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World File Search System网络应用
脉冲Qubits的行为及其用于喂养前向网络的应用
在过去的二十年中，机器学习和量子计算的组合一直是一个不断增长的话题，但是到目前为止，量子计算硬件的局限性具有某种性的限制，这是什么限制了用于机器学习的复杂多量化操作。在本文中，我们利用在脉冲量子A上观察到的量子状态概率的周期性性质，以提出一个单品饲料向前块，其构建结构允许以类似于经典神经网络的方式使用经典参数。为此，我们调节脉冲令人兴奋的量子，以诱导Bloch球体周围的叠加旋转。此处介绍的方法具有每个块单个量子的优势。因此，它相对于块的数量是线性的，而不是与其他地方的大多数方法相比，与多项式相对于多项式。此外，由于它采用了经典参数，因此可以对培训中的大量迭代和更新进行培训，而无需居住，并且可以在必要时重复使用并存储梯度。我们还展示了如何使用正弦方的激活功能来绘制类比与神经网络的绘制，并说明了如何在启用脉冲量子计算机上使用和实现此处介绍的馈电块。
应用人工智能识别针对全球定位系统的网络欺骗攻击
随着系统越来越依赖该技术，对全球定位系统 (GPS) 基础设施的干扰对国家安全和经济构成了威胁。干扰和欺骗等 GPS 干扰方法的普遍性为对手提供了多种机会，可以渗透和注入虚假数据到军事、银行、航运、电子商务、运输和其他关键经济部门等各种系统。GPS 欺骗检测方法的研究需要创新和新颖的方案来应对所带来的挑战。随着计算机系统处理能力的提高，人工智能方法已成为检测和报告这些网络威胁的主要候选方法。本论文研究了机器学习和数据分析在识别军事 GPS 上的虚假数据注入尝试中的应用。该研究结合了实时和模拟的 GPS 消息流量数据来训练和测试机器学习算法以识别威胁。将无监督和监督学习方法应用于数据集有助于推进 GPS 欺骗问题的研究，并被证明是监控 GPS 流量的有效工具，同时为 GPS 基础设施提供另一层安全保障。
在聚合科学中长期记忆（LSTM）网络的应用：评论
摘要：本评论探讨了长期记忆（LSTM）网络的应用，该网络是一种专门的经常性神经网络（RNN），在聚合科学领域。LSTM网络在建模顺序数据和预测时间序列结果方面表现出显着的有效性，这对于理解聚合物中的复杂分子结构和动态过程至关重要。本综述深入研究LSTM模型来预测聚合物性能，监测聚合过程并评估聚合物的降解和机械性能。此外，它解决了与数据可用性和解释性相关的挑战。通过各种案例研究和比较分析，综述证明了LSTM网络在不同聚合物科学应用中的有效性。还讨论了未来的方向，重点是实时应用程序和跨学科协作的需求。本综述的目的是将高级机器学习（ML）技术与聚合物科学联系起来，从而促进创新并提高该领域的预测能力。
肌张力障碍网络理论的基本和翻译应用
孤立的肌张力障碍的病理生理学是多因素的。与认为肌张力障碍是基底神经节障碍的历史宗旨不同，当前大多数报告称肌张力障碍是神经网络疾病。各种环境压力源和潜在的遗传因素与神经网络的异常重复性相互作用，进一步塑造了其临床特征的多样性。然而，尽管在理解疾病的病理生理学方面取得了重大进展，但肌张力障碍的治疗方法主要旨在症状管理。肉毒杆菌毒素注射到受影响的肌肉中是局灶性肌张力障碍患者的“金”标准治疗。药理学治疗（主要是抗胆碱能药物，多巴胺能和GABA能药物）和深脑刺激（DBS）在严重的广泛性或节段性肌张力障碍的情况下可用。治疗反应在患者的整个患者中都高度可变，由于副作用或其他治疗性不足因素，其有效性可能受到限制[5，86，106]。最近的估计表明，近来40％的局灶性肌张力障碍患者未接受任何治疗[86]。为了改善肌张力障碍患者的临床治疗，该研究所由美国国家神经系统疾病与中风研究所（NINDS/NIH）组织的临床工作坊（NINDS/NIH）组织，这强调了迫切需要设计有效的治疗干预措施，该干预措施基于肌张力障碍网络功能障碍的新证据[71]。
施耐德电气船舶与海洋工程解决方案 - 中国工控网
3.3 船舶配电系统解决方案 ...............................................................................................................................................32 3.3.1 需求和限制条件细述 ..........................................................................................................................................................................32 3.3.2 配电结构方案 ....................................................................................................................................................................................... 41 3.3.3 施耐德电气产品及应用 ..................................................................................................................................................................... 41 3.3.3.1 中压配电盘 -MCset Marine ............................................................................................................................................................42 3.3.3.2 中压马达控制中心 -Motorpact TM ................................................................................................................................................50 3.3.3.3 中压环网柜方案 - 中压环网应用和 RM6 .....................................................................................................................................56 3.3.3.4 中压变压器 ...................................................................................................................................................................................... 60 3.3.3.5 低压配电盘 -MB301M ...........
贝叶斯网络和 Petri 网在安全中的应用...
