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分解和脱钩
巴基斯坦正在大规模使用煤炭。煤炭在巴基斯坦的能源组合中起主要作用，到2030年估计达到30％。本研究的目的是分析与CO 2排放有关的煤炭进口和土著储量。尤其是，本研究构建了对数平均分区指数（LMDI）方法，以查看因素的影响，对经济关系的解耦指数以及1986年至2019年煤炭发电厂的污染。经验结果表明，1）煤炭消费和进口是相互关联的，而煤炭生产的生产水平最低； 2）能量强度影响在降低煤炭利用率中起了中等的作用，其次是煤炭份额效应；但是，总影响占煤炭总使用量的0.023％； 3）经济和人口活动随着年平均增长而逐渐增加0.25％和0.35％，经济和人口活动的影响分别增加了0.25％和0.35％； 4）仅观察到“三个”解耦状态：膨胀耦合，膨胀的负解耦和弱解耦。由于高能量份额和能量强度，发生了膨胀的膨胀。广泛的耦合仅在2001年发生，这是由于煤炭比例的迅速增长和能量强度降低的速度缓慢，而弱解耦显示出经济增长与煤炭利用之间的脱钩相关性。 5）目前，目前，各种煤炭成分，例如水分，挥发性物质，固定碳，灰分和硫磺，目前可以通过1.82、4.83、5.16、1.43和0.39 MT逃避。本研究还讨论了进一步的政策。最后，环境分析认识到，实施清洁煤技术显着节省了燃料，因此减少了排放。
一致性索引分解
一致性指数（C-Index）是用于评估预测模型性能的生存分析中的常用度量。在本文中，我们提出将C索引分解为两个数量的加权谐波平均值：一个用于排名观察到的事件与其他观察到的事件，另一个用于排名观察到的事件与审查案例。这种分解可以对不同生存预测方法之间的相对强度和劣势进行更细粒度的分析。通过基准比较与经典模型和最先进的方法以及本文提出的新的基于神经网络网络的方法（Surved），通过基准比较来证明这种分解的有用性。使用四个公开可用的数据集评估模型的性能，其审查水平不同。使用C-指数分解和合成审查，分析表明，深度学习模型比其他模型更有效地利用了观察到的事件。这使他们可以将稳定的C索引保持在不同的审查级别。与这种深度学习方法相反，当审查水平降低，因为它们无法改善对事件的排名与其他事件，因此经典的机器学习模型会恶化。
以负担得起的政策分解：
摘要：涉及多个不同物体的长马操纵任务对模仿学习提出了挑战，结果策略表现出较差的效率，概括和模块化。这些限制的核心是使用图像和绝对坐标系捕获世界状态。没有广泛的演示数据集，这些表示形式将策略限制为在封闭的空间位置，类别内实例甚至任务变化上操作。在本文中，我们提出了一种使用以负担性为中心的坐标框架来解决这些Challenges的方法。通过适当地重新定位此框架并使用此相对坐标系培训基于州的政策，我们证明我们不仅可以学习高度样本效果的操纵行为，而且可以推广到广泛的空间和类别内的范围。更重要的是，我们表明，这种表示使我们能够学习可以无缝组成的独立子验证，以解决复杂的，长的，多对象的任务，并具有对新任务变化的组成概括的模块化。我们在现实世界中涉及5个不同对象，13个类别内对象变化和7个不同的子任务的实际茶服务任务上进行了广泛的验证，这些方法表现出了广泛的空间变化，证明了我们解决整个长途任务的能力，仅需10个演示。视频演示和代码将在polition-decomposition.github.io上找到。
一种用于竞争的混合学习分解算法...
