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用于钢筋混凝土桥梁结构健康监测的智能设计人工智能
摘要：随着在线传感技术和高性能计算的最新进展，结构健康监测 (SHM) 已开始成为对民用基础设施进行实时条件监测的自动化方法。理想的 SHM 策略通过利用测量的响应数据来更新基于物理的有限元模型 (FEM) 来检测和描述损坏。在监测复合结构（例如钢筋混凝土 (RC) 桥梁）时，基于 FEM 的 SHM 的可靠性会受到材料、边界、几何和其他模型不确定性的不利影响。土木工程研究人员已经采用了流行的人工智能 (AI) 技术来克服这些限制，因为 AI 具有利用先进的机器学习技术快速分析实验数据来解决复杂和定义不明确的问题的天生能力。在这方面，本研究采用了一种新颖的贝叶斯估计技术来更新耦合的车辆桥梁 FEM 以用于 SHM。与现有的基于 AI 的技术不同，所提出的方法智能地使用嵌入式 FEM 模型，从而减少了参数空间，同时通过基于物理的原理指导贝叶斯模型。为了验证该方法，给定一组“真实”参数，从车桥 FEM 生成桥梁响应数据，并分析参数估计的偏差和标准差。此外，平均参数估计值用于求解 FEM 模型，并将结果与“真实”参数值的结果进行比较。还进行了敏感性研究，以展示正确制定模型空间以改进贝叶斯估计程序的方法。研究最后进行了讨论，重点介绍了利用实验数据使用人工智能技术更新混凝土结构 FEM 时需要考虑的因素。关键词：人工智能、贝叶斯统计、结构健康监测、钢筋混凝土、公路桥梁、车桥相互作用。
关于布尔函数和实函数作为量子计算汉密尔顿函数的表示
将位上的函数映射到作用于量子位上的汉密尔顿量在量子计算中有许多应用。特别是，表示布尔函数的汉密尔顿量对于将量子退火或量子近似优化算法应用于组合优化问题是必不可少的。我们展示了这些函数如何自然地用汉密尔顿量来表示，这些汉密尔顿量是泡利 Z 算子（伊辛自旋算子）的和，和的项对应于函数的傅里叶展开。对于许多由紧凑描述给出的布尔函数类，例如给出可满足性问题实例的合取范式布尔公式，计算其汉密尔顿量表示是 #P 难，即与计算其满足分配的数量一样难。另一方面，构造表示实函数的汉密尔顿量（例如每个作用于固定数量的位的局部布尔子句之和）通常不存在这种困难，这在约束满足问题中很常见。我们展示了组合规则，通过将表示更简单子句的汉密尔顿算子组合为构建块，明确构造表示各种布尔函数和实函数的汉密尔顿算子，这些规则特别适合直接实现为经典软件。我们进一步将结果应用于受控酉算子的构造，以及在辅助量子比特寄存器中计算函数值的算子的特殊情况。最后，我们概述了我们的结果在量子优化算法中的几个其他应用和扩展。这项工作的目标是提供一个量子优化设计工具包，专家和从业者都可以使用它来构建和分析新的量子算法，同时为文献中出现的各种构造提供一个统一的框架。
EEG 和 fNIRS 在阿尔茨海默病数字化评估和数字化治疗中的作用：系统评价
在人口老龄化的背景下，阿尔茨海默病（AD）问题日益严重，对人类构成了巨大挑战。尽管在AD病因探索方面已经取得了长足的进展，即淀粉样斑块和神经原纤维缠结在AD进展中的重要作用已被科学界广泛接受，但传统的治疗和监测方式存在很大的局限性。因此，需要出现新的阿尔茨海默病评估和治疗方式。在本研究中，我们试图回顾基于功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）监测的数字化治疗的有效性。这项工作使用关键词方法搜索了四个电子数据库，并重点关注以AD和老年认知为重点的期刊。最终纳入了21篇文章。回顾了AD数字化治疗和结果监测的进展，包括不同平台上的数字治疗方法和不同的神经监测技术。