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World File Search System近似模型
通过系统识别的复合单粒子锂离子电池模型
摘要 - 在锂离子（锂离子）电池模型的领域，由于其简单性，长期以来，单个粒子模型（SPM）被认为是在嵌入式应用中迎来物理启发模型（PIMS）时代的有希望的减少订单模型（ROM）候选者。然而，在高负载电流下，标准SPM在计算电池的端子电压时表现出较差的精度，从而使其不合适，可以作为植物模型在状态估计任务中。对文献的显着电解质增强SPM的全面评估表明，当前的解决方案在数学上是棘手的或过于简单的。对于电解质中的离子浓度，跨越计算复杂性和数学障碍的边界的众所周知的二次近似模型显示出时间性能较差，尤其是在当前的集电极接口上。在这项工作中，我们保留了二次近似模型的空间动力学，同时使用系统识别技术为其时间动力学提出了一种新颖的方法。通过使用相关子系统的线性近似值，我们确定了每个电极区域内电解质中锂离子单位面积的摩尔数的离散时间传递函数，从而提高了电解质浓度的时空精度。然后，我们使用新的系统识别电解质动力学增强标准SPM，以达到电解质增强的复合单粒子模型（EECSPM）。最后，与现有的最先进的面前相比，我们将表现出EECSPM的出色性能，从而代表了在实时应用程序中使用PIMS的具体目标。
轻度创伤性脑损伤后血液生物标志物水平的动力学模型
创伤性脑损伤（TBI）施加了重要的经济和社会负担。轻度TBI的诊断和预后，也称为脑震荡，具有挑战性。脑震荡在接触运动员中很常见。在对头部打击后，通常很难确定谁有脑震荡，应该从比赛中扣留谁，如果脑震荡的运动员准备返回领域，并且脑震荡的运动员将发展出障碍后的综合症。在创伤性脑损伤及其水平可能具有预后价值后，可以在脑脊液的流体和血液中检测到生物标志物。尽管进行了重大调查，但在轻度TBI之后，随着时间的推移，血液生物标志物水平的轨迹仍然存在问题。对这些生物标志物的动力学行为进行建模可能是有益的。我们提出了一种基于接受的药代动力学模型的轻度TBI，针对S100B，UCH-L1，NF-L，GFAP和TAU生物标志物水平的单室动力学模型，用于口服药物吸收。我们使用先前发表的研究近似模型参数。由于参数估计是近似的，因此我们进行了不确定性和灵敏度分析。使用每个生物标志物的估计动力学参数，我们将模型应用于UCH-L1，GFAP，TAU和NF-L生物标志物水平的UCH-L1，GFAP，TAU和NF-L生物标志物的可用后生物标志物数据集。我们已经证明了用一个隔室动力学模型在轻度TBI后对血液生物标志物水平进行建模的可行性。需要更多的工作来更好地建立模型参数，并了解模型对这些血液生物标志物在轻度TBI中的诊断使用的含义。
可解释的事后投资组合管理财务政策深入强化学习代理
金融投资组合管理投资政策通过现代投资组合理论（如Markowitz模型）进行定量计算的投资政策依赖于一组假设，这些假设在高波动性市场（例如技术部门或加密货币）中不受数据支持。因此，定量研究人员正在寻找解决此问题的替代模型。具体而言，投资组合管理（PM）是一个问题，最近通过深度强化学习（DRL）方法完全解决了问题。在特定的DRL算法中，通过估计代理在模拟器中任何财务状态执行的每个动作的预期奖励的分布，也称为体育馆。然而，这些方法依靠深神经网络模型来表示这种分布，尽管它们是通用近似模型，能够随着时间的推移代表此分布，但它们无法解释其行为，但由一组不可解释的参数给出。至关重要的是，金融投资者的政策要求可以解释，以评估他们是否遵循合理的行为，因此DRL代理不适合遵守特定政策或解释其行为。在这项工作中，在使DRL可以解释的动机的驱动下，我们开发了一种可解释的DRL（XDRL）方法，用于PM，将近端政策优化（PPO）DRL算法整合到模型不可思议的可解释的机器学习技术中，以提高预测时间的透明度，以增强透明度的特征。我们提出了DRL代理商的第一个可解释的事后PM财务政策。通过执行我们的方法，我们可以在预测时间解释代理商评估他们是否遵循投资政策的必要条件或评估遵循代理商建议的风险。我们通过成功识别影响投资决策的关键特征来从经验上说明这一点，从而证明了在预测时间中解释代理行动的能力。
