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World File Search System约束
博士学位奖学金与特定的研究主题/领域约束并由外部组织资助
全面的能力和方向 - üko（前共处学校工作世界）Unibz为学生提供各种学科领域的小组项目：在自主省博尔扎诺省的内部。可以在以下页面上的Internet上调用单个学院提供的项目目录。在学校导师选择了一个项目作为学校工作的一部分之后，他/她会与学习建议联系，这反过来又组织了犹太项目中可用地点的分配，并协调与学校导师的接受和取消。以便协议的项目可以作为合作学校工作世界的一部分开始，大学与学校之间的协议得出结论，这也应适用于将来的类似项目。有关更多信息，可以提供学习咨询服务：info@unibz.it，电话。0471 012100。
如何引用本文：Mvubu，M。＆Naude，M.J。，2024年，“物流领域的区块链：系统文献综述福利和约束
几项研究的重点是在物流行业中使用BCT。2018年世界经济论坛调查发现，目前有10％的跨国公司正在实施BCT，另有60％的人计划在未来3年内这样做（WEF 2018）。Deloitte（2020）报告说，有74％的物流和运输组织认为BCT将在未来3年内对其业务产生积极影响。尽管其优势和行业的兴趣日益增长，但BCT仍对物流行业的实施面临一些限制。这些包括缺乏标准，对可扩展解决方案的需求以及对数据安全和隐私的担忧。此外，还需要更多的研究来确定BCT在物流中的实际应用并制定特定于行业的法规（Aylak 2022）。因此，这项研究的目的是确定物流行业中BCT实施的收益和约束。
核威胁、核威慑以及俄罗斯侵略战争后核约束机制的未来
“政治体制的首要任务是打赢战争。从现在起，它的主要目标必须是避免战争”（Brodie ed. 1946: 76）。这一公理洞见的精神自此被一次又一次地重复，最突出的是里根和戈尔巴乔夫的公式：“核战争不可能打赢，也不应该打。”
![在高度约束空间中的自主地面导航：从ICRA 2024的第三个谷仓挑战中学到的教训[竞赛]](/simg/a/a45ad0d3ef781c6f93dd0798ca55c767801ac4e4.webp)
在高度约束空间中的自主地面导航：从ICRA 2024的第三个谷仓挑战中学到的教训[竞赛]
第三个基准自动驾驶机器人导航（谷仓）挑战赛于2024年IEEE国际机器人和自动企业国际会议（ICRA 2024）举行，并继续评估高度紧缩环境中最先进的自治地面导航系统。与费城（北美）ICRA 2022和2023年第一和第二谷仓挑战的趋势类似，第三个在横滨（亚洲）的谷仓Challenge（欧洲）变得更加地区，即大多数是亚洲团队。比赛的规模略微缩小（六支仿真球队，其中四个被邀请参加物理比赛）。与过去两年相比，竞争结果表明该领域采用了新的机器学习方法，同时又略微融合了一些常见的实践。然而，物理参与的区域性质提出了一个挑战，以促进全世界更广泛的参与，并提供更多的资源前往场地。在本文中，我们讨论了挑战，三个获胜团队使用的方法以及学到的教训以指导未来的研究和竞争。
对地球聚合物材料的系统评价：创新，主要约束和决议
抽象地球聚合物是一种新型的环保生物降解材料，预计出现会减少波特兰水泥制造公司引起的二氧化碳排放。地球聚合物材料具有非凡的机械性能和其他令人钦佩的特性，例如火灾和耐腐蚀性。除了对周围环境的有害影响外，大多数工业固体废物（ISW）和废闷底灰（WSBA）被堆积起来，充满了土地质量。重新处理可以使其适合用作制造地球聚合物的材料。他们可以有效地吸附重金属，染料或色素以及其他放射性污染物，这对人类未来的发展非常有帮助。另一方面，由于地球聚合物材料的特征，其功能远远超过了。在本研究中已知有关地球聚合物材料的特定有用信息。这项研究涵盖了地质聚合物材料的来源，地质聚合过程，激活剂的类别，它们的形成技术以及地球聚合物材料的不同使用区域。此外，讨论了影响地球聚合物材料机械特征的因素。最后，总结了这些材料的不足和用法区域，并且它们的进化被删节，以准备理论或假设的基础，以持续改善地质聚合物材料。
一般约束下的高效防策略机制∗
本研究探讨了在约束条件下分配不可分割商品的有效且防策略机制。首先，我们考察一个没有禀赋的设定。在这个设定中，我们引入了一类约束，即有序可访问性，对于该约束，串行独裁机制是帕累托有效 (PE)、个体理性 (IR) 和群体防策略 (GSP)。然后，我们证明可访问性是 PE、IR 和 GSP 机制存在的必要条件。此外，我们表明，如果一所学校具有任意可访问约束，而其他每所学校都有容量约束，则具有动态构造顺序的 SD 机制满足 PE、IR 和 GSP。其次，我们考察一个有禀赋的设定。我们发现，广义拟阵是约束结构上存在 PE、IR 和防策略 (SP) 机制的必要充分条件。我们还证明，在任何广义拟阵约束下，顶级交易周期机制都满足 PE、IR 和 GSP。最后，我们观察到，PE、IR 和 GSP 三个属性中的任意两个都可以在一般约束下实现。
