摘要本文在设计科学研究(DSR)框架之后有助于正在进行的研究项目。该项目着重于建立一个概念框架,该概念框架通过模型和方法支持设计师和军事指挥官,旨在增强对军事指挥和控制系统(C2-Systems)的理解和评估。军事C2系统越来越依赖新兴技术,这突出了指导集成和发展的概念框架的需求。在本文中,我们提出了一种方法来完善目标模型,特别是在C2系统中的低级目标。总体目标是验证和完善现有的概念模型,尤其是与开发方面有关的概念模型。我们对低级目标进行结构化分析,以确定所设想框架的方法组件。通过建立这些连接,本文旨在研究现有方法和潜在方法差距的适用性。应在低级目标与以概念模型的形式概述的方法组件之间出现任何断开连接,这是对开发新方法组件的发展的倡导者。这些发现有助于对增强C2系统设计和实施策略的实用见解。文章Herby展示了4EM方法在理解和完善概念模型中的适用性。
隶属关系:1。土壤科学与生物地球化学小组,苏黎世大学地理系,Winterthurerstrasse 190,CH-8057苏黎世,瑞士2.LaboratoiredeGéologie,DépartementdeGéosciences,Ecole NormaleSupérieure(ENS),24 Rue Lhomond,75231 Paris Cedex 05,法国3。廷德尔气候变化中心,东安格利亚大学环境科学学院,英国诺里奇,4。Laboratoire des Sciences du climat et de l'Ervironnement(LSCE),IPSL,CEA/CNRS/UVSQ,GIF SUR YVETTE,法国5。cnrs / ens - UMS 3194,11 Chemin de Busseau,77140 St-Pierre-lès-Nemours,法国最近,火后碳通量表明,为了通过较高的碳源型培养型耐碳量,法国必须确定,。 在这里,使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化,以估计地球的火碳预算。 在1901年至2010年,全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1,被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。 这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1,而充气碳的平均停留时间为5387年,假设是稳态。 残留物在森林中是负面的,在草地 - 萨凡纳人(暗示潜在的水槽)上是阳性的,这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。 野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。 “#$。在这里,使用CMIP6陆地表面模型对这些传统来源和水槽途径进行量化,以估计地球的火碳预算。在1901年至2010年,全球热源碳驱动每年的土壤碳累积为337 tgcyr -1,被传统碳损失抵消了总计-248 TGCYR -1。这些值的残差将最大的年度热原碳矿化限制为89 tgcyr -1,而充气碳的平均停留时间为5387年,假设是稳态。残留物在森林中是负面的,在草地 - 萨凡纳人(暗示潜在的水槽)上是阳性的,这表明植被在消防碳循环中的作用是对比的。野火是世界许多地区的干扰恢复周期的关键驱动力。“#$代表热源碳矿化的观察性约束,意味着,如果没有稳态,我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率,尤其是在草地 - 萨瓦纳(Grassland-Savannahs)上,是一项关键的研究边界,可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解,并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C(〜2 pgc yr -1,以后𝐸!代表热源碳矿化的观察性约束,意味着,如果没有稳态,我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。 约束热源碳矿化速率,尤其是在草地 - 萨瓦纳(Grassland-Savannahs)上,是一项关键的研究边界,可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解,并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。 虽然向大气发射大量CO 2 -C(〜2 pgc yr -1,以后𝐸!代表热源碳矿化的观察性约束,意味着,如果没有稳态,我们将无法确定整体消防碳平衡的迹象。约束热源碳矿化速率,尤其是在草地 - 萨瓦纳(Grassland-Savannahs)上,是一项关键的研究边界,可以使人们对火在地球系统中的作用有更深入的了解,并为随之而来的土地使用和保护政策提供信息。虽然向大气发射大量CO 2 -C(〜2 pgc yr -1,以后𝐸!
