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汇聚分析，用于瓦斯恒星距离扩散模型的一般概率流量
基于分数的生成模型具有概率流量流量差分方程（ODE）在各种应用中取得了显着的成功。虽然在文献中提出了各种基于快速的采样器并在实践中采用了有关概率流动的收敛属性的理论理解仍然非常有限。在本文中，我们为2-Wasserstein距离的一般概率流ode samperers提供了第一个非反应收敛分析，假设是策划的得分估计值和光滑的对数 - 循环数据分布。然后，我们考虑各种示例，并基于相应的基于ode的采样器的迭代复杂性建立结果。我们的证明技术依赖于明确拼写连续ode的收缩率，并使用同步耦合分析离散化和得分匹配错误；我们的分析中的挑战主要来自概率流动的固有非自治和我们研究的特定指数积分器。
DarioHealth 宣布进行 2560 万美元私募，旨在实施到 2025 年底实现经营现金流正运行率的战略 - 2025 年 1 月 21 日
Dario 首席执行官 Erez Raphael 表示：“到 2024 年底，我们展示了我们多年战略计划的强劲执行力，该计划旨在成为一家盈利的综合慢性病管理解决方案提供商。今天，我们很高兴地宣布，这项战略计划的一个重要里程碑已经完成，我们相信，这可以确保我们在 2025 年底之前实现预计的运营现金流正运行率。我相信，Twill 合并后持续的成本优化工作，加上多个渠道的稳定收入增长，使我们走上了成功之路。我们特别高兴的是，新发行的可转换优先股中有一半以上是由我们现有股东购买的，我们认为这是对我们的战略和业绩的强烈信任。其余资金来自知名的认证医疗保健投资者，我们也很高兴他们成为我们的股东。”
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
使用电感，流量和磁技术控制和监测智能植物浇水系统
使用电感，流量和磁性（IFM）技术控制和监测，呈现了具有先进的智能植物浇水系统的全面设计，实施和彻底的性能评估，该系统配备了IFM Technologies，该系统配备了高级控制和监测功能。该系统的主要目标是在确保最佳植物生长的同时优化用水。这是通过集成多种传感器来实现的，这些传感器可以监视关键的环境参数，例如土壤温度，金属锅的存在，环境温度和光强度。为了有效调节植物的水流，该系统采用了复杂的控制算法。此外，它采用远程监视和控制功能设计，使用户可以通过人机接口显示界面方便地访问和管理浇水系统。该系统的性能已在不同的植物生长情景中进行了实验验证，以证明其在现实世界中的有效性。与传统灌溉方法相比，结果显示了水效率，整体植物健康和资源利用的显着提高。这项研究通过为旨在可持续的植物种植和有效水管理的智能系统的开发和实施提供宝贵的见解，从而有助于智能农业技术的发展。这项研究的发现突出了整合高级控制算法和远程监控技术的潜力，以创造更可持续和资源的农业实践。
在聚会岛上建模纳巴氏和katabatic流
摘要这项研究研究了聚会岛上的热环流（21°07'S 55°32'E），重点是该地区的复杂地形。分析了来自Bio -Maïdo运动的观察结果，以及使用Mesonh模型进行了2天的高分辨率模拟，以了解热驱动机制。该模拟的水平分辨率为100 m，并采用垂直拉伸的网格，在最低水平下达到1 m的分辨率。确定了两个不同的风度，其特征是夜间30 m厚的层内盛行的katabatic流，而白天在150至200 m的层中表现出一个分离的流动。通过对表面测量结果进行验证确认了模拟，从而实现了热风循环的详细研究。结果表明，贸易风的强度显着影响热循环的发展。复杂的分层结构。在7 m s -1的强度下，贸易风阻止了坡度上的热环流的发展，并导致局部和区域循环之间的收敛区的出现。对微风建立期的分析表明，katabatic流量在35分钟内稳定，比整形流动更快，这需要110分钟。动量和热预算分析提供了对热循环的主要驱动因素的见解：浮力加速，受解剖流量开始期间局部表面加热的影响以及在katabatic流量开始期间局部表面冷却。
MEMS高温梯度传感器用于高度湍流中的皮肤摩擦测量
摘要 - 本文介绍并讨论了使用MEMS（微电机电系统）获得的高温梯度传感器获得的结果，以在高度湍流中进行时间平均和波动的皮肤摩擦测量。设计为强大的壁挂式悬挂热线结构，使用传统的微观加工技术制造微传感器，该技术与微电脑兼容用于设计集成的智能系统。成功实施了两条风风隧道，在大量湍流中测试了该传感器，主流速度高达270 m/s（马赫数为0.79），这对应于客机巡游的平均速度。实验证明了微传感器的广泛动态范围，而没有达到其极限。微传感器因此表明了其在空气动力应用中测量湍流的价值，特别适合航空药物。
森林流：预测Lyman-α森林聚类从线性到非线性尺度
在大范围内，Lyman-α森林提供了对宇宙膨胀历史的见解，而在小尺度上，它对生长历史，暗物质的性质和中微子质量的总和施加了严格的限制。这项工作引入了ForestFlow，这是一个新颖的框架，它弥合了大型和小规模分析之间的差距，这些分析传统上依赖于不同的建模方法。使用条件归一化的流量，ForestFlow预测了两种lyman-α线性偏见（Bδ和Bη）和六个参数，描述了三维频谱功率谱（P 3D）的小规模偏差（p 3D），从线性理论作为体体和核学中培养基的功能。随后将它们与Boltzmann求解器相结合，以对P 3D和从其衍生的任何其他统计数据进行一致的预测，从任意大的尺度到非线性制度。在30个固定和分配的宇宙流体动力学模拟的套件中训练，跨越z = 2至4.5的红移，森林流在描述P 3D和一维闪光功率谱（p 1d）中获得了3和1.5％的精度，从线性量表到k = 5 mpc- = 5 mpc- = 5 mpc-k. = 5 mpc-k. = 4 mpc- = 4 mpc = 4 Mpc = 4 mpc = 4 mpc。由于其条件参数化，森林流对电离历史和两个λCDM模型扩展（大量中微子和曲率）显示出相似的性能，尽管训练集中都不包含这些扩展。该框架将对DESI调查的Lyman-α森林测量结果进行全面宇宙学分析。
异步多锁系统中时钟域交叉（CDC）的高级结构和半正式验证流
1背景和最新的5 1.1背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.1当前电路状态。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.1.2异步多锁系统。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.1.3全球数字设计流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.1.4全球数字验证流。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.2时钟域交叉（CDC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1.2.1与CDC有关的问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.2.2 CDC同步结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1.3 CDC验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.1 RTL上的CDC结构验证。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.3.2基于CDC断言的验证。。。。。。。。。。。。。。。。。30 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34