clearscope：用于亚细胞分辨率成像的完全集成的光片theta显微镜，没有横向大小约束Matthew G. Fay 1，
1 MBF Bioscience, Williston, VT 05495, USA 2 Department of Biomedical Engineering, Columbia University, New York, NY 10027, USA 3 Department of Biological Sciences, Columbia University, New York, NY 10027, USA 4 Neuroscience Institute, New York University Langone Health, New York, NY 10016, USA 5 Department of Neuroscience and Physiology, New York University Grossman School医学；纽约市，10016，美国6纽约大学格罗斯曼医学院精神病学系；纽约市，美国10016。7纽约大学神经科学中心，纽约，纽约10003，美国8综合癫痫中心，纽约大学格罗斯曼医学院神经病学系；纽约市，10016，美国9纽约大学格罗斯曼医学院神经外科系；纽约市，10016，美国，摘要的三维（3D）在动物模型的完整大脑以及大型人类和非人类和非人类灵长类动物大脑标本的整体化成像对于理解生理神经网络连接模式及其病理学改变的病理学改变而言至关重要。灯页显微镜已成为一种高效的成像方式，用于对大型清除样品的快速高分辨率成像。但是，光显微镜中照明和检测光学的正交布置限制了可以成像的样品的大小。最近开发的光片theta显微镜（LSTM）技术通过利用两个照明光路径的独特布置倾斜到检测光路径，同时允许检测光路相对于试样表面的垂直排列。在这里，我们报告了下一代，完全集成和用户友好的LSTM系统的开发，以在整个大型标本中均匀地均匀地下分辨率成像，而不会约束横向（XY）大小。此外，我们为图像获取，数据存储，预处理和后处理，增强和定量分析提供了无缝集成的工作流程。我们通过完整的小鼠大脑和人脑样品的高分辨率3D成像以及完整的数据分析（包括数字神经元追踪，血管重建和基于设计的立体分析）在3D中证明了系统性能。这种技术增强和用户友好的LSTM实现将在不同类型的非常大的样本中快速对分子和细胞特征的分子和细胞特征进行快速定量映射。关键字：轻度显微镜，轻纸theta显微镜，连接组学，神经科学：0009-0009-0009-2439-8045（M.F.），0009-0007-1876-4104（P.L.），0009-0006-4374-3711（D.D.），0009-0000-5928-8692（N.OC。），0009-0005-0168-9190（B.H.），0009-0004-0565-9872（J.B.1），0009-0003-7441-9496（N.R.），0009-0004-3698-1784（A.W.），0009- 0004-5284-1087（S.A.），0009-0009-8144-0115（P.A.），0000-0002-7559-0936（J.B.2），0000-0003-4350-0569（T.B.），0000-0002-0026-2006（C.G.），0000-0003-0044-4632（O.D.），0000-0002-7559-0936（J.B.），0000-0002-4229-2860（R.T.），0000-0003-4463-207X（J.G.）（Y.B.1，Jeffrey Blaisdell）。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。
受约束的数据 - 拟合者
3为了使符号简单，我们不会区分随机变量及其实现，除非在期望的情况下，我们指出了带有HAT的随机变量。例如，e p（x）f（ˆ x，z）是关于从分布p（x）绘制的随机变量X的期望，其实现值z被视为参数。4分布q（y）的熵为-p y q（y）ln q（y）。我们在整个论文中应用标准约定0 ln 0 = 0。5我们假设Q包含至少一个分布q（x，z），以便q（x）= q 0（x），其支持是p（x，z）支持的子集。然后确保优化器的存在。此分布实现了至少达到此值的有限值和一组可行分布。由于该集合的目标是连续的，因此解决方案存在。请注意，supp（q 0（x））⊆supp（p（x））意味着代理不能用q 0绘制的数据来反驳模型p。