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World File Search System波粒
Hypersoft Set和三角形中性粒细胞的结合以评估
摘要：数字双技术的最新创新称为认知数字双胞胎（CDT）。这项技术实现的复杂和自主活动有可能改变制造业。在本文中给出了制造中CDT的概述，并检查其主要特征，组件和可能的用途。CDT可以通过结合人工智能，机器学习和知识表示方法来从数据，有关困难环境的原因中学习，并做出明智的判断。纸张涵盖了CDT在智能制造中的优势。因此，本文的目的是评估在其运营和实践中采用CDT的智能制造业。多标准决策（MCDM）是通过基于简单比率分析（MOOSRA）的多目标优化（MOOSRA）来构建软决策模型，这是标准的重要性。该模型可以通过利用不确定性理论，尤其是三角形神经嗜知数字（Trinn）来嘲笑和不完整的信息。此外，Hypersoft Set与Moosra一起使用来对智能制造的替代方案进行排名
冲击波重组直接导致下游高速等离子体射流的产生
激波是自然界最强大的粒子加速器之一，与相对论电子加速和宇宙射线有关。上游激波观测包括波的产生、波粒相互作用和磁压缩结构，而在激波和下游，可以观察到粒子加速、磁重联和等离子体喷流。在这里，我们使用磁层多尺度 (MMS) 展示了在地球弓形激波处产生的高速下游流动（喷流）的现场证据，这是激波重新形成的直接结果。由于上游等离子体波演化和弓形激波持续重新形成周期的综合作用，在下游观察到了喷流。这一产生过程也适用于通常存在无碰撞激波的行星和天体物理等离子体。
vitree- 2025年7月会议：教学大纲
波粒偶性；坐标和动量表示中的波函数；换向者和海森堡的不确定性原则；矩阵表示；狄拉克的胸罩和样式法； Schroedinger方程（时间依赖性和时间无关）；特征值问题，例如粒子中的盒子，谐波振荡器等。 ;穿过障碍；运动中心的运动；轨道角动量，角动量代数，自旋；添加角动量；氢原子，自旋 - 轨道耦合，精细结构；时间独立的扰动理论和应用；变分方法； WKB近似；时间取决于扰动理论和费米的黄金法则；选择规则；半古典辐射理论； scatte，相移，部分波，天生近似的基本理论；相同的粒子，保利的排除原理，自旋统计量连接； rel Tiistic波粒偶性；坐标和动量表示中的波函数；换向者和海森堡的不确定性原则；矩阵表示；狄拉克的胸罩和样式法； Schroedinger方程（时间依赖性和时间无关）；特征值问题，例如粒子中的盒子，谐波振荡器等。;穿过障碍；运动中心的运动；轨道角动量，角动量代数，自旋；添加角动量；氢原子，自旋 - 轨道耦合，精细结构；时间独立的扰动理论和应用；变分方法； WKB近似；时间取决于扰动理论和费米的黄金法则；选择规则；半古典辐射理论； scatte，相移，部分波，天生近似的基本理论；相同的粒子，保利的排除原理，自旋统计量连接； rel Tiistic
EasyChair 预印本如果量子力学是解决方案，......
逻辑系统与模型系摘要：本文讨论了量子力学实际上解决的问题。其观点表明，在理解问题时忽略了时间及其过程的关键环节。量子力学历史的常见解释认为离散性仅在普朗克尺度上，而在宏观尺度上则转变为连续性甚至平滑性。这种方法充满了一系列看似悖论的悖论。它表明，量子力学的当前数学形式主义仅与其表面上已知的问题部分相关。本文接受的恰恰相反：数学解决方案是绝对相关的，并作为公理基础，从中推导出真实但隐藏的问题。波粒二象性、希尔伯特空间、量子力学的概率和多世界解释、量子信息和薛定谔方程都包括在该基础中。薛定谔方程被理解为能量守恒定律对过去、现在和未来时刻的推广。由此推导出的量子力学的现实问题是：“描述任何物理变化（包括任何机械运动）中时间进程的普遍规律是什么？” 关键词：能量守恒定律；希尔伯特空间；量子力学的多世界诠释；过去、现在和未来；量子力学的概率诠释；量子信息；薛定谔方程；时间；波粒二象性
球形氮化镓和砷化镓量子点中量子限制的阈值和界限。
当材料的物理尺寸与电子的波长匹配或减小时，半导体中就会发生量子限制，从而产生量化的能级和离散的电子态。这是由于电子的波粒二象性，它同时表现出粒子和波的特征。限制能是对应于半导体纳米结构（如量子点）中电荷载流子的量子限制的能量。当这些结构的尺寸接近或等于电子的德布罗意波长时，就会产生量化的能级。基于有效质量近似并假设一个理想的球形量子点，其中激子被限制在球形限制势中，Harry 和 Adekanmbi (2020) 给出了球形量子点的限制能：
基于深度第二代小波自动编码器的曲波池化脑病理分类
神经系统疾病代表与人类神经系统相关的异常。它们还包含中枢神经系统、脊髓或大脑的生化、解剖或电改变。这些疾病会引发不同的症状。及早诊断此类变化对于治疗是必要的，目的是限制疾病进展。本文介绍了一种精确的 CAD 系统来对脑 MRI 进行分类，该系统克服了模式分类中的关键问题，例如在训练阶段提取某些特征。我们的贡献是融合第二代小波 (SGW) 网络和深度学习架构，从而提出了用于模式分类的新型监督特征提取方法。我们的新型架构允许通过重建深度堆叠的第二代小波自动编码器来对数据集类别进行分类。将曲波池化 (CP) 与 Adam 梯度计算方法相结合可以提高自动编码器的准确性。在本研究中，我们利用 Haar 曲线波 (CurvPool-AH) 和 Shannon 曲线波 (CurvPool-AS) 构建了 Adam CP。该网络可以通过多个 SGW 自动编码器实现，最终在最后一层使用一个 Softmax 分类器。我们还发现 CurvPool 表现相当不错
单波和多波固定单元对轻固化树脂水泥转换程度的影响
引言胶结对于确定陶瓷修复的最终成功和寿命至关重要。1,2陶瓷贴面失败的主要原因与胶结过程有关。3选择用于胶结的树脂水泥的足够聚合会影响修复和界面的应力传播。4固定树脂水泥被认为是胶结陶瓷饰面的更好材料。5受控的工作时间，容易去除过量的材料，对操作员的技术敏感性低，薄膜厚度，良好的物理特性，低溶解度和良好的粘附是支持选择轻固化树脂水泥的某些特征。6,7固定过程对于这类树脂水泥的适当聚合至关重要，影响了陶瓷贴面的长期临床性能
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究