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ppgm/dma/ufv -Qualis -Capes -Mathematics
ISSN Título Estrato 0001-4575 ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION A1 0360-0300 ACM COMPUTING SURVEYS A1 0730-0301 ACM TRANSACTIONS ON GRAPHICS A1 0098-3500 ACM TRANSACTIONS ON MATHEMATICAL SOFTWARE A1 1944-8244 ACS APPLIED MATERIALS & INTERFACES (PRINT) A1 2379-3694 ACS SENSORS A1 0094-5765 ACTA Artronautica A1 1861-1125 Acta Geotechnica（柏林。打印）A1 1359-6454 Acta Metitalia（牛津）A1 A1 1570-8705 Ad Hoc网络A1 1536-1365高级非线性研究A1 0001-8708数学的进步（纽约。1965）A1 1090-7165 AIDS和行为A1 0002-9262美国流行病学杂志A1 0002-9327美国数学杂志（印刷）A1 1552-4868美国医学遗传学杂志。C部分，医学遗传学研讨会A1 1948-206X肛门PDE A1 2157-5045分析和PDE A1 0003-2700 Analytical Chemistry（Washington）A1 1759-9660 Analyaltical方法A1 0294-1449 Annales de l Institutututututututututututututututututututututututututututututututututututututututututututututut henriincincare。分析非琳娜A1 0246-0203 Annales de l'I.H.P。Probabilités等人统计A1 1778-7017 Annales de L'Institut HenriPoincaré。b，Probabilités等人统计A1 0012-9593 Annales Scientifiques de l'Ecole normalesupérieurea1
塑造意图和认知的主要数据输入
摘要 - 认知科学中最有趣的问题之一是主要数据输入（PDE）问题：社会知识从何而来？出生后，有机体会与现实相遇，这是先验的，远远超出了对这一纯粹原因的任何经验和理解。认知研究的基本方法是认知主义，联系主义和体现的动态主义，认知主义和联系主义的弱点是需要引入特定社区的初始社会现象来触发这一系统：PDE问题。体现动态主义方法的知识也存在相同的差距，对动态系统的这种解释是不准确的。目前的论文介绍了连贯智能（MCI）及其神经基础的模型。对最新经验数据的分析提出了有关意图起源的新见解：（i）认知从分离感觉刺激开始：在特定模态的神经元（忽略其他刺激）的神经元中，可以引起长期增强 - 选择性诱导可以促进对刺激刺激的选择性的敏感性。（ii）神经元可以在社会互动中学习依赖于峰值的可塑性：未成熟的神经元学习定时代码以调节某些突触强度，这会触发长期增强或长期抑郁症。MCI的假设认为，社会互动塑造了有机体的意图，促进了与具有共同社会常规和利益的密切相关的个体中刺激的类似分类。这种方法为开发人类计算机界面提供了广泛的可能性。
用于数值计算的内存计算
摘要：近年来，内存计算 (CIM) 得到了广泛研究，通过减少数据移动来提高计算的能效。目前，CIM 经常用于数据密集型计算。数据密集型计算应用，例如机器学习 (ML) 中的各种神经网络 (NN)，被视为“软”计算任务。“软”计算任务是可以容忍低计算精度且准确度损失较小的计算。然而，针对数值计算的“硬”任务需要高精度计算，同时也伴随着能效问题。数值计算存在于许多应用中，包括偏微分方程 (PDE) 和大规模矩阵乘法。因此，有必要研究用于数值计算的 CIM。本文回顾了用于数值计算的 CIM 的最新发展。详细推导了求解偏微分方程的不同种类的数值方法和矩阵的变换。本文还讨论了对数值计算效率影响很大的大规模矩阵的迭代计算问题，重点介绍了基于ReRAM的偏微分方程求解器的工作过程，并总结了其他PDE求解器以及CIM在数值计算中的研究进展，最后对高精度CIM在数值计算中的应用前景和未来进行了展望。
案件 1：23-cv-01507-CCC 文件 20 已提交 05/17/24 ...
4 Hill 表示，“[Fake] 打算给 [他] 1 分 [尽管 Hill] 应该在第 4 领域获得 2 分。”（见文件 1 ¶ 60）。“第 4 领域”似乎是指年终评估中的专业责任部分。请参阅标准一致系统，教育者效能，https://www.pdesas.org/EducatorFrameworks/EducatorEffectiveness/#frameworkSetStatements（最后访问时间为 2024 年 5 月 6 日）（引用 Charlotte Danielson，《教学框架》（2011 年版）https://static.pdesas.org/content/documents/PDE%20-%20Teacher%20Evaluation%20Pilot%20II%20Rubric.pdf）。
II。对治疗效果的敏感性-Lirias 用于大规模PDE约束最佳控制问题的基于SQP的多个拍摄算法 日记预备-Lirias
1 Department of Clinical Research, Sheppard Pratt Health System, Baltimore, MD, USA 2 Departments of Psychiatry and Radiology, Columbia University, New York, NY, USA 3 LivaNova USA PLC, Minneapolis, MN, USA 4 LivaNova PLC, Milan, Italy 5 Jazz Pharmaceuticals PLC, Milan, Italy 6 LivaNova USA PLC, Houston, TX, USA 7七国华盛顿大学，美国密苏里州圣路易斯的华盛顿大学，美国8个精神病学，鲁文脑研究所，鲁文脑学院，大学精神病学中心Ku Leuven，医学院，Ku Leuven，卢文，比利时9号，卢芬，9号，伦敦伦敦伦敦市伦敦市伦敦市伦敦国王伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦市伦敦国王伦敦市伦敦市伦敦国王伦敦市伦敦国王伦敦国王伦敦市， NHS Foundation Trust, Beckenham, UK 11 Northern Centre for Mood Disorders, Translational and Clinical Research Institute, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK 12 Regional Affective Disorders Service, Cumbria, Northumberland, Tyne and Wear NHS Foundation Trust, Newcastle upon Tyne, UK 13 Duke-NUS Medical School, National University of Singapore, Singapore 14 Department of Psychiatry & Behavioral Sciences, Duke美国北卡罗来纳州达勒姆大学
VICON：愿景中文本运算符网络多...
