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FSSF：在单位超立方体内生成完全顺序的空间填充设计
描述提供 Shang 和 Ap-ley (2019) < doi:10.1080/00224065.2019.1705207 > 提出的三种方法，用于在单位超立方体内生成完全顺序的空间填充设计。'完全顺序的空间填充设计'是指嵌套设计的序列（因为设计大小从一个点到某个最大点数不等），其中设计点一次添加一个，并且每个尺寸的设计都具有良好的空间填充特性。两种方法以最小成对距离标准为目标并生成最大最小设计，其中一种方法在设计规模较大时更有效。一种方法以最大孔尺寸标准为目标，并使用启发式方法来生成更接近极小最大设计的设计。
基于拉丁超行的储能的网格连接风电场的多角度可靠性评估
摘要：旨在应对慢速和储能中电源系统可靠性评估的较差的问题的问题，本文提出了一种基于拉丁超级立方体重要采样（LHIS）的可靠性评估方法。首先，我们的目的是通过将拉丁超立方体抽样方法与重要采样方法相结合，以建立拉丁超立方体重要的采样评估模型。其次，我们旨在优化组件的样本概率分布并进行系统的层次采样。然后，提出了综合风险指标（CRI）来评估运营风险，并提出了风储存中断的能源收益（WSGIEB）来评估可靠性的贡献。最后，通过各种电源系统操作方案进行了仿真实验。模拟结果表明，所提出的方法比评估速度提高的重要性采样方法（IM-IS）高47％，比在计算准确性方面的重要性采样方法提高了33％。
Mriganka Basu Roy Chowdhury
高斯至对数正态过渡，可根据要求提供渗透的HyperCube伯克利，加利福尼亚州伯克利的独立集，可应要求提供手稿，共同工作：Shirshendu Ganguly，Vilas Winstein 2024- vilas Winstein 2024 - 一系列组合研究研究的独立集合在各种图表上进行了独立集（I.I.E.，Vertex subsets nes Edge）。是HyperCube {0，1}𝑑，最近是其随机子图。在Kronenberg和Spinka的最新工作中猜想了后者中（随机）独立集数的几种属性，同时也预测了相变。- 虽然以前的作品仅依赖代数工具，但我们开发了概率的图片，使我们能够建立一个全面的框架，我们可以从中证明前面提出的几个开放问题，并准确地描述了预测的关键点的行为。
移动医疗高光谱学习，实现血液动力学的瞬时空间光谱成像
高光谱成像在空间和频率域中获取数据，以提供丰富的物理或生物信息。然而，传统的高光谱成像具有仪器笨重、数据采集速度慢和空间光谱权衡等内在局限性。在这里，我们介绍了快照高光谱成像的高光谱学习，其中将小子区域中的采样高光谱数据合并到学习算法中以恢复超立方体。高光谱学习利用了照片不仅仅是一张图片，还包含详细光谱信息的想法。小样本的高光谱数据使光谱信息学习能够从红绿蓝 (RGB) 图像中恢复超立方体，而无需完整的高光谱测量。高光谱学习能够恢复超立方体中的全光谱分辨率，可与科学光谱仪的高光谱分辨率相媲美。高光谱学习还可以实现超快动态成像，利用现成智能手机中的超慢速视频录制，因为视频由多个 RGB 图像的时间序列组成。为了证明其多功能性，使用血管发育的实验模型通过统计和深度学习方法提取血流动力学参数。随后，使用传统的智能手机摄像头以高达一毫秒的超快时间分辨率评估外周微循环的血流动力学。这种光谱信息学习方法类似于压缩感知；然而，它还允许使用透明的学习算法进行可靠的超立方体恢复和关键特征提取。这种由学习驱动的快照高光谱成像方法可产生高光谱和时间分辨率，并消除了空间光谱权衡，提供了简单的硬件要求和各种机器学习技术的潜在应用。
机器学习-Nastran Sol 200教程
培训数据 - 机器学习过程利用目标和约束的回归模型来确定可能的最佳位置。在机器学习过程开始之前，首先使用培训数据构建回归模型。培训数据包括整个设计空间的各个点或样本的目标和约束响应。此示例使用50个样本的拉丁超立方体设计来生成必要的初始训练数据。
snapscan vnir 范围高光谱成像相机 | ...
