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World File Search System朝向
朝向可概括的轨迹...
现有的车辆轨迹预测模型与普遍性，预测不确定和处理复杂相互作用的斗争。通常是由于针对特定数据集定制的复杂体系结构和效率低下的多模式处理的限制所致。我们使用Reg Ister查询（PerReg+）提出每个CEVER，这是一个新型的轨迹预测框架，引入了：（1）通过自我抗议（SD）和蒙版重建（MR），捕获全球上下文和细粒度细节的双重水平表示学习。此外，我们重建段级轨迹和泳道段的方法和查询下降的车道段，有效地利用上下文信息并改善了概括； （2）使用基于寄存器的查询和预处理增强了多模式，从而消除了对聚类和抑制的需求； （3）在微调过程中进行自适应及时调整，冻结主要体系结构并优化少量提示以进行有效的适应性。perreg+设置了Nuscenes [1]，Argoverse 2 [2]和Waymo Open Motion数据集（WOMD）[3]的新最新性能。引人注目的是，我们验证的模型在较小的数据集中将误差降低了6.8％，多数据集训练增强了概括。在跨域测试中，PERREG+与非预言变体相比，B-FDE降低了11.8％。
朝向务实的多元时间序列建模
时间序列模型专门研究数据流中的观测和多个特征之间的相互作用之间的时间依赖性。在过去的十年中，深度学习模型（DL）模型在compoter愿景和自然语言处理中取得了前所未有的成功已稳定地渗透到时间序列任务上。从复发的神经网络到变形金刚，建筑设计方面的新进步改善了功能和性能。尽管取得了成功，但我确定了采用当前最新方法（SOTA）方法的挑战，包括处理分配变化和缺少数据，计算复杂性和可解释性。DL模型的成功通常归因于其自动发现有用数据表示的能力。多元时间序列模型涉及具有许多时间序列和时间观察的高维对象。但是，它们经常表现出强烈的时间依赖性和功能间关系。在本论文中，我建议设计DL架构和算法，以预测和异常检测任务，以利用这些依赖性来诱导满足所需属性的表述有效学习，这些属性可以（i）改善模型的性能，（II）通过促进域的良好性来改善域的稳健性，以降低量表性，以降低量准化的量表，以降低量准化。完成的工作分为三个部分，展示了七种新颖的模型类型和算法，这些算法在各种任务中实现了最新的性能，同时解决了关键的采用挑战。在第一部分中，我探讨了动态的潜在空间原理和设计潜在的时间表示，以制作可靠的异常检测和预测模型。在第二部分中，我为基于新型的非线性频率分解与小波理论的连接提供了一种新颖的可扩展且可解释的预测模型。它还具有两种扩展，用于将多元外源协变量用于高影响力结构域，包括能量和医疗保健。最后，在第三部分中，我提出了一项关于模型设计和数据特征的支持条件的大规模研究，用于在时间序列任务上的预训练模型的可传递性。
将福祉的原住民构成朝向...
•卑诗省经济当前估值中缺乏土著价值。•是否可以将土著价值观（在其经济审查中出现在其他国家中出现）是否可以纳入BC健康指数。•全世界不断增长的运动超出了GDP的限制，作为衡量人类福祉的替代品。•BC有机会定义福利标准。•BC土著价值和知识如何在卑诗省加强GDP替代指数的潜力。•卑诗省原住民在为卑诗省福利指数的愿景方面提供什么贡献和领导力。•讨论GDP替代方案在卑诗省，尤其是此时的重要性。
朝向热敏性多糖-ACRACHIMER
糖胺聚糖（GAG）是细胞表面和细胞外基质的重要组成部分，在该基质中，它们通过与各种蛋白质的相互作用而参与了几个细胞过程。为成功的组织再生，以类似方式开发出适当的矩阵支持细胞的生物学活性，仍然具有挑战性。在这种情况下，本研究旨在设计一种热敏性多糖，该多糖可以进一步用作组织工程应用的水凝胶。为此，将具有GAG模拟特性的海洋细菌外多糖（EPS）与热敏感聚合物，聚（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）接枝。通过不同的EPS/PNIPAM摩尔比和PNIPAM的分子量获得了八种接枝多糖。使用多技术，实验方法确定其物理化学特征及其热敏性能。并行，分子动力学和蒙特卡洛模拟在两个不同的尺度上分别阐明，分别阐明了接枝地狱链的分子构象，以及它们在Percolation附近的Sol-gel Transcolation中形成无限网络的能力，这是水凝胶形成中必要的条件。从这项研究中提出，热敏化地狱已成功开发，并且将进一步评估其在组织再生中作为水凝胶支架的潜在用途。
