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探索马来西亚降雨和温度的时间动态：A
摘要这项研究探讨了马来西亚气候下降雨与温度曲线之间的复杂标量在功能之间的关系。采用高级统计分析，我们研究了这些关键气候变量之间的时间动态依赖性。通过采用跨越显着的时间范围的全面数据集，我们旨在阐明温度随时间的变化如何影响马来西亚气候的降雨模式。为了实现这一目标，我们采用功能数据分析（FDA）来将温度作为标量形成功能和降雨。这种方法有效地捕获了这些环境变量之间的复杂关系。具体来说，我们使用FDA中的傅立叶基函数来捕获数据中固有的周期性模式。这些功能特别擅长建模温度波动的周期性，这对于了解它们对降雨的影响至关重要。相关性和交叉相关函数的轮廓图揭示了温度与降雨之间的关系。我们的功能线性模型显示了温度与降雨之间的强正线性相关性，表明温度显着影响降雨模式。了解这些复杂的关系对于增强我们的预测能力和为该地区的气候适应和缓解制定有效的策略至关重要。这些发现为更广泛的气候学领域贡献了宝贵的见解，并对马来西亚的可持续资源管理和环境规划产生了影响。关键字：功能数据分析；标量函数；马来西亚气候
从线性时间逻辑
线性时间逻辑（LTL）是一种在进行信息学习中的任务规范的强大语言，因为它允许描述超出常规折扣返回公式的表达性的目标。尽管如此，最近的作品表明，LTL公式可以转化为可变的奖励和折扣方案，其优化产生了最大程度地提高公式满意度的可能性的策略。但是，合成的奖励信号从根本上仍然很稀疏，这使探索具有挑战性。我们的目标是超越此限制，这可以防止当前的算法超越低维，短距离问题。我们展示了如何通过进一步利用LTL规范并将其相应极限确定性Büchi自动机（LDBA）作为马尔可夫奖励过程来实现更好的探索，从而实现了高级价值估计的形式。通过对LDBA动力学采取贝叶斯的观点并提出合适的先前分布，我们表明，通过此过程估计的值可以视为塑造潜力，并映射到信息丰富的内在奖励。从经验上讲，我们证明了我们从表格设置到高维连续系统的方法的应用，到目前为止，这对基于LTL的增强式学习算法表示了重大挑战。
声音晶格中的时间折射
简介 - 随着时变媒体的传播在各种领域都引起了很多关注。电磁系统和机械系统的先前工作都集中在培养基中的周期性变化上，从而使现象包括副局部扩增[1-3]，非互联性传播[4-7]或拓扑作用[8-10]。最近的焦点已转移到传播波与非周期性变化的相互作用，尤其是培养基特性的边界或不连续性，尤其是折射率，尤其是折射率[11-13]。由于引入了时间边界[14]，因此已将它们作为空间折射的时间类似物研究[15-22]，并扩展到一般的时空变化[23-26]。已经提出了通过快速的时间变化来实现电磁波的各种功能，例如抗反射颞涂层[27]，薄吸收器[28]或时射镜[29,30]。已经探索了时间边界的自然扩展，包括时间板和分层介质[31 - 34]和有限上升时间的边界[35]。时间边界可以启用宽带，线性频率转换[12,13]，而无需典型的考虑常规非线性频率con版本，例如相位匹配[36 - 39]。在实验上，闪光电离[40,41]，迅速变化的光学元表面[12]，金属 - 官方导体波导的超快泵送[42]和电纵向控制的水波[43] [43]已显示出使用颞界实现频率的频率。我们采用由排斥>组成的一维声音晶格至关重要的是，达到时间边界通常需要外部田地的均匀变化[40,41,43]或泵送和输入信号的精确重合[12]。在这封信中，我们介绍了弹性特性中的声波折射的第一个实验示例。
Anxa11 p93s变体失调TDP-
图1 AAV-2XTAU注射动物中AT8和Thios病理进展的定量3D分析。（a）本研究中执行的实验程序和纵向样本收集的摘要。（b）荧光显微照片说明了在3和6个月时实验动物的海马形成中Neun（蓝色），AT8（RED）和THIOS（绿色）的分布。tau病理的进展。（c）所检查的标记的代表性共焦图像，以量化疾病进展，以及在分析区域中通常观察到的四个典型的神经元特征：健康，prestangle，成熟的缠结和鬼缠结。（d）进行高分辨率共聚焦图像的三维重建，以识别和量化TAU病理的进展。每个神经元谱的表达：对每个分析的区域占用的3D体积（MM3）进行计算并校正：CA3/HILUS，CA1，Subiculum（sub），左ERC，左ERC和对侧ERC（E）。图形摘要显示了左右半球的AT8和Thios的分布模式以及所研究的两个时间点之间的分布模式。比例尺：200μm（b），10μm（c）。* P <0.05 ** P <0.01 *** P <0.001，双向ANOVA，Sidak的事后测试。
cdstraj：以自主驾驶的轨迹预测为特征的扩散和时空相互作用网络
轨迹预测是Au ausostos驾驶（AD）中的一个基石，在使车辆能够在动态环境中安全有效地导航时发挥了关键作用。为了解决此任务，本文提出了一个新颖的轨迹预测模型，该模型是在面对异质和不确定的交通情况下为准确性而定制的。该模型的核心是特征性的扩散模块，这是一个创新的模块，旨在模拟具有固有不确定性的流量。该模块通过将其注入偏低的语义信息，从而增强了障碍预测准确性，从而富含预测过程。对此进行补充，我们的时空（ST）相互作用模块会导致交通情况对空间和时间段落的VEHILE动力学的细微效果，具有出色的有效性。通过详尽的评估，我们的模型设定了轨迹预测的新标准，实现最新的ART（SOTA）结果（NGSIM），高速公路无人机（Highd）和澳门相互互联的自动驾驶（MOCAD）数据集合（MOCAD）的简短和easated persalal temal spans。这种表现低估了该模型在浏览复杂的交通情况，包括高速公路，城市街道和交叉点的无与伦比的适应性和效率。
