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隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。
使用隐藏的马尔可夫模型和
滚动元件轴承的健康管理对工业资产的生产力，可靠性和降低成本的重要性越来越重要。早期故障检测是健康管理的关键支柱，这是不断发展的预后和健康管理理念的一部分。本文提出了一种故障检测方法，该方法首先将从轴承检测到的振动信号分割为重叠块。然后将主成分分析应用于分段信号。数据分割和主成分分析的组合是一种信号处理方法，可捕获振动信号的二阶结构。该方法通过训练隐藏的马尔可夫模型，该模型使用处理的信号，其中k均值聚类应用于设置隐藏的马尔可夫模型的状态参数数量。最后，训练有素的隐藏马尔可夫模型与合适的测试一起使用，通过处理实时振动数据来评估轴承健康降解。该方法已在俄亥俄州辛辛那提大学的智能维护系统中心提供的轴承测试床数据集上进行了测试。实验结果表明，所提出的方法优于此数据集的最新方法和基准结果。
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
隐藏的暴露：测量美国供应链依赖
摘要供应链问题，以前降级为专业期刊，现在出现在G7领导人的公报中。我们的论文着眼于问题的三个核心要素：衡量将供应链暴露于中断的链接，导致破坏的冲击的性质以及减轻干扰影响的政策标准。利用全球输入数据数据，我们表明，美国对外国供应商，尤其是中国的接触是“隐藏的”，因为它比常规贸易数据所建议的要大得多。然而，在宏观水平上，鉴于超过80％的美国工业投入是采购的遗体，因此暴露仍然相对谦虚。我们认为，最近对供应链的许多冲击都是系统性的，而不是特质。此外，气候变化，地球经济紧张局势和数字破坏可能会引起系统性冲击。我们的主要结论是，有关供应链中断的关注以及解决这些问题的政策应集中在单个产品上，而不是整个制造业。
19400年下午7:00 Hartmann Road，Hidden Valley Lake19400年下午7:00 Hartmann Road，Hidden Valley Lake
本项目列出的事项被视为例行程序，并将通过下面列出的表格制定。除非董事会成员或公众在董事会对采用动议进行投票之前，除非董事会成员或公众要求。A.会议记录：2025年1月14日，财务委员会会议记录的批准。B.分钟：2025年1月21日的批准，常规董事会会议会议记录。D.支出：支票＃ - ＃包括草稿和薪资，总计$。7）董事会委员会报告（仅有关信息，预计没有采取行动）
植物合成生物学作为消除隐性饥饿的工具
环境条件恶化、人口增长和消费者偏好变化给农业系统带来越来越大的压力，导致营养不良相关疾病的广泛传播。通过合成生物学等生物技术提高植物营养含量是一种有前途的策略，有助于对抗由于人类饮食中缺乏负担得起的健康食品而导致的隐性饥饿。最近，人们在植物中证实，通常存在于富含动物的饮食中的化合物（如维生素 D 或 omega-3 脂肪酸）可以生产出来。在这里，我们回顾了最近使用维生素、矿物质和其他代谢物对植物进行生物强化的生物技术方法，并总结了合成生物学的进展，这些进展为在这些早期的生物强化工作的基础上再接再厉提供了机会。
人工智能税：人工智能数据中心应用的隐性成本
人工智能和机器学习正在工业界和学术界得到广泛应用。这是由于人工智能的应用和准确性通过日益复杂的算法和模型迅速发展所推动的；这反过来又刺激了对专用硬件人工智能加速器的研究。鉴于进步的快速步伐，人们很容易忘记它们通常是在真空中开发和评估的，没有考虑完整的应用环境。本文强调需要对人工智能工作负载进行整体、端到端分析，并揭示“人工智能税”。我们在边缘数据中心部署和描述人脸识别。该应用程序是一个以人工智能为中心的边缘视频分析应用程序，使用流行的开源基础设施和机器学习工具构建。尽管使用了最先进的人工智能和机器学习算法，但该应用程序严重依赖于预处理和后处理代码。随着以人工智能为中心的应用程序受益于加速器承诺的加速，我们发现它们给硬件和软件基础设施带来了压力：随着人工智能加速的增加，存储和网络带宽成为主要瓶颈。通过专注于人工智能应用，我们表明，专门构建的边缘数据中心可以设计用于应对加速人工智能的压力，其 TCO 比来自同质服务器和基础设施的 TCO 低 15%。
应变拓扑超材料并在高阶坐标中揭示隐藏的拓扑
拓扑物理学彻底改变了材料科学，在从量子到光子系统和声音系统的不同环境中引入了物质的拓扑阶段。在此，我们提出了一个拓扑系统的家族，我们称其为“应变拓扑超材料”，其拓扑合适仅在高阶（应变）坐标转换下被隐藏和揭幕。我们首先表明，规范质量二聚体，该模型可以描述各种设置，例如电路和光学元件，等等属于该家族，在该家族中，应变坐标揭示了在自由边界处的边缘状态的拓扑非平地。随后，我们为主要支持的基塔夫链提供了一种机械类似物，该链支持拟议框架内的固定和自由边界的拓扑边缘状态。因此，我们的发现不仅扩展了拓扑边缘状态的识别方式，而且还促进了各种领域中新型的托托质材料的制造，具有更复杂的量身定制的边界。
在寒冷中遗漏了寒冷房屋的隐藏健康费用
在我们2010年的评论《公平社会健康的生活》中，我们有六个建议领域：幼儿，教育，工作和就业，健康生活，生活环境的最低收入，更健康的生活方式。通常，我被要求推荐一个作为优先事项。本报告说明了为什么它们都相互关联。冰冷的房屋对儿童的健康，发展和教育有影响。薪水差的工作尤其会导致贫困，尤其是燃料贫困。贫困因福利支付而导致的贫困不足以满足必需品的成本。住房和环境的质量是健康与健康公平的关键。高昂的住房成本有助于贫困。燃料贫困导致健康饮食与温暖的环境之间无法选择。