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间隔计时作为从早年生活逆境到情感障碍的计算途径
不良的早期生活经历会对心理健康产生非常持久的负面影响，许多不同的精神疾病都具有这种发展根源。然而，不良经历与这些疾病之间的关联机制仍然不太清楚。在这里，我们利用间隔时间的原理模型提出，对不可预测的早期生活环境的时间表征进行统计上最佳的适应，可以产生快感缺乏症的关键特征，快感缺乏症是一种与抑郁和焦虑等情感障碍相关的跨诊断症状。核心观察是，早期时间的不可预测性会产生更广泛、更不精确的时间预期。结果，奖励预期会降低，联想学习会减慢。当具有此类表征的代理后来被引入更稳定的环境时，他们会表现出消极偏见，对奖励的缺失比对奖励的接受反应更大。有人提出，对负面事件的编码增加是导致以快感缺乏为症状的疾病的原因之一。然后，我们研究了不可预测性如何与另一种形式的逆境（低回报可用性）相互作用。我们发现，不可预测性的影响在更丰富的环境中最为强烈，可能导致完全不同的表型表达。总之，我们的形式化表明，单一机制可以帮助将早期逆境与一系列与快感缺乏相关的行为联系起来，并为多种逆境的互动影响提供了新的见解。
Sugeno积分对汇总间隔值数据的概括：大脑计算机接口和社交网络分析的应用
间隔是代表与数据相关的不确定性的流行方式，在这种方式中，我们将每个观察结果视为间隔的宽度的模糊性。但是，在为此目的使用间隔时，我们需要使用适当的数学工具来使用。这可能是有问题的，这是由于与NuMerical的功能相比，间隔值函数的稀缺性和复杂性。在这项工作中，我们建议将Sugeno积分的概括扩展到与间隔值数据的工作。然后，我们在两个不同的设置中使用此积分对Aggregate间隔值数据进行：首先，我们研究了在脑部计算机界面中间隔的使用；其次，我们研究了如何在社交网络中构建间隔值的关系，以及如何汇总他们的信息。我们的结果表明，在两种情况下，间隔值数据可以有效地对数据的某些不确定性和联盟进行建模。对于大脑计算机界面的情况，我们发现我们的结果超过了其他间隔值函数的结果。
自然包含函数的间隔信号时间逻辑
摘要 - 我们提出了一个称为Interval信号时间逻辑（I-STL）的信号时间逻辑（STL）的间隔扩展。给定STL公式，我们考虑其每个谓词的间隔包含函数。然后，我们使用最小的最小包含函数和最大函数递归构建一个间隔鲁棒性，这是原始STL公式的鲁棒性的自然包含函数。所产生的间隔语义可容纳，例如，不确定的信号模型为间隔的信号和不确定的谓词，以适当的包含功能建模。在许多情况下，为STL开发的验证或合成算法适用于I-STL的理论和算法最小的变化，并且可以在可忽略不计的计算费用下使用间隔算术套件轻松扩展现有代码。为了证明I-STL，我们提供了一个从硬件实验获得的不符合信号跟踪的频率监视的示例，以及一个强大的在线控制合成典型的示例，从而强制执行具有不确定谓词的STL公式。
先锋ILS间隔基金-Amundi
间隔基金。该基金以间隔基金的形式运作。根据基金的间隔基金结构，基金将按净资产价值 (NAV) 进行不低于 5% 且不超过 25% 的基金流通股的季度回购要约。通常，基金将寻求按 NAV 进行 10% 的基金流通股的季度回购要约。即使基金将进行季度回购要约，投资者也应考虑基金的股票流动性差。超过 5% 的回购要约完全由基金董事会自行决定，投资者不应依赖任何超过 5% 的回购要约预期。回购要约也可能超额认购，导致股东可能只能回购部分股份。
药物对人分解和事后间隔的影响：昆虫，清道夫和微生物证据
图6。供体的毒理学筛查表明，所有捐助者的体内都有药物混合物，在分解过程中，这些药物被传递给幼虫（L），分解液（DF）和土壤（DS）。药物及其代谢产物在22个供体的所有矩阵中都被检测到我们无法收集的供体Tox 001，003和005的血清中。化合物，并报告了患者的病史。黄色的药物，但未报告，蓝色的化合物是指我们没有病史的捐助者。颜色的强度表明相对药物浓度。.....................................................................20
使用基于区间直觉模糊超软集相关系数的 TOPSIS 法对热能存储技术进行优先排序
