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光度混响映射的性能...
摘要 使用光度测定法进行混响映射的精确方法受到高度追捧，因为它们本质上比光谱技术耗费的资源更少。然而，在红移高于 z ≈ 0.04 的情况下，光度混响映射对估计黑洞质量的有效性研究很少。此外，光度测定方法通常假设阻尼随机游走 (DRW) 模型，这可能并不普遍适用。我们使用 JAVELIN 光度 DRW 模型对 z = 0.351 处的 QSO SDSS-J144645.44 + 625304.0 进行光度混响映射，并估计 H β 滞后为 65 + 6 − 1 d，黑洞质量为 10 8 。22 + 0 。13 − 0 .15 M ⊙ .使用数千个模拟 CARMA 过程光变曲线进行的光度混响映射可靠性分析表明，考虑到我们目标的观测信噪比 > 20 和平均节奏为 14 d（即使不适用 DRW），我们可以将输入滞后恢复到平均 6% 以内。此外，我们使用我们的模拟光变曲线套件从我们的 QSO 的后验概率分布中解卷积混叠和伪影，将滞后的信噪比提高了 ∼ 2.2 倍。我们以每个物体四分之一的观测时间超越了斯隆数字巡天混响测绘项目 (SDSS-RM) 活动的信噪比，从而使信噪比效率比 SDSS-RM 提高了约 200%。
大脑如何映射相关概念
世界在不断变化。第841页，Curellis等。1探讨了令人印象深刻的人类大脑如何进行概括使其适应变化的概括。随着季节的到来，与夏季相关的物品与冬季相关。每个协会都可以独立学习：在夏季，穿一件轻衬衫；在冬天，穿夹克；在夏天，带上太阳霜等。但是每个季节（文本）都充满了“关系结构”，其中一组项目和活动与一个季节一起进行。在冬季雪橇，您穿上夹克，戴围巾并从储物柜中取出雪橇，而夏季去海滩涉及穿浅色衣服，涂太阳奶油并带出甲板。有可能将季节性相关的物品组合在一起，并分别将物品分为类别（要佩戴，带来或储存的东西）：夏季，您可以一次拆开所有夏季物品并将所有冬季收藏（图。1）。Curellis等。研究了人的大脑如何在某种程度上代表与“相同”相关的不同项目之间的关系。这种关联使大脑能够有效地适应文本的变化。作者表明，无论人类是否通过反复试验缓慢学习这些关联，还是通过口头教学迅速学习，大脑中的神经活动模式表现出关系的相似。这个行动 - 强化协会类似于彼此独立学习每个项目 - 季节协会。在1900年代初期出现的一种心理学方法称为行为主义的主要是，学习主要是通过与强化的行动（奖励或惩罚）进行的。是一所称为认知心理学的思想流派（在1950年代流行）强调了内部精神状态，记忆和关系学习的重要性（了解智能行为的概念之间的关系）。
孵化器和加速器全局映射
作为这项演习任务创新的一部分，在我们的会员身份中与孵化器和加速器接触，要求他们描述自己，并给我们一些“领先的灯光”。领导灯是创新者，他们确定具有对气候行动和清洁能源技术产生最大影响的潜力。我们要求他们将提名的领先灯的数量限制为3，但我们知道那里有大量公司专注于支持气候，可持续性和能源过渡目标，我们很乐意认识所有这些。通过加速计划，我们旨在为全球创新者，梦想家和行动者提供一个平台，并将其与宣教创新社区中的政府，私人实体，慈善机构，慈善机构，资助者和许多其他人联系起来。
映射定量性状基因座
摘要现在可以使用完整的遗传连锁图来定位染色体区域上的主要定量性状基因座（QTL）。QTL映射的当前方法（例如，一次使用一对或两对侧翼标记时进行映射的间隔映射）可能会受到其他链接的QTL对染色体的影响，因为遗传背景不受控制。结果，QTL的映射可能是偏差的，并且映射的分辨率不是很高。理想情况下，当我们测试QTL标记间隔时，我们希望我们的测试统计量独立于染色体其他区域可能的QTL的影响，以便可以将QTL的效果分开。可以通过使用一对标记来定位测试位置，同时使用其他标记来通过多个回归分析来控制遗传背景。理论是在本文中开发的，旨在通过多元回归分析探讨条件测试的概念。研究了有关QTL图的多种回归分析的各种概述。理论分析表明，构建用于映射QTL的测试程序是有利的，并且这种测试可能会大大提高QTL映射的精度。
映射本地塑料回收供应链
本文档提供了本研究所涵盖的每个废物的关键发现的摘要，包括可以进行改进的塑料回收供应链的各个方面。虽然浪费的某些方面是独特的，但在一个国家 /地区，大多数浪费在基础设施差距，分散的供应链，有限的法规执行以及价值链利益相关者之间市场权力的不平衡方面遇到了共同的挑战。因此，所提供的干预措施通常相似，并且在适当的情况下，在各自的国家报告中强调了可以在特定浪费中应用的模型或干预措施的示例。
映射乌克兰的金融市场和公司...
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通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。