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模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
Multishell扩散MRI揭示了HIV的全脑白质变化
Hutchinson – Gilford过程综合征（HGP）是一种罕见的疾病，是由雌蛋白的表达引起的，后代蛋白是一种突变蛋白，可加速衰老并沉淀死亡。 鉴于动脉粥样硬化并发症是后代死亡的主要原因，因此我们研究了在HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV -SM22α-CRE中是否可以预防孕激素诱导的动脉粥样硬化，而在内皮细胞（ECS）和Vascu -lars（vascu -lars）（vascu）（vascus）（vascus）sm22α-cre。 hgpsrev -cdh5 -creert2小鼠与Hgpsrev小鼠具有无处不在的后代蛋白表达，与hgpsrev -sm22α-cre鼠小鼠的改善雌激素表型相反。 研究动脉粥样硬化，我们通过过表达PCSK9增益 - 功能突变体来产生动脉o子小鼠模型。 而HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV小鼠产生了类似水平的过度动脉粥样硬化，HGPSREV -SM22α-CRE小鼠的斑块发育降低至野生 - 型水平。 我们的研究表明，VSMC中的后代抑制蛋白，但没有在EC中抑制，可防止术中的动脉粥样硬化加剧。Hutchinson – Gilford过程综合征（HGP）是一种罕见的疾病，是由雌蛋白的表达引起的，后代蛋白是一种突变蛋白，可加速衰老并沉淀死亡。鉴于动脉粥样硬化并发症是后代死亡的主要原因，因此我们研究了在HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV -SM22α-CRE中是否可以预防孕激素诱导的动脉粥样硬化，而在内皮细胞（ECS）和Vascu -lars（vascu -lars）（vascu）（vascus）（vascus）sm22α-cre。hgpsrev -cdh5 -creert2小鼠与Hgpsrev小鼠具有无处不在的后代蛋白表达，与hgpsrev -sm22α-cre鼠小鼠的改善雌激素表型相反。研究动脉粥样硬化，我们通过过表达PCSK9增益 - 功能突变体来产生动脉o子小鼠模型。而HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV小鼠产生了类似水平的过度动脉粥样硬化，HGPSREV -SM22α-CRE小鼠的斑块发育降低至野生 - 型水平。我们的研究表明，VSMC中的后代抑制蛋白，但没有在EC中抑制，可防止术中的动脉粥样硬化加剧。
艾玛·皮尔森（Emma Pierson） - 人@EECS
𝜎次数均匀分布的时间；然后，大自然从此分布中取出输入。在这里，𝜎是一个参数，在最坏情况和平均病例分析的极端之间进行了插值。至关重要的是，我们的结果适用于自适应对手，这些对手可以基于其在算法的决策中选择输入分布以及以前时间步骤中输入的实现。自适应对手可以在不同的时间步骤中与算法的当前状态在不同的时间步骤中进行非琐事相关。这似乎排除了平滑分析中的标准证明方法。本文提出了一种通用技术，用于证明针对自适应对手的平滑算法保证，实际上将适应性对手的设置减少到更简单的对手的情况下（即，在整个输入分布序列中都提前承诺的对手）。我们将此技术应用于三种不同的问题：
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将ENS
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将确保每个项目都有足够和及时的材料和设备流动。供应链巡进者必须是一个能够多任务的人。您应该具备出色的沟通能力和解决问题的能力。项目管理方面的经验将非常有用，以及对基本购买，MRP和对技术原理/图纸的熟悉的知识。目标是支持及时且具有成本效益的客户主导的建筑项目，与供应商以及内部生产和设计团队合作。
供应链生态系统平滑磨房物流saica
过去，造纸厂中对仓库自动化的需求主要与运营相关，造纸厂中仓库自动化的需求主要与运营量有关。当将叉车堆叠在仓库地板上时，繁忙的高架起重机。当使用叉车在仓库地板上堆叠卷时，使用过于忙碌时，就可以使用高架起重机。，但是今天，使用了自动存储和检索系统（ASR）的原因。但是，今天，自动存储和检索系统（ASRS）的原因已转移到更好地存储密度，处理和分类功能的需求。已转移到更好地存储密度，处理和分类功能的需求。这种变化背后的力量是数字化和可持续性要求。这种变化背后的力量是数字化和可持续性要求。这些大型趋势在过去的两个大型趋势中从根本上改变了造纸行业的结构，这在过去二十年中从根本上改变了造纸业的结构。从印刷论文到董事会成绩的转变以及客户几十年的变化。从印刷纸到董事会成绩以及客户行为变化的转变大大增加了所需的SKU（库存保留单位）的数量。行为已大大增加了所需的SKU（存货单位）的数量。早些时候，两周的交付实际货物交付增加了对分类功能的需求。更容易。听到更多。增加的生产组合结合了从订单到增加的生产混合物以及从订单到实际商品交付的较短交货时间要求的较短的交货时间需求，这增加了对分类功能的需求。早些时候，两周的交付时间损失为0.5％，被认为是正常的，但是当今的获胜者随着时间的流逝，损失为0.5％的时间被认为是正常的，但今天的获胜者以两天的交付时间分配了两天的交付时间，零断裂损失和100％的准确性。两天的交货时间，零损失和100％的准确性。具有较高的存储密度，目标是在较高的储存密度之后立即集中运输矿井，目标是在生产线后立即将运输存储集中在林中，以消除对租用的卫星仓库和所有相关物流的需求。如果生产线消除了租用的卫星仓库和所有相关物流的需求。如果您可以自动存储7吨/m2/m2，而不是手动存储1,5吨/m2，则磨机集成很大，您可以自动存储7吨/m2，而不是手动存储1,5吨/m2，磨坊集成要容易得多。更少的连接输送机和处理费用降低了成本。更少的连接输送机和处理费用降低了成本。选择正确的仓库类型会随情况而变化 - 例如，首选供应链选择正确类型的仓库类型会根据情况变化 - 例如，首选供应链模型，生产成绩，位置，周围的基础设施等等。没有“单大型模型，产生的等级，位置，周围的基础设施等等。没有可用的“单型 - 适合所有”解决方案。应分别评估和安装每个情况。适合所有解决方案。应分别评估和安装每个情况。在本杂志中，您可以阅读我们如何从该杂志执行仓库自动化项目的方式，您可以阅读我们如何与客户一起执行仓库自动化项目。我们也想与您的项目合作，因此请与客户联系。我们也想与您的项目合作，因此请与您联系以听到更多信息。
增强了一种用于平滑数据的新方法...