由于θ相干性、α和β节律、氧合血红蛋白等生物标志物可有效监测AD患者的认知水平，从而监测数字疗法的疗效，本综述特别关注数字疗法的生物标志物验证结果。结果表明，基于生物标志物监测的数字治疗具有良好的疗效，其疗效体现在数字治疗前后EEG和fNIRS监测到的生物标志物指标的数值变化上。这些指标数值的增加或减少共同指向认知功能的改善（大多为中等到较大的效应量）。该研究首次从多模态监测的角度研究了AD数字治疗的现状，拓宽了AD疗效的研究视角，为临床治疗师提供了一份治疗方案的“参考清单”。他们可以从这个“参考清单”中选择特定的方案，以便根据个体患者的需求定制数字疗法。
边界元素方法中的高级技术
本论文描述了旨在提高边界元素方法（BEM）的效率的研究活动，专门关注在声学和电磁模拟领域内的数学和算法挑战。BEM方法中的贡献机会很多，因为该方法在某些特定的应用方案中提出的挑战。BEM中的进步可能包括函数离散化，数值和分析集成或预处理技术。当前，最广泛的扩展技术涉及离散化方法，可以将其描述为低阶，因为它们采用了低阶，通常是一两个表示功能。尽管如此，分析表明，高阶方法在许多情况下提供了更好的计算效率。本论文在这一研究领域中深入研究了各种技术。这项研究扩展到医学成像的领域，特别是在磁共振成像（MRI）中提高（LARMOR）频率共振的高阶挑战。所提出的方法产生了令人鼓舞的结果，表明共振分解过程的潜在改善。引入了二维问题的快速直接求解器，利用从任意结构中提取循环问题。通过制定临时策略，进一步扩展了此方法以支持高阶离散功能。同时，不同的方法可能会导致计算和内存强度之间的不同权衡。一个关键的挑战是与BEM中产生的密集矩阵相关的隐含计算复杂性，在BEM中，标准求解器的时间复杂 - 最多为O（n 3），n是未知数的数量。快速求解器允许减轻这种效果，并且所选方法可能是出现的时间复杂性及其内在适应性之间的妥协。这项研究活动引入了一种多内核方法，旨在有效地压缩涉及多个操作员的BEM矩阵。提出的方法有效地降低了记忆成本，而无需增加计算成本。总而言之，这些活动促进了数值的演变，从工程应用到医学科学的成像技术。
小型开放经济体的最佳货币政策
精确的最佳策略对各种假设和特定参数设置敏感。我们的目标是提供一个连贯的，可拖延的框架，以研究生产商定价下的小型开放经济体中的最佳货币政策。我们建立了一组简单的规则，可以在四个独特的案例中指导中央银行，在这些情况下，货币政策是合作或非合作企业，市场是全财政资产的全部或跨境贸易。这四个案件在开放经济中的大部分关键扭曲都嵌套了：名义上的僵化，贸易外部性和不完整的越野风险共享。对于最佳的非合作政策，我们发现中央银行应生成遵循出口商品总生产中份额的标记，除非这些标记运动会导致过量的消费率波动。例如，如果出口货物的份额是循环清楚的，则货币政策应产生准周期标记。为了获得最佳合作政策，市场应在市场完成时构成稳定，并且在财务自动金钱下进行反周期性。本文为文献做出了一些贡献。首先，我们提供了一个统一的框架，用于在整个市场和财务自动估算下研究合作和非合作最佳货币政策。第二，我们的解决方案是分析性的，并且涵盖了参数值的完整范围，而不是专注于特定的校准。第三，我们是第一个研究生产者货币定价（PCP）下的开放经济体合作政策，并展示其与非合作案例的差异。我们以三种方式偏离他们的论文。第四，在我们对最佳政策的研究中，我们不限制进口和出口贸易弹性彼此平等。最后，我们将国内生产总值（GDP）的出口份额作为非合作政策的足够统计数据。，我们考虑了Gal´ı和Monacelli（2005）之后的不对称生产力冲击击中的小型开放经济体的连续体。首先，我们不将分析限制为广泛使用的Cole-Obstfeld（1991）的规格，在这些规范中，相对风险规避和贸易效果的系数设置为单位价值，而是在分析上分析了最一般的案例。第二，我们将它们的分析扩展到财务自动化下的合作和非合作政策。最后，我们利用了Obstfeld和
