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菲利普斯 66 Rodeo 海运码头未完成油轮规划
o 菲利普斯 66 Rodeo 海运码头计划未包括技术可行性研究，以评估是否有任何其他控制选项可以在码头更快地实施。此外，码头计划声称存在物理和/或操作限制，因为“需要至少两家获得 CARB、美国海岸警卫队和国际海事组织 (IMO) 批准的第三方驳船捕获和控制系统提供商……以确保在与中标人签订合同之前可以获得竞争性投标”。确保码头收到购买排放控制设备的竞争性投标并不免除遵守《泊位规定》。
ECON 747 - 第5讲：不完整的市场，异质代理和预防储蓄
▶在今天的演讲中，异质性将包括特殊收入风险，如完整的市场案例；市场不完整将是使代理人只有非国家或一样的债券，并且面临外在借贷限制
通过定向自适应动力学和不完全信息揭示测量引起的纠缠
引言：纠缠是量子系统独有的特征，研究其在复杂系统中的动态特性既有基础性动机，也有实际意义。也就是说，人们对理解在哈密顿量和测量诱导动力学相互竞争的系统中纠缠产生的不同阶段有着浓厚的兴趣（例如，参见参考文献 [ 1 – 16 ]）。这里的共同特点是，纠缠的产生取决于对测量结果的了解，即它只存在于单个测量轨迹的层面上[见图 1(a) ]。相反，平均状态（所有测量结果的平均值）通常是高度混合且无纠缠的。因此，直接检测新的纠缠动力学和转变似乎需要对测量记录进行后期选择，这对可扩展的实验实施提出了巨大的挑战 [ 17 ]。为解决这一后选择问题，人们提出了各种想法 [18-29]，并进行了一些相应的实验 [30,31]。其中许多方法侧重于测量替代量（即不直接测量系统纠缠），或研究使用反馈辅助动力学来稳定预选目标状态的效率转变 [该转变可作为实际测量诱导纠缠相变 (MIPT) 的替代 [23-26]]。虽然这些方法不需要后选择，但人们可能会担心反馈辅助动力学中的转变可能截然不同，并且与原始纠缠相变仅存在松散的关系 [25-27,32-35]。
实现不完整的多视图学习
摘要 - 在多视图环境中，由于观察过程的限制，它将产生缺失的观察结果。最新的表示学习方法难以通过简单地填充缺少的视图数据或通过推断现有观点中的一致表示来固定来探索完整信息。为了解决这个问题，我们提出了一个深层生成模型，以学习完整的生成潜在表示，即完整的多视图变化自动编码器（CMVAE），该模型由由高斯分布的混合物表示的完整潜伏变量产生多个视图的生成。因此，缺失的视图可以完全以潜在变量为特征，并通过估计其后验分布来解决。因此，引入了一种新颖的变分下限，以将视图不变信息整合到后推理中，以增强学习潜在的表示的凝固性。挖掘了视图之间的固有相关性，以寻求跨视图的通用性，而导致视图丢失的信息则通过视图权重达到坚固性来融合。基准实验结果在聚类，分类和跨视图图像生成任务中证明了CMVAE的优势，而时间的复杂性和参数灵敏度分析则说明了效率和鲁棒性。此外，应用于生物启发性数据的应用例证其实际意义。
Metixene 是转移性癌症和脑转移的临床前模型中的不完全自噬诱导剂
引言：转移是癌症的一个特征，也是癌症相关死亡的主要原因(1)。脑转移是中枢神经系统恶性肿瘤最常见的类型。脑转移常常表现为神经系统损伤，预示着生活质量下降并限制生存结果。据估计，10%–30% 的癌症患者会在疾病的某个阶段发生脑转移(2)。然而，由于诊断技术的提高和通过全身治疗更好地控制颅外疾病，扩散至中枢神经系统的外周癌症的发病率可能正在增加(3, 4)。乳腺癌是脑转移的主要原因之一(5)。它是女性中最常见的癌症，全球每年有 230 万女性受到影响(6)。它也是女性癌症相关死亡的最常见原因，全球几乎每个地区的发病率都在增加(7)。脑转移的发生率取决于乳腺癌的分子亚型，人类表皮生长因子受体 2 阳性 (HER2 阳性) 和三阴性乳腺癌的脑转移率高达 50% (8, 9)。
通过模态混合和深度监督进行脑部疾病诊断的多模态连接组的不完全学习
近年来，多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息，大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能，但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习，这浪费了大量的单模态数据。此外，大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中，我们提出了一种模态混合数据插补方法，通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外，为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声，我们引入了一个具有深度监督的双边网络，以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词：脑连接组，不完全学习，深度监督，脑功能障碍，缺失模态
为什么具有不完整市场的开放经济模型的全球和本地解决方案有所不同，以及为什么它重要
4我们使用Mendoza和Villalvazo（2020）开发的FIPIT算法。该算法修改了欧拉元素方程式的标准迭代方法，以避免求解同时求解非线性方程（如标准时间迭代方法）和不规则的插值（如内源性网格方法）。进行比较，附录B.1.2使用值函数迭代解决了模型。5在De Groot等人的附录B.3.7中。（2019年），我们提出了三阶应用程序（3OA）结果，并发现除非引入随机波动率，否则3OA是不必要的（请参阅De Groot，2016年）。对于QLOBC，我们使用DynareObc算法。div> dynareObc和oxcbin时，当均衡是唯一的时候，可以提供相同的解决方案。dynareObc的优点是它在有限的时间内收敛，并且可以测试平衡多重性。6在De Groot等人中。 （2019年），我们研究了针对的校准设置以匹配NFA的第一阶自相关。 我们发现的定性特征没有变化。6在De Groot等人中。（2019年），我们研究了针对的校准设置以匹配NFA的第一阶自相关。我们发现的定性特征没有变化。
在高宽高比结构中对原子层沉积过程中的不完全结合性进行建模
原子层沉积允许精确控制膜厚度和形式。它是高纵横比结构（例如3D NAND记忆）的关键推动因素，因为它的自限性行为比传统过程更高的合并性。然而，随着纵横比的增加，经常发生与完全保征的偏差，需要全面的建模以帮助开发新技术。到此为止，我们为存在不完整的整合性的原子层沉积过程中提供了一个模型。该模型结合了基于Knudsen扩散和Langmuir动力学的现有方法。我们的模型通过（i）通过Bosanquet公式融合了气相扩散率以及在Yanguas-Gil和Elam首先提出的建模框架中的反应可逆性，以及（ii）有效地集成在级别设定的地形模拟器中。该模型在侧面高纵横比结构中手动校准了Al 2 O 3的原型原子层沉积结果。我们研究了h 2 o步的温度依赖性，从而提取了0的活化能。178 eV与最近的实验一致。在TMA步骤中，我们观察到Bosanquet公式的精度提高，并以相同的参数集复制了多个独立的实验，这突显了模型参数有效地捕获了反应器条件。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测的系统识别和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种当并非所有状态都可用时，针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。