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探空气球上升建模：推导……
摘要。提出了一种新模型，以描述对流层和较低平流层中声音气球的上升（高度约为30–35 km）。与以前的模型相反，详细说明了拖动系数的变化，并且气球和大气之间的热量不平衡。为了补偿缺乏声音气球的阻力系数的数据，对拖动系数和雷诺数之间关系的参考曲线是从Lindenberg上空空气方法相互比较（Luami）竞选期间启动的流量数据集中得出的。通过溶解气球内的径向热扩散方程来解释从周围空气中的热量转移到气球中。在目前的状态下，该模型不考虑太阳能电源，即只能描述夜间气球的上升。但是，它也可以改编成代表白天的声音，其太阳辐射将其模型为扩散过程。该模型的潜在应用包括声音气球轨迹的预测，可用于提高匹配技术的准确性以及空气垂直速度的推导。通过在模型中从实际提升速率中计算出的静态空气中的气球的上升速率来获得latter。该技术可提供垂直空气运动的近似值，在对流层中的不确定性误差为0.5 m s -1，在平流层中为0.2 m s -1。提供了空气垂直速度的提取
使用信号推导和聚合功能的基于电动机的大脑计算机接口
摘要 - 大脑计算机接口（BCI）技术是人脑和外部设备之间通信的流行方法。BCI最受欢迎的方法之一是运动图像（MI）。在BCI应用中，电型图（EEG）是对脑动力学的非常流行的测量，因为其无创性质。尽管对BCI主题具有很高的兴趣，但由于在EEG信号中执行模式识别任务的困难，现有系统的性能仍然远非理想。这种困难在于选择正确的脑电图通道，这些信号的信号噪声比以及如何辨别它们之间的冗余信息。BCI系统由多种组件组成，这些组件可以执行信号预处理，特征提取和决策。在本文中，我们定义了一个新的BCI框架，称为增强的融合框架，我们提出了三种不同的想法来改善现有的基于MI的BCI框架。首先，我们包括信号的附加预处理步骤：EEG信号的差异化，使其具有时间不变。其次，我们添加了一个额外的频带作为系统的特征：感觉运动节奏频段，并显示了它对系统性能的影响。最后，我们对如何在系统中做出最终决定做出了深入的研究。我们提出了多达六种类型的不同分类器和广泛的聚合函数（包括经典聚合，Choquet和Sugeno积分及其扩展和重叠函数）的用法来融合所考虑的分类器给出的信息。我们已经在20名志愿者的数据集上测试了这一新系统，该数据集执行基于运动图像的脑部计算机接口实验。在此数据集上，新系统达到了88。精度的80％。我们还提出了一个最高可获得90％占76％的系统的优化版本。此外，我们发现这对choquet/sugeno积分和重叠功能是提供最佳结果的功能。
理论衍生和基准测试，用于黄金中低能电子传输的横截面
通过物质对电子传输的抽象模拟在许多应用中使用。其中一些需要在计算时间和在广泛的电子能量中准确的模型。对于某些应用，例如放射化学和放射疗法，金属纳米颗粒增强了，希望考虑相对较低的能量电子。，我们已经在固体金属介质中实施了一个物理模型，以符合上述两个要求的固体金属介质中的低能。本文的主要目标是介绍我们的蒙特卡洛模拟的理论框架，其应用于金属金属，并与电子束照射的金箔可用数据进行了广泛的比较，用于从几个EV到90 KEV的弹丸能量。尤其是我们计算了二级电子排放，以评估我们在50 eV以下的能量时代码的准确性。即使低能电子的向后发射产率被系统地低估，也与实验达成了密切的一致性。尽管如此，在存在金纳米颗粒的情况下，诸如纳米尺度法或放射化学等纳米级应用的质量和数值效率令人鼓舞。
基于流密码>构建安全快速的键推导功能
摘要 - 为了保护电子数据，由称为钥匙推导功能的标准函数生成的伪随机密码键起重要作用。该功能的输入称为初始键合材料，例如密码，共享秘密键和非随机字符串。关键推导功能的现有标准安全函数基于流密码，块密码和哈希功能。最新的安全和快速设计是基于流密封的键推导功能（SCKDF 2）。基于流密码，块密码和哈希函数的密钥推导功能的安全级别相等。但是，与其他两个函数相比，基于流密码的密钥推导函数的执行时间更快。本文提出了基于流密码的密钥推导函数的改进设计，即i -sckdf 2。我们使用Trivium模拟了提出的I -SCKDF 2的实例。结果，与现有的SCKDF 2相比，i -sckdf 2的执行时间较低。结果表明，i -sckdf 2生成n -bit加密密钥的执行时间比SCKDF 2低50％。i -sckdf 2的安全性通过了Dieharder测试工具中的所有安全测试。已证明提出的I -sckdf 2是安全的，并且与SCKDF 2相比，模拟时间更快。
衍生
