杜鹃花Delavayi Franch。主要在1,200–3,200米的海拔地区,在宽阔的常绿森林和灌木丛中繁衍生息。它有利于凉爽,潮湿的气候,并在酸性土壤中蓬勃发展。由于其高观赏性,药物和科学价值,了解其生态需求和最佳培养范围至关重要。这项研究分析了关键的环境因素及其阈值,影响其分布,并使用现有的分布数据以及当前和预测的气候数据以及现有的分布数据来预测R. delavayi的未来潜在栖息地。结果表明,主要环境影响者是土壤pH(4.9-5.4),最干燥月份(10-20毫米)的降水量分别为41.8、24.1和18.3%。它还显示出合适栖息地的趋势下降:从当前条件下的27.75×10 4 km 2,到2050年代的3.69×10 4 km 2,到2070年代的2.65×10 4 km 2。
摘要 — 我们的研究假设是,通过设计基于停放和转发算法、射频识别 (RFID) 反馈和马尔可夫决策过程的新型集成制造企业系统,我们能够改善传统供应链管理 (SCM) 的健康状况。我们研究的目标是优化取决于 RFID 系统粘度的成本函数。RFID 的粘度可以定义为通过 RFID 网络的数据流。该过程可以通过信号停放和转发的熵来衡量,从而实现可持续的供应链系统。该系统的动态由微分方程控制。利用该熵模型,我们通过模拟验证了集成供应链健康制造系统风险故障降低。我们的方法采用模糊卡尔曼滤波器,改进了系统,减少了延期交货,并证明了 RFID 粘度是实现这一目标的有效手段。马尔可夫毯熵方法证明它可以捕获并提供 RFID 粘性停车和转发算法的理论,作为降低 SCM 成本、减少浪费和提高可持续性的网络解决方案。
摘要 — 我们的研究假设是,通过设计基于停放和转发算法、射频识别 (RFID) 反馈和马尔可夫决策过程的新型集成制造企业系统,我们能够改善传统供应链管理 (SCM) 的健康状况。我们研究的目标是优化取决于 RFID 系统粘度的成本函数。RFID 的粘度可以定义为通过 RFID 网络的数据流。该过程可以通过信号停放和转发的熵来衡量,从而实现可持续的供应链系统。该系统的动态由微分方程控制。利用该熵模型,我们通过模拟验证了集成供应链健康制造系统风险故障降低。我们的方法采用模糊卡尔曼滤波器,改进了系统,减少了延期交货,并证明了 RFID 粘度是实现这一目标的有效手段。马尔可夫毯熵方法证明它可以捕获并提供 RFID 粘性停车和转发算法的理论,作为降低 SCM 成本、减少浪费和提高可持续性的网络解决方案。
数字物流技术对于促进经济增长的商业应用非常重要。现代供应链或物流寻求实施一个包含数据、物理对象、信息、产品和业务进展的大规模智能基础设施。商业应用利用各种智能技术来最大化物流流程。然而,由于运输成本、质量和跨国运输,物流过程受到影响。这些因素经常影响该地区的经济增长。此外,大多数城市都位于偏远地区,得不到适当的物流支持,从而阻碍了业务增长。因此,本研究分析了数字物流对该地区经济的影响。长江经济带地区包括近 11 个城市,被选为分析对象。收集的信息通过动态随机平衡统计分析模型 (DSE-SAM) 进行处理,该模型预测了数字物流对经济发展的相关性和影响。在这里,构建了判断矩阵以减少数据标准化和规范化过程的难度。然后利用熵模型和统计相关性分析来改进整体影响分析过程。最后,将开发的基于DSE-SAM的创建系统效率与其他经济模型进行比较,例如空间杜宾模型(SDM),耦合协调度模型(CCDM)和协作度模型(CDM)。与其他地区相比,建议的DSE-SAM模型的结果实现了长江经济带地区城镇化,物流和生态的高度相关性。
抽象的Osmanthus Fragrans是一棵有价值的美化树,在全球范围内受到赞赏。但是,O的最佳环境条件。芬兰种植尚未详细研究,这阻碍了该植物的野生资源及其商业剥削的保存。应用最大熵模型来评估影响O的环境变量的重要性。Faprans分布。将来自O的629个全局分布点的数据组合在一起。Fragn,对气候变化对当前物种和未来的合适栖息地的地理分布的潜在影响做出了预测。结果表明o。Faprans更喜欢温暖而潮湿的生长环境。在当前气候条件下,o的潜在栖息地。Faprans主要位于大陆的东部沿海地区中等和低纬度地区。影响其分布的主要环境变量是最温暖的季度,温度季节性和最温暖季度的平均温度。分析表明,气候变化中当前趋势的延续将导致O的合适栖息地进一步降低。Faprans的增长,全球质心将转移到东南。这些发现提供了对气候变化对O的影响的见解。Faprans栖息地,并为该物种的野生资源保存和未来抗气候变化的品种提供了指导。