朝向局部能量过渡理论
摘要：预期过渡到低碳能源系统对每个国家提出了系统性挑战。本文的重点是当地能源过渡，这是一种分散的方法，当地城市将发挥关键作用。本文的主要问题是决定因素支持局部能量转变的过程。因此，提出了一个分析框架。三级模型是一种整体方法，它重点是考虑局部环境，宏观和微框架的决定因素。它突出了该过程与本地环境的依赖性和合理的国家过渡政策。该模型总结了当地能源过渡的复杂相互关系，并将使当地社区，网络和公民能够成功参与能源过渡过程。
缩放Perovskite-Silicon朝向可靠的商业产品
拟议的奖励活动将包括外展，数据分析，建模，工程和设计，实验室研究和现场测试。外展活动将包括举办研讨会和招聘管道开发，以服务于社区中历史上边缘化的人群。立方（马萨诸塞州贝德福德），北卡罗来纳大学教堂山（Chapel Hill，北卡罗来纳州），国家可再生能源实验室（NREL； Golden，Co）和托莱多大学（俄亥俄州托莱多）将设计，开发和制造孔织布式薄膜薄片，太阳能细胞和模块。立方还将进行电气和材料表征，合成化学，数据分析，应力测试和屋顶现场测试。桑迪亚国家实验室（SNL；新墨西哥州阿尔伯克基）和NREL也将进行户外现场测试。SNL和NREL活动将作为商业化技术（PACT）研究小组的Perovskite PV加速器的一部分。
朝向可验证的多代理交互模式规范
指定交互式多代理任务是一项长期的软件工程挑战[6]。规格应足够高，以保持可访问性和明确的可及以确保所得软件组件的可靠性。本文通过介绍基于DSL的工具链的基础特征来解决此问题（见图1）称为LIRAS 1，用于指定多代理交互模式。里拉（Liras）被开发为域 - 不可思议的，并且相对于所涉及的代理的数量和性质（例如，基于软件或人类）以及构成模式的动作数量和类型。代理因其提供的原始技能集而有所不同（例如，为机器人移动或为四轮驱动器打开发动机）。在里拉斯（Liras）中，这些技能被安排为模式。根据图1，定义技能集需要专家实践者的干预，而模式规范则设计为非专家用户可以访问。在里拉斯（Liras）中，代理之间的同步动力学的语义基于确定性有限状态自动机（DFA），构成了可符合模型对模型转换和正式验证的规格的这一方面。具体而言，可以通过Uppaal工具[11]验证了涉及同步定义明确的属性。该工具链的此阶段仅针对有关模式的逻辑和结构声音的属性（例如，具有冲突目标的技能），因此不涉及相应的网络物理系统的物理组成部分。环境）。几个里拉斯规格构成模式库。在以下内容中，我们将任期任务作为一系列模式。可以使用所谓的和经过验证的模式库，用于更广泛的任务规范和正式的分析工具链外部和与里拉斯（例如[12]中介绍的）脱钩。latter设想文本DSL（与里拉斯分开），以指定涉及人和机器人代理的错误，特别关注人类机器人相互作用。此类DSL当前从预先确定和固定的集合中利用人类机器人的交互模式，从而限制了该框架对现实生活的适用性。可以通过进口里拉斯模式来指定任务来克服这种缺点。我们指出，假定操作环境的规范（例如，布局和关注点）是独立于LIRAS完成的（即，LIRAS模式是参数W.R.T.在更广泛的框架内，最终的任务指定会自动转换为基于随机混合自动机的形式模型[5]。如果要进口自定义的里拉斯交互模式，正式模型的自动生成将意味着起草新定义的模式的每个自定义技能的正式模型，这需要专家用户的输入。任务的正式模型是统计模型检查[5]以计算质量指标
将GMBH朝向零发射能源经济
应用区域i）LT-PEM燃料电池，ii）PEM / AEM电解剂（阴极室），iii）电池 /超级电容器的电流收集器，iv）金属表面的腐蚀保护，导电性，装饰性的表面< / div> < / div> < / div>