系统安全性、可靠性和风险分析是在整个系统生命周期中执行的重要任务，以确保安全关键系统的可靠性。概率风险评估 (PRA) 方法是广泛用于此目的的全面、结构化和逻辑方法。PRA 方法包括但不限于故障树分析 (FTA)、故障模式和影响分析 (FMEA) 和事件树分析 (ETA)。现代系统日益复杂，其动态行为能力使传统 PRA 技术难以准确分析此类系统。为了全面准确地分析复杂系统，需要考虑不同的特征，例如组件之间的功能依赖性、系统的时间行为、组件/系统的多种故障模式/状态以及系统行为和故障数据的不确定性。不幸的是，传统方法无法解释这些方面。贝叶斯网络 (BN) 因其灵活的结构和在分析过程中整合上述大部分方面的能力而在风险评估应用中广受欢迎。此外，BN 还具有执行诊断分析的能力。Petri 网是另一种能够对系统动态行为进行建模和分析的正式图形和数学工具。它们也越来越多地用于系统安全性、可靠性和风险评估。本文回顾了贝叶斯网络和 Petri 网在系统安全性、可靠性和风险评估中的应用。回顾强调了基于 BN 和 PN 的方法相对于其他传统方法的潜在用处，以及在不同实际应用场景中的相对优势和劣势。
贝叶斯网络和 Petri 网在安全中的应用...
系统安全性、可靠性和风险分析是在整个系统生命周期中执行的重要任务，以确保安全关键系统的可靠性。概率风险评估 (PRA) 方法是广泛用于此目的的全面、结构化和逻辑方法。PRA 方法包括但不限于故障树分析 (FTA)、故障模式和影响分析 (FMEA) 和事件树分析 (ETA)。现代系统日益复杂，其动态行为能力使传统 PRA 技术难以准确分析此类系统。为了全面准确地分析复杂系统，需要考虑不同的特征，例如组件之间的功能依赖性、系统的时间行为、组件/系统的多种故障模式/状态以及系统行为和故障数据的不确定性。不幸的是，传统方法无法解释这些方面。贝叶斯网络 (BN) 因其灵活的结构和在分析过程中纳入上述大部分方面的能力而在风险评估应用中广受欢迎。此外，BN 还能够执行诊断分析。 Petri 网是另一种能够对系统动态行为进行建模和分析的正式图形和数学工具。它们也越来越多地用于系统安全性、可靠性和风险评估。本文对 Petri 网进行了回顾
脑网络近似熵在半球差异研究中的应用
摘要：人脑是一个动态复杂系统，可以用不同的方法进行研究，包括线性和非线性方法。脑电图 (EEG) 分析中广泛使用的非线性方法之一是熵，即系统无序性的测量值。本研究调查了大脑网络，应用近似熵 (ApEn) 测量来评估半球脑电图差异；评估了不同记录会话中 ApEn 数据的可重复性和稳定性。20 名健康成年志愿者接受了 80 次闭眼静息脑电图记录。枕骨区域存在显著差异，左半球的熵值高于右半球，表明根据执行的功能，半球以不同的强度变得活跃。此外，事实证明，在相对较短的 EEG 时期以及 36 名受试者的 1 周间隔时间内，本方法都是可重复且稳定的。非线性方法是研究大脑网络动态的有趣探索。ApEn 技术可能为了解与年龄相关的大脑断开的病理生理过程提供更多见解，并可用于监测药物和康复治疗的影响。
社论：功能与结构脑网络的构建、表征与应用
结构和功能性脑网络已成为理解不同脑区之间相互作用以及特定神经系统疾病发病机制的越来越有用的工具。在过去十年中，人们对基于各种模式数据（例如 fMRI、EEG、PET 和 DTI）对脑网络进行建模以及捕捉脑网络的特征表示（例如连接、图拓扑和图神经网络）以了解发病机制的兴趣日益浓厚。由于大脑的复杂性远远超出我们的想象，揭示大脑的奥秘仍然面临许多挑战。因此，关于构建脑网络的多种方法、如何有效利用多模态数据以及如何最好地揭示有关大脑健康和疾病的信息仍然存在争议。网络科学在脑中的应用促进了我们对脑结构和功能组织的理解。此外，在这个框架内研究大脑可以有效地揭示神经系统疾病如何影响脑组织。在本研究主题中，我们力求收集有关脑网络构建、多模态融合、网络学习表征以及通过脑网络进行推理和预测的新发现。更具体地说，本研究主题的目标是通过数学建模促进对脑连接组的现有理解，开发新的和先进的方法来捕捉功能和结构之间的图形关系，有效利用多模态数据，准确学习脑部疾病中网络的表征，从而促进我们对大脑底层结构和动态的理解。从本主题中，我们不难发现，主要工作可以归纳为三类，即利用网络作为新的生物标志物、基于网络的新机器学习模型、新的脑网络估计方法（如图 1 所示）。
国际人道主义法在网络战中的应用存在缺陷
随着各国参与网络军备竞赛，战争态势已从战场上的常规战争转变为虚拟战争。从简单的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击到强大的 Stuxnet 和 Flame，网络武器的潜在人员伤亡各不相同。《武装冲突法》 (LOAC) 的起草非常灵活，以适应不断变化的情况。本文主要基于这样的假设：现有条约法在许多方面已经足够，但在某些领域仍需要制定条约。可预见的解决方案是全面的国家实践，以解释规范网络环境中武装冲突的现有规则 (lex lata)。这是因为网络空间的武装冲突在多个维度上不同于动能战争。国际社会尚未就网络战争时期武装冲突法如何提供保护达成共识。从定义攻击和对象等基本术语到归因问题，都需要解决。鉴于这种模糊性，国际人道主义法（IHL，与武装冲突法互换使用）在网络空间发生的冲突中比在物理空间中更频繁地被违反。各国真诚利用现有法律的努力是网络背景下国际人道主义法发展的必要条件。