优化应用广泛见于科学和工程的许多领域 [1]，[2]。在实际应用中，优化问题中涉及的一些参数由于各种原因而受到不确定性的影响，包括估计误差和意外干扰 [3]。这些不确定参数可能是工艺规划中的产品需求 [4]、反应分离回收系统设计中的动力学常数 [5] 和批处理调度中的任务持续时间 [6] 等等。不幸的是，不确定性问题可能导致确定性优化问题（即不考虑不确定性的问题）的解次优甚至不可行 [7]。不可行性，即违反优化问题中的约束，会对解的质量造成灾难性的后果。出于实际考虑，不确定性下的优化引起了学术界和工业界的极大关注 [3]，[8]。
政策平滑的加强学习奖励认证
强化学习（RL）在安全至关重要的地区取得了非凡的成功，但可以通过广泛的攻击来削弱它。最近的研究引入了“平滑政策”，以增强其鲁棒性。然而，建立可证明的保证以证明其全部奖励的约束仍然是挑战。先前的方法主要依赖于使用Lipschitz的连续性或计算累积奖励的概率高于特定阈值的概率。但是，这些技术仅适用于对RL药物观察结果的继续扰动，并且仅限于受L 2 -Norm界定的扰动。为这些限制做好了限制，本文提出了一种称为Receps的一般黑盒认证方法，该方法能够直接证明在各种L p-Norm有限扰动下平滑政策的累积奖励。更重要的是，我们扩展了我们的方法，以证明对动作空间的扰动。我们的方法利用F-差异来确保原始分布与扰动分布之间的区别，然后通过解决凸优化问题来确定限制的认证。我们提供了全面的理论分析并在多种环境中进行实验。我们的结果表明，我们的方法不仅可以改善平均累积奖励的认证下限的紧密度，而且还表现出比最新方法更好的效率。
具有电力平滑功能的太阳能发电系统
摘要：环境条件对太阳能发电系统 (SPGS) 的输出功率有显著影响，进而影响配电网络的稳定性和可靠性。本文建议在 SPGS 中使用功率平滑功能。太阳能电池阵列、电池组、双输入降压-升压直流-交流逆变器 (DIBBDAI) 和升压功率转换器 (BPC) 组成了建议的 SPGS。DIBBDAI 集成了直流-交流功率转换、降压和升压功能。在电池组和太阳能电池阵列之间，BPC 用作电池充电器。对于建议的 SPGS，只需一个功率级即可将太阳能电池阵列或电池组的直流电转换为交流电。此外，太阳能电池阵列使用单个功率级为电池组充电。这提高了太阳能电池阵列、电池组和公用事业的功率转换效率。为了稳定 SPGS 的输出功率，当太阳能电池阵列的输出功率发生显著波动时，电池组会充电或放电。此外，太阳能电池阵列的寄生电容引起的漏电流可以通过 DIBBDAI 抑制。建议的 SPGS 电源转换接口可减少漏电流、平滑功率波动并提高电源效率。为了确认建议的 SPGS 的功能，完成了硬件原型。
向后变异推理中的添加平滑误差...
我们使用变量推断考虑一般状态空间模型中的状态估计问题。对于使用与实际关节平滑分布相同的向后分解位置定义的通用变异家族，我们在混合假设下确定了加性状态函数期望的变化近似值会导致误差在观测值数量上最线性地增长。此保证与已知的上限一致，用于使用标准的蒙特卡洛方法近似平滑分布。我们用基于向后参数化和使用前向分解的替代方案来说明我们的理论结果。这项数值研究提出了基于状态空间模型中神经网络的变异推理的指南。关键字：变化推理，状态空间模型，平滑，向后分解，状态推理
大脑组织的梯度：方法顺畅
多模式神经成像使强大的体内窗口融入了人脑的结构和功能。最新的方法论和概念进步已能够研究大脑结构和功能中大型空间趋势（或梯度）之间的相互作用，从而提供了一个框架，以跨多个尺度统一大脑组织的原理。对这些技术的强烈社区热情在广泛的采用和实施中发挥了作用，以回答神经科学中的关键问题。在对该框架的当前文献进行了简要回顾之后，该观点论文将突出务实的步骤如何使社区更容易访问梯度方法，从而将这些技术推向了神经科学查询的最前沿。更具体地说，我们将强调如何通过数据共享，开源软件开发以及由一组早期职业研究人员团队领导的专门研讨会的组织来催化对梯度方法的兴趣。为此，我们认为，对大脑梯度的日益激励是建立包容性社区的协调和一致努力的结果，可以作为一个为未来创新和神经信息方面的概念进步的典范。我们通过讨论挑战神经科学理论，方法论创新和现实世界翻译的挑战来结束这篇观点论文，以维持我们朝着大脑组织综合模型的集体进步。