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通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-
使用贝叶斯不确定性定量机制和替代建模的地面热通量重建
抽象地面热通量（G 0）是高纬度区域的地面能量平衡的关键组成部分。尽管由于全球变暖而在控制多年冻土降解中其至关重要的作用，但G 0在全球尺度模型仿真的输出中却很少衡量，并且没有很好地表示。在这项研究中，使用现场测量，全球气候模型和气候重新分析输出的土壤温度序列测试了一个分析传热模型，以在整个季节重建G 0。使用可用的G 0数据（测量或建模）在自由周期中推断地面热通量和模型参数的概率密度函数作为参考。当观察到的G 0不可用时，使用表面热通量（取决于参数）作为最高边界条件的表面热通量（取决于参数）的数值模型。通过比较在几个深度下模拟和测量的土壤温度的分布来验证这些估计值（因此，相应的参数）。在未确定的状态不确定性定量方法的帮助下，开发的G 0重建方法为评估地面热通量的概率结构提供了新的手段，用于区域多年冻土变化研究。
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
通过随机旋转几何特征模式生成保留空间自相关的替代脑图
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 6 月 18 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.02.07.579070 doi：bioRxiv 预印本
使用基于替代模型的强化学习
注入温室气（例如二氧化碳）进入深层地下水库以进行永久存储，当注射诱导的应力超过关键阈值时，会无意中导致故障重新激活，Caprock破裂和温室气体泄漏。必须在注射过程中密切监测压力的演变和二氧化碳羽流的运动，以允许及时进行补救措施或快速调整存储设计。在注射过程的各个阶段提取预先存在的流体，称为压力管理，可以减轻相关的风险并减少环境影响。但是，确定最佳压力管理策略通常需要数千个模拟，从而使该过程计算出色。本文介绍了一种基于替代模型的新型强化学习方法，用于为地质二氧化碳隔离设计最佳的压力管理策略。我们的方法包括两个步骤。首先，通过嵌入到控制方法开发替代模型，该方法采用编码型转换结构来学习潜在或减小空间中的动力学。利用这种代理模型，利用强化学习来找到一种最大化经济利益的最佳策略，同时满足各种控制限制。加固学习代理人将获得潜在的状态表示，并立即为CO2隔离量身定制的奖励，并选择受预定义工程限制的实时控制，以最大程度地提高长期累积奖励。为了证明其有效性，该框架应用于将CO2注入盐水含水层的组成模拟模型。结果表明，我们基于替代模型的强化学习方法显着优化了CO2固相策略，与基线情景相比，经济增长显着。
功能性神经诊断如何为意识障碍患者的代理决策提供信息？对患者近亲属的定性访谈研究
仍不清楚它是如何为替代决策提供信息的。目的 探讨意识障碍 (DOC) 患者的近亲如何解释功能性神经诊断测量的结果，以及他们的解释如何/为何影响他们对医疗决策的态度。方法和样本 我们对七名在德国神经康复中心接受过功能性 HD-EEG 检查的 DOC 患者的近亲进行了问题中心访谈。检查包括听觉异常范式和运动意象任务以检测隐藏的意识。我们使用结构化定性内容分析法分析了访谈记录。结果 无论诊断结果如何，所有参与者都对患者的康复持乐观态度。我们假设参与者根据他们的信念体系处理检查结果。因此，对患者状态的不利评估（例如“负面” HD-EEG 结果）可能会破坏参与者的信念体系。为了重新稳定或防止他们的信念系统不稳定，参与者使用了不同的策略。参与者接受了“积极的”HD-EEG 结果，因为它稳定了他们的信念系统。结论我们假设，一组 DOC 患者的近亲在处理功能性神经诊断结果时，是基于结果的价值和他们对患者康复的高度希望。一种心理机制似乎
使用替代建模和分析的环境温度和排放电流对锂离子细胞热化学行为的影响
