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数字印象的准确性是部分义齿
该研究的目的是通过对基台适应程度的体外研究来评估可移动部分义齿中数字印象的精度。肯尼迪III类模型，在43和47元素之间具有假肢空间，分别在米西奥 - 胶囊和扣带区域中具有壁ni。在亚组浓度和conm中进行了常规印象，而数字扫描是在DIGC和DIGM中进行的。使用石膏和树脂型号上的蜡技术制造了简化的钴 - 铬合金框架。通过用冷凝硅硅硅酮打动壁ni，定性评估穿孔，并在横截面后立体显微镜下定量测量霉菌厚度来评估结构的适应程度。常规适应性在实验组中更为普遍。conce显示出较高的平均基台适应程度，而conm的平均值较低。研究因素，印象技术和基台座椅的类型在统计学上没有显着意义，并且变量之间没有相互作用。咬合和扣带式基台测量点没有统计学上的显着差异。数字扫描在基台适应方面产生了更好的结果，基台座椅和金属结构之间的平均间隙较小，因此在临床上可以接受。基座座和印象技术的类型对基台适应没有统计学上的显着影响。印象技术并不代表影响不同测量点上咬合和扣带扣基台适应的因素。
对部分观察到的动态系统的深度学习
摘要：微分方程（EDP）是各种科学学科中动态系统月球化的基石。传统上，科学使用一种严格的方法与物理证明，收集余额并得出理论模型。ce-Ce持续时间，研究的简化和模拟可能会掩盖我们对基本现象的理解。本文探讨了从动态系统中获取的数据可用于改进和/或得出更好模型的方式。magriscript特别关注部分观察到的动力学，其中未完全测量或观察到系统的完整状态。感谢部分观察到的系统的理论，包括Mori-Zwanzig和Takens定理的形式主义，我们激励了非马克维亚结构，尤其是不同的延迟方程（EDR）。通过将神经网络的表达能力与EDR相结合，我们提出了用于系统的新模型
部分BA取代对SR2TISI2O8（STS）玻璃训练的结晶以及高温下的SAW信号的结晶
摘要：由于其特征，包括10-15 pc/n的D 33和高稳定性，直至1000℃以上的温度，因此，含有壁炉晶体的极性玻璃 - 螺旋孔被认为是在高温下需要压电的应用的高效材料。在本文中，我们研究了Sr-Fresnoite（STS）玻璃训练的钡取代。研究了两个方面：首先，取代对结晶的优先方向的影响，其次，玻璃 - 凝聚力在高温下产生和传播表面声波（SAW）的能力。XRD分析表明，BA的替换为10 at。替代，使我们能够保持壁画晶体（00L）平面的强烈优先取向，低于表面以下1 mm以上。较高的替代水平（25和50 at。％）诱导与表面机制竞争的非方向的体积结晶机制。锯设备是用0、10和25 at。％ba取代的玻璃室底物制造的。温度测试揭示了所有这些设备的频率和延迟的高稳定性。玻璃 - 驾驶次数为10％Ba取代的玻璃训练性给出了锯信号的最强振幅。这归因于高（00L）优先方向以及缺失的体积结晶。
估计直接和溢出疫苗的有效性，并在测试阴性设计下进行部分干扰
y i j = p vi∈V（n i）y ∗ ij（v i）i（v i = v i）; （2）条件交换性：对于f 0，y ∗ i（v i）y v i | c i，n i用于所有vi∈V（n i）; （3）
使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
建模用于传输网络管理的部分可再生能力削减
