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World File Search System过程模型
大脑网络服务于通过成分建模识别的情绪的功能核心过程
图 1：情绪的成分模型。在这个框架中，情绪被认为是不同过程同时（或连续）参与的结果，这些过程负责对特定事件的评估以及行为和身体反应。根据 Scherer 及其同事提出的成分过程模型 (CPM)，我们的研究中从中定义了情绪特征，五个不同的功能成分正在动态激活并相互作用以构成情绪体验，包括处理事件背景信息的评估机制、促进目标导向行为和认知的动机机制、体现身体反应的运动表达和生理变化，以及可能反映编码有意识情绪意识的新兴成分的主观感受。
Gigawatt量表的高级制造过程质子交换膜水电解液
1。基于所证明的速率的制造速率，每个过程步骤都被外推到一台机器，并基于包含容量因素的过程模型。2。实验室CCM，具有0.20mg/cm 2 78wt％IR/NSTF粉末OER催化剂/电极，0.08mg/cm 2 pt/nstF分散的催化剂/电极，3M 800EW 100 MICRON MEMBRANE。50cm 2单元，80˚C，2A/cm 2。风VRE协议。3。通过50cm 2单元，80˚C，2A/cm 2，3m 800ew 100 micron膜，项目风变可再生能源（VRE）协议评估的项目目标。堆栈中的性能和耐用性里程碑脱离为1.735V和5µV/hr。
Gigawatt尺度质子交换膜水电解剂氧气进化反应催化剂和电极的高级制造工艺
1。基于所证明的速率的制造速率，每个过程步骤都被外推到一台机器，并基于包含容量因素的过程模型。2。实验室CCM，具有0.20mg/cm 2 78wt％IR/NSTF粉末OER催化剂/电极，0.08mg/cm 2 pt/nstF分散的催化剂/电极，3M 800EW 100 MICRON MEMBRANE。50cm 2单元，80˚C，2A/cm 2。风VRE协议。3。通过50cm 2单元，80˚C，2A/cm 2，3m 800ew 100 micron膜，项目风变可再生能源（VRE）协议评估的项目目标。堆栈中的性能和耐用性里程碑脱离为1.735V和5µV/hr。
启用MDAO的MDAO方法用于复杂系统的概念开发
在航空航天工程的动态领域中，各种设计和分析方法的整合对于应对不断增长的产品复杂性至关重要。基于模型的系统工程（MBSE）和多学科设计分析和优化（MDAO）旨在增强和加速生产过程。MBSE旨在全面描述感兴趣的系统及其能力系统，强调包括建筑，功能和行为方面在内的各种观点，而MDAO则有助于使用数学工具评估，探索和优化预先选择的设计解决方案。采用早期工程分析进行系统设计探索的要求增加了对MBSE和MDAO联合应用的需求。这两种方法的这种集成都促进了更有效，更明智的决策过程，从而提高了系统开发从构想到实施的总体有效性。本文通过提出用于CPulse Medical Drone的概念设计的用例来满足这种需求。它使用一种新颖的MBSE驱动方法来设计和实施MDAO流程，其中考虑了机翼设计优化问题。MDAO过程定义通过启用过程模型连接到MBSE产品模型，从而允许从MBSE模型自动提取MDAO问题规范。这种方法增强了MDAO系统的敏捷性和可重复性，以实现快速的适应和重新构造，以通过不同的设计迭代来满足不断变化的要求和约束。产品需求和模型参数在产品和启用过程模型之间共享，以确保整个产品开发的数字连续性，从系统工程分析和需求定义到评估和优化。为了证明这一点，引入了需求的变化，以表明设计决策的可追溯性以进行要求的更新。本文介绍的用例可扩展到其他工程项目，以统一MBSE和MDAO。
使用机器学习技术进行基于线性随机过程模型的 EEG 分类 Mykhailo Fryz a、Leonid Scherbak b、Bogdana Mlynko a 和
摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
可调耗散电子转移模型的囚禁离子量子模拟
电子转移是许多基本物理、化学和生物化学过程的核心，这些过程对生命至关重要。这些反应的精确模拟常常受到大量自由度和量子效应的阻碍。在这里，我们使用多种离子阱晶体通过实验模拟了分子电子转移的典型模型，其中供体-受体间隙、电子和振动电子耦合以及池弛豫动力学都可以独立控制。通过操纵基态和光学量子比特，我们观察到自旋激发的实时动态，测量了几种绝热和弛豫动力学状态下的传输速率。我们的研究结果为日益丰富的分子激发转移过程模型提供了试验场，这些模型与分子电子学和光收集系统有关。
使用量子设备实现非确定性控制动作选择的安全性
我们之前的工作（Nieman 等人 (2022)）是对量子计算机上控制器实现的初步研究，重点研究量子计算机的独特操作如何影响过程操作和安全性。我们专门研究了基于 Lyapunov 的经济模型预测控制 (LEMPC) 的理论（请注意，可以考虑许多其他控制框架，我们选择 LEMPC 作为本主题的初步研究，因为它在存在干扰的情况下具有闭环稳定性保证）。LEMPC 是一种解决优化问题的控制律，受过程模型和约束的制约（Heidarinejad 等人 (2012)）。在 Nieman 等人 (2022) 中，我们证明了在存在由舍入引入的离散化的情况下（在充分条件下），可以确保闭环稳定性，这可能是由于现代量子计算机的规模有限而引入的。
适用于 - DSpace@MIT 的建筑选择框架
最后，我们讨论了融合对语义网概念和操作的重要性，这为利用多传感器数据平台的协同作用提供了新方法。这需要将融合与用于知识表示的本体模型相结合。我们讨论了融合作为本体工程中重用过程的重要性，并回顾了本体开发中的关键生命周期模型。进化的本体开发方法被认为是最有用和最能适应语义网络复杂性的方法。根据联合实验室主任 (JDL) 信息融合过程模型，筛选并排名了几种潜在的数据融合应用。根据这些预定标准，发现医学诊断成像案例提供了最有前景的融合应用，未来的产品平台可以在此基础上构建。
面向未来的安全工程流程方法...
摘要。由于机组人员、乘客、维修人员和其他利益相关者使用的飞机客舱系统的功能日益复杂，安全工程已成为航空业系统工程流程不可或缺的一部分。本文讨论了复杂飞机系统开发的安全工程过程方法，该方法完全集成到开发过程中。作为一种适当的过程模型，我们引入了所谓的三 V 模型，它代表与安全工程过程 (SafEP) 和安全工程过程 (SecEP) 相关的管理系统工程过程 (SEP)。所有三个过程同时进行，并在每个开发级别与主要 SEP 相互作用。 我们详细描述了所涉及的安全工程活动，并最终展示了如何通过使用所谓的安全上下文参数 (SCP) 来改进和优化 SEP 和 SecEP 之间的交互。
Charan Pushpathan Prabavathi
•使用Q学习，策略迭代和深度Q-NETWORKS开发和评估了MDP代理，实施了对跨多个领域实现最佳策略的顺序决策的代理。•实施了可解释的机器学习模型的实施功能工程技术和辩护转换，重点介绍了高风险决策域中的公平和偏见缓解。•使用多个可解释的AI框架（AIX360，Lime，Shap）分析了模型行为和决策边界，生成了可解释的解释和可视化，以评估模型预测和特征重要性。•为顺序规划域创建了马尔可夫决策过程模型和分层任务分析，通过价值/政策迭代和强化学习方法实现最佳政策。