大脑计算机界面(BCI)多模式融合具有通过减轻与单个模态相关的缺点来以高度可靠的方式生成多个命令的潜力。在本工作中,通过同时记录的脑电图(EEG)(EEG)和功能性近红外光谱(FNIRS)信号融合来获得的混合EEG-FNIRS BCI系统 - 用于克服Uni-Mododity的局限性并获得更高的任务分类。尽管混合方法增强了系统的性能,但由于缺乏融合这两种方式的计算方法的可用性,这些改进仍然是适中的。为了克服这一点,提出了一种新的方法,使用多分辨率的奇异值分解(MSVD)来实现基于系统和特征的融合。使用KNN和树分类器比较了两种基于不同特征集的方法。通过多个数据集获得的结果表明,所提出的方法可以有效地融合这两种方式与分类精度的提高。
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计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是,由于其时间密集型的性质,高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间,以获得一些准确的损失。在这种情况下,提出了动态模式分解(DMD)的使用,以对锂离子(Li-ion)电池电量进行替代模型。dmd,但是尚未应用于PHM域,在PHM域中,非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理,DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制,可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中,以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式,DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理,我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量,以构建DMD代理。与高实现模型相比,替代物提高了计算效率,仅损失准确性,并实现了长期prog-
1 计算机科学与工程系,Panimalar 工程学院,钦奈 600123,印度 2 计算机科学与工程系,Amrita 计算学院,Amrita Vishwa Vidyapeetham,钦奈 601103,印度 3 计算机与信息科学学院,Imam Mohammad Ibn Saud 伊斯兰大学 (IMSIU),利雅得 11432,沙特阿拉伯;sgkhan@imamu.edu.sa (SK);aamjally@imamu.edu.sa (AA) 4 大学研究与发展中心,计算机科学与工程系,昌迪加尔大学,莫哈里 140413,印度 5 信息系统系,计算机与信息科学学院,诺拉公主大学,利雅得 11671,沙特阿拉伯 6 计算机科学与工程系,Rajalakshmi 工程学院,钦奈 602105,印度; rakeshkumarmahendran@gmail.com * 通讯地址:naalmujally@pnu.edu.sa
摘要。目的。发作间期癫痫样放电 (IED) 发生在两次癫痫发作之间。IED 主要通过颅内记录捕获,通常在头皮上不可见。本研究提出了一种基于张量分解的模型,将头皮脑电图 (sEEG) 的时频 (TF) 特征映射到颅内脑电图 (iEEG) 的 TF 特征,以便以高灵敏度检测头皮上的 IED。方法。采用连续小波变换提取 TF 特征。将来自 iEEG 记录的 IED 段的时间、频率和通道模式连接成四向张量。采用 Tucker 和 CANDECOMP/PARAFAC 分解技术将张量分解为时间、频谱、空间和节段因子。最后,将来自头皮记录的 IED 和非 IED 段的 TF 特征投影到时间分量上进行分类。主要结果。模型性能通过两种不同的方法获得:受试者内和受试者间分类方法。我们提出的方法与其他四种方法进行了比较,即基于张量的空间分量分析方法、基于 TF 的方法、线性回归映射模型以及非对称对称自动编码器映射模型,然后是卷积神经网络。我们提出的方法在受试者内和受试者间分类方法中均优于所有这些方法,分别实现了 84.2% 和 72.6% 的准确率。意义。研究结果表明,将 sEEG 映射到 iEEG 可提高基于头皮的 IED 检测模型的性能。此外,基于张量的映射模型优于基于自动编码器和回归的映射模型。
脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 是研究大脑功能和组织的当代方法。同时获取的 MEG-EEG 数据本质上是多维的并表现出耦合。本研究使用耦合张量分解从间歇性光刺激 (IPS) 期间的 MEG-EEG 中提取信号源。我们采用耦合半代数框架通过同步矩阵对角化 (C-SECSI) 进行近似 CP 分解。在使用模拟基准数据将其性能与其他方法进行比较后,我们将其应用于 12 名参与者在 IPS 期间的 MEG-EEG 记录,其中个体 alpha 频率的分数在 0.4 到 1.3 之间。在基准测试中,C-SECSI 比 SECSI 和其他方法更准确,尤其是在病态场景中,例如涉及共线因子或具有不同方差的噪声源。分量场图使我们能够将视觉诱发的大脑活动的生理意义振荡与背景信号区分开来。分量的频率特征可识别出相应刺激频率或其第一谐波的同步,或单个 alpha 波段或 theta 波段的振荡。在对 MEG 和 EEG 数据的组分析中,我们观察到 alpha 和 theta 波段振荡之间存在相互关系。使用 C-SECSI 的耦合张量分解是一种强大的方法,可用于从多维生物医学数据中提取生理意义的源。无监督信号源提取是使先进的多模态信号采集技术可用于临床诊断、术前规划和脑机接口应用的重要解决方案。
目的:识别电生理信号的信息特征对于理解脑发育模式很重要,其中诸如磁脑电图(MEG)等技术特别有用。然而,更少的关注是完全利用MEG数据的多层次性质来提取描述这些模式的组件。方法:MEG产量成分的张量因子化封装数据的多维性质,提供了简约的模型,从而识别潜在的大脑模式,以实现有意义的neu-ral过程汇总。为了满足对小儿队列研究有意义的MEG签名的需求,我们提出了一种基于张量的方法来提取多受试者MEG数据的发育特征。我们采用规范多核(CP)分解来估计数据的潜在时空组件,并将这些组件用于组级别的统计推断。结果:使用CP分解以及层次聚类,我们能够提取典型的早期和晚期延迟事件相关场(ERF)组件,这些磁场(ERF)组件是高分和低性能组的歧视性(P <0。05),与主要认知领域(例如注意力,情节记忆,执行功能和语言理解力)显着相关。结论:我们证明,MEG的基于张量的组级别统计推断可以产生对多维MEG数据的描述。此外,这些特征可用于研究健康儿童的脑模式和认知功能的群体差异。意义:我们提供了一种有效的工具,该工具可能直接从电生理测量中评估儿童发育状况和大脑功能有用,并促进认知过程的前瞻性评估。
通过在 1000 ◦ C 下进行 1 小时和 3 小时的真空退火,研究了磁控溅射合成的化学计量 Ti 0.12 Al 0.21 B 0.67 薄膜的热稳定性。比较了沉积态和退火后薄膜的化学成分、相形成和形态的变化。X 射线衍射 (XRD) 数据表明,沉积态 Ti 0.12 Al 0.21 B 0.67 薄膜中形成了单相固溶体。退火 1 小时后,扫描透射电子显微镜 (STEM)、能量色散 X 射线映射 (EDX) 和原子探针断层扫描 (APT) 研究揭示了富 Al 和富 Ti (Ti,Al)B 2 域的偏析,与旋节线分解一致。此外,AlB 12 的形成伴随着 Al 浓度从 20.9 原子% 降至 16.8 原子%,这可能是由于蒸发引起的,表明在退火 1 小时期间富 Al (Ti,Al)B 2 域发生了分解。退火 3 小时后对薄膜的分析表明,存在持续的旋节线分解以及富 Al (Ti,Al)B 2 域的进一步分解,除了 AlB 12 的形成外,还导致 Al 浓度因 Al 蒸发而降至 12.5 原子%。在 1100 ◦ C 下进行原位透射电子显微镜 (TEM) 研究期间观察到的相形成趋势与上面讨论的分解过程一致。这里确定的热稳定性极限是通过空间分辨的结构和成分探针揭示的,它将 Ti 0.12 Al 0.21 B 0.67 在真空中的应用温度范围限制在 < 1000 ◦ C 的温度范围内,并强调仅基于 XRD 数据的热稳定性研究会导致高估热稳定性。