示例，[2]和[3]中的作品描述了一个基于功率传递分布因子（PTDF）（请参阅[8，9]）的动力学模型，该模型仅允许开始/关闭缩减决策，因此避免了对发电的元素操纵。由于现在可以考虑到传输系统运营商（TSO）的局部削减的可能性，因此本文介绍了一个动态模型，介绍了部分降低可再生能力所需的整个元素。所提出的方法基于PTDF建模框架，并针对使用基于模型的优化技术通过可再生功率部分削减和存储设备来最佳管理亚transmission区域充血状况的可能性。本文的目标是提供一个动力学模型，该模型可靠地描述了系统功能，并且适合基于模型的区域的最佳管理。由于通信约束，仅可用局部描述，并且与剩余网络的连接定义为作用在区域上的扰动。控制一个孤立区的主要挑战是针对该区域边界的全球功率流执行本地控制动作。的确，由于安全性和实际原因，不可能根据整个网络规模的状态测量做出决策。因此，要获得所考虑区域的近距离动力学模型是一个具有挑战性的问题。此外，我们提出了一种面向控制的建模方法。纸张的组织如下。符号：本文的最终目标是验证一个能够考虑传输网络从可再生能源中降低电源的可能性，并使用存储设备来考虑在线优化策略，以考虑电力线约束，控制动作延迟以及由于发电和模型近似而导致的不确定性。第二节介绍了考虑的建模。验证线性化动力学的模拟是在第三节中进行的，同时在第四节中概述了结论。
一项关于延迟部分标记数据流的半监督学习的调查
未标记的数据出现在许多域中，并且与流应用程序特别相关，即使数据丰富，标记的数据也很少见。要解决与此类数据相关的学习问题，人们可以忽略未标记的数据，而只专注于标记的数据（监督学习）；使用标记的数据并尝试利用未标记的数据（半监督学习）；或假设可以根据要求提供一些标签（主动学习）。第一种方法是最简单的，但是可用的标记数据量将限制预测性能。第二个依赖于查找和利用数据分布的基本特征。第三个取决于外部代理以及时提供所需的标签。本调查特别注意在半监督环境中利用未标记数据的方法。我们还讨论了延迟的标签问题，这会影响完全监督和半监督的方法。我们提出一个统一的问题设置，讨论学习保证和现有方法，解释相关问题设置之间的差异。最后，我们审查当前的基准测试实践，并提出改编以增强它们。
深入加固Q学习，用于智能交通信号控制，部分检测
摘要 - 智能传统信号控制器，将DQN算法应用于传递光策略优化，通过将TRAF-Fimfimals调整到实时交通状态，可以充分地减少交通拥堵。文献中的大多数命题都认为，检测到十字路口的所有车辆都是不现实的情况。最近，新的无线通信技术已通过基础设施对连接的车辆进行了成本范围的检测。只有当前配备的总量的一小部分，可以在低检测率下执行的方法。在本文中，我们提出了一个深钢筋Q学习模型，以优化孤立的交叉点，在具有连接车辆的部分可观察到的环境中。首先，我们在RL框架中介绍了新颖的DQN模型。我们为部分可观察到的环境引入了新的状态表示形式，并为传播信号控制提供了新的奖励功能，并提供网络体系结构和调整的超参数。第二，我们以两个步骤在多种情况下在数值模拟中评估模型的性能。首先完全检测到现有的驱动控制器，然后部分分解，并与互联车辆比例的损失估计值进行部分分解。最后，从获得的结果中，我们定义了可接受和最佳性能水平的检测率。该模型的源代码实现可在以下网址获得：https：//github.com/romainducrocq/dqn-itscwpd
AI驱动的MPPT优化基于钙钛矿的柔性太阳能PV面板在部分阴影条件下
摘要将人工智能（AI）集成到最大功率点跟踪（MPPT）系统中已成为一种变革性解决方案，以提高基于钙钛矿的柔性太阳能光伏（PV）面板，尤其是在部分阴影条件下。本研究探讨了针对动态城市环境量身定制的AI-wive MPPT技术的设计，实施和评估。使用高级钙钛矿材料制造并封装以柔韧性和耐用性，这些面板具有高功率转换效率和对非传统表面的适应性。比较分析表明，基于AI的MPPT在跟踪准确性，响应时间和能量产量方面的传统方法优于常规方法。这些发现强调了AI-wired系统的可扩展性和鲁棒性，突出了它们在城市应用程序中的潜力，例如屋顶PV安装，太阳能集成窗口和便携式太阳能设备。该研究得出的结论是，AI增强的MPPT系统可显着提高光照不均匀的环境中太阳能解决方案的生存能力，为可持续的城市能源基础设施铺平了道路。关键字：最大功率点跟踪，太阳能光伏，人工智能，部分阴影条件