不变流形的直接参数化方法是一种模型订购降低技术,可以应用于PDES所描述的非线性系统和离散化的非线性系统,例如具有有限元过程,以得出有效的还原级模型(ROM)。在非线性振动中,它已经应用于自主和非自治问题,以提出可以使用几何非线性计算结构的主链和频率响应曲线的ROM。虽然先前的发展使用一阶扩展来应对非自主术语,但通过提出不同的处理,此假设在这里放松了这个假设。关键思想是通过与强迫相关的其他条目扩大参数坐标的尺寸。通过这种启动假设得出了一种新的算法,并且作为关键的结果,可以得出可以得出通过同源方程式出现的共振关系,涉及强迫频率的多次出现,表明有了这一新的开发,可以得出具有超旋转共振的系统的ROM,可以得出。该方法已在涉及梁和拱门的学术测试案例上实施和验证。在数值上证明,该方法为涉及3:1和2:1超谐音共振的问题生成有效的ROM,以及对于系统上一阶截断的系统的融合结果,在非自治术语上显示出明显的限制。
简介减少订单建模是应用数学,计算机科学和工程的快速新兴领域,用于加快数值模拟。在考虑的模型中,有效计算工具和实时计算的需求不断增长,加上参数公式的存在和不确定性量化,这导致了高性能计算(HPC)和降低订单方法(ROMS)之间的计算协作的必要性[14]。前者处理高级模型,其特征是需要HPC设施的非常昂贵且耗时的模拟。roms可以通过构建比以前的模型快的速度来克服这些困难。以这种方式,实时输入输出评估是可能的,而无需要求资源。人工智能(AI),深度学习(DL)和机器学习(ML)是计算科学领域的范围,带来了很高的概括能力。神经网络具有学习和近似复杂模式的能力,在几种情况下已成为强大的工具。因此,将神经网络集成到ROMS中提供了一种有效,准确地近似复杂系统的强大方法。dl在管理如今的大量数据中也起着重要的作用。这种大量的数据不断由多个来源生成,需要用于存储,处理和分析的高级工具和技术,以发现宝贵的见解并推动决策。使用ML技术和HPC允许Mana
T ERJE T RAAVIK 1, 2 AND T HOMAS B ØHN 1 1 T HE N ORWEGIAN I NSTITUTE OF G ENE E COLOGY (G EN Ø K ), T ROMSØ , N ORWAY 2 D EPARTMENT OF M ICROBIOLOGY AND V IROLOGY , U NIVERSITY OF T ROMSØ , N ORWAY Life on Earth was initiated some 10 billion years after the Universe was created.生命是根据物理定律的基础,必须遵守物理定律的创造。同时,物理定律无用,可以理解生命过程,因为将原子与分子和分子组合到细胞和生物中是基于新兴特性,仅通过组件,细胞,生物体,生物,生态系统以及小蓝色蓝色星球的整个生物圈之间的相互作用而产生。我们强大的现代生物技术无疑确实有改变地球上生活的潜力。当时出现的基本问题是:我们真的知道我们在改变什么以及所涉及的风险吗?本章旨在简要概述生活的进化和成分。因此,它提出了与本书更专业的部分中更全面处理的问题有关的基本概念。本章根据以下概述组织:1。生命的起源1.1。Tellus,我们的共同太空飞船1.2。化学先决条件1.3。早期的生化和构建块2。细胞2.1。蛋白质2.1.1。酶2.2。通道和泵2.3。级联和受体2.4。基因和基因组2.5。内部时钟:单元格周期3。多细胞生物3.1。基因型和表型3.2。基因组进化3.3。自然选择4。种系与SOMA 4.1。永恒还是致命?5。物种和生物多样性6。结论备注7。资源和参考