提供了故障分析和预防的理论框架。文献提出了基于三种思想流派的工作系统故障分析模型 - (a)人为原因(b)系统为原因(c)系统与人之间的相互作用为原因。在本研究中,系统地评估了这些范式下的各种模型,例如人机模型(1980 年)、交互和耦合模型(1984 年)、瑞士奶酪模型(1990 年)、多米诺骨牌理论模型(1998 年)、熵模型(2003 年)、人为错误可靠性评估模型(1990 年)、描述性人机模型(2003 年)和随机聚类模型(2017 年)。这些开创性的模型研究了工作系统的一个或多个基本组成部分以及它们之间的相互作用:人、机器、工作空间、工作环境和工作组织。随着工作系统的技术和复杂性不断增长,任何单一的方法都不足以评估工作系统故障。本研究的评估表明,Leamon 的人机模型(1980)是最合适和最基本的工作系统模型,它对工作系统的所有组成部分及其间相互作用进行了全面的解释。为了加强这一信念,本文用 Leomon 的人机工作系统模型解释了狮航 610 空难(2018 年)的故障分析。鉴于高度复杂和自动化的工作系统,Leamon 模型中存在一些缺陷,需要对工作系统模型进行一些未来的研究。
人工智能(AI)在教育中的影响可以看作是一个多属性的小组决策(MAGDM)问题,其中一些利益相关者根据不同的偏好和标准评估AI应用程序在教育环境中的优势和缺点。MAGDM框架可以通过有条不紊地分析包括道德,社会,教学和技术问题在内的许多组成部分中的交易和冲突来帮助提供透明且合乎逻辑的建议来实施教育中的AI。模糊集理论中的一种新颖的发展是2-元组语言Q -Rung Orthopair模糊集(2TL Q -ROFS),它不仅是一种广义形式,而且还可以整合决策者的定量评估思想和定性评估信息。2TL Q -ROF Schweizer -Sklar加权平均功率平均操作员(2TL Q -ROFSSWPA)和2TL Q -ROF Schweizer -Sklar加权几何(2TL Q -ROFSSWPG)操作员是我们在本文中创建的两个聚合操作员。我们还研究了拟议运营商的一些独特实例和特征。接下来,基于2TL Q -ROF构建了一个新的熵模型,该模型可能利用决策者的偏好以获得属性的理想客观权重。接下来,我们将Visekriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje(Vikor)技术扩展到2TL Q -ROF版本,该版本为决策者提供了更大的空间来代表他们的决策,同时还考虑了人类认知中固有的不确定性。进行了比较研究以检查开发方法的好处和改善。最后,一个案例研究,讲述了人工智能如何影响教育以显示既定方法的适用性和价值。
青少年期发病的精神分裂症 (AOS) 罕见且研究不足,与成人期发病的精神分裂症相比,其认知障碍更严重,预后更差。神经影像学显示,与对照组相比,AOS 患者的区域激活(一级效应)和功能连接(二级效应)发生了改变。成对最大熵模型 (MEM) 将一级和二级因子整合为一个称为能量的量,该量与大脑活动模式发生的概率成反比。我们采用组合方法研究与任务相关的组件的多个全脑 MEM;数百个独立的各个子系统的 MEM 适合 7 特斯拉功能性 MRI 扫描。在执行宾州条件排除测试 (PCET) 以检测执行功能时,从 23 名 AOS 个体和 53 名健康对照者收集了数据,已知 AOS 患者的执行功能受损。与对照组相比,AOS 患者的 PCET 表现准确度显著降低。大多数模型显示 PCET 分数与 fMRI 上获得的总能量之间存在显著的负相关性。在所有实例中,AOS 组与高能量状态的出现频率显著增加相关,使用混合效应模型进行评估。使用能量景观(在低维平面上可视化高能量和低能量状态)和轨迹分析(量化整个景观中的大脑状态演变)进一步研究了一个示例 MEM 实例。两者都支持能量分布中的患者控制差异。精神病理学的严重程度与能量呈正相关。MEM 在任务相关系统中对能量的综合表示可以帮助表征 AOS、认知障碍和精神病理学的病理生理学。