人们对复杂工程系统的可靠性越来越感兴趣，尤其是系统的全寿命风险分析。一个复杂系统，例如本文研究的民用飞机发动机，在其整个生命周期中包含多种潜在故障模式，这些故障模式是由经历不同恶化过程的各种子系统和组件故障造成的。为了满足航空业高效的更换维护策略的要求，量化复杂系统中各个组件的风险以准确预测备件需求非常重要。我们提出了一种新颖的数据驱动混合学习算法，它包含三个构建块：基于威布尔分布的预定义可靠性模型、自动无监督聚类以及质量检查与输出。该算法能够识别风险最高的子系统，并定量计算相关的可靠性模型。由于所有组件风险都遵循威布尔分布，因此可以获得参数。对民用飞机发动机机队进行的案例研究表明，该算法能够从系统级性能记录中更好地了解子系统级风险，从而提高维护策略的有效执行。
2.5 Schmidt 分解与净化
本章重点介绍了量子力学的工具和数学。随着这些技术在本书后续章节中的应用，一个重要的反复出现的主题是量子力学不寻常的非经典特性。但量子力学和经典世界到底有什么区别呢？理解这一差异对于学习如何执行经典物理学难以或无法完成的信息处理任务至关重要。本节以对贝尔不等式的讨论作为本章的结尾，贝尔不等式是量子物理学和经典物理学之间本质区别的一个引人注目的例子。当我们谈论一个物体，比如一个人或一本书时，我们假设该物体的物理属性独立于观察而存在。也就是说，测量仅仅是为了揭示这些物理属性。例如，网球的物理属性之一是位置，我们通常使用从球表面散射的光来测量位置。随着量子力学在 20 世纪 20 年代和 30 年代的发展，出现了一种与经典观点截然不同的奇怪观点。如本章前面所述，根据量子力学，未观测粒子不具有独立于观测而存在的物理属性。相反，这些物理属性是系统测量的结果。例如，根据量子力学，量子比特不具有“z 方向自旋 σ z ”和“x 方向自旋 σ x ”的确定属性，每个属性都可以通过执行适当的测量来揭示。相反，量子力学给出了一组规则，这些规则在给定状态向量的情况下，指定当测量可观测的 σ z 或测量可观测的 σ x 时可能出现的测量结果的概率。许多物理学家拒绝接受这种新的自然观。最著名的反对者是阿尔伯特·爱因斯坦。在与鲍里斯·波多尔斯基和内森·罗森合著的著名“EPR 论文”中，爱因斯坦提出了一个思想实验，他认为该实验证明了量子力学不是完整的自然理论。 EPR 论证的本质如下。EPR 对他们所谓的“现实元素”感兴趣。他们认为，任何这样的现实元素都必须在任何完整的物理理论中得到体现。该论证的目标是通过识别量子力学中未包括的现实元素来表明量子力学不是一个完整的物理理论。他们试图做到这一点的方法是引入他们声称的物理属性的充分条件
近似模块化分解很难
摘要。为了理解图表中的基本结构规律，一种基本且有用的技术，称为模块化分解，寻找在外部具有完全相同社区的顶点的子集。这些被称为模块，并且存在线性时间算法可以找到它们。但是，这个概念太严格了，尤其是在处理由现实世界数据引起的图表时。这就是为什么通过允许数据中的一些噪声放松这种情况很重要的原因。然而，概括模块化分解远非显而易见的，因为大多数建议都失去了模块的代数特性，因此大多数不错的算法后果。在本文中，我们介绍了ϵ模型的概念，这似乎是一个良好的折衷，可以维持某些代数结构。在本文的主要结果中，我们表明可以在多项式时间内计算最小的ϵ模型，另一方面，对于最大值 - 模块，可以计算图表的最大模型，如果图形允许使用1-平行的分解，即用ϵ =1。
系统分解及其要求 - mediaTUM
在软件系统开发中，公司试图通过与不同的子系统分包商签约来处理其系统日益增长的规模和复杂性。对于分布式开发和顺利集成，一个主要的挑战是从系统规范中推导出子系统规范，以便将其交付给分包商。因此，彻底的需求工程为成功的系统开发奠定了基础，采用这种分而治之的方法，为分包商提供他们需要的所有信息。子系统需求中缺少信息是成功进行分布式开发的陷阱，因此子系统需求不能完全满足整个系统需求，或者由于各个子系统的规范不一致，在集成过程中子系统之间不匹配。因此，本研究的研究目标是研究需求工程师如何系统地从系统需求规范中推导出子系统需求规范。指导问题是：