Bering10k区域海洋建模系统(ROMS)模型是一种高分辨率(10公里)的区域海洋模型,在过去十年中,它在研究和管理环境中都用于研究物理环境与东部白令海货架生态系统之间的关系。以前已经对该模型进行了广泛的验证,尤其是专注于底温度,这是一个关键的物理驱动器,塑造了该区域的生态系统动力学。但是,先前对底温度的观察主要仅限于夏季。最新的弹出式浮球的部署能够越冬测量值,现在使我们可以将先前的验证扩展到其他季节。在这里,我们通过将新的弹出式片段中的数据与几个现有温度数据集相结合,从而在时间尺度上表征了东南白令海架上的底温度。然后,我们使用这种数据组合来系统地评估Bering10K ROM模型捕获这些功能的技能,重点是技能指标的空间变异性以及导致这些模式的潜在过程。我们确认该模型在底部温度井中捕获了整个架子的模式,包括平均模式以及季节性和年际变化。然而,还确定了一些潜在改进的领域:模型中低估的表面混合会导致中间和外部架子上的延迟破坏性,模型中内部前部的位置可能会稍微偏移,而在模型中,估计平滑的平滑性会导致较差的代表性差,可能是在货架上脱落的范围,并通过
减少的订单模型(ROM)在计算时间带来困难的许多工程领域都非常重要。已建立的方法采用基于投影的减少,例如正交分解。该运算符的线性性质的限制通常是通过局部还原子空间库来解决的,该库需要众多本地ROM来解决参数依赖性。我们的工作试图定义参数输入和减少基础之间的更广泛的映射,以实现生成建模的目的。我们建议使用变分自动编码器(VAE)代替典型使用的聚类或互插操作,以推断基本向量,称为模式,该模式近似于任何和每个参数输入状态的模型响应的流形。衍生的ROM仍然依赖于投影库,该投影库是基于全订单模型模拟而构建的,从而保留了刻痕的物理内涵。但是,它另外利用了系数的矩阵,该矩阵将每个局部样品响应和动力学与参数输入域之间的全局现象相关联。VAE方案用于近似任何输入状态的这些系数。这种耦合导致高精油的低阶表示,这特别适合模型依赖性或激发性状导致动态行为跨越多个响应制度的问题。对VAE表示的概率处理允许在还原碱基上进行不确定性定量,然后可以将其传播到ROM响应中。在具有磁滞和多参数依赖性的开放式仿真基准和以非线性材料行为和模型不确定性为特征的大型风力涡轮机塔上,在开放式仿真基准上进行了验证。
复杂的机械系统通常由于能量耗散机制,材料本构关系或几何/连通性机制中存在非线性而表现出强烈的非线性行为。这些系统的数值建模导致具有潜在拉格朗日结构的非线性全阶模型。这项工作提出了一种通过结构化的机器学习来增强Lagrangian运算符推理方法,以学习非线性机械系统的非线性降低阶模型(ROM)。这种两步方法首先通过拉格朗日操作员推断学习了最合适的线性拉格朗日ROM,然后提出了一种具有结构的机器学习方法,以学习减少空间中的非线性。所提出的方法可以完全从数据中学习具有结构性的非线性ROM,这与现有的操作员推理方法需要了解非线性术语的数学形式。从机器学习的角度来看,它通过提供知情的先验(即线性Lagrangian ROM结构)来加速培训结构的神经网络,并通过在减少空间上运行来降低网络培训的计算成本。该方法首先在两个模拟示例中证明:保守的非线性棒模型和具有非线性内部阻尼的二维非线性膜。最后,该方法在实验数据集中证明了该方法,该数据集由从圈接头束结构中获得的数字图像相关测量值组成,从中可以从中获得预测模型,该模型可以准确地捕获幅度依赖性频率和阻尼特性。数值结果表明,所提出的方法产生可概括的非线性ROM,这些ROM表现出有界的能量误差,可靠地捕获非线性特征,并在训练数据制度之外提供准确的长期预测。
