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开发了基于形态学的预测模型，用于考虑界面效应的二元信用聚合物混合物的机械性能
这项研究旨在开发一种基于形态学的模型，以预测聚合物与相分离结构的聚合物混合物的模量和拉伸强度。分析模型采用了打结和互连的骨骼结构（KISS）模型的几何方法，结合了不混合聚合物混合物的形态变化和组件的渗透阈值。通过假设各个形态态的特定厚度的薄界面层，可以解释聚合物/聚合物界面对机械性能的影响。使用IPP/PA，PP/PET和LDPE/PP聚合物混合物的实验数据评估了所提出的模型的预测能力，这些数据来自现有文献。结果在预测数据和观察到的数据之间建立了合理的规定。该模型的预测也与已建立的抗拉强度和杨氏混合物混合物模量的模型的预测进行了比较，这表明了其有效性。将界面区域纳入机械性能的建模过程中代表了所提出的模型的关键区别特征，从而增强了其与聚合物混合物的实际微结构的兼容性。此外，该模型对相对简单的数学计算的依赖提出了另一个关键优势。
测量数学横截面的 xmlns="http:// ...
使用白色入射中子源，通过使用分段液体闪烁体探测器阵列检测仅 γ 射线和 n - γ 符合，测量了 Q = 4.4398 MeV 12 C( n , n ′ γ ) 截面。虽然这里使用的 n - γ 技术更普遍地适用于各种中子散射测量，但仅 γ 技术已成功应用于此反应，以利用此检测系统的精确时间分辨率和高效率，从反应阈值到 16 MeV 入射中子能量，获得具有前所未有的统计精度和总不确定度 < 2% 的结果，清楚地解决了此反应中许多以前不为人所知的特征。仅 γ 和 n - γ 结果在本研究涵盖的大部分入射能量范围内彼此一致，从而为未来测量的 n - γ 技术提供了验证，尽管两个结果之间以及与 ENDF/B-VIII.0 核数据评估之间存在显著差异。这些差异在最近评估的 6.5 MeV 以下能量范围内尤其明显，在 14 MeV 附近也观察到了类似于其他 12 C + n 反应通道的“锯齿”状特征。本文提供了仅 γ 和 n - γ 结果，并进行了彻底的协方差推导。
当地市场中社区电池存储的最佳尺寸和计划
不断增加的分布式能源的吸收需要在住宅一级引入当地电力市场。受这些变化不利影响的电动零售商可以通过运营本地交易平台并通过社区级电池存储提供服务来获利。在这项工作中，我们提出了一种基于Stackelberg游戏的方法，用于在多间隔本地市场的运行下进行尺寸尺寸的电池单元。优化被制定为一个双重计划，领导者是负责确定当地价格和电池充电/放电时间表的市场聚合商。此外，双重计划中的追随者是生产者，他们可以在舒适性和电力成本方面改变电力消耗。在获得社区存储的最佳能力后，我们会修改算法以每天有效地操作电池。使用带有屋顶光电系统的住宅伪造者的现实世界数据评估了所提出的模型的适用性，用于两个不同的定价方案，这代表聚合器和制作者之间的利润权衡。结果显示了拟议模型在社区存储安装中的盈利能力，其中可以通过任何一个定价方案实现相对较短的投资回收期。
使用神经网络预测微观空间经济...
空间经济分析评估局部冲击（例如基础设施项目（Redding 和 Turner 2015）、工厂开业（Greenstone、Hornbeck 和 Moretti 2010）和自然灾害（Boustan 等人 2020））如何影响经济活动的地理分布。标准方法将管理或调查数据与这些冲击的地理空间结构相匹配。由于数据往往不频繁发布（例如人口普查每十年发布一次）且空间单位相对较粗（例如县或大都市区），因此这种方法适用于评估广泛空间尺度上的长期经济影响（例如 Faber 2014；Baum-Snow 等人 2017）。相比之下，在大多数国家，使用传统数据评估全国所有城市社区层面冲击的影响是不可行的。卫星图像提供了一条前进的道路。最近的研究利用夜间光强度来研究传统数据稀疏的区域经济（例如，参见 Donaldson 和 Storeygard 2016）。虽然夜间灯光可以检测到城市、州和国家经济活动的变化，但它们在较小的空间尺度上存在问题。城市中心的高亮度可能会使卫星传感器饱和，导致
运动意图和反应时间的深度学习用于康复机器人的脑电信息自适应
摘要 — 越来越多的证据表明，适应性是康复机器人促进运动学习的关键机制。然而，它通常基于机器人衍生的运动运动学，这是一种相当主观的性能测量，尤其是在存在感觉运动障碍的情况下。在这里，我们提出了一个深度卷积神经网络 (CNN)，它使用脑电图 (EEG) 作为两个运动学成分的客观测量，这两个成分通常用于评估运动学习并从而评估适应性：i) 发起目标导向运动的意图，以及 ii) 该运动的反应时间 (RT)。我们根据从内部实验中获得的数据评估了我们的 CNN，在该实验中，13 名受试者在平面上向四个方向移动康复机械臂，以响应视觉刺激。我们的 CNN 在意图（意图与无意图）和 RT（慢速与快速）的二元分类中分别实现了 80.08% 和 79.82% 的平均测试准确率。我们的结果表明，从运动开始前获取的同步 EEG 数据可以预测不同类型的运动学习所涉及的单个运动成分。因此，我们的方法可以实时为机器人适应提供信息，并有可能进一步提高人们执行康复任务的能力。
细胞免疫疗法中心 - 提供者目录
蓝色区分中心（BDC）符合医学界的意见，达到了患者安全和结果的总体质量指标。当地的蓝色计划可能需要其自己服务区域的提供商的其他标准；有关详细信息，请联系您当地的蓝色计划。蓝色区分中心+（BDC+）还满足了针对消费者对负担得起的医疗保健需求的成本指标。使用其本地蓝色计划中的数据评估每个提供商的护理费用。CA，ID，NY，PA和WA的提供商可能位于两个当地的蓝色计划区域，从而对医疗费用进行了两次评估；他们自己的本地蓝色计划决定是否必须符合BDC+国家标准。BDC和BDC+的国家标准显示在www.bcbs.com上。个体结果可能会有所不同。有关提供商的网络内状态或您自己的保险的详细信息，请在预约之前与当地的蓝色计划联系并询问您的提供商。蓝色十字架和蓝盾协会和任何蓝色计划都不负责蓝色区别或其他提供商的发现者信息或从蓝色区别或其他提供者获得的其他提供者查找者信息或护理。
由可解释人工智能驱动的统计套利
