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适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。
动态数据的自适应模糊启发式算法...
物联网（IoT）设备的爆炸爆炸创造了大量的实时数据，需要复杂的数据挖掘方法（DMT），这些方法可以快速提取有价值的见解。管理处理高数据量的计算复杂性，整合各种物联网数据格式，并确保系统可以扩展是最重要的问题之一。模糊动态自适应分类器优化分析（FDACOA）是一种方法，已被建议作为一种方法，以解决数据模式变化，实时处理和数据异质性引起的困难。通过合并自适应模糊逻辑（AFL）和启发式优化，FDACOA提高了数据分类的精度和效率，同时确保该算法可以适应数据流的变化。这种适应性在物联网应用中至关重要，在物联网应用中，数据波动可能会影响分析质量。FDACOA使用动态适应来根据实时反馈改变分类器参数，以提高预测准确性并降低计算成本。优化层微型模糊规则和成员资格功能，以优化跨数据情况的性能。仿真分析证明了该算法以高准确性和低计算成本进行分类的能力。智能医疗保健，工业物联网中的预测维护和智能运输系统使用FDACOA进行实时决策和数据驱动的见解。FDACOA是一种可行的方法，用于在IOT支持的大数据上下文中进行动态数据挖掘，因为它的速度更快，更准确且更适应性地适应性模拟结果。关键字：模糊启发式算法，动态数据挖掘，物联网，集成的大数据环境，分类优化。
对SARS病毒感染，细胞因子风暴和疫苗接种的先天和适应性免疫反应的建模
1生物医学中的数学建模跨学科中心，S.M。Nikol'skii数学研究所，俄罗斯人友谊大学（Rudn University），Miklukho-Maklaya St. 6号，117198，俄罗斯莫斯科，俄罗斯2 M＆S裁决，5 Naryshkinskaya Alley，125167，俄罗斯125167，俄罗斯3号，俄罗斯3号，外国语言部3号。2, Plekhanov Russian University of Economics, 36 Stremyanny Lane, 115093 Moscow, Russia 4 Semenov Institute of Chemical Physics, 4 Kosygin St., 119991 Moscow, Russia 5 Bukhara Engineering Technological Institute, 15 Murtazoyeva Street, Bukhara 200100, Uzbekistan 6 Department of Mathematical Sciences, The University of Texas at El帕索（Paso），埃尔帕索（El Paso），德克萨斯州79902，美国7 Institut Camille Jordan，UMR 5208 CNRS，Lyon University Lyon 1，69622法国Villeurbanne，法国 *通信 *通信：cristina.leon@msdeciess.ru
使用思想理论的自适应社会学习
社会学习是一种强大的机制，代理商通过它向他人学习世界。但是，人类不会选择观察他人，因为社会学习可以带来时间和认知资源成本。人们如何平衡社会和非社会学习？在本文中，我们提出了一种从事社会学习的决定的思维模式。该模型通过推理另一个代理人的目标和未来行动的信息来估算社会学习的实用性。然后，它权衡了社会学习的效用，而不是自我探索的效用（非社会学习）。使用多玩家寻宝游戏，我们表明我们的模型可以定量地捕获人类和非社会学习之间的人类权衡。此外，我们的结果表明，这两个组成部分允许代理商灵活地应用社会学习以更有效地实现其目标。关键词：社会学习，思想理论，决策，社会认知，实用性最大化
基于电池 - 脱离电动汽车电动汽车的新自适应过滤算法的能源管理策略
运输部门近年来目睹了电动汽车的逐步整合。电动汽车的优势是不发射大气污染物，而是由于电池限制而在自主方面处于不利地位[1]。可以提高车辆的自主权，保留电池寿命并减少系统的重量，可以添加诸如UltraCapacitor（UC）或燃料电池之类的来源[2]。但是，只有在由能源管理策略（EMS）控制的情况下，多功能系统才能有效，该策略（EMS）协调了将其特性和局限性考虑到源之间的功能分裂。EMS的主要目标本质上是协调源和负载之间的功率流，以提高系统的全局效率。使用的功率来源通常具有不同的本质，EMS必须实施策略，这些策略不仅要利用每个来源，而且还要尽可能地延长其寿命。ems使用固定频率过滤表示能量源之间能量分布的简单方法
自适应在线收费估计电动汽车锂...
摘要：电荷状态（SOC）估计是安全性能和锂离子（锂离子）电池寿命的重要问题。在本文中，提出了一种强大的自适应在线长期记忆（ROLSTM）方法，以提取电动汽车（EV）中锂离子电池的SOC估计。顾名思义的实时方法是基于一个复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）包含长期记忆（LSTM）单元，并使用强大和适应性的在线梯度学习方法（ROADAM）进行优化。在拟议的体系结构中，为三个输入中的每一个定义了一个顺序模型：电池的电压，电流和温度。因此，这三个网络并联起作用。使用这种方法，LSTM单元的数量减少。使用此建议的方法，一种不依赖精确的电池模型，并且可以避免复杂的数学方法。此外，与传统的递归神经网络不同，该网络随时重写内容，LSTM网络可以决定通过所提出的网关保留当前的内存。在这种情况下，它可以轻松地将此信息转移到较长的路径上，以接收和维持长期依赖性。使用真实数据库，实验结果说明了与迄今为止使用的神经网络建模和无流感的KalmanFulter方法相比，ROLSTM应用于SOC估算的ROLSTM的性能更好。
使用自适应动态阈值改善异常检测：审查和增强方法
摘要 - 在快速增长的现代网络物理系统中，可承受起着至关重要的作用。在早期确定安全性和安全性问题的有效异常检测对于确保系统可靠性至关重要。虽然许多研究集中在异常检测技术上，但更少的研究解决了一个关键的挑战，为异常检测设定了精确和响应式阈值。在这项研究中，我们对当前阈值设置方法进行了全面审查。此后，我们引入了一种新颖的自适应阈值设置方法。我们的方法是针对各种安全和安全任务量身定制的，并在安全系统的安全性外骨骼模型和能源系统的网络安全方案上进行了测试。结果表明，我们的方法可以增强CPS中异常检测的阈值设置。索引术语 - 分析检测，阈值设置，网络物理系统，时间序列