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了解辅助技术对盲人和视力障碍人士的社会心理影响：
方法：审查将包括 2019 年至 2024 年期间以英文发表的主要研究，重点关注辅助技术对盲人和视力不佳者的社会心理结果。符合条件的研究将涉及各个年龄段和各种环境下的盲人和部分失明参与者，研究心理（例如情绪健康、自尊）和社会结果（例如社会参与、支持）。将在七个电子研究数据库中进行搜索：CINAHL（EBSCO）、PsycINFO（EBSCO）、ACM 数字图书馆、IEEE Xplore、Scopus、Web of Science 和 Google Scholar（前 100 条记录）。研究将根据预定义的资格标准进行筛选和选择，数据提取将重点关注出版细节、研究设计、人口特征、辅助技术类型和心理社会影响。结果将使用描述性统计数据、图表和叙述综合进行总结。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。
WRSN 中使用多辆无线充电车的按需多节点部分充电方案
在传感器的使用寿命截止之前对其进行能量补充是无线可充电传感器网络 (WRSN) 延长其使用寿命的重要组成部分。在小规模 WRSN 中，已证明由单个无线充电车辆 (WCV) 进行的多节点充电是有效的。在大规模 WRSN 中，大多数现有方案都会部署多个 WCV，以使用多节点充电同时对传感器充满电。传感器完全充电可以最大限度地减少 WCV 行驶所需的能量。然而，它可能无法在截止日期之前为许多传感器充满电。在本文中，我们的目标是最大限度地减少死机传感器的数量，同时最大限度地缩短传感器的平均死机时间。为了实现该目标，首先考虑传感器的能量需求和 WCV 的运动，将待充电的传感器分配到 WCV 之间。其次，提出了一种多节点部分充电方案，其中 WCV 充电范围内的传感器可以多次部分充电，直到传感器充满电。仿真结果表明，所提方案在最小化死传感器数量方面优于现有方案，并且产生更短的传感器平均死传感器持续时间，证明了我们方案的有效性。
头目 - 通过部分查询翻译的虚拟数据模型组成
大多数应用程序都有理想的数据模型，应通过以下方式通过：通过关系，社交网络，通过图表进行社交网络，通过文档进行消息应用程序和向量的机器学习。不幸的是，需要针对“不那么理想的”（我们使用“强加”一词）的数据模型来实施许多应用程序：业务数据存储在文档中，学习的模型必须嵌入在向量中。该问题的教科书解决方案是物理集成：从施加的数据模型中提取，转换和加载数据。虽然有效，但此ETL过程却很昂贵，并导致稳定性。虚拟集成（通过查询重写）避免了这些问题，但会导致理想到型模型映射的组合爆炸。我们建议通过开发一个“桥式表示”来解决此问题，该“桥梁表示”可在可能的情况下通过查询翻译实现虚拟集成，并在必要时通过数据转换来实现虚拟集成。在本文中，我们概述了这个想法，研究了许多指导用例，并将研究议程制定针对这种桥梁表示和实现该方法的系统。我们还提供了一些初步结果，表明即使是非基础数据模型集成，也可以在物理整合成本的一小部分中支持矢量嵌入。
部分Max-CSP
摘要在本文中，我们提出了一种新型的两相量子算法，旨在分析最大约束满意度问题（MAX-CSP）的变体，含量为二进制的二进制二进制Max-CSP。部分二进制Max-CSP的目标是最大化可行分配的变量的数量，同时确保无冲突的约束。所提出的方法使用两个不同的步骤使用量子近似优化算法（QAOA）。在第一步中，QAOA用于获得针对尽可能多的约束的初始解决方案。如果问题超出订阅并仍然存在冲突，我们使用第二步：未解决的冲突将映射到最小顶点封面（MVC）问题中，随后使用第二个QAOA解决了这一问题。这种两相方法可确保无冲突的解决方案，同时最大程度地减少停用变量的数量。我们通过一个说明性的例子来证明算法的功效，该例子涉及危险材料的安全存储，显示了其在现实世界中的潜在应用。本文为进一步探索量子算法的基础奠定了基础，以解决复杂的约束满意度问题。
使用近方面的RSA Primes
摘要 - 通过加密数据和确保信息完整性来固定数字通信至关重要。rivest-Shamir-Adleman（RSA）Crypsystem被广泛使用，其安全性主要依赖于整数分解问题的复杂性，尤其是模量N = PQ。试图考虑主要因素P和Q的对手已经做出了特定的假设，例如针对场景，其中P和Q表现出诸如Pollard弱质量结构中的脆弱性，或者当有关这些prime量最低的位置（LSB）中的部分知识时，可以使用这些漏洞。这些弱点使对手可以在多项式时间中有效地考虑模量n，从而损害了RSA加密安全性。本文通过引入另外三种形式的近方数量来扩大对这种漏洞的理解。这些新形式通过以下方式表示为p×q：（a m -r a）（b m -r b）和（a m±r a）（a m±r a）（b m r b），其中a和b是正整数，m是正偶数。假定攻击者已知与P和Q的LSB相对应的R A和R B。本研究证明了在这些假设下N的有效分解，并量化了此攻击对素数数量的影响。这些发现强调了RSA用户的重大风险，并强调需要对此进行对策来减轻此攻击的潜在影响。
使用高压设备上的UHF传感器进行部分放电检测
高压传输对于电力系统中的有效能量传输至关重要，依赖于变压器和气体绝缘开关设备（GIS）等关键组件。检测部分放电（PD）对于防止绝缘失败并确保系统可靠性至关重要。这项研究通过使用超高频率（UHF）传感器来解决敏感的，无创的检测，解决了传统的PD检测方法的局限性，这些局限性通常是侵入性和嘈杂的。主要目标是使用UHF传感器在高压设备中研究部分放电，确定实验室环境中的绝缘缺陷并分析PD信号。HVAC测试以复制PD事件，并使用使用UHF天线测量电磁辐射。研究结果表明，UHF传感器有效地捕获了与PD相关的电磁信号，从而具有较高的灵敏度和准确性。这种非侵入性方法通过实现隔热缺陷的早期检测，从而提高了高压设备的可靠性和寿命，从而改善了维护和操作策略，从而获得了更一致的动力传递。
德国的认证点附属于部分...
