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在公共部门的微分割旅程中的经验
Michael Starnberger-维也纳Nico Oppelt市系统建筑师 - 慕尼黑市Dirk Stoeckmann市IT网络管理员 - 解决方案工程师Cisco Security CSSSSEC -1810
map2302 |简介微分方程
课程描述MAP2302 |简介微分方程| 3.00学分本课程强调了普通的微分方程，一阶线性和非线性方程和应用的解决方案方法；具有恒定系数，差分操作员方法，高阶线性方程的均匀和非均匀线性方程；拉普拉斯变换及其属性，基本存在定理，串联解决方案，一阶方程的数值解决方案，初始和边界价值问题，振动和波浪以及自主系统的介绍。计算课程。
研究文章通过林业碳固化：一种微分方程方法
通过林业进行的碳固化代表了一种有希望的方法，可以部分抵消驱动气候变化的人为温室气体排放。树生长自然从大气中去除二氧化碳，将其作为生物量储存。可持续管理的森林可以有效地充当碳汇。但是，确定最佳林业政策涉及平衡复杂的生态动态与经济限制。这项研究开发了微分方程模型，以定量捕获森林生长，木材收获和碳固算动力学。逻辑模型首先是为了模拟代表性树种的生物量积累。生命周期的生长模式跨越了成熟的阶段，并结合了气候效应。生物量水平与大气中的二氧化碳去除率成正比。通过纳入收获诱导的生物量减少来分析森林砍伐的影响。实施可持续性限制，以确保收获旋转的最小可行树密度。优化技术然后确定给定生态稳定考虑因素最大化经济回报的管理指南。目标是为旋转长度，播种密度以及允许的削减量提供定量见解，以维持气候变化缓解和商业需求。发现可以为基于科学的林业政策提供信息，以利用森林作为可持续的天然碳汇。
抗LGI1脑炎中的核心脑脊液生物标志物概况 使用5- ethynyl-2 确定S相持续时间 Coldflux超导EDA和TCAD工具项目 生成媒体：签名，隐喻和经验 6D姿势估计未见物体的工业增强现实 在气候变化下的保护区域设计网络中整合功能连接：驯鹿案例研究 无事件移动对象从移动自我车辆 请注意地图！从传感器估算在线HDMAP时，请考虑现有地图。 负责任的创新和数字平台：在线食品交付的情况 具有摩擦触点的软机器人的可微分模拟 胆管癌
抽象目的是将富含抗完全胶质素的神经胶质瘤激活1（LGI1）脑炎的患者与神经退行性[阿尔茨海默氏病（AD），Creutzfeldt – Jakob疾病（CJD）和原发性精神病（Psy）disororders（Psy）disororders进行比较。患有LGI1脑炎的方法是从2010年至2019年之间的法国参考中心数据库中追溯选择的，如果可以使用CSF进行生物标志物分析，包括Tau（T-TAU），磷酸化的TAU（P-TAU），Amyloid-BetaAβ1-42，Neurofilofiliments Lights（NF）（NF）（NF）作为常规实践的一部分发送以进行生物标志物测定的样本，并被正式诊断为AD，CJD和PSY，用作比较器。结果二十四名LGI1脑炎患者与39 AD，20 CJD和20 PSY进行了比较。在LGI1脑炎和PSY患者之间，在T-TAU，P-TAU和Aβ1-42水平中没有观察到显着差异。LGI1脑炎（231和43 ng/L）的T-TAU和P-TAU水平明显低于AD（621和90 ng/L，P <0.001）和CJD患者（4327和4327和4327和55 ng/L，P <0.001和P <0.001和P <0.01）。NF L浓度（2039 ng/L）与AD相似（2,765 ng/L），与PSY相比（1223 ng/L，P <0.005），但明显低于CJD（13,457 ng/l，p <0.001）。较高的NF L。可以得出CSF生物标志物水平和临床结果之间的相关性。结论LGI脑炎患者的NF L水平高于PSY，与AD相当，并且在发出癫痫发作时，提示与癫痫发作有关的轴突或突触损伤时甚至更高。
普通微分方程中的第二个课程
1简介1 1。1对第一门课程的评论。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1。 1。 1一阶微分方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1。 1。 2秒阶线性微分方程。 。 。 。 。 。 6 1。 1。 3恒定系数方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 1。 1。 4未确定系数的方法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1。 1。 5 Cauchy-Euler方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 1。 2课程概述。 。 。 。 。 。 。 。1对第一门课程的评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1。1。1一阶微分方程。。。。。。。。。。。。2 1。1。2秒阶线性微分方程。。。。。。6 1。1。3恒定系数方程。。。。。。。。。。。。。。