TIM：一种用于 Spiking Transformer 的高效时间交互模块
作为第三代神经网络，脉冲神经网络 (SNN) 因其生物学合理性和计算效率而备受关注，尤其是在处理各种数据集方面。受到神经网络架构进步的启发，注意力机制的整合导致了脉冲变压器 (Spiking Transformers) 的发展。这些在增强 SNN 能力方面显示出希望，特别是在静态和神经形态数据集领域。尽管取得了进展，但这些系统仍然存在明显的差距，特别是在脉冲自注意力 (SSA) 机制在利用 SNN 的时间处理潜力方面的有效性方面。为了解决这个问题，我们引入了时间交互模块 (TIM)，这是一种新颖的基于卷积的增强功能，旨在增强 SNN 架构中的时间数据处理能力。 TIM 与现有 SNN 框架的集成无缝且高效，只需要极少的附加参数，同时显著提升了其时间信息处理能力。通过严格的实验，TIM 证明了其在利用时间信息方面的有效性，从而在各种神经形态数据集中实现了最先进的性能。代码可在 https://github.com/BrainCog-X/Brain-Cog/tree/main/examples/TIM 上找到。
股票投资推荐的自动降级时间相关建模
股票投资建议对于指导投资决策和管理投资量至关重要。最近的研究表明，时间相关模型（TRM）的潜力以产生过多的投资回报。然而，在完整的金融生态系统中，当前的TRM遭受了低信噪比（SNR）（SNR）的固有时间偏见，以及利用不适当的关系倾向和传播机制所引起的关系偏见。此外，分布在宏市场场景后面转移，使基础I.I.D.假设并限制TRM的概括能力。在本文中，我们先驱对上述问题对时间相关模式的有效学习的影响，并提出一种自动偏见的时间关系模型（ADB-TRM）对股票推荐。具体而言，ADB-TRM由三个主要成分组成，即（i）元学习的雅典形成了一个双阶段训练过程，内部部分可以缓解时间依赖性偏置和外部meta-learnernernernernernernernernernernernernernernernerner的分布，（II）自动抗逆向型的型号，（ii）自动化的型号的型模型，以适应性的型号的型模型，以适应性型号的型号，并介绍了对逆向型号的型号。对手培训和（iii）全球局部互动有助于从本地和全球分配的角度寻求相对不变的库存嵌入，以减轻分歧转移。在不同股票市场的三个数据集上进行的实验表明，ADB-TRM在累积和风险调整后的收益方面占28.41％和9.53％的最新技术。
前夕：有效的零击基于文本的视频编辑，带有深度地图指南和时间一致性约束
以图像扩散模型的出色性能为动机，越来越多的研究人员努力将这些模型扩展到基于文本的视频编辑任务。然而，当前的视频编辑任务主要遭受高调成本与有限发电量之间的困境。与图像相比，我们猜测视频需要更多的限制来保留编辑期间的时间一致性。朝着这一目标，我们提出了夏娃，一种坚固而富的零射击方法。在深度图和时间一致性约束的指导下，EVE通过负担得起的计算和时间成本得出令人满意的视频编辑结果。更重要的是，认识到没有公开可用的视频编辑数据集进行公平比较，我们构建了一个名为ZVE-50数据集的新基准。通过全面的实验，我们验证了夏娃在绩效和效率之间取得令人满意的折衷。代码，数据集和视频编辑演示可在https://github.com/alipay/alipay/ant-multi-modal- framework/blob/ain/main/prj/eve上使用。
癫痫患者的颅内脑外对内侧颞叶刺激的预测建模
尽管有希望取得的进步，但耐药性癫痫（DRE）的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果，而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤，在这里，我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG（IEEG）反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据，我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致，从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型，并且对数据有限。此外，几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式，从而刺激直接影响致动位点和附近地区（≲20mm），会影响中距离区域（20〜100mm）通过网络相互作用，几乎无法达到远端区域（≳100mm）。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性，这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。
洛克耶谷规划方案：2024 年第 1 版临时地方规划文书（洪水条例）
注意——在指定洪灾危险区内进行的建筑工程必须符合《建筑法》中有关建筑评估规定的要求。注意——在洪灾危险性高且流速超过每秒 1.5 米的区域进行的建筑工程需要结构工程设计能够承受建筑物将要遭受的危险性质，并符合有关建筑评估规定的要求，并由昆士兰州注册专业工程师编写一份（或多份）报告，其中应指明洪灾危险和将要采用的结构方法。