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当气体交换分析不可用时，心脏代谢疾病中通气阈值的准确预测方程：开发和验证
1康复研究中心（Reval），哈塞尔特大学康复科学学院，wetenschapspark 7，B-3590，3590 DiepenBeek，比利时； 2巴西利亚大学（UNB）的健康科学与技术研究生课程，巴西，巴西，巴西； 3心脏中心哈塞尔特，杰萨医院，校园Virga Jesse，Stadsomvaart 11，3500 Hasselt，比利时； 4比利时迪彭贝克（Diepenbeek）3590医学与生命科学学院生物医学研究所（Biomed）； 5瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院Inselspital康复与运动医学中心； 6意大利锡耶纳大学运动心脏病学和康复部医学生物技术系； 7比利时Hasselt Hasselt University医学与生命科学学院； 8比利时鲁南凯托利克大学医学学院心脏病学系； 9由技术支持和数据驱动的康复，比利时Diepenbeek Hasselt数据科学研究所； 10 PXL部门的护理创新专业知识中心 - 比利时Hasselt的PXL应用科学与艺术大学健康； 11 Brabiorio de Performance Humana，Rio de Janeiro，巴西； 12里约热内卢州立大学，巴西里约热内卢； 13康复科学计划，巴西利亚大学（UNB），巴西，巴西，巴西； 14康复科学系，比利时鲁南凯瑟利克大学卢文大学；和15个关于福音派（PPGMHR）的人类运动和康复研究生计划
具有神经常规微分方程的灰色盒模型，用于锂离子电池的缓慢电压动力学：应用于单细胞实验
锂离子电池表现出复杂，非线性和动态电压行为。对其缓慢的动态进行建模是一个挑战，因为涉及多个潜在原因。我们在这里提出了锂离子电池的神经等效电路模型，包括缓慢的电压动力学。该模型使用具有电压源，串联电阻和扩散元件的等效电路。使用神经网络对串联电阻进行参数化。扩散元素基于使用神经网络和可学习参数的参数化的离散形式的Fickian扩散形式。不仅代表沃伯格的行为，还可以灵活地代表电阻器型动力学。在数学上，由此产生的模型由结合了普通和神经微分方程的差分 - 代数方程系统给出。因此，该模型将物理理论（白框模型）和人工智能（Black-Box模型）的概念结合到了组合的框架（Grey-Box模型）。我们将这种方法应用于基于磷酸锂的锂离子电池。模型很好地再现了恒定循环期间的实验电压行为以及脉冲测试过程中的动力学。仅在非常高和非常低的电荷状态下，模拟显着偏离了实验，这可能是由于这些地区的训练数据不足而导致的。
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。
延迟人口行为适应与疾病传播动力学相结合的更新方程：新发感染多波发生的机制
新发传染病反复爆发的原因有很多。在本文中，我们开发了一个数学模型来说明人群行为适应和适应实施延迟如何响应感知到的感染风险，从而导致反复爆发的模式。我们考虑感染爆发的早期阶段，此时尚未达到群体免疫，不考虑病原体突变，并且排除季节性作为主要因素。我们推导出一个传播动力学模型，该模型结合了疾病传播有效接触的更新方程（单位时间接触率乘以每次接触的传播概率）。该模型包含两个关键参数：人群行为适应灵活性指数和行为改变实施延迟。我们表明，当行为改变实施延迟达到临界值时，感染数量开始在由人群行为适应灵活性决定的平衡中振荡。我们还表明，后续高峰的感染人数可能会超过第一个高峰的感染人数。这是在 COVID-19 大流行早期，在出现令人担忧的变异株之前，在全球范围内观察到的间接现象，也是在早期干预措施成功阻止大规模疫情爆发的地区观察到的 Omicron 变异株引发的疫情浪潮现象。我们的模型和分析可以部分解释这些观察结果。
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
b'摘要。本文提出了将对称密码代数方程转化为QUBO问题的方法。将给定方程f 1 ，f 2 ，... ，fn转化为整数方程f \xe2\x80\xb2 1 ，f \xe2\x80\xb2 2 ，... ，f \xe2\x80\xb2 n后，对每个方程进行线性化，得到f \xe2\x80\xb2 lin i = lin ( f \xe2\x80\xb2 i )，其中lin表示线性化运算。最后，可以得到 QUBO 形式的问题，即 f \xe2\x80\xb2 lin 1 2 + \xc2\xb7 \xc2\xb7 \xc2\xb7 + f \xe2\x80\xb2 lin n 2 + Pen ，其中 Pen 表示在方程线性化过程中获得的惩罚，n 是方程的数量。在本文中，我们展示了一些分组密码转换为 QUBO 问题的示例。此外，我们展示了将完整的 AES-128 密码转换为 QUBO 问题的结果，其中等效 QUBO 问题的变量数量等于 237,915，这意味着，至少在理论上，该问题可以使用 D-Wave Advantage 量子退火计算机解决。不幸的是，很难估计这个过程所需的时间。'
SILVIA CINGOLANI 的简历 - 数学
期刊审稿人：Acta Mathematica Scientia；Advanced Nonlinear Studies；Advances in Non- linear Analysis；Annali di Matematica Pura e Applicata；Archiv der Mathematik；Boundary Value Problems；Calculus of Variations and Partial Differential Equations；Canadian J. Mathematics；Communications in Applied Analysis；Communications in Contemporary Mathematics；Communications on Partial Differential Equations；Communications on Pure and