数字技术的可靠性
摘要。目的。向工业 4.0 数字技术的迁移将很快实现“一次成功”（几乎无需花费任何材料进行实验测试和后续设计改进）并创建越来越多具有独特应用属性的实体。基于可靠的统计数据计算此类实体的可靠性指标将极具挑战性。然而，对可靠实体的需求仍将存在。此外，基于物理模型和工程知识的数字技术方法可以创建预测可靠性方法（基于不可接受性的假设或相反的故意编程故障）。这不可避免地导致现代可靠性理论的范式转变，与可靠性理论基础的数学模型的强制偏差有关。方法。根据俄罗斯的传统，可靠性通常通过一组参数来指定所需的功能来定义，这些参数表征执行这些功能的能力以及参数值的允许变化限度。如果某些所需功能的标准无法通过参数指定，则可使用一种技术，即用黑匣子形式的信息模型取代项目的操作，其中所需功能的性能由故障的概率指标（统计、逻辑、贝叶斯、主观）表征。为了以协调的方式解释所需功能性能的参数和概率，在允许范围内找到参数的值可以通过概率来表征，作为对此类事件发生的置信度，例如考虑设计储备。在这种情况下，所有所需功能的性能都可以通过使用可靠性结构图方法识别的附加可靠性指标来表征。该指标完全表征了预测的可靠性水平。结果。使用可靠性设计工程分析（DEAD）的方法估计预测的可靠性。该方法允许使用一组基于算法的技术，以通用参数操作模型的形式呈现技术项目的设计（根据 GOST 2.102）和过程控制（根据 GOST 3.1102）文档。这种模型允许在功能性、可操作性和可靠性的统一性的基础上考虑实体设计的个体特殊性，并据此估计故障概率。DEAD 和数字设计算法完全兼容，并由与设计解决方案的证实相关的共同问题驱动，目的是基于分析、计算和实验验证消除（降低概率）可能导致故障的错误。结论。数字技术提供了预测、减少影响或消除可能故障的切实机会。这可以通过经常导致故障的相同方法来实现，即设计工程。为此，需要基于工程学科和为确保实体质量和可靠性而开发的设计工程方法，创造现代可靠性理论的新应用。
使用不确定性和灵活设计的地热成本估算
地热技术经济模型目前正在广泛使用中，并不能在集成分析中共同说明参数不确定性，动态操作策略和动力工厂设计灵活性。对于可用的学术和政府提供的工具，地热发电成本估算通常始于单值输入，尽管对用户指定分布的支持捕获参数值的不确定性变得越来越普遍。确定项目价值的缺失作品允许对不确定性的灵活响应，在这种情况下，早期的建筑选择可以基于条件的设计修改，并且规则模拟了工厂一生中做出的现场管理决策。本文提出了一个不同的模板，用于估计包含设计灵活性的功率项目值。首先，使用确定性参数输入定义静态模型。通过灵敏度分析评估了诸如最初的地下条件，随着时间的推移随时间的变化，随着时间的推移而变化的变化以及更广泛的风险，例如对国家电气化的破坏，通过敏感性分析来评估。最敏感的特征是分配的概率密度函数，每个功能都在重复模型中采样以形成蒙特卡洛解决方案集合。然后通过执行设计灵活性的决策规则增强了此基本模型。本研究将提出的建模方法应用于新墨西哥州现有工厂的假设增强地热系统（例如）。对最终结果的多维分析为决策者提供了对设施设计，施工时间表和战略的最佳选择的见解，从而最好地降低了地热投资的经济成果不佳的风险。建模的概念使用靶向浅储层的模块化动力植物单元，它偏离了当前用于生产电力的水热系统。每个模块包括一个基于当前商业系统类似物的单个喷油器生产对二进制周期生成器。初始成本模型提供了对资本费用，运营和维护成本以及电力销售收入的静态评估，以确定工厂使用寿命的净现值（NPV）。用概率分布补充关键模型参数后，该模型使用多个决策规则来调整工厂设计，因为操作条件会随着时间的推移而变化。这些规则是连续实施的，可以使用摘要指标，直方图和目标曲线进行比较的结果集合。通过优化决策规定阈值标准来增强场景中的见解，从而表征了一种现场管理策略，该策略可最大程度地提高上空潜力而不会增加下行风险。