锂离子细胞的热行为在其整体性能和安全性中起着至关重要的作用。由于操作条件的不同，尤其是排放电流和环境温度，因此细胞温度在操作过程中浮动。因此，必须在广泛的工作条件下理解这些细胞的行为是必不可少的。通过实验测量，这项研究努力确定商业锂离子细胞的热化学反应的依赖性，这是放电速率和环境温度的函数。高限度降低的模型是使用基于替代物的技术来建立的，以制定相关输出参数的响应表面，在没有执行实验的情况下，可以估计这些参数。研究结果表明，排放电流速率增加会导致细胞核心和表面之间的温度差异。此外，鉴于相同的排放电流，低环境温度对电池性能的不利影响相对较高。此外，灵敏度分析表明，细胞温度，排放能力和平均排放能量对环境温度比排放电流更敏感。另一方面，平均排放功率对环境温度不敏感，主要取决于排放电流。©2023电化学学会（“ ECS”）。由IOP Publishing Limited代表EC出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd965]
替代方法，用于确定平面测试对象的材料特性，并积累了有关它们的信息
摘要：提出了通过涡流方法测量结果识别平面对象的材料属性的新方法。这些方法基于最新的替代策略和高级优化技术，这些技术可以提高效率并减少问题解决方案的资源消耗，并平衡计算复杂性与结果的准确性。用于全局替代优化的高性能元模型基于深度有意义的完全连接的神经网络，它是积累有关对象的APRIORII信息的附加功能。由测试过程的“精确”电动力学模型确定的多维响应表面的近似值可以通过根据计算机设计的计算机设计来确保，该计算是均质实验的计算机设计，其重量较低的对称中心差异。提供了用于完整和缩小的尺寸搜索空间进行的数值实验的结果，可以通过使用主要组件方法来获得线性转换获得。这些方法的验证证明了它们的良好精度和计算性能。
评估酸性酸性和粪肠球菌NRRL B-2354作为用于植物内验证的沙门氏菌的热替代微生物ST
Pediococcus酸ATCC 8042和粪肠球菌NRRL B-2354被研究为使用热宠物食品等产物中的热死亡时间动力学的沙门氏菌血清射手的潜在替代物。酸性P.酸性ATCC 8042，E。Faeciumnrrl B-2354的D-值和七种与低摩斯疗法产品相关的七种沙门氏菌血清的鸡尾酒，在无防腐剂的干宠物食品中，在9.1、17.9.9和27.0％和27.0％和27.0％和87.7和87.7的湿度水平上，均为9.1、17.0％和87.8 U. C.线性回归。酸性P.酸性ATCC 8042的D值高于沙门氏菌血清鸡尾酒的d-值，但低于粪肠球大肠杆菌NRRL 2354。At 9.1 % moisture, D -values of 6.54, 11.51, and 11.66 min at 76.7 u C, 2.66, 3.22, and 4.08 min at 82.2 u C, and 1.07, 1.29, and 1.69 min at 87.8 u C were calculated for Salmonella serovars, P. acidilactici ATCC 8042, and E. faecium NRRL B-2354分别。数据表明，可以将酸性P.酸性ATCC 8042的热灭活特性用作替代物来预测沙门氏菌在干燥的宠物食品中的响应，这些食品在90 U C.
通过与替代病毒中和抗体测试和临床评估进行比较，对Ortho Vitros SARS-COV-2峰值定量IgG测试的性能评估
1 Department of Clinical Laboratory, Juntendo University Hospital, Bunkyo City, Tokyo, Japan, 2 Department of Clinical Laboratory Medicine, Juntendo University Graduate School of Medicine, Bunkyo City, Tokyo, Japan, 3 Medical Technology Innovation Center, Juntendo University, Bunkyo City, Tokyo, Japan, 4 Department of Research Support Utilizing Bioresource Bank, Juntendo University Graduate School of Medicine, Bunkyo日本东京市，东京市，国民医学院5号急诊医学系，日本东京市邦基约市，6个心血管生物学和医学系6，邦基约市医学院，邦基约市，东京，日本东京，日本，日本7号医学院，医学院7号，日本班克尤尔，日本教职，bunkyo City，bunkyo City，bunkyo City，juntery doksinestir，junty dokentir of Kunkyo City，Tokykyo，tokykyo，tokyo.日本东京邦克约市医学