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跨学科融合方法 - 人的因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体中引起的空间和时间不均匀性，这种不均匀性会在不同尺度上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。创建各种性质的分形和多重分形信号动态结构的认知图形图像知识库将允许找到大脑和计算机单独无法获得的解决方案。跨学科收敛方法及其工具在人类操作员的电生理信号中的应用展示了优势和新的可能性。特别是揭示了决定困难条件下人为因素表现的隐藏时空关系。正在讨论收敛方法对操作员（飞行员、调度员等）的培训和预测活动的创新潜力。关键词：人为因素；人机交互；认知工效学；认知图形；系统动力学；收敛方法；3D建模。
JHEP01（2025）157
摘要：在这项工作中，我们研究了不整合ϕ 4模型中标量场的动力学，仅限于半线。在这里，我们考虑了单数解，该解决方案插入了dirichlet边界条件ϕ（x = 0，t）= h，并用常规的扭结溶液散射。The simulations reveal a rich variety of phenomena in the field dynamics, such as the formation of a kink-antikink pair, the generation of oscillons by the boundary perturbations, and the interaction between these objects and the boundary, which causes the emergence of boundary-induced resonant scatterings (for example, oscillon-boundary bound states and kink generation by oscillon-boundary collision) founded into complex fractal structures.线性扰动分析用于解释散射过程的某些方面。我们检测到边界附近的两个形状模式。固定点处标量场的功率频谱密度导致几个频率峰。大多数可以用一些有趣的见解来解释散射产品与边界之间的相互作用。
![arxiv：2503.07508V1 [Math.ds] 2025年3月10日](/simg/7\7481d3304e06865dc11f264976396a0b04710d35.webp)
arxiv：2503.07508V1 [Math.ds] 2025年3月10日
1.2。关于定理1.1的评论。我们首先描述定理1.1与现有文献的关系。Sahlsten的调查[55]概述了分形措施的傅立叶衰减主题。为了自相似的衡量问题，问题很困难，历史可以追溯到Erdős[17，18]。有许多多项式傅里叶衰减的自相似措施，还有许多甚至不是Rajchman的措施，但我们不会详细介绍，因为在本文中，我们关注的是非线性分形措施，人们经常期望多种傅立叶衰减。多项式傅立叶衰减，用于通过非线性地图Rñr进行自相似度量的推进。蚊子和Olivo [48，定理3.1]考虑在非线性全态映射下以非平凡的旋转为单位旋转的繁殖性自相似度量。Baker和Banaji [4]考虑一类措施的推动力，它们称之为在非线性地图rkñr下，将其称为r k的纤维产品度量。定理1.1以以下方式基于这些结果。
紧凑型五重奏带有高选择性和宽带宽度
在本文中，提出了具有高选择性和宽带宽带的紧凑型五重杆置带的超宽带带通滤波器。该过滤器采用近似闭环C形的踏板阻抗谐振器来生成三重置换频带，并使用Hilbert Fractal曲线缝隙和L形谐振器分别创建单个缺口频带。多个缺口带的中心为5.29、6.61、7.92、8.95和9.93 GHz，以消除来自WLAN，C-Band和X波段无线服务的不良干扰。此外，引入了两个传输零，以提高锋利的裙子的选择性高达0.944。该过滤器可以同时表现出高尖锐的选择性和更宽的带宽。该过滤器是在RT/Duroid 5880子策略上制造的（εr= 2.2，厚度= 0.787 mm），并测量以验证仿真结果。模拟和测量都非常一致，显示了过滤器的良好性能。
使用递归特征消除方法