青少年发作的精神分裂症(AOS)是一种相对罕见且研究不足的精神分裂症,与成人发作的精神分裂症相比,认知障碍更严重,预后较差。几项神经影像学研究报道了区域激活的变化,这些区域激活解释了各个区域(一阶模型)的活性和功能连接性,这些连通性揭示了与对照组相比,AOS的成对共激活(二阶模型)。成对的最大熵模型(也称为ISING模型)可以同时集成一阶和二阶项,以阐明神经动力学的全面图片,并将单个和成对的活动度量捕获到一个称为能量的单个数量中,这与状态出现的概率成反比。,我们将MEM框架应用于与53位健康对照受试者相比,在执行Penn条件排除测试(PCET)的同时,在23个AOS个体上收集的任务功能MRI数据,该数据衡量了与成人精神分裂症相比,AOS反复证明的执行功能。与预期的对照组相比,AOS的PCET性能的准确性显着降低。在fMRI过程中,参与者获得的平均累积能量与任务绩效负相关,并且该关联比任何一阶关联都更强。在这两种情况下的能量景观都具有吸引子,它们与两个不同的子网相对应,即额叶和帕特托运动。AOS组的单个试验轨迹还显示出与AOS之间的浅层吸引子盆地的一致性变化更高。AOS受试者在较高的能量状态下花费了更多的时间,这些时间代表了较低的发生概率,并且与执行功能受损和精神病理学的严重程度相关,这表明与在较高概率发生的较低能量状态下花费更多时间的对照组相比,神经动力学的效率可能较低,因此神经动力学效率更高,因此,神经动力学效率更高。吸引子盆地在对照组中的含量大于AOS。此外,额叶盆地的大小与对照中的认知性能显着相关,但在AOS中无关。这些发现表明,AOS的神经动力学具有更频繁地发生具有较浅吸引子的状态,这与控制受试者中吸引者相关的执行功能缺乏关系,这表明AOS能力降低了AOS产生任务有效的大脑状态。
引言正在进行的全球变暖已经在改变植物物种的生长和地理分布(Doblas-Miranda等,2017; Vellend等,2017)。鉴于当前的快速变暖速率,预计全球温度将在2030年至2050年之间升高 +1.5°C(IPCC,2018年)。气候变化对自然生态系统的影响会导致植物物种地理分布范围的扩张,减少或变化(Lenoir等,2008)。因此,这些影响可能会对陆生能,水通量以及CO 2排放产生重大影响(Forzieri等,2020)。此外,这种变暖正在影响各个层面的生物多样性,从个人和社区到整个生态系统(Franklin等,2017)。在地中海地区观察到的,自然生态系统特别受到全球变暖和极端气候事件的影响(Doblas-Miranda等,2017; Lionello and Scarascia,2018)。因此,在预计的气候变化情景下对植物物种的地理分布的理解非常感兴趣(Franklin等,2017),特别是对于制定适应性良好的保护和管理计划的发展(Kozak等,2008)。评估植物物种对气候变化的脆弱性,物种分布模型(SDM)通常被越来越多地使用。这些模型通过基于环境因素插值和推断其分布来预测物种的地理范围(Guisan等,2017; Pecchi等,2019)。此外,物种分布模型为自然资源的保护和管理提供了全面的基础(Sinclair等,2010; Qin等,2017)。当前,有许多可用的SDM方法,例如Bioclim(Bioclimatic建模),域(域环境包膜),GAM(广义加性模型),MARS(多变量自适应回归光谱)和Maxent(Maxtainter(Maximak)(最大值)(Pecchi等人,2019年)。中,Maxent算法(Phillips等,2006)在提供仅存在的数据时提供了可靠的适合性结果,并且在处理广泛分布和稀有物种的出现方面具有很高的灵活性(Elith等,2006; Moukrim等,2019; Kassout等,2019; Kassout等,20222a)。例如,最大的熵模型已用于预测宏观生态模式(Harte,2011年),物种丰度分布(White等,2012),基于特质的社区组装(Shipley等,2011)和物种生态位模型在多个尺度上(Elith等,2010; Guisan等,2017,2017年)。Ceratonia Siliqua L.(豆科植物)是一种常绿,嗜热和二元的地中海果树(Batlle和Tous,1997; Baumel et al。,2018; Kassout等,2023),有一些稀有的Hermaphrodite和单调的案例(Batle and Batle和Toble和Tous)(1997)。Cacob(C。C. silliqua)是一棵缓慢生长的长树,对干旱具有很高的抵抗力,但对极度寒冷的抵抗力有限(Batlle和Tous,1997),这有助于其重要的遗传多样性(Viruel等,2019)和