我们提出了一种机器学习方法,以模拟与任务依赖性fMRI数据的大脑效果的长期样本外动力学。我们的方法是三阶段。首先,我们利用扩散图(DMS)来发现一组变量,该变量参数化了低维歧管,而新兴的高维fMRI时间序列序列进化。然后,我们通过两种技术在嵌入式歧管上构造了还原阶模式(ROMS):前馈神经网络(FNNS)和Koopman操作员。最后,为了预测环境fMRI空间中脑敏感性的样本外长期动力学,我们在使用FNNS和Koopman模式本身时解决了与几何谐波(GH)偶联DMS的前图。在我们的插图中,我们使用了Visuo-Motor任务期间使用带有记录的基准fMRI数据集评估了两种提出的方案的性能。结果表明,高维fMRI时间序列的几个(对于特定任务,五个)非线性坐标为建模和样本外预测的良好基础提供了良好的基础。此外,我们表明所提出的方法的表现优于天真随机步行模型的一步前进的预测,与我们的方案相反,该模型依赖于上一个时间步骤中信号的知识。重要的是,我们表明,提出的Koopman操作员方法为了任何实际目的提供了与FNN-GH方法相同的结果,从而绕开了训练非线性地图并使用GH来超越环境fMRI空间中的预测的需求;可以改为使用L 2综合函数的DMS函数空间的低频截断,以预测fMRI空间中的整个坐标函数列表并解决前图像问题。
加速度计用;蓄电池和电池组;适配器插头;电适配器;航空无线电通信机器和设备;警报中央单元;高度计;电流表;放大器及其零件;遥控器用角度传感器;电视天线;无线通信设备用天线;声音和图像记录、传输或再现设备;通信传输设备;传输和再现声音或图像的设备;音频设备,即公共广播系统、点唱机、磁带录音机、电唱机、电唱机、录音设备;以音乐娱乐影片、动画片和电脑游戏为特色的音像光盘;音像接收器;自动高度指示器;自动控制机器及仪器,即自动温度控制机器及仪器、自动热量控制机器及仪器、程序控制机器及仪器;电信自动交换设备;自动电话交换机;自耦变压器;照相机和摄影设备包;条形码扫描仪;电池盒;电池充电装置;自行车速度计;双筒望远镜;空白录音带;用于声音或视频录制的空白 CD-ROM;空白光盘;空白录像带;广播卫星下行链路终端;广播设备,即电视接收器、电视发射机、收音机
时间锁谜题 (TLP) 允许谜题生成器 Gen 高效地为解决方案 s 生成谜题 P ,这样,即使对手使用多台计算机并行运行,将谜题 P 解回 s 也需要更多的时间 。TLP 允许“向未来发送消息”,因为它们只在解算器花费大量时间时才允许“打开信封” P 。Rivest、Shamir 和 Wagner [RSW96] 的工作都提出了时间锁谜题的构造,并介绍了此类原语的应用。它们的构造基于这样一个假设:即使使用并行计算,也无法加快对 RSA 合数模整数的重复平方,除非知道合数的因式分解,在这种情况下他们可以加快该过程。因此,谜题生成器可以通过捷径“解决谜题”来找到解决方案,而其他人则被迫遵循顺序路径。 [ RSW96 ] 的工作还建议将 TLP 用于其他应用,如延迟数字现金支付、密封投标拍卖和密钥托管。Boneh 和 Naor [ BN00 ] 通过定义和构造定时承诺并展示其在公平合约签署等应用中的用途,进一步证明了此类“顺序”原语的实用性。最近,时间锁谜题有了更多的应用,如非交互式非可延展承诺 [ LPS17 ]。尽管它们很有用,但我们仍然不知道如何基于更标准的假设(尤其是基于“对称密钥”原语)构建 TLP。人们可能会尝试使用单向函数的求逆(比如,指数级困难)作为解谜的过程。然而,具有 k 倍并行计算能力的对手可以通过将搜索空间仔细分成 k 个子空间,将搜索过程加快 k 倍。