NAMSA实验室服务GmbH工业中心Obernburg 63784 Obernburg Am Main测试实验室符合Din En ISO/IEC 17025：2018的要求，以进行此附件中列出的整合评估活动。测试实验室符合其他法律和规范要求，如果适用，包括相关部门方案的法律和规范要求，只要在下面明确确认这些要求。
pdp：部分依赖图
approx 逻辑指示是否计算更快但近似的边际效应图（精神上类似于 plotmo 包）。如果为 TRUE ，则 partial() 将计算 pred.var 中指定的预测因子的预测，同时保持其他预测因子不变（plotmo 的作者 Stephen Milborrow 称之为“穷人的部分依赖”函数）。默认值为 FALSE。注意，这也适用于 ice = TRUE。警告：此选项目前是实验性的。使用风险自负。可以（并且可能更安全）通过将特定的“样本”观察传递给 train 参数并手动指定 pred.grid 来手动执行此操作。quantiles 逻辑指示是否使用 pred.var 中列出的连续预测因子的样本分位数。如果 quantiles = TRUE 且 grid.resolution = NULL，则样本分位数将用于生成计算部分依赖性的联合值网格。 probs 概率的数字向量，值在 [0,1] 之间。（超出该范围的最大 2e-14 的值将被接受并移至附近的端点。）默认值为 1:9/10，对应于预测变量的十分位数。当 quantiles = TRUE 时，这些指定对 pred.var 中列出的连续预测变量使用哪些分位数。trim.outliers 逻辑指示在生成计算部分依赖性的联合值网格之前是否从 pred.var 中列出的连续预测器中修剪异常值（使用简单的箱线图方法）。默认值为 FALSE。type 字符串指定监督学习的类型。当前选项为 "auto" 、 "regression" 或 "classification" 。如果 type = "auto" ，则 partial 将尝试从 object 中提取必要的信息。inv.link 函数指定在计算部分依赖函数之前要应用于预测的转换（实验）。默认值为 NULL（即不进行转换）。此选项旨在用于允许非高斯响应变量（例如计数）的模型。对于这些模型，默认情况下，预测通常不会在原始响应尺度上返回。例如，泊松 GBM 通常在对数尺度上返回预测。在这种情况下，设置 inv.link = exp 将返回响应（即原始计数）尺度上的部分依赖函数。which.class 整数指定将预测概率矩阵的哪一列用作“焦点”类。默认使用第一个类。仅用于分类问题（即当 type =“classification”时）。prob 逻辑值指示分类问题的部分依赖是否应在概率尺度上返回，而不是中心 logit。如果为 FALSE ，则部分依赖函数与 logit 的尺度相似。默认值为 FALSE。recursive 逻辑指示是否使用 Friedman (2001) 中描述的加权树遍历方法。这仅适用于从类“gbm”继承的对象。默认值为 TRUE，这比用于所有其他模型的精确蛮力方法要快得多。（基于 plot.gbm 背后的 C++ 代码。） plot 逻辑指示是否返回包含部分依赖值的数据框（ FALSE ）或直接绘制部分依赖函数（ TRUE ）。默认值为 FALSE 。有关绘图详细信息，请参阅 plotPartial。
具有部分电池能力的电动飞机的发动机性能
本论文由奖学金存储库 @ Florida Tech带给您免费和公开访问。已被授权存储库的授权管理员 @佛罗里达理工学院纳入这些论文和论文。有关更多信息，请联系kheifner@fit.edu。