1 浙江师范大学数学科学学院，金华 321004，中国 2 阿卜杜勒阿齐兹国王大学数学系，吉达 21589，沙特阿拉伯 3 南佛罗里达大学数学与统计学系，佛罗里达州坦帕 33620-5700，美国 4 西北大学数学与统计科学学院，Mafikeng 校区，Private Bag X2046，Mmabatho 2735，南非 5 管理与技术大学数学系，拉合尔 54770，巴基斯坦 6 卡西姆大学科学与艺术学院数学系，Al-Badaya 51951，沙特阿拉伯 7 开罗大学统计研究生院运筹学与管理研究系，吉萨 12613，埃及 * 通信地址：wma3@usf.edu （W.-XM）；ag.alanazi@qu.edu.sa（AMA）
双区间优化方法
摘要 — 离散存储模型 (DSM) 和连续存储模型 (CSM) 均已用于电力系统规划文献中。在本文中，我们对 CSM 在发电扩展规划 (GEP) 中的使用进行了定型误差分析，结果表明，与 CSM 相比，DSM 提供的存储定型决策更合理。然而，当在区间优化的背景下考虑 DSM 时，互斥约束中的离散状态变量和充电状态 (SOC) 约束中的强时间耦合会带来重大挑战。为了解决这个问题，提出了一种定制的区间优化方法，以考虑 GEP 中的 DSM 和可再生能源不确定性。事实证明，我们的方法可以涵盖给定不确定性集合中的所有最坏情况，同时以无迭代的方式运行。此外，为了降低投资决策的保守性，设计了一种双区间策略来在投资成本和系统安全性之间实现更好的权衡。
基于间隔类型2F-PT-TOPSIS
摘要：随着出乎意料的事件，例如自然灾害，199大流行和海外遏制，导致能源工业链和供应链不可避免的冲击，当前的全球能源危机正在加剧，不同的国家和地区已根据自己的民族资源赋予能源赋予能量安全的特征，采用了不同的策略。考虑到中国能源中煤炭的主要位置，维护煤炭工业链和供应链的安全是能够有效确保能源安全的先决条件。因此，面对当今重大变化下的多个不确定的风险因素，本文基于弹性的四个代表性能力，即准备，吸收能力，恢复能力和适应性，以深刻理解和增强了煤炭工业的能力，从而构建了工业煤炭链和供应链弹性评估指标系统系统，即弹性的能力，即弹性的四个代表性。提出了一种组合间隔2型模糊的前景理论和订单偏好技术，以与理想解决方案相似（Interval Type-2f-PT-POPSIS），以评估煤炭工业链和供应链的弹性水平。在中国的Shaanxi省，发现Shaanxi省的煤炭工业链和供应链最糟糕的弹性水平是2018年，最好的是2021年。最后，根据评估结果，向Shaanxi省的工业链和供应链的关键节点提供了建议，以提高其弹性水平以应对不确定的风险。
基于机动车尾气扩散引起的二氧化氮大气污染过程间隔数据分析的建模
摘要：本文讨论了考虑汽车尾气对大气表面层二氧化氮污染的建模问题。提出了区间数据分析方法。首次提出并建立了基于已知测量误差的数据分析来识别大气污染物二氧化氮分布数学模型的方法。所获得的差分方程形式的数学模型的特点是可以保证准确预测城市特定区域的二氧化氮浓度。它还充分考虑了交通变化，从而大大降低了环境控制和监测成本。与已知方法相比，所提出的新模型识别方法在计算时间复杂度方面更有效，并且它基于对测量误差的考虑，这在最终情况下提供了具有保证准确性的模型预测特性。
时段基准和家用电器对高寒地区建筑可再生配额的影响
摘要：欧洲的脱碳目标推动了高性能建筑的设计，最大限度地利用可再生能源。因此，欧洲 RED II 指令和意大利法律提高了新建筑和重大翻修所需的最低可再生能源份额。目前，可再生能源比率 (RER) 用于强制性验证，通过每月准稳态计算获得，而许多科学文献使用自耗系数 (SCF) 和负载覆盖系数 (LCF)，通常通过动态模拟计算。然而，使用月度余额意味着通过净计量机制将国家电网用作虚拟电池。在没有昂贵的电力存储的情况下，可再生能源覆盖的实际份额必然会更低。不同指数之间的联系、计算中使用的时间基准的影响以及建筑物实现的实际可再生能源份额（也考虑监管验证框架中没有的插头负载）仍然是悬而未决的问题。本研究分析了在以供暖为主的气候条件下，即特伦托市山区，新建建筑可实现的实际可再生能源份额。通过对建筑和能源系统进行耦合动态模拟，评估可再生能源份额。结果表明，在没有和有额外家用电器负载的情况下，从月度平衡切换到瞬时平衡时，RER 分别下降 13% 和 15%。同样，模拟显示了时间间隔基数如何影响 RER 指数和光伏能源 LCF 之间的差异。