将对称基元视为其极端(理想化)形式,人们可以问随机预言是否可用于构建 TLP。预言模型(尤其是随机预言模型)的优点在于,人们可以根据向其提出的查询总数轻松定义信息论时间概念,还可以根据算法向预言提出的查询轮数定义并行时间概念。这意味着,向预言并行提出 10 个查询只算作一个(并行)时间单位。Mahmoody、Moran 和 Vadhan [MMV11] 的工作通过排除仅依赖随机预言的构造,为从对称基元构建 TLP 提供了强大的障碍。具体而言,已经证明,如果谜题生成器仅向随机预言机提出 n 个查询,并且该谜题可以通过 m 个预言机查询(诚实地)解决,那么总有一种方法可以将解决过程加快到仅 O(n) 轮查询,而总查询次数仍然是 poly(n, m)。请注意,查询总数的多项式极限是使此类攻击有趣所必需的,因为总是有可能在一轮中提出所有(指数级的) oracle 查询,然后无需任何进一步的查询即可解答谜题。 [ MMV11 ] 的攻击实际上是多项式时间攻击,但如果有人愿意放弃该特性并只瞄准多项式数量的查询(这仍然足以排除基于 ROM 的构造)他们也可以在 n 轮中实现它。受量子密码学领域发展的启发,密码系统的部分或所有参与方可能会访问量子计算,我们重新审视了在随机 oracle 模型中构建 TLP 的障碍。Boneh 等人的工作 [ BDF + 11 ] 正式引入了具有量子访问的 ROM 扩展。因此,我们可以研究量子随机预言模型中 TLP 的存在,其中谜题生成器或谜题解决器之一(或两者)都可以访问量子叠加中的随机预言。这引出了我们的主要问题:
1.作为法国普遍定期审议(以下简称“UPR”)第二轮的一部分,人权联盟(LDH)向理事会提交了一份适合法国具体政治背景的意见。2.2012年5月6日,总统发生更迭。6月10日至17日举行的立法选举确认了5月份的选举选择。事实仍然是,法国的政治格局已被严重破坏,这不仅是因为国民阵线在选举中的影响力,而且更令人担忧的是,传统右翼很容易就披上了阵线仇外心理和社会仇恨的外衣。3 .必须记住,近年来,法国社会的特点是对安全和社会控制的痴迷。2002 年至 2012 年间,通过了不少于 32 项安全法。在这种背景下,预防工作日益被忽视,取而代之的是镇压犯罪行为。4.此外,尽管国家信息技术和自由委员会 (CNIL) 的权力受到 2004 年 8 月 6 日法律的限制,但行政当局认为必要的行政档案数量仍在不断增加。如今,很明显,许多文件已经偏离其作为行政工具的主要目标,变成了社会控制的工具。5 .因此,我们逐渐目睹了对平等的否定,而这种否定也不可避免地对自由产生了质疑。首先是我们想要控制的其他问题:2011 年夏天和 2012 年初不同市政府发出的反乞讨和反垃圾箱搜查令就是一个例子(里尔附近的马德琳市、马赛市、马恩河畔诺让市),以及残酷地将罗姆人逐出营地(圣但尼,2011 年 8 月 31 日)。然后,一步一步,每个人的目标:针对“团结犯罪者”,刑法改革和监狱法的倍增(最近的是2012年2月29日通过的与执行判决有关的规划法,规定将监狱数量增加到80,000个)等。6 .7 .2013 年 1 月 21 日,在对法国在普遍定期审议框架内的第二份报告进行审议之际,法国人权协会希望重申其对法国公共当局几乎没有考虑联合国条约机构提出的意见和建议(在某些领域甚至完全没有考虑)的担忧。本文回顾了我们非政府组织工作的要点,结合了贵理事会在 2008 年 5 月审查法国初次报告后提出的建议,以及过去四年中必须审议缔约国定期报告的各个特设委员会提出的建议。