研究文章关于岩石隧道平滑爆破质量的影响因素的数值研究
te平滑爆破的质量，包括广泛认为与钻孔方法所发掘的岩石隧道的成本和进步率高度相关的周围岩石的过度/爆炸引起的损坏的体积。由于岩石质量的不确定性和复杂性以及不同的爆破操作，用于平滑爆破的一般控制策略非常困难。作为评估爆破质量的先决条件，对影响平滑爆破的影响力因素的有效识别通常在改善平滑爆破设计的情况下起着重要作用。与昂贵且耗时的实验（包括物理建模和场测试）相比，数值建模，作为一种成本效果方法，是一种有吸引力的替代方法，可以在重量方面调查影响力因素，这可能更适用，并且可以更适用于光滑爆破参数的优化。在这种情况下，可以定量识别主要因素和次要因素。考虑主要因素通常使事物的发展取向；在这项工作中，提出了一种基于数值的方法来定量确定影响平滑爆破质量的主要因素。提出的3维爆破建模基于LS-DYNA，以模拟岩石质量平滑爆破的发生，并且还采用了侵蚀算法来确定接头岩石的破裂。te正交实验设计方法用于优化实验布置。七个具有4个水平的因素，包括外围孔间距，电阻最小，电荷浓度，充电爆炸性，岩石质量类型，爆炸速度和钻孔偏差。te地质环境和项目背景的真正岩石隧道的高速铁路被选为进行数值研究的现场条件。根据观察到的参数表明平滑爆破的质量来确定基于正交实验的范围分析的因素的敏感性，计算出的面积和过度距离。 te结果表明，岩体的类型对爆破质量具有最大的影响，而电荷浓度和爆炸速度可以视为特定部位条件下的次要因素。 te提出的用于评估指定地质条件下平滑爆破质量的影响的数值方法有望改善实际应用中平滑爆破的参数设计和运行。计算出的面积和过度距离。te结果表明，岩体的类型对爆破质量具有最大的影响，而电荷浓度和爆炸速度可以视为特定部位条件下的次要因素。te提出的用于评估指定地质条件下平滑爆破质量的影响的数值方法有望改善实际应用中平滑爆破的参数设计和运行。
国家的脆弱性和复原力
气候变化正在改变经济活动的自然基础。天气、土地和水资源的恶化正在给各国带来不均衡的经济损失，从而迫使国际援助架构做出调整。世界银行集团的“演变路线图”草案最近提出了该组织基于国家的运营模式的根本性转变，将“韧性”作为财政援助的核心标准。然而，这种调整需要对风险和韧性领域的国家类型进行系统调查。为了促进这项工作，我们分析了生产技术、贸易开放度和基于自然的产权的差异如何影响各国在气候驱动的自然冲击下的脆弱性和韧性。这里的想法是，在其他条件相同的情况下，经济体传播自然冲击的方式的差异可能导致气候变化下出现不同的结果。例如，在遭遇不利的自然冲击后，一些经济体可能会通过将更大比例的生产资源（如劳动力）分配给自然密集型部门来进行调整。然而，这种自动重新分配改变了经济对下一次自然冲击的脆弱性。资源是被吸引到自然密集型部门还是被挤出，受到 (i) 投入替代弹性（例如劳动力、土地或水）、(ii) 经济开放度（与其他国家的贸易）和 (iii) 自然资产的产权的影响。为了证明这些观点，我们遵循 Matsuyama (1992) 的观点，使用农业和制造业两个部门的一般均衡模型。前者使用自然投入（土地）和劳动力，而后者只使用劳动力。工人在各个部门之间流动，并对工资差异做出反应。消费者需求的特点是非同质偏好，食物消费的生存水平将食物需求的收入弹性设定为小于单位。在基准情况下，假设经济是封闭和分散的，自然资产的产权不完整，允许动态扭曲。然后修改该基准模型，以考虑扩展情况，包括农业中土地和劳动力之间的不同替代弹性、开放经济案例以及社会规划者解决自然资产中的公共池问题的情景。由于分析难度大，我们使用具有共同参数值的数值模拟来比较替代规范。