内部上下文运算符网络（图标）是使用几种射击的，内部的方法来学习不同类型PDE的操作员。al-尽管它们对各种PDE的成功概括，但现有方法将每个数据点视为一个令牌，并且在处理密集数据时会遭受构成效率低下的效率，从而限制了它们在较高空间尺寸中的应用。在这项工作中，我们提出了视觉中文本运算符网络（VICON），并结合了Vi-Sion Transformer架构，该体系结构有效地通过贴片操作来有效地填充2D函数。我们在三个流体动力学数据集上评估了我们的方法，这既证明了卓越的性能（将重新验证的L 2误差降低了40％和61。分别用于可压缩流的两个基准数据集和计算效率（仅需要每帧的推理时间的三分之一）在长期推出预测中与当前的最新序列到固定时间序列模型相比，具有固定时间段的序列模型：多个物理学预测（MPP）。与MPP相比，我们的方法保留了内部文化运算符学习的本元素，在处理不合格的框架计数或变化的时间段值时，可以实现柔性上下文形成。
4m 2025年3月
动态降尺度通常涉及使用数值天气前词（NWP）求解器将粗数据完善到更高的空间分辨率。数据驱动的模型（例如Fourcastnet）已成为传统NWP模型的预测模型。一旦训练了这些模型，它们就可以在几秒钟内提供预测，而与经典的NWP模型相比，它们要快数千倍。然而，作为交货时间，因此，它们的预测窗口增加，这些模型显示出不稳定的不稳定，因为它们倾向于与现实不同。在本文中，我们建议使用数据同化方法来稳定它们进行缩小任务。数据同化使用来自三种不同来源的信息，即基于部分微分方程（PDE），嘈杂的观察值以及不确定性反射的不完美计算模型。在这项工作中，在进行动态缩小尺度时，我们将用“弱约束的4DVAR框架”中的FourcastNet替换了基于PDE的NWP模型，该模型解释了隐含模型错误。我们证明了这种方法对飓风追踪问题的功效；此外，4DVAR框架自然可以表达和量化不确定性。我们使用ERE5数据证明了我们的方法的性能优于集合卡尔曼过滤器（ENKF）和未稳定的四castnet模型，这是根据预测准确性和预测不确定性的。
可追踪的回音壁 2D 有限元模拟...
摘要 — 本文介绍了如何配置一个流行的、商业上可用的软件包，用于解决基于有限元方法 (FEM) 的偏微分方程 (PDE)，以有效地计算轴对称介电谐振器的回音壁 (WG) 模式的频率和场。该方法具有可追溯性；它利用 PDE 求解器接受所谓“弱形式”中麦克斯韦方程解的定义的能力。提供了用于估计 WG 模式的体积、填充因子以及在封闭（开放）谐振器的情况下的壁（辐射）损耗的相关表达式和方法。由于没有施加横向近似，即使对于低、有限方位角模式阶的准横向磁/电模式，该方法仍然准确。通过对几个非平凡结构进行建模，证明了该方法的通用性和实用性：（i）两个不同的光学微腔[一个由二氧化硅制成的环形，另一个是AlGaAs微盘]；（ii）三阶蓝宝石：空气布拉格腔；（iii）两个不同的低温蓝宝石WG模式谐振器；（ii）和（iii）都在微波X波段工作。通过将（iii）之一拟合到一组测量的谐振频率，可以估算出蓝宝石在液氦温度下的介电常数。
darkside -20k：状态和前景 - Indico Global
16 PDMS +主板TPC：528 PDUS否决：150 PDUS定制低温sipms与意大利的Fondazione Bruno Kessler（FBK）合作开发。•光子检测效率（PDE）〜45％•低黑暗计数率<0.01𝐻𝑧/𝑚𝑚2在77 K（7 VOV）•时机分辨率〜10 ns（tpc）<30 ns（veto）•snr> 8（tpc）> 5（tpc）> 5（veto）> 5（veto）1个大PCB对单个tiles和Sumals syseals syseals syseals sys sys sypals sys sypals sys sys否定。每次PDU的4个通道，较少的电缆意味着更少的放射性。
