对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
免责声明 本研究不具有权威性,并不为欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 制定实施指南,如 2013/34/EU 指令(会计指令)第 19a 条或第 29a 条所规定。本文件提供了对截至 2024 年第二季度部分选定公司实施 ESRS 的一些初步做法和挑战的见解。本文件由 EFRAG 作为现状报告发布,与其性质一致,尚未公开征求意见。EFRAG 及其贡献者对本文件的内容或因遵循本文件内容而产生的任何直接、间接或附带后果或损害不承担任何责任。建议 ESRS 可持续发展声明的编制者遵守 2023 年 7 月 31 日的委员会授权条例 (EU) 2023/2772(补充会计指令)和 2024 年 5 月发布的实施指南 1、2 和 3),并在应用中行使自己的判断。本研究专为受 ESRS 约束的大型上市和非上市企业使用而开发。因此,它不适用于非上市中小企业 (SME),这些企业可以使用即将出台的 EFRAG 中小企业自愿报告标准。关于 EFRAG EFRAG 的使命是通过发展和推广公司报告领域的欧洲观点,服务于欧洲在财务和可持续发展报告方面的公共利益。EFRAG 在公司报告的基础上不断发展并为其做出贡献。在其可持续发展报告活动中,EFRAG 以在严格正当程序下制定的欧洲可持续发展报告标准 (ESRS) 草案的形式向欧盟委员会提供技术建议,并支持有效实施 ESRS。EFRAG 在整个标准制定过程中寻求所有利益相关者的意见,并获取有关特定欧洲情况的证据。其合法性建立在卓越、透明、治理、正当程序、公共问责和思想领导力的基础上。这使得 EFRAG 能够令人信服、清晰和一致地发表意见,并被公认为企业报告中的欧洲声音和企业报告全球进步的贡献者。
对可信资源的意识具有一致的得分变化最小,最低分数变化在News2中观察到6.1%。会议后的学习偏好非常喜欢F2F教学,所有27名参与者都倾向于进行交流和血糖监测站。神经观察站显示,知识的改善最大,为58.3%,对管理的信心为65.2%。
该研究团队使用扫描隧道显微镜(STM)在NBSE 2中捕获了CDW的高分辨率图像,该扫描隧道显微镜(STM)能够以原子级分辨率对结晶表面进行成像。随后,团队成功地清楚地对以星形和三叶草形CDW结构为特征的域的分布模式通过数值确定相对于观察到的原子晶格的位移而进行了。
对称的正定定义(SPD)矩阵渗透到许多科学学科,包括机器学习,优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状,SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means,现在是某些应用中的金标准,例如脑部计算机界面(BCI)。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中,或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时,阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵,从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性,并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估,这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线,证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明,所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字:SPD矩阵,平均值,缺少数据,数据插补。
摘要:利用过去来改善未来的预测,需要对气候和温室气体(GHG)(GHGS)对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量,这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应,我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号,半明确温度不对称的温度不对称,全球平均温度(GMT)以及全球平均降水(GMLP)(GMLP)的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶(AERS)和其余的外部强迫(NOAER;主要是GHG)源自来自历史单和所有模型的大型组合,该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型,并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的,该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现,包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断,并允许AER冷却的归因(即使在纤维上不包含GMT时)。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致,包括最新IPCC报告的估计。最后,我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K([2 0.86,2 0.05] k)的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K([1.26,2.00] k),相对于1850年至1900年,使用GMT和GMLP的综合信号。
摘要:微分方程(EDP)是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上,科学使用一种严格的方法与物理证明,收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间,研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学,其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论,包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义,我们激励了非马克维亚结构,尤其是不同的延迟方程(EDR)。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合,我们提出了用于系统的新模型
