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分散介电和等离子纳米结构中功率耗散的时间域拓扑优化
摘要 - 本文提出了一种基于密度的拓扑处理方案，用于局部优化由损失的分散材料制成的纳米结构中的电力耗散。我们使用复杂偶联的杆子（CCPR）模型，该模型可以准确地对任何线性材料的分散剂进行建模，而无需将它们限制为特定的材料类别。基于CCPR模型，我们在任意分散介质中引入了对电力耗散的时间域度量。CCPR模型通过辅助微分方程（ADE）合并到时域中的麦克斯韦方程中，我们制定了基于梯度的拓扑优化问题，以优化在宽频谱上的耗散。为了估计目标函数梯度，我们使用伴随字段方法，并将伴随系统的离散化和集成到有限差分时间域（FDTD）框架中。使用拓扑优化球形纳米颗粒的示例，由金和硅制成，在可见的 - 粉状谱光谱范围内具有增强的吸收效率。在这种情况下，给出了与基于密度的方法相关的等离子材料拓扑优化的拓扑挑战的详细分析。我们的方法在分散媒体中提供了有效的宽带优化功率耗散的优化。
rebumenib作为NPM1突变或KMT2A重新编织AML的可测量残留疾病的预先疗法：多臂ALMLM AMLM26截距平台试验
彼得·麦卡勒姆癌症中心和澳洲维克的皇家墨尔本医院；新南威尔士州新南威尔士州皇家王子阿尔弗雷德医院；新南威尔士州皇家北岸医院；澳洲昆士兰州公主亚历山德拉医院；澳洲维克莫纳什医院；澳洲华盛顿州菲奥娜·斯坦利医院；澳洲维克大学吉朗大学医院；澳洲维克的阿尔弗雷德医院；澳大利亚皇家阿德莱德医院；新南威尔士州新南威尔士州的Cal髅地医院；澳洲维克黄金海岸医院；新南威尔士州威斯特米德医院；新南威尔士州康科德医院；华盛顿州华盛顿州查尔斯·盖尔德纳爵士医院；德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州； ACRF翻译研究实验室，维克，澳洲；
使用语言模型的蛋白质序列域注释
蛋白质功能推论依赖于通过序列模拟性的注释蛋白质域，通常通过剖面隐藏的Markov模型（配置文件HMM）建模，该模型捕获了相关域内的进化多样性。但是，在以序列进行建模残基时，file-file hmms可以使强大的简化独立性假设。在这里，我们介绍了诗篇（使用语言模型的蛋白质序列注释），一种分层方法，可放松这些假设，并使用蛋白质语言模型学到的蛋白质序列的表示，以启用高敏，高特异性残基级蛋白质序列。我们还为蛋白质序列结构域注释开发了一个基准，在该序列身份的给定阈值下，训练和测试序列进行了严格的分裂，以在其任何域之间没有相似性。一次分配一个域家族的基准测试分析不支持注释多域蛋白的方法，其中训练和测试序列需要来自不同家族的多个域。我们在此基准测试中验证了诗篇的表现，并突出显示诗篇作为HMMER的有希望的替代方法，即一种基于最新的基于HMM的方法，用于蛋白质序列注释。
使用多帧脑电图图像对工作记忆负荷进行跨学科领域自适应分类
工作记忆 (WM) 表示暂时存储在大脑中的信息，是人类认知领域的基础研究课题。脑电图 (EEG) 可以监测大脑的电活动，已广泛应用于测量 WM 水平。然而，一个关键挑战是个体差异可能会导致无效的结果，特别是当建立的模型遇到不熟悉的受试者时。在本文中，我们提出了一种具有空间注意的跨受试者深度适应模型 (CS-DASA)，以推广跨受试者的工作量分类。首先，我们将 EEG 时间序列转换为包含空间、光谱和时间信息的多帧 EEG 图像。首先，CS-DASA 中的受试者共享模块从源受试者和目标受试者接收多帧 EEG 图像数据并学习共同的特征表示。然后，在特定主题模块中，实施最大平均差异来测量再生核希尔伯特空间中的域分布差异，这可以为域自适应添加有效的惩罚损失。此外，采用主题到主题的空间注意机制来关注目标图像数据中的判别性空间特征。在包含 13 个主题的公共 WM EEG 数据集上进行的实验表明，所提出的模型能够实现比现有最先进方法更好的性能。
MCDC跨国多域命令和控制互操作性