Applied Analysis；Complex Variables and Elliptic Equations；Microtical and Integral Equations；Electronic Journal of Differential Equations；ESAIM：Control, Optimisation and Calculus of Variations；Funk- cialaj Ekvacioj；International Journal of Mathematics and Mathematical Sciences；Israel Journal of Mathematics；Journal of Differential Equations；Journal of Fixed Point Theory and Applications；Journal of Functional Analysis；Journal of London Mathematical Society；Journal of Mathematical Analysis and Applications；最优化理论与应用杂志；数学手稿；数学杂志；地中海数学杂志；美国数学学会通讯；非线性分析理论，方法和应用；非线性微分方程和应用 NoDea；非线性；应用数学季刊；太平洋数学杂志；爱丁堡皇家学会会刊；帕多瓦大学数学研讨会论文集；SIAM 数学分析杂志；非线性分析中的拓扑方法；应用数学和物理杂志（ZAMP）。
估计马拉维·爱德华·米森乔 *的桉树camaldulensis的地面生物量的异态方程
估算马拉维爱德华·米西乔（Edward Missanjo） *的桉树菌（Eucalyptus camaldulensis）的地面生物量的异形方程式，礼物kamanga-thole和戴维·邦翁韦·马拉维林业学院和野生动物学院，私人包6，Dedza，Dedza，Malawi，Malawi，Malawi [EM，GKT，DB]。[*对于通讯：电子邮件：edward.em2@gmail.com]摘要对碳库存的精确估计在很大程度上取决于用于估计树木生物量的异量方程的可用性和充分性。进行了一项研究，以使用破坏性抽样方法来开发马拉维桉树桉树菌的地面生物量2-5岁和6-10岁。Katete森林种植园。随机选择了2-5岁和6-10岁年龄段的84棵和78棵单独的树木。树，以确保产生的模型可以反映森林中直径级别的变化。在回归分析中，在乳房高度（DBH）和高度上涉及直径和高度的各种预测因素，R 2调整后，RMSE和Furnival的拟合指数（FI）用于模型比较。所有模型在地面生物量和预测因子（r 2> .870）之间均表现出强大且高度显着（P <.001）。dbh比高度更好地预测生物量。桉树菌的最佳地面生物量为：AGB = 0.284（DBH）2.085（R 2 = 96.8％; RMSE = 0.192; fi = 0.19; fi = 0.19）和AGB = 0.009（DBH）3.638（DBH）3.638（r 2 = 97.3％; rmse = 97.3％；分别为2 - 5年和6 - 10年。在本研究中比较现场特定模型与桉树生物量估计的广义模型显着（p <.001）有所不同。广义模型低估了上述生物量，并且具有较高的相对不确定性。这表明需要使用特定于位置的方程，以准确估算桉树的地面生物量。关键字：碳，Furnival的索引，不确定性，模型。引言森林生态系统中的碳循环是一个非常重要的话题，大气CO 2浓度，全球气候变化（Litton and Kauffman，2008年）。树木充当主要的Co 2水槽，从大气中捕获碳并充当下沉，在生长过程中以固定生物量的形式存储相同的碳。随着树木的生长且生物量的增加，它们吸收
在Siargao Island，Surigao del Norte，Mindanao，Phi
摘要。在地上和地下生物量量化地上的红树林时，应用异形方程是与气候变化适应的努力有关的重要步骤。广义的异态方程已用于估计红树林的生物量和碳储存。然而，采用广义的异态方程来估计生物量由于环境，物种和分区的变化而产生不确定性。因此，制定位点特异性异态方程对于准确量化生物量很重要。Siargao岛被认为是最大的红树林持续地形，估计有9,000公顷的红树林。这项研究的目的是使用破坏性方法来制定菲律宾棉兰老岛锡亚尔高岛的红树林的特定地点异态方程。关键词：碳库存，气候变化，增长，多种物种。简介。红树林生态系统已被证明可以提供各种经济和生态服务。It supports local fishery, livelihood to fisherfolk (Primavera 2000; Ingwall 2005; Walters et al 2008; Hogarth 2015) and fish breeding grounds (Brander et al 2012), produces wooden products (Da Silva et al 1993; Brander et al 2012; Abino et al 2014), protects coastal community from storm surge (Lee et al 2014) and sequesters atmospheric carbon.
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
lin，fanghua; Rivière，Tristan Complex Ginzburg-Landau方程式高尺寸和编辑两个区域的微型电流。 （英语）
35J20二阶椭圆方程的变异方法35J25二阶椭圆方程的边界价值问题35J60非线性椭圆方程35J50椭圆系统的变异方法35QXX expliatiation and Inteplation 49Q05最小值的数学物理和其他区域的偏差方程在优化49q20的几何措施理论环境中的正常术中的正常临界值53Z05差分几何形状到物理学58E15差异问题，涉及几种变体中极端问题的变化问题； Yang-Mills功能58E20谐波图等。81T13 YANG-MILLS和其他量规理论81T13 YANG-MILLS和其他量规理论