XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSDE
Quantum Vibes - 2024 年第二季度
然而，超导体中的二极管效应可能由几种不同的机制引起，具体取决于器件的成分和结构。几个研究小组已经研究了 SDE 理论。例如，通过使用平均场、Bogoliubov-de Gennes (BdG) 和 Ginzburg-Landau 理论，最近提出了无结块体超导体中的 SDE 以及其约瑟夫森结版本的理论见解。然而，另一个重要概念是邻近耦合，其中约瑟夫森结是在高自旋轨道耦合材料之上制造的；在这里，反演对称性不仅被器件的异质成分破坏，还被自旋轨道耦合项破坏；在这里，破坏 TRS 所需的磁场位于器件平面内。近年来，自旋轨道耦合非中心对称超导体中 SDE 的有趣实验演示已经复兴并刺激了非互易超电流传输的理论研究。然而，SDE 的想法已经存在了几十年。
GPS 和伽利略 - 空军大学
作为大使加入他们的中心，致力于拓展同事对国防问题的理解。因此，SDE 级奖学金候选人对国防部 (DOD) 和空军的关键问题有广泛的了解。SDE 级研究员通过他们在赞助机构中的存在和发言权进行外联。他们需要向全国知名学者、外国政要和主要政策分析家提供建议以及宣传和解释空军和国防部的政策、计划和军事理论战略。空军研究员还可以从与这些民间领导人的思想交流中获得宝贵的观点。SDE 级研究员需要向相应的空军机构通报他们中心内国防、经济和外交政策问题的重要发展和新观点。每位研究员都应利用其独特的渠道，就重要的国家安全问题进行研究和写作。 SDE 空军研究员包括国防研究员、兰德研究员、国家安全研究员和国防部长企业研究员。此外，空军研究员计划还支持外交关系委员会的 SDE 后军事研究员。
美国在中东 - 航空大学的战略行李
SDE级空军研究员是访问其中心军事大使的，致力于扩大同事对国防事务的理解。因此，SDE级奖学金的候选人对主要国防部（DOD）和空军问题有广泛的了解。SDE-Level Fellows通过在规定中赞助的存在和声音进行宣传。SDE级研究员有望向全国认可的学者，外国贵宾和领先的政策分析师提供建议，促进和解释空军，计划和军事学说的策略。空军研究员也从与这些平民领导人的思想转变中获得了宝贵的观点。SDE级的研究员有望向其中心内的国防以及经济和外交政策问题的重要发展和新兴观点通知空军机构。每个研究员都将使用她或他拥有的独特访问作为研究和写作重要的国家安全问题的理由。SDE空军研究员包括国防研究员，兰德·费尔（Rand Fel）低点，国家安全研究员和国防部长公司研究员。空军研究员计划还支持外交关系委员会后的军事院士。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
相邻：扩散模型的有效梯度
相对于在模型输出上定义的某些可区分的度量标准的潜伏模型的潜在和参数的优化是一个具有挑战性且复杂的问题。通过求解概率流ode或扩散SDE来完成扩散模型的采样，其中神经网络近似得分函数，允许使用数值ode/sde求解器。但是，幼稚的反向传播技术是内存密集的，需要所有中间状态的存储，并且在处理扩散SDE扩散项的注入噪声时面临额外的复杂性。我们向扩散模型的连续伴随方程提出了一个新型的定制ode求解器家族，我们称之为相邻。我们利用扩散SDE的唯一构建，以进一步简化使用指数积分器的连续伴随方程的制定。此外，我们为定制求解器提供收敛订单保证。显着，我们表明，扩散SDE的连续伴随方程实际上简化为简单的ODE。最后，我们以面部变形问题的形式以对抗性发作的形式证明了相邻生成的有效性。我们的代码将在https：//github.com/zblasingame/adjointdeis上发布。
使用新概率粒子群优化器和顺序差分进化的脑电信号癫痫病识别模型
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时，对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征，该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中，支持向量机 (SVM) 表现优异，在第 100 个周期时，PPSO 的准确率为 97.74%，SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。
报告＃2024-COW-41
7.1建议与西顿土地所有者组进行修改协议，i）重新定义2期供水项目，5区高架储罐（WR6）作为1阶段区域建设项目，ii），以提供卫生污水和供水系统分配，以增加2,077 SDE SDE范围，以扩大2,077 SDE居住的范围。在扩大的第1阶段声望就业土地上，至310英亩，但遵守Seaton 1阶段区域前期终止协议的条款和条件，并且该地区不产生额外的财务成本。修改协议的最终措辞应满足区域律师的满意。
人类皮层脑电场电位记录的聆听区域
摘要 颅内脑电图 (icEEG) 记录因其无与伦比的时空分辨率而为人类神经动力学提供了宝贵的见解。然而，这种记录反映了多个底层发生器的综合活动，影响了分辨空间上不同神经源的能力。为了实证量化 icEEG 记录的聆听区，我们计算了 71 名患者（33 名女性）植入硬膜下电极 (SDE)、立体脑电图电极 (sEEG) 或高密度 sEEG 电极的 8752 个记录点之间信号与距离 (半峰全宽；FWHM) 的函数之间的相关性。正如预期的那样，对于 SDE 和 sEEG，与低频信号相比，高频信号表现出更急剧的下降。对于宽带高 g (BHG) 活动，SDE (6.6 6 2.5 mm) 和灰质中的 sEEG (7.14 6 1.7 mm) 的平均 FWHM 没有显著差异；然而，sEEG 记录的低频 FWHM 比 SDE 小 2.45 mm。白质 sEEG 在 17 – 200 Hz (q, 0.01) 频率下的功率低得多，衰减比灰质电极 (7.14 6 1.7 mm) 更宽 (11.3 6 3.2 mm)。与白质参考或公共平均参考 (CAR) 相比，使用双极参考方案可显著降低 sEEG 的 FWHM。这些结果概述了阵列设计、光谱带和参考方案对人类 icEEG 记录中局部场电位记录和源定位的影响。我们得出的指标与认知和癫痫数据的分析和解释直接相关。
熵登记的均值变异投资组合优化...
摘要。是在增强学习中的剥削和勘探之间的权衡中的动机，我们研究了在跳跃存在下的连续时间熵调节的均值变化投资组合选择。我们为与表现出L'evy跳跃的多个风险资产相关的财富过程提供了探索性SDE。与现有文献相反，我们研究了与随机控制的财富过程的自然离散时间公式的限制行为，以得出连续的时间动力学。然后，我们表明，尽管处于跳跃模型中，但仍对连续时间熵进行的探索均值变化问题的最佳分布控制仍然是高斯。此外，各自的最佳财富过程求解了一个线性SDE，其表示明确获得。