Constraining human contributions to observed warming since preindustrial 1 Nathan P. Gillett 1 , Megan Kirchmeier-Young 2 , Aurélien Ribes 3 , Hideo Shiogama 4 , Gabi Hegerl 5 , 2 Reto Knutti 6 , Guillaume Gastineau 7 , Jasmin G. John 8 , Lijuan Li 9 , Larissa Nazarenko 10 , Nan 3 Rosenbloom 11,ØyvindSeland 12,Tongwen Wu 13,Seiji Yukimoto 14,Tilo Ziehn 15 4 5 1加拿大气候建模和分析中心,环境与气候变化6加拿大,加拿大,加拿大,不列颠哥伦比亚省维多利亚州,加拿大,加拿大。7 2加拿大加拿大多伦多的环境与气候变化的气候研究部。8 3 CNRM,德卢兹大学,Météo-France,CNRS,Toulouse,法国。9 4日本10号全球环境研究中心,美国国家环境研究所。11 5爱丁堡大学,地球科学学院,爱丁堡,英国。12 6苏黎世Eth,瑞士苏黎世大气与气候科学研究所。13 7 Locean/Institut Pierre Simon Laplace,法国巴黎。14 8 NOAA/OAR/地球物理流体动力学实验室,美国新泽西州普林斯顿。15 9 Lasg,中国北京大气物理研究所。16 10 NASA戈达德太空研究研究所,美国纽约,美国。17 11 NCAR,美国科罗拉多州博尔德。18 12挪威气象学院,挪威奥斯陆。19 13中国气象局北京气候中心,中国北京。20 14日本杜斯库巴气象研究所。21 15 CSIRO海洋和氛围,澳大利亚维多利亚州阿斯彭代尔。22 23的巴黎协定当事方同意举行全球平均温度升高24'以下24'以高于工业化的水平低于2°C,并“追求限制温度25升高到前工业水平高1.5°C的努力”。监视人类26引起的气候强迫对迄今为止的贡献是了解27个目标进步的关键。在这里,我们使用来自检测和归因的气候模型模拟28模型对比项目(DAMIP),以及正则最佳指纹29(ROF),以估计人为强迫在2010 – 2019相对于1. 1850-19的全球温度中,全球30次平均温度在全球30次平均温度中,与1.19的平均温度相比,与1.19的平均温度相比,造成了0.9-1.3°C,相比之下。气体和气溶胶的变化分别为32 1.2 - 1.9°C和-0.7 - -0.1°C,并且自然强迫可忽略不计。33这些结果证明了迄今为止对气候的实质性影响,以及达到巴黎协议目标所需的34行动。35 36在二十年以上,检测和归因技术已被用来识别37人在全球温度变化中的影响,并量化了个人38强迫对观察到的变化的贡献1-3。当事方对巴黎协定4的承诺'持有39的39全球平均温度升高至高于工业前水平的2°C低于2°C,而40
2.1矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.1.1矢量优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.1.2修剪算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.2复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.1线性编程的复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.2.2简单矢量修剪算法的复杂性。。。。。。。。。19 2.2.3与凸赫尔问题的关系。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4平均案例复杂性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 POMDP的动态编程算法中的向量修剪。。。22 2.3.1 AI计划的POMDP的精确解决方案。。。。。。。。。。。。22 2.3.2增量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4有界错误近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1近似误差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4.2近似矢量修剪。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.4.3近似动态编程更新。。。。。。。。。。。。28
强直性肌营养不良症,或 1 型强直性肌营养不良症 (DM1),是一种多系统性疾病,是成人最常见的肌营养不良症。它不仅影响肌肉,还影响许多器官,包括大脑。脑损伤包括认知缺陷、白天嗜睡以及视觉空间和记忆功能丧失。具有 CUG 重复的突变转录本的表达导致毒性 mRNA 功能的增强。反义寡核苷酸 (ASO) 策略治疗 DM1 脑缺陷的局限性在于 ASO 在全身给药后不会穿过血脑屏障,这表明应考虑其他给药方法。ASO 技术已成为开发多种人类疾病潜在新疗法的有力工具,其潜力已在最近的临床试验中得到证实。使用 IONIS 486178 ASO 靶向来自 DM1 患者人类诱导性多能干细胞的神经细胞中的 DMPK mRNA,可消除 CUG 扩增灶,实现 MBNL1/2 的核重新分布,并纠正异常剪接。在 DMSXL 小鼠脑室内注射 IONIS 486178 ASO 可使不同脑区中突变型 DMPK mRNA 的水平降低高达 70%。它还可逆转新生儿给药后的行为异常。本研究表明,IONIS 486178 ASO 靶向脑中的突变型 DMPK mRNA,并强烈支持基于鞘内注射 ASO 治疗 DM1 患者的可行性。