1。在全球安全环境中的挑战1对联盟在整个竞争的连续体中获得并保持对对手的信息和决策优势的能力溢价。为了确保信息优势，各国正在追求各种各样的指挥和控制（C2）现代化计划。期望国家将与未来的运营环境中的合作伙伴一起运作，因此这些C2现代化计划的关键特征是它们在跨国跨国联盟部队中的互操作性。现代化C2的努力范围包括所有操作领域（土地，空气，海上，空间，网络空间），军事功能区域，效果维度，对手动作/能力的改进，启用/新兴技术的影响2和遗产C2功能的改造（见图1）。这种巨大的努力范围是试图改善其C2互操作性的资源约束国家的重要障碍。
请求提案 - 开放竞争域Science -M
nwo进步世界一流的科学研究。科学研究 - 基本，应用和实践的研究 - 在塑造我们的社会方面起着关键作用。通过他们独立，可靠和世界一流的研究，研究人员以创造力和毅力扩大了我们知识和能力的前沿。nwo域科学（nwo-domein exterte en natuurwetenschappen（enw））希望为奇迹，发现，意外链接和灵感提供机会。在领域科学的公开竞争中，NWO财务构成了好奇心驱动的研究领域的研究领域的研究领域。研究主题是您自己的选择，而没有特定的主题先决条件。在NWO开放竞争域科学中有三种类型的资金：XS，M和XL都有其特定的目标和条件。可以通过域Science-XS格兰特快速探索一个有希望的想法，并可以通过域Science-M授予者进一步探索。领域科学授予的赠款使研究思想通过结合多个研究组的专业知识和优势将研究思想发展为世界一流的，具有挑战性和创新的研究线。有关域Science-XS和–M赠款的更多信息，我们将您转介到NWO网页上的各自提案的呼吁。
LI ANG ZHANG、KRISTA LANGELAND、JONATHAN TRAN、JORDAN LOGUE、PRATEEK PURI、GEORGE NACOUZI、ANTHONY JACQUES、GARY J. BRIGGS 人工智能和机器学习在空间领域感知中的应用
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这得益于我们的核心价值观：质量和客观性，以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺。为了确保我们的研究和分析严谨、客观、不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策，避免出现财务和其他利益冲突；并通过承诺公开发表我们的研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
高度现实的虚拟测试环境的方法方法用于评估农业领域中监测算法的方法
农业工具用于土壤制备，机械除草，播种和其他现场操作越来越多地融合了先进的智力。在追求完全自治的过程中，这些工具必须具有自主检测出发性故障的能力，而无需依赖操作员或监督干预，并在早期阶段减轻它们。对于当前和后代的农业机制，骚乱投入或异常的快速识别以及主动纠正措施的能力至关重要。此外，当前的农业系统需要根据特定的操作要求手动对工具进行参数化，并不断监控工作质量。未来的机器世代（例如，请参见图1）需要优先考虑高级流程智能，重点是自主过程监视和对工作质量的实时评估。
生成式人工智能如何帮助领域专家创建流程模型？
摘要：正如欧盟工业5.0研究与创新行动中所述，在信息系统中考虑人为因素是未来数字化工作的关键。尤其是在面向流程的信息系统的设计阶段，人为因素包括赋能领域专家创建流程模型，从而降低流程建模的门槛并提高建模速度。在本研究中，我们研究了生成式人工智能方法如何支持领域专家基于文本流程描述与聊天机器人交互创建流程模型。我们探索了使用受Markdown启发的语言创建具有即时可视化表示的流程模型所需的输入信息量，并扩展了现有的评估生成模型的方法，重点关注其完整性和正确性。总而言之，评估方法必须考虑模型完整性、正确性、文本流程描述、文本表示和快速工程之间的复杂关系，以支持领域专家。