7 1。1。4未确定系数的方法。。。。。。。。。。9 1。1。5 Cauchy-Euler方程。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1。2课程概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1。3附录：减少顺序和复杂根。。。。。。16 1。4个应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1。4。1个质量弹簧系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1。4。2简单的摆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1。4。3 LRC电路。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1。4。4曲线的正交轨迹*。。。。。。。。。。。。21 1。4。5追踪曲线*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1。5其他一阶方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1。5。1 Bernoulli方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1。5。2 Lagrange和Clairaut方程*。。。。。。。。。。。。28 1。5。。3 riccati方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31个问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。
微分方程分析的量子优势
用于微分方程求解、数据处理和机器学习的量子算法可能比所有已知的经典算法提供指数级加速。然而，在有用的问题实例中获得这种潜在加速也存在障碍。量子微分方程求解的基本障碍是输出有用信息可能需要困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是输入数据本身就是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们证明了，当结合起来时，这些困难可以相互解决。我们展示了量子微分方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而允许在主成分、功率谱和小波分解方面进行动态分析。为了说明这一点，我们考虑了流行病学和社会网络上的连续时间马尔可夫过程。这些量子算法比现有的经典蒙特卡罗方法具有指数级优势。
学习稳定和被动的神经微分方程
神经网络在学习和控制方面表现出了巨大的力量，尤其是在学习动力学和预测动态系统的行为方面[1]，[2]。在学习和控制社区近似动态行为时，尤其是稳定性和被动性时，就会有利于稳定性和被动性。执行稳定性可以使学习模型受益，尤其是在概括方面。对于非线性系统，在[3]，[4]，[5]中使用高斯混合模型和多个数字模型研究了学习过程中的稳定性，甚至在线性系统的情况下，它是非平凡的[6]。对于非线性系统，存在各种稳定概念，其影响不同。在学习的背景下，一个称为Contaction [7]（任何一对轨迹相互收敛）的强稳定性概念最近由于其平衡 - 独立的稳定性性质而受到了很多关注。对于离散时间设置，[8]，[9]，[10]已经开发了收缩，逐渐被动和耗散性神经动力学。在[11]中可以找到连续的时间对应物。[9]，[11]的好处是他们的直接（即稳定模型的参数化参数化，使培训变得容易。但是，一个限制是它们在国家独立的二次度量标准方面执行收缩，从而限制了灵活性。用于学习稳定性弱的动态系统（例如，Lyapunov稳定性W.R.T.特定的平衡）通常需要应用保留相似稳定性特性的模型。稳定神经差异方程的关键成分是神经Lyapunov功能。从[12]和佩雷尔曼（Perelman）[13]的庞加罗猜想分辨率，所有lyapunov函数均具有对单位球的同型集合。这建议搜索候选Lyapunov
纯保护 - 微分离管
*我们保证泄漏密封的保证应受我们的标准产品保修，如Thermo Fisher的科学条款和销售条件所述。我们的产品在环境温度和压力下与相应关闭时的压力下漏水。但是，为了确保安全使用，建议客户在计划申请的条件下测试我们的容器和关闭。如果您需要有关我们产品的其他信息，请联系技术support@thermofisher.com。
普通微分方程 - IE
尽管在另一个课程中涵盖了用于集成微分方程的数值方案的全部覆盖范围，但专门的课程是启发性的，以介绍数值集成商的使用并学习Python中的语法以运行这些算法。特别是在本讲座中，我们将练习如何使用Python库Scipy.integrate对非线性ODES系统进行编码。tihs课程主要集中在基本面和分析技术上，但是关注数值方法将很有用，因为在实践中，这是我们最终在所有实际情况中最终使用的。我们将使用jupyter笔记本进行本课程，而重点并不是了解数值集成方法如何工作，而是能够使用它们。