机器学习技术最近已成为检测金融市场模式的常态。但是，仅依靠机器学习算法进行决策可能会产生负面影响，尤其是在金融等关键领域。另一方面，众所周知，将数据转化为可操作的见解即使对于经验丰富的从业者来说也是一项挑战，尤其是在金融界。鉴于这些令人信服的理由，这项工作提出了一种由可解释的人工智能技术驱动的机器学习方法，该方法集成到统计套利交易管道中。具体来说，我们提出了三种方法来丢弃与预测任务无关的特征。我们对标准普尔 500 指数成分股的历史数据评估了这些方法，旨在不仅提高股票层面的预测性能，而且提高股票集层面的整体预测性能。我们的分析表明，包含此类特征选择方法的交易策略通过提供预测信号来改善投资组合的表现，这些预测信号的信息内容足够，并且比嵌入整个特征集中的信号噪音更小。通过进行深入的风险回报分析，我们表明，由可解释的人工智能驱动的拟议交易策略优于被视为基线的高度竞争交易策略。
现实世界中慢性淋巴细胞白血病患者的治疗停止模式：一项多中心国际研究的结果
为了调查 CLL 患者过早停止治疗的原因，我们使用电子病历数据评估了停药模式。在接受一线治疗方案的 1364 名患者中，16.3% 至 34.5% 的患者停药，主要原因是不良事件和疾病进展。在接受二线治疗方案的 626 名患者中，30.1% 至 50.0% 的患者停药，主要原因是不良事件。这些发现凸显了对可耐受的 CLL 疗法的持续需求。简介：本研究评估了现实世界中开始接受一线 (1L) 和二线 (2L) 治疗的慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 患者的治疗停药模式和原因。材料和方法：使用来自 CLL 真实世界证据合作研究的去识别电子医疗记录，评估 FCR、BR、基于 BTKi 和基于 BCL-2 的方案队列中的过早停止治疗。结果：在 1364 名 1L 患者中（1997-2021 年开始治疗），190/13.9% 接受了 FCR（23.7% 过早停止治疗）；255/18.7% 接受了 BR（34.5% 过早停止治疗）；473/34.7% 接受了基于 BTKi 的方案，其中 28.1%
联军空中作战面临的持续挑战
2.1. 在四个层面上审查互操作性 ...................................................... 9 5.1. 新的北约区域和次区域指挥结构 .............................................. 40 5.2. 新的北约联合空中作战中心 .............................................. 41 6.1. 空间合作方法 .............................................................. 60 6.2. 西欧联盟卫星中心图像周期 .............................................. 68 8.1. 美国和欧洲的机载地面监视系统 ...................................................... 97 9.1. 未来可互操作战术通信架构中的 MIDS ............................................. 109 9.2. Link 16（JTIDS/TADIL J）使用的防空示例 ............................................. 113 10.1. 美国战斗机在北约主要盟国空军中越来越不常见 ............................................. 124 10.2. 盟国在 JSF 计划中发挥有限作用 ............................................. 125 11.1.盟军的贡献在维和行动中非常重要 ...................................................................................... 142 11.2. 拦截移动装甲的作战概念 ........................................................................................ 154 11.3. 使用机外目标数据评估武器效能 ................................................................................ 156 11.4. 分配给反装甲任务的飞机数量随时间的变化 ...................................................................... 166 11.5. 进入盟军基地和空域可能比盟军的飞机/武器贡献更重要 ............................................................................................. 170 11.6. 盟军摧毁的关键基础设施目标 ............................................................................................. 173
MAVPro：使用最少数量的地面传感器进行航空安全 ADS-B 消息验证
自 2020 年以来，广播式自动相关监视 (ADS-B) 在美国和欧洲的飞机交通管制中发挥着重要作用。ADS-B 消息包含有关飞机位置和轨迹的信息，以便更好地实时跟踪太空中的飞机。然而，缺乏安全机制将成为信任 ADS-B 技术的障碍。因此，应结合对策来确保通信安全并评估收到消息的完整性和可信度。在本文中，我们设计了一种名为 MAVPro 的消息验证协议，以评估收到的 ADS-B 消息的可信度，否则其真实性和完整性无法验证。MAVPro 背后的主要思想是将收到的 ADS-B 消息中的位置声明与预期的飞机位置进行比较，后者是使用预测轨迹信息（例如速度、经过时间、飞机加速度、航向信息）和一组预先信任的、持续更新的锚点计算得出的。如果只有一个 ADS-B 接收器收到消息，我们的协议就能够评估收到消息的可信度——而使用基于多点定位的技术验证位置声明则需要四个接收器。因此，与现有解决方案相比，我们能够大大扩展可以应用安全检查的覆盖范围。我们根据来自 OpenSky 网络的实时数据评估 MAVPro，分析其性能并验证其适用性