Imec 的 snapscan VNIR 测距系统是高光谱成像应用研究的重大突破。只需几百毫秒，即可创建具有无可比拟的信噪比和空间与光谱分辨率的高质量超立方体数据集。snapscan 演示套件可实现最高质量的应用研究，同时仍保持用户友好性。它集成了所需的所有关键组件：光谱图像传感器、相机、光学元件、压电扫描、主动冷却系统、照明、三脚架支架和 HSImager：imec 研究团队开发的最先进的高光谱成像软件。
Manfred Mohr
Bitforms画廊很高兴庆祝曼弗雷德·莫尔（Manfred Mohr）撰写50周年（1969 - 2019年），并用算法创作艺术品。这次展览展示了整个艺术家职业生涯中令人难以置信的时刻，从1960年代初期展示了预算的艺术品，并与编程的电影，墙壁浮雕，基于屏幕的实时作品，计算机生成的作品，纸上和帆布的作品以及短暂的物品。Mohr利用算法来参与有理学的美学，邀请逻辑产生视觉结果。正式语言（以其1970年的计算机图命名）遵循艺术家编程系统的演变，包括第一个计算机生成的图纸来实施HyperCube。虽然Mohr的职业生涯跨越了60年，但该展览将他在成为当代艺术的工具之前几十年来区分了他对算法的开创性使用。
基于人工智能的多维数据库技术
基于人工智能的多维数据库技术是一项新技术。该技术可以实现多模态数据（非结构化数据、半结构化数据、结构化数据）的分布式存储，同时还可以将数据以超立方体的形式存储，并对数据进行实时的多维分析和查询。传统的多维数据库直接从二维表中提取维度信息，没有考虑维度信息之间的关联性。因此，结合人工智能技术，可以实现多模态数据的关联分析，自动生成维度信息。具体而言，针对商业智能（BI）领域对多维数据高效分析、存储和处理的需求，开展基于人工智能的多维数据库技术应用研究，实现多领域异构数据的统一采集，高效、实时、自动标注、聚类，数据信息智能提取及语义关联，超立方体存储和在线分析OLAP、在线分析处理等。设计基于人工智能的多维数据库原型系统，满足海量数据智能分析处理需求。系统学习用户的查询行为模式和数据特征。通过内置机器学习算法构建立方体数据模型。持续进行模型优化，针对特定用户精准生成查询结果。通过分布式算法引擎、混合在线分析处理、分布式存储引擎等人工智能功能模块，整合多源异构数据资源，实现数据关联、智能学习、推理和预测，为管理决策端和业务运营端提供更加完善、可靠的预测决策服务。
SNAPSCAN SWIR 范围高光谱成像相机。...
Imec 的 snapscan 系统是高光谱成像应用研究的重大突破。只需几百毫秒，即可创建具有无可比拟的信噪比和空间与光谱分辨率的高质量超立方体数据集。snapscan 演示套件可实现最高质量的应用研究，同时仍保持用户友好性。它集成了所需的所有关键组件：光谱图像传感器、相机、光学元件、压电扫描、主动冷却系统、照明、三脚架支架和 imec 最先进的高光谱成像软件：snapscan 软件，这是 imec 团队开发的一款先进的高光谱成像软件。
H7通过加沙地带的饮用水，巴勒斯坦
摘要：航空空间铝合金作为航空工程中的重要材料，在各种航空航天组件中找到广泛的应用。然而，延长的用法通常会导致疲劳自然裂缝的出现，从而带来了严重的安全风险。因此，对航空铝合金裂纹的准确定量检测技术的研究至关重要。首先，基于三分弯曲实验模型，本文准备了疲劳天然裂纹标本，并校准了自然裂纹的深度。然后，鉴于自然裂纹固有的几何特征的复杂性，使用实验研究获得并分析了不同自然裂纹深度下的脉冲涡流信号。最后，为了更好地表现出PEC信号和裂纹深度之间的非线性，提出了基于GA的BPNN算法。拉丁高立方体方法被认为可以优化遗传算法中的种群分布。结果表明，自然裂纹的表征精度达到2.19％。