摘要。情感识别是情感计算的一个分支，在过去几十年中引起了极大的关注，因为它可以实现更自然的脑部计算机界面系统。脑电图（EEG）已被证明是情绪识别的有效方式，可以跟踪和记录用户情感状态，尤其是对于原始的情感事件（例如唤醒和价值）。尽管已经显示出大脑信号与情绪状态相关，但提出的模型的有效性在某种程度上受到限制。挑战是提高准确性，同时适当提取有价值的功能可能是成功的关键。本研究提出了一个基于结合分形维度和递归特征消除方法的框架，以增强基于EEG的情绪识别的准确性。要提取和使用基于频谱的分形尺寸和基于光谱的特征，以更准确地识别。递归功能消除将用作特征选择方法，而情绪的分类将由支持向量机（SVM）算法进行。将使用广泛使用的公共数据库测试所提出的框架，与其他研究相比，结果有望证明其准确性和鲁棒性更高。这项研究的贡献主要是关于改善基于脑电图的情绪分类精度。潜在的限制对结果的通用性可能是不同的，因为不同的脑电图数据集可能会为同一框架产生不同的结果。因此，尝试不同的EEG数据集并测试替代特征选择方案对于将来的工作非常有趣。
人工智能可以发明吗？ - CSE CGI 服务器 - 新南威尔士大学悉尼分校
创新能力是人类改善生活质量的核心。过去，这种创新来自人类的汗水和智慧。但是，我们很快就会拥有能够发明的机器吗？这会加速创新吗？最近的一些法律案件将这些问题推向了风口浪尖。这些案件围绕着一个基于神经网络的人工智能 (AI) 系统 DABUS（统一感知的自主引导设备）展开，其创造者声称该系统使发明值得申请专利。全球已提交两项发明的专利申请，DABUS 是这两项发明的唯一发明人：一种具有分形表面以辅助包装的食品容器，以及一种具有分形维数脉冲序列以引起注意的警示灯。迄今为止，这些专利申请几乎在所有司法管辖区 1 都被驳回，主要是因为法律理由是发明人必须是人类。没有一个法律案件对 DABUS 是唯一发明人的说法进行检验。然而，专利申请提出了一些有趣而重要的问题，即发明人意味着什么，发明又意味着什么。在专利法的背景下，产品或工艺需要具有“新颖性”（在现有发明的“现有技术基础”中找不到）和“创造性”（对于相关领域的技术人员来说不是显而易见的），并且必须具有工业应用。因此，可以问这样一个问题：人工智能系统是否能够发明，或者是否能够发明。我们在这里使用人工智能系统的广义定义，包括基于规则的系统、基于搜索的系统和基于学习的系统。
dynagrid：用于大规模集成和电化的动态微电网
技术范围开发了一种多分辨率（分形）方法，该方法考虑了几层动态网格分配，并具有不同级别的细节：•在正常运行期间，最佳分区可能会随时间变化，例如，由于大量电动汽车（EVS）的存在（EVS）（EVS）（EVS）或每日变化在Solar PhotoRAr Photovoltaic（PV）中的每日变化中，因此可以将载荷变化，从而改变了负载的加载，从而改变了负载。•在中断期间，通常在正常操作中表现良好的分区可能无效地继续为网络中未受影响和严重损坏的部分中的客户提供服务。创新：•微电网的动态和多分辨率形成•网络微电网的分布式控制和操作•公平的微电网网络，以改善能量正义。
根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
卒中后“健侧”大脑皮层结构及认知功能改变——成人双侧缺血性烟雾病皮层复杂性及脑沟形态研究
摘要背景：烟雾病（MMD）是一种少见的脑血管病，导致双侧颈内动脉及脑内主要动脉逐渐狭窄、闭塞。人们一直关注梗塞半球对认知功能的影响，而未梗塞半球的作用则较少受到关注。因此，我们旨在分别检测卒中后 MMD 患者左、右半球的皮质指标，特别是皮质复杂性。方法：本研究纳入28例 MMD 患者（14例男性，14例女性）和14例健康对照者。所有参与者均接受认知测试和磁共振成像（MRI）扫描。三维T1加权图像的预处理采用标准表面形态测量法。采用表面形态计量学统计分析，以错误发现率（FDR）P < 0.05为阈值，以分形维数（FD）定量描述大脑皮层复杂度。结果：卒中合并烟雾病患者存在广泛的认知功能障碍。右侧梗死患者左半球广泛性FD减少，主要位于颞上叶、额下叶和岛叶，中央后回、顶上叶和顶下叶也表现出广泛性的显著差异（FDR校正P < 0.05）。而左侧梗死患者右半球的FD改变仅限于楔前叶和扣带回峡部（FDR校正P < 0.05）。结论：卒中合并烟雾病患者再次证实存在广泛的认知功能障碍，双侧皮质复杂度均出现疯狂且不对称的降低。这些差异可能与不平衡的认知功能障碍有关，可能是长期慢性缺血和对侧半球对梗塞的补偿所致。关键词：烟雾病、中风、SBM、皮质复杂性、分形维数、认知功能障碍