为了比较不同的情况，我们依靠经济可持续性文献中的两个关键概念：脆弱性和复原力。这些概念有时被含糊地甚至错误地用作对立面，1但我们根据产出/福利随时间的减少相对于初始影响的规模来区分它们。这种方法有助于识别经济系统的脆弱性（对冲击的即时抵抗力）及其恢复力（从冲击中恢复的能力）。为了进行比较，我们还考虑了福利（或产出）损失相对于自然资源损失的现值。我们的结果表明，本文考虑的所有三个制度因素都可以在自然冲击存在的情况下塑造经济体的脆弱性和恢复力。首先，经济脆弱性和恢复力在土地和劳动力之间以及不同自然资产之间的替代弹性中都单调增加。这一结果适用于所有财产
牛津大脑诊断已被授予FDA的新型MRI软件 - CDM Insights，这标志着评估NeuroDegener的关键进步
牛津大脑诊断已被授予其新型MRI软件 - CDM Insights的FDA许可，这是2025年1月15日，英国牛津的患者牛津的神经变性的关键进步。牛津大脑诊断很自豪地宣布，美国食品药品监督管理局（FDA）已授予CDM Insights的510（k）清算。CDM Insights由我们开创性的皮层混乱测量（CDM®）技术提供支持，从MRI扫描中为大脑的微结构提供了新的，更深入的了解。FDA清除的CDM Insights软件可以通过训练有素的医疗从业人员评估神经退行性疾病（例如阿尔茨海默氏病）的临床大脑评估。“我们为精确测量皮质微结构设定了新标准。牛津大脑诊断症的首席执行官兼联合创始人史蒂文·机会博士说，这是我们全球“重新思考大脑健康”的全球使命的重要一步。“我们的技术为临床医生提供了他们所需的工具来检测微妙的大脑变化并在早期阶段有信心诊断。这些见解还可以帮助患者更好地了解大脑中发生的变化，以解决经常在阿尔茨海默氏病的早期迹象中经常出现的不确定性。最终，这使提供者和护理人员能够在症状进展前了解患者脑结构的变化并改善患者的预后。” CDM洞察力包括以前在美国市场上无法获得的微观结构和皮质厚度的新测量，支持临床医生为早期发现患者神经变性的及早检测。作为我们标准交付的一部分，该产品还将提供宏观结构措施。这个多合一的解决方案是云本地，无创和监测成人多个阶段的患者的大脑变化。CDM Insights处理来自1.5T和3T扫描仪的临床MRI扫描数据，并以图像和数值的形式传递输出，通常以规范种群分布的百分位表示。CDM Insights将提供给所有美国医疗机构，旨在由神经病学家，放射科医生和其他熟悉磁共振图像后处理的受过训练的医疗保健从业人员使用。CDM Insights不打算孤立地用于诊断或治疗决策。医师保留了做出任何最终诊断和治疗决策的最终责任。To learn more, please contact Mr Omar Ehsan, Chief Commercial Officer Email: omar.ehsan@oxfordbraindiagnostics.com Phone: +44 7825 581 989 www.oxfordbraindiagnostics.com About Oxford Brain Diagnostics Ltd - Oxford Brain Diagnostics Ltd is rethinking how brain health is assessed and managed.该公司的皮质混乱测量（CDM®）技术建立在神经病理和神经影像学专业知识上，使用MRI脑扫描数据来创建产品以支持早期和差异诊断，跟踪进展，并预测神经退行性疾病的下降。牛津大脑诊断方法致力于根据细胞结构的变化，支持药物开发以及帮助世界各地的临床医生来击败阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病的斗争。