摘要：本研究的重点是针对跨各种夸克（Quark）平均的标量和伪级中的中间线性 - sigma模型（ELSM）对拉格朗日的中间潜在贡献。本研究的重点是与Quanmy染色体动力学（QCD）相关的低能现象学，其中介子及其相互作用是相关的自由度，而不是夸克和gluons的基本成分。鉴于SU（4）配置完全基于SU（3）配置，因此在有限的温度下探索了SU（3）中的介子状态与SU（4）中的介子之间的可能关系。meson状态由不同的手性特性定义，根据其轨道角动量J，奇偶校验P和电荷共轭c对其进行分组。因此，该组织产生具有量子数J PC = 0 ++的标量介子，具有J PC = 0 - +的伪级介子，具有J PC = 1--的矢量介子和j pc = 1 ++的AxialVector介子。我们完成了分析表达式的推导，总共有17个未固定的梅森州和29个诱人的梅森州，以便对不同温度下的非芯片和迷人梅森州进行分析比较，并且可以估计，su（3）和su（3）和su（4）可以估算出（3）和SU（3）。
从单速度Baer-Nunziato和Kapila Systems的两相多孔介质系统的定量推导
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
断裂力学参数和疲劳理论演化模型的综合推导：基础综述
摘要 裂纹的存在会导致结构钢在临界屈服强度以下失效。本文的主要目的是简化和整合应力集中、断裂应力、应力强度因子、裂纹尖端张开位移和 J 积分参数的数学推导，从第一原理开始，并应用于疲劳。本文解释了从理论概念中断裂力学参数的数学推导，包括使用基于应变的方法预测疲劳寿命的替代方法。只有当缺口半径远大于零时，缺口周围的应力集中才会发生，当裂纹尖端半径等于零时，尖锐裂纹处的应力场会显示奇异性。此外，钝化裂纹尖端违反了应力奇异性，而裂纹尖端张开位移和 J 积分参数显示了裂纹延伸超过零裂纹尖端半径的解，因此用于表征具有钝化裂纹尖端的材料应力场。本文强调了使用 J 积分和裂纹尖端张开位移参数而不是应力强度因子来表征疲劳裂纹扩展的好处。本文将主要使核能、航空、石油和天然气行业的工程师和专家受益。
基于双频无线电信号和卫星间通信网络反演大气水汽含量的研究
摘要：大气总水蒸气含量 (TWVC) 会影响气候变化、天气模式和无线电信号传播。全球导航卫星系统 (GNSS) 等最新技术用于测量 TWVC，但精度、时间分辨率或空间覆盖范围均有所降低。本研究证明了使用扩频 (SS) 无线电信号和低地球轨道 (LEO) 卫星上的软件定义无线电 (SDR) 技术预测、绘制和测量 TWVC 的可行性。提出了一种来自小型卫星星座的卫星间链路 (ISL) 通信网络，以实现 TWVC 的三维 (3D) 映射。然而，LEO 卫星的 TWVC 计算包含电离层总电子含量 (TEC) 的贡献。TWVC 和 TEC 贡献是根据信号传播时间延迟和卫星在轨道上的位置确定的。由于 TEC 与 TWVC 不同，依赖于频率，因此已经实施了频率重构算法来区分 TWVC。这项研究的新颖之处在于使用时间戳来推断时间延迟、从星座设置中独特地推导 TWVC、使用算法实时远程调谐频率以及使用 SDR 进行 ISL 演示。这项任务可能有助于大气科学，测量结果可以纳入全球大气数据库，用于气候和天气预报模型。
使用协作交叉和新心脏模型的识别
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631983 doi：Biorxiv Preprint
pemocs：慢性中风中个性化运动认知示例培训的概念的理论推导 - 具有应用示例的方法论论文
背景：应对残留的认知和步态障碍是社区居住的慢性中风幸存者的突出需求。运动认知exergames可能有望满足这种未满足的需求。然而，到目前为止，许多研究都以非结构化的方式实施了运动认知的Exergame干预措施，并且合适的应用程序协议尚不清楚。因此，我们旨在总结有关此主题的现有文献，并为运动认知术语干预措施开发了培训概念。方法：遵循理论派生程序的个性化运动认知Exergame培训的培训概念的发展。这包括（1.1）关于长期中风康复的彻底（叙事）文献搜索； （1.2）更广泛的文献搜索超出了感兴趣的主题，以识别类比和诱导创造力； （2）对父母理论的识别； （3）采用主要父母理论的合适内容或结构； （4）诱导修改以使其适应新的感兴趣领域。我们还考虑了医学研究委员会的“开发和评估复杂干预措施的框架”的几个方面。特别是进行了可行性研究，并根据发现进行了重新发现的措施。结果：一个培训概念，用于改善社区居住的慢性中风幸存者中的认知功能和步态，应考虑神经可塑性，（运动）技能学习和培训的原则。来自相关领域的概念和模型激发了对该概念的进一步添加和修改。我们建议使用基于步长的Exergame培训至少12周，每周2 - 3次，持续约45分钟。Gentile对运动学习的分类学被确定为个性化进度和可变性规则的合适基础，并通过第三个认知维度扩展。