器人远程流动中延迟反馈的神经动力学：FNIRS分析的见解”。人类神经科学中的边界18，1338453。（影响因子：2.4）[11] Upasani，S.，Srinivasan，D。*，Zhu，Q。**，DU，J.，Leonessa，A。（2024）。“物理中的眼睛追踪
重新定义放疗在转移性癌症中的作用
对转移性癌症和概念验证临床试验的新出现的生物学理解表明，逐渐消失所有严重的疾病对改善患者预后具有很大的希望。但是，通过常规外束放射系统的多个目标消融是繁重的，这限制了大多数晚期疾病患者的研究和利用。要克服这一后勤障碍，需要技术创新。生物学引导的放射疗法（BGRT）是一种新的外束放射疗法递送方式，将正电子发射断层扫描（PET-CT）与6 mV线性加速器相结合。关键创新是线性加速器对外向肿瘤宠物的连续响应，并在次生潜伏期内用Radi-heT-其他疗法的束带发射。这允许沉积剂量实时跟踪肿瘤。多个新硬件和算法进步进一步促进了这种低延迟反馈过程。通过将肿瘤转化为静脉注射放射性示踪剂后，BGRT有可能以有效的方式使单个患者的完全转移消融，并对患有转移性疾病的整个群体进行可扩展。未来趋势可能会进一步增强诊所中BGRT的实用性，因为该技术与放射疗法中的其他创新相吻合，包括新型剂量绘画和分级方案，放射线分析和新的放射性示例。
链间竞争的观点
摘要：在本文中，建立了在两个不同国家运行的交织在一起的供应链的输出动态游戏模型。使用非线性动态原理获得模型及其稳定区域的NASH平衡点。使用数值模拟研究了系统的复杂特性，例如稳定性，倍增分叉和混乱。我们的结果表明，输出水平和系统的利润会随着输出调整速度的提高而经历分叉和混乱。一个有趣的现象发生在较高的关税导致产品出口国的供应链稳定范围的扩大。系统的混乱行为对初始输出水平的值敏感。在供应链竞争中，每个供应链公司都应对产出速度进行适当的调整。为了维持国内市场的稳定性，应避免过度关税。至关重要的是，每个供应链公司在做出初始决策时评估不同初始输出值的潜在影响。使用延迟反馈控制的方法，可以有效地控制系统的混乱行为。这些发现为供应链网络中的链间竞争提供了宝贵而新颖的见解。
通过确定性生成的光子图状态启用的量子中继器的性能分析
通过将逻辑Qubits编码为特定类型的光子图状态，人们可以实现Quanth-tum中继器，从而使快速的纠缠分布率接近经典连接。但是，这些光子图状态的产生需要使用基于线性光学器件的传统方法来启动的源头。克服了这一挑战，已经提出了许多新方案，这些方案采用量子发射器来终止生成光子图状态。尽管这些方案有可能显着降低资源成本，但缺乏不同编码和不同产生方案之间的中继器演奏的系统比较。在这里，我们基于两个不同的图状态，即树图状态和中继器图状态。对于两种状态，我们比较了两个生成方案之间的性能，一个基于与辅助物质量子位耦合的单个量子发射器，另一个基于一个基于单个量子发射器与延迟反馈相关的单个量子发射器。我们在不同的系统参数上识别数值最佳方案。我们的分析提供了有关基于图形状态的量子中继器的生成方案的定义的明确指南，并提出了对不同方案的实验实现实验实现的要求。
基于现场编程的门阵列...
摘要 - 离散傅里叶变形（DFT）的数字实施是对记录的生物电势评估的特征评估，尤其是在量化神经系统疾病状态的生物标志物中用于自适应深脑刺激。快速傅立叶变换（FFT）算法和体系结构在可植入的医疗设备中的机载电池中呈现了巨大的功率需求，因此需要在资源约束环境中开发超低功率傅立叶变换方法。许多FFT架构旨在通过计算效率优化功率和资源需求；但是，优先考虑以其他计算为代价减少逻辑复合物可能是平等或更有效的。本文引入了最小的体系结构单延迟反馈离散傅立叶变换（MSDF-DFT），用于超低功率字段可编程的门阵列应用程序，并显示了对先进的FFT方法的能量和功率改进。与最先进的FFT算法相比，我们观察到动态功率降低了33％，在神经传感应用中降低了4％的资源利用率。虽然设计用于闭环深脑刺激和医疗设备实现，但MSDF-DFT也很容易扩展到任何超低功率嵌入式应用程序。
不耐烦的客户在马尔努利（Bernoulli）的马尔努利（Bernoulli）时间表工作假期中断和设置时间
研究了M/ M/ 1队列。在电信系统中，这段缺勤时期可能代表服务器在某些次要工作上的工作期。在制造系统中，这些不可生存的周期可能代表执行维护活动或设备故障。Doshi（1986）的调查在文献中受到了极大的关注。在决定服务系统中所需的服务器数量以满足时间变化的需求时，可以使用Balking和Reneging概率来估算Liao（2007）中经理的更实际考虑的损失业务数量。Haghighi and Dimitar（2016），讨论了单个服务器泊松排队系统的繁忙时期，并通过分布和批处理延迟反馈。Vikas和Deepali（2012），研究了与国家相关的批量服务队列，并通过balking，reeneging和服务器度假。最近，Vijaya Laxmi等。（2013）分析了M/M/1/N工作假期队列，带有Balking和Reneging和Vijaya Laxmi等。（2019）介绍了马尔可夫排队系统的分析，该系统具有单个工作假期和不耐烦的客户。abou- el-ata（1991）讨论了使用balking和reeneging的有限缓冲服务器排队系统。在Abou-el-al-Ata和Shawky（1992）中讨论了单个服务器Markovian在流动队列上的分析解决方案。Chia和Jau-Chaun（2010）讨论了具有不可靠服务器和不耐烦客户的多服务器队列的组合算法和参数优化。
Deep Spiking Delayed Feedback Reservoirs and Its Application in Spectrum Sensing of MIMO-OFDM Dynamic Spectrum Sharing
在本文中，我们引入了一种深度脉冲延迟反馈储存器 (DFR) 模型，将 DFR 与脉冲神经元相结合：DFR 是一种新型的循环神经网络 (RNN)，能够捕捉时间序列中的时间相关性，而脉冲神经元是节能且符合生物学原理的神经元模型。引入的深度脉冲 DFR 模型具有节能的特点，并且能够分析时间序列信号。介绍了这种深度脉冲 DFR 模型的相应现场可编程门阵列 (FPGA) 硬件实现，并评估了底层的节能和资源利用率。探索了各种脉冲编码方案，并确定了用于分析时间序列的最佳脉冲编码方案。具体来说，我们利用动态频谱共享 (DSS) 网络中基于 MIMO-OFDM 的认知无线电 (CR) 中的频谱占用时间序列数据来评估所引入模型的性能。在 MIMO-OFDM DSS 系统中，可用频谱非常稀缺，高效利用频谱至关重要。为了提高频谱效率，第一步是确定现有用户未使用的频段，以便次要用户 (SU) 可以使用它们进行传输。由于信道相关性以及用户活动，不同时隙中频带的频谱占用行为存在显著的时间相关性。所引入的深度尖峰 DFR 模型用于捕获频谱占用时间序列的时间相关性，并预测未来时隙中潜在的频谱接入的空闲/繁忙子载波。评估结果表明，与传统的基于能量检测的策略和基于学习的支持向量机（SVM）相比，我们引入的模型在接收者操作特性（ROC）曲线上实现了更高的曲线下面积（AUC）。