临床条件下光学脑成像中差异光程因子的定量分析
近红外光谱 (NIRS) 是一种光学神经成像方式，可用于研究组织氧合情况。它被广泛用于测量皮质氧合和脱氧血红蛋白浓度变化 [1]。将光源和光探测器放置在头皮上，记录不同波长的光强度变化，并通过改进的比尔-朗伯定律 (MBLL) 转换为血红蛋白浓度变化 [2]。差分光程因子 (DPF) 是光在组织内传播的平均光程与光源-探测器分离距离之比，在 MBLL 中通常将其视为先验常数 [3]。我们之前的研究表明，DPF 值取决于源-探测器分离，而探测器表面积会影响 DPF 值的稳定性。DPF 值的这种变化可能进一步导致 NIRS 测量中对血红蛋白浓度的估计不准确 [3]。首批针对新生儿和成人脑血管病患者的 NIRS 临床研究发表于 20 世纪 80 年代 [4, 5]。在 20 世纪 90 年代及以后，NIRS 在检测颅内血肿方面的能力标志着 NIRS 开始在临床上应用于创伤性脑损伤 (TBI) [5-8]。随着 NIRS 广泛应用于临床研究以获取准确的脑部测量数据，DPF 值的选择需要仔细评估。已经开发出多种方法来解释和估算光在人体组织等高扩散介质中的传播和 DPF 值。蒙特卡洛 (MC) 模拟是辐射传输方程 (RTE) 的随机近似模型，在模拟一般复杂介质内的光子传播时具有出色的精度。由于其灵活性和计算速度的最新进展，MC 方法已在组织光学领域被用于解决许多研究中的正向和逆问题 [3, 9-20]。在本研究中，我们使用 MC 模拟中的数字头部模型研究了影响 DPF 值的因素、临床条件下的 DPF 值。
Gregory L Plett PDF
电池技术和建模：一种全面的资源，发展了对电化学细胞如何工作的数学理解，对于最大化电池包的安全性，寿命和性能至关重要。这个新资源着重于创建基于物理的微型模型方程，连续尺度模型方程和减少阶模型方程，以提高我们对电池电池的理解。本书描述了常用的等效电路类型电池模型，并在不同的长度尺度上为基于物理的锂离子细胞的基于物理的基于物理的模型开发了方程。此外，它提出了一种称为“离散时间实现算法”的突破性技术，该技术会自动将基于物理的模型转换为高保真近似近似模型。Gregory Plett，科罗拉多州科罗拉多大学电气和计算机工程学教授，在电池研究和开发方面拥有丰富的经验。他拥有卡尔顿大学和斯坦福大学的学位，并在顶级期刊上发表了许多论文。他目前的研究重点是应用控制系统概念来管理和控制混合动力和电动汽车中使用的高容量电池系统。格雷戈里·普莱特（Gregory Plett）获得了他的硕士学位和Ph.D. 1992年和1998年分别获得了斯坦福大学电气工程学位。他于1998年加入了科罗拉多州科罗拉多斯普林斯大学（UCCS）的教职员工，目前是电气和计算机工程的教授。他还管理了由联邦和行业来源资助的研究项目。Gregory已在包括斯坦福大学，NacionalAutónomadeMéxico和UCCS的各个机构教授课程，并在著名的期刊上发表了论文。Gregory是IEEE的高级成员，并拥有多项专利作为共同发明者。他的研究重点是应用控制系统概念来管理混合动力和电动汽车中使用的大容量电池系统。当前的研究领域包括基于物理的建模，系统识别和细胞状态的估计。UCC高容量电池研究实验室提供了用于测试单元和模块的设备，从而实现了先进的算法原型和理论研究。Gregory教授控制系统的研究生课程，尤其是专注于电池控制以支持他的研究。格雷戈里（Gregory）出生于加拿大渥太华，获得了B.Eng。学位于1990年获得卡尔顿大学，此后一直在UCC担任学术职位。 UCCS研究人员正在进行有关估计电池的电荷，健康和寿命的研究，并使用模型预测控制方法和其他先进技术来预测功率和能量，以延长电池寿命。 实验室还专注于电池组的快速充电功能。 这项研究涉及理论和经验方法，并访问了自定义电池管理系统和模拟器项目等高容量设备和工具。学位于1990年获得卡尔顿大学，此后一直在UCC担任学术职位。UCCS研究人员正在进行有关估计电池的电荷，健康和寿命的研究，并使用模型预测控制方法和其他先进技术来预测功率和能量，以延长电池寿命。实验室还专注于电池组的快速充电功能。这项研究涉及理论和经验方法，并访问了自定义电池管理系统和模拟器项目等高容量设备和工具。
