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用Mittage-Leffler内核分析葡萄糖胰岛素胰高血糖素系统用于I型糖尿病
在本文中，我们提出了一个分数数学模型，以通过使用分形分数算子的广义形式来解释胰高血糖素在维持人体葡萄糖水平中的作用。结果的存在，界限和积极性是由固定点理论和Lipschitz的生物学可行性构建的。此外，处理了Lyapunov的第一个衍生功能的全球稳定性分析。分数系统系统的数值模拟是在lagrange插值的帮助下得出的。在不同初始条件下的正常和1型糖尿病的结果得出，这支持了理论观察。这些结果在闭环设计的意义上在葡萄糖 - 胰岛素 - 葡聚糖系统中起着重要作用，这有助于开发人工胰腺来控制社会中的糖尿病。
Microsoft Word - 尝试从生成对抗网络的潜在空间生成新的桥梁类型-2024.01.01.docx
摘要：尝试利用生成式人工智能技术生成新型桥梁类型。采用三跨梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥的对称结构化图像数据集。基于Python编程语言、TensorFlow和Keras深度学习平台框架，以及Wasserstein损失函数和Lipschitz约束，构建并训练生成式对抗网络。从获得的低维桥型潜空间采样，可以生成具有非对称结构的新桥梁类型。生成式对抗网络可以在人类原有桥梁类型的基础上，通过有机地组合不同的结构构件来创建新的桥梁类型。具有一定的人类原创能力。生成式人工智能技术可以开拓想象空间，启发人类。
![arxiv：2305.11283v5 [cs.lg] 2024年10月2日](/simg/f\ff712c48a65f819ca01a3257ff29e3fc2b268c09.webp)
arxiv：2305.11283v5 [cs.lg] 2024年10月2日
在本文中，我们研究了具有基于一般模型的函数近似值的均值控制（MFC）和均值野外游戏（MFC）和均值野外游戏（MFC）的基本统计效率。我们引入了一个称为基于均值模型的Eluder Dimension（MF-MBED）的新概念，该概念构成了均值模型类的固有复杂性。我们表明，富裕的平均RL问题家族表现出低MF膜。此外，我们提出了基于最大似然估计的al-gorithms，它可以返回MFC或MFG的ε-纳什平衡势。总体样品复合物仅取决于多项式膜，该MF膜可能比州行动空间的大小低得多。与先前的作品相比，我们的结果只需要刻薄的假设，包括可靠性和Lipschitz的连续性。
算法鲁棒预测聚合
预测聚合结合了多个预测者的预测以提高准确性。但是，缺乏有关预测者信息结构的知识阻碍了最佳聚集。鉴于一系列信息结构，强大的预测汇总旨在与无所不知的聚合器相比，以最小的最坏情况遗憾找到聚合器。鲁棒预测的先前方法依赖于启发式观察和参数调整。我们提出了一个算法框架，用于鲁棒预测聚合。我们的框架提供了有限的信息结构家族的一般信息聚合的有效近似方案。在Arieli等人考虑的设置中。（2018），如果两个代理在二元状态下接收独立的信号，我们的框架还通过对固定器或代理报告中的分离条件施加Lipschitz条件来提供有效的近似方案。数值实验通过在Arieli等人考虑的设置中提供几乎最佳的聚合器来证明我们方法的有效性。（2018）。
与...
摘要：生成对抗网络（GAN）已转换了图像合成的领域，尤其是在引入条件gan（CGAN）（CGAN）的引入中，通过在整个生成过程中整合额外信息，从而允许更自定义的方法。模糊图像的存在可能会对图像质量产生不利影响，并可能阻碍随后的图像处理活动。为了对抗图像模糊，我们引入了一种新型的单像模糊去除技术，该技术依赖于条件生成的对抗网络（CGAN）。在这种方法中，CGAN充当基本框架，将模糊的图像作为补充条件数据并实施Lipschitz的约束。通过有条件的对抗损失，内容损失和感知损失的组合来培训网络体系结构，以纠正模糊区域并重建图像。通过实验评估，很明显，所提出的方法在删除模糊方面优于现有算法，在保持图像清晰度的同时有效地减少了模糊性。
差异夹杂物在两个...
满足所有x∈Ω的差异包含dU（x）∈R + o（n）是效果或m obius变换。liouville定理的推论是，梯度属于SO（n）的C 3函数是一个构图。能够全球控制满足某个差异包含的映射的这种现象被称为“刚度”。关于在弱收敛性和近似刚性表述下，塔塔尔（Tartar）在[30，31]中提出的差异夹杂物稳定性的问题与补偿紧凑性现象紧密相关，并且在PDE中弱融合方法的发展中具有极大影响。在这里，我们对近似刚性的定量版本感兴趣。在[14]中，弗里斯克（Friesecke），詹姆斯（James）和穆勒（Méuller）通过证明了k = so（n）的最佳定量刚度估计，解决了一个长期的开放问题。特别是，他们表明，对于每个有界的Lipschitz域ω⊂rn，n≥2，存在一个常数的c（ω），因此，对于k = so（n），
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。
连续生成神经网络
逆问题（IP）自然出现在成像和信号处理中的各种应用中，包括Denoising，DeBluring，DeBluring，represolution，计算机视觉中的介绍，计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI），POSITRONS SMOWHACHY（PET），电力障碍（Electical Inviceance Inbedance pointicance normaghice nor domain in n domain）。与传统的前进问题不同，他们遭受了所谓的不良性，即缺乏解决方案的存在，独特性或稳定性[27]。虽然可以通过放松逆问题并选择具有特定特性的解决方案来确保存在和唯一性，但实现稳定性的挑战就会带来更大的挑战。一种解决不良性的经典方法在于利用正规化功能来稳定重建过程。近年来，基于机器学习的重建算法已成为大多数成像应用中的最新技术[11，52]。在这些算法中，将生成模型与经典迭代方法（例如Landweber方案）相结合的算法非常有前途，因为它们保留了反问题理论提供的大多数解释性。然而，尽管数值结果令人印象深刻[19，66，10，39，61，12，38]，但尚未研究许多理论问题，例如，关于重建的稳定性属性。这项工作的主要贡献之一是显示Lipschitz
政策平滑的加强学习奖励认证
强化学习（RL）在安全至关重要的地区取得了非凡的成功，但可以通过广泛的攻击来削弱它。最近的研究引入了“平滑政策”，以增强其鲁棒性。然而，建立可证明的保证以证明其全部奖励的约束仍然是挑战。先前的方法主要依赖于使用Lipschitz的连续性或计算累积奖励的概率高于特定阈值的概率。但是，这些技术仅适用于对RL药物观察结果的继续扰动，并且仅限于受L 2 -Norm界定的扰动。为这些限制做好了限制，本文提出了一种称为Receps的一般黑盒认证方法，该方法能够直接证明在各种L p-Norm有限扰动下平滑政策的累积奖励。更重要的是，我们扩展了我们的方法，以证明对动作空间的扰动。我们的方法利用F-差异来确保原始分布与扰动分布之间的区别，然后通过解决凸优化问题来确定限制的认证。我们提供了全面的理论分析并在多种环境中进行实验。我们的结果表明，我们的方法不仅可以改善平均累积奖励的认证下限的紧密度，而且还表现出比最新方法更好的效率。
考虑尾流效应和内生不确定性的并网风力发电和储能系统容量估算：一种分布稳健方法
摘要 — 风电作为一种绿色能源，正在全球范围内迅速发展，同时，为缓解风电波动性而部署的储能系统 (ESS) 也应运而生。风电和储能系统的容量确定已成为一个亟待解决的重要问题。风电场的尾流效应会导致风速不足和下游风力涡轮机发电量下降，然而，这在电力系统的容量确定问题中很少被考虑。本文提出了一个双目标分布稳健优化 (DRO) 模型，用于确定考虑尾流效应的风电和储能系统的容量。建立了一个基于 Wasserstein 度量的模糊集来表征风电和需求的不确定性。具体而言，风电不确定性受第一阶段确定的风电容量的影响。因此，所提出的模型是一个具有内生不确定性（或决策相关不确定性）的 DRO 问题。为了求解所提出的模型，开发了一种基于最小 Lips-chitz 常数的随机规划近似方法，将 DRO 模型转化为线性规划。然后建立了迭代算法，并嵌入了求取最小Lipschitz常数的方法。案例研究证明了考虑尾流效应的必要性和所提方法的有效性。