连续近似示例
连续的近似是一种在心理学中通过逐渐增量的步骤来塑造行为的强大技术。它涉及将复杂的行为分解为可管理的块并加强一路上的进步。这种方法已在各个领域被广泛采用，包括教育和行为修改。该概念首先是B.F. Skinner作为他在操作调节方面的工作的一部分，自成立以来就经历了重大发展。让我们首先将复杂的行为分解为较小的步骤。例如，训练狗可能始于让它躺在指挥下。第3步是关于加固的 - 奖励主题越来越接近所需的行为。一旦当前掌握了当前的步骤，请继续进入下一步。该过程一直持续到达到最终目标。塑造心理学在此过程中起着至关重要的作用，这涉及加强逐渐接近预期结果的行为。这就像在行为上玩“温暖，温暖”的游戏。连续近似具有许多应用，包括行为修改和治疗。例如，帮助某人克服对高度的恐惧可能始于看高大的建筑物的照片，然后发展到观看视频，站在脚凳上等等。这种技术在技能获取和学习中也很有用，无论是学习弹吉他还是掌握蛋奶酥制作的艺术。在教育环境中，教师使用连续的近似来帮助学生解决具有挑战性的学科。这不仅是人类 - 连续近似也广泛用于动物训练中，从教导海豚到执行技巧到训练服务犬。该技术具有其优势，例如有效地塑造复杂的行为并适应不同的情况，但它也需要耐心，一致性和仔细的管理。有可能考虑的潜在陷阱，例如加强错误的行为或以操纵方式使用该技术。在整个过程中，同意是一个重要的道德考虑。**在现实情况下使用连续的近似**与不熟悉过程的个人合作时，细微的方法至关重要。让我们探索在行动中连续近似的切实实例，其中理论以迷人的方式与实践融合。*** Skinner的乒乓鸽**：在具有里程碑意义的实验中，Skinner使用连续的近似来教鸽子玩乒乓球。最初将啄在球上并逐渐完善其行为，这些鸟类学会了来回射击。***克服恐惧症**：连续的近似有助于征服令人衰弱的恐惧。一个值得注意的案例涉及一名妇女，通过逐步接触疗法，经过数周的治疗后能够抚摸一只小狗，克服了严重的狗恐惧症。***体育教练**：教练利用连续的近似来帮助运动员掌握复杂的动作。体操运动员，例如，从基本的翻滚到向后的掷骰，背面弹簧，最终是完整的背面弹片。格言走了，“你怎么吃大象？**扩展地平线**随着我们的展望，连续的近似应用程序继续多样化：**人工智能**：研究人员正在利用这项技术来训练机器学习算法。***环境保护**：正在使用连续的近似来促进可持续行为。***神经科学交叉点**：科学家正在研究该技术如何影响大脑可塑性和神经途径，并可能解锁神经系统疾病的新疗法。**新兴趋势*****整合技术**：将连续近似与评估条件结合起来，以形成态度和偏好。***个性化教育**：将连续的近似值纳入自适应学习算法中，以创造量身定制的学习体验。**持久的影响**连续的近似超越了其心理根源，证明自己是理解行为，学习和改变的有效工具。从谦虚的开端到深远的应用程序，这项技术提醒我们，即使是最复杂的挑战也可以通过耐心和持久性克服，这是一次可控的一步。一次咬人！”最终，连续的近似不仅仅是塑造行为，这是关于改变生活，一次是一小步。连续的近似值（也称为塑造）是从操作条件中得出的过程，涉及通过奖励越来越类似于期望的结果来逐渐改变行为的过程。这样做，我们可以有效地指导行为取得积极的结果，一次促进学习和成长。这种方法允许个人以渐进的步骤朝着目标目标发展，每一次奖励的行动都使他们更接近最终目标。在每个步骤中提供的加固都会加强行为，使其更有可能再次发生，并最终导致达成最终所需的行为。这个过程在诸如动物训练之类的领域至关重要，在动物训练等领域，教练们使用连续的近似来教授复杂的行为，从而奖励对目标行动的逐步改进。通过奖励沿途的进步，将复杂的任务分解为较小的步骤，使个人更容易学习新技能，无论是狗取球还是掌握写作的孩子。该技术还用于教导儿童发育挑战和物理疗法，以恢复中风的患者，从而逐渐帮助他们恢复能力。连续近似示例心理学。ADC0804是连续近似ADC的一个示例。连续的近似CBT示例。ADC连续近似示例。皮卡德的连续近似示例。连续的近似ABA示例。连续近似示例的方法。8位连续近似ADC示例。连续的近似模型示例。连续的近似ADC解决了示例。以下哪一项是连续近似的示例。