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在在线耦合校正中应用加固学习的存储环
在现代同步加速器的光源中，保持光束稳定性对于确保高质量合成子辐射性能至关重要。光源稳定性受电流，梁位置和光束尺寸的稳定性的控制。梁的尺寸稳定性在几微米的顺序上需要改进，以进行将来的实验。增强学习（RL）为实时梁大小反馈系统提供了有希望的方法。RL框架由一个智能代理组成，该智能代理与环境相互作用，以最大程度地基于状态观察和行动来最大化累积重组。在一个点上的梁尺寸测量和垂直分散是RL环境的观察，可以沿存储环呈现光束尺寸分布。通过模拟和实际实验设置，我们证明了PPO算法的功效，该算法适应了控制光束稳定性和校正耦合方面的离散作用空间。在实际操作中应用了模拟环境中的超参数的进一步优化。该方法可在在线，实时校正耦合错误方面有了显着改进，与传统方法相比，提供了更快，更适应性的解决方案。
国际金融与营销研究杂志（IJRFM）在线提供：http：//eurosiapub.org vol。 14第11期，11月至2024年ISSN：22
随着最近技术的出现，印度银行业经历了重大的转变。这项研究调查了最近技术对印度银行业的影响，重点是采用数字银行，移动银行和在线银行业务。这项研究采用了混合方法方法，结合了定性和定量数据收集和分析方法。结果表明，最近的技术对印度银行业有积极影响，从而提高了效率，生产力和客户满意度。但是，该研究还强调了银行业最近技术的挑战和局限性，包括对基础设施开发，数字扫盲和安全措施的需求。关键字 - 最近的技术，印度银行业，数字银行，移动银行，在线银行业务。简介
在嘈杂条件下，稀疏的非线性动力学稀少
摘要 - 本文提出了具有控制和外源输入的非线性动力学（SINDY）的稀疏识别，以高度准确，可靠的预测，并将所提出的方法应用于柴油发动机Airpath系统，这些方法被称为非线性复杂工业系统。尽管Sindy被称为识别非线性系统的强大方法，但仍然存在一些问题：由于嘈杂的数据和由于时间段嵌入等协调的扩展而导致的基础功能增加，因此无法保证在工业系统中应用和多步预测的示例。为了解决这些问题，我们提出了基于整体学习，精英收集和分类技术的改进的信明，同时保持凸计算。在拟议的方法中，进行了图书馆的行李，并且收集了R平方的精英大于90％。然后，在幸存的精英上执行聚类，因为并非总是可用的，并且获得的精英模型并不总是显示出相同的趋势。分类后，通过取出每个分类精英的平均值获得离散模型候选者。最后，选择了最佳模型。仿真结果表明，所提出的方法实现了气相系统的多步骤预测，该系统在嘈杂条件下被称为复杂的工业系统。
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
在线手写的基于CNN的阿尔茨海默氏病检测的解释性
全球有超过5500万人受痴呆症影响，每年有近1000万例新病例，阿尔茨海默氏病是一种普遍且具有挑战性的神经退行性疾病。尽管对阿尔茨海默氏病检测的机器学习技术取得了重大进步，但深度学习模型的广泛采用引起了人们对其解释性的关注。在在线手写分析的深度学习模型中缺乏解释性，这在阿尔茨海默氏病检测的背景下是文献中的一个关键差距。本文通过解释应用于多变量时间序列数据的卷积神经网络的预测来解决这一挑战，该预测是由在图形平板电脑上手写的连续循环系列相关的在线手写数据生成的。我们的解释性方法揭示了健康个体和被诊断为阿尔茨海默氏症的人的不同运动行为特征。健康受试者表现出一致，平稳的运动，而阿尔茨海默氏症患者的表现出了不稳定的模式，其标记为突然停止和方向变化。这强调了解释性在将复杂模型转化为临床相关见解中的关键作用。我们的研究有助于提高早期诊断，为参与患者护理和干预策略的利益相关者提供了重要的可靠见解。我们的工作弥合了机器学习预测与临床见解之间的差距，从而促进了对阿尔茨海默氏病评估的高级模型的更有效和可理解的应用。
在线会议设计中以包容性为中心 - ...
伊丽莎白·艾弗斯1，2，†，‡，cassandra D.古尔德·范·普拉格（Cassandra D. Katherine L. Bottenhorn 9，Tristan Glatard 10，Aki Nicolais 11，System Jane Whitaker 12，Matthew 13，14，15，Neolithic Will Will 16，17，17，17 Stefan Appelhoff 20，Beauvais 28，Janine D. Bijsterbosch 29，Subsile Pilgin 30，Saskia Bollmann 31，Steffen Bollmann 32，33， Chen 38，39，40，Chopra 21，Thomas G. Close 42，43， V. Demeter 49，Paola 50，51，56，53， ，62，Kelly G. Garner 63，64，65， 73，Olivia Guest 74，Daniel A. Handwerker 75， 约瑟夫81，agah karakuzu 82，83，大卫·B。乔恩·海特·莱塔塔（Jon Haitz Legarreta）95、97、98、99，Beauvais 28，Janine D. Bijsterbosch 29，Subsile Pilgin 30，Saskia Bollmann 31，Steffen Bollmann 32，33， Chen 38，39，40，Chopra 21，Thomas G. Close 42，43， V. Demeter 49，Paola 50，51，56，53， ，62，Kelly G. Garner 63，64，65， 73，Olivia Guest 74，Daniel A. Handwerker 75，约瑟夫81，agah karakuzu 82，83，大卫·B。乔恩·海特·莱塔塔（Jon Haitz Legarreta）95、97、98、99，
应用数学和非线性科学
基于评估指数构建的原则以及区域经济可持续发展的当前状况，确定了区域经济可持续发展水平的评估指数体系。距离空间重量矩阵用于定义评估指标的重量系数，然后将其重量系数取代为计算MORAN指数的公式，以衡量区域经济可持续发展水平的MORAN指数。在对区域经济可持续发展的空间自相关分析后，具有固定效果的空间面板模型由Hausman测试确定，并将模型应用于经验分析区域经济可持续发展。数据表明，行业增加的价值会显着影响5％水平的积极方向的区域经济的可持续发展。此外，所有指标的值都通过鲁棒性测试。最后，我们提出了相应的优化建议，以改善区域经济的可持续发展路径。
使用Fermatean双极犹豫模糊逻辑
在日益提高的环境意识的时代，有效的废物管理的重要性不能被夸大。纸板在造成废物产生的许多材料中脱颖而出。有了适当的纸板收集和回收实践，人们可以产生重大的改变，并带领前往更可持续的未来。在这方面，本文试图通过循环经济方法配置综合的绿色非线性运输系统，以减轻瓦楞纸废物对社会，经济和环境场所的负面影响。这种非线性运输系统旨在优化目标，包括整体运输支出，碳足迹和旅行时间。通过不结合循环经济的影响，从提出的模型中进一步开发了一个子模型。在这里，设计了不确定性时间顺序的Fermatean双相犹豫模糊集理论，及其全维方面。建议通过采用两种方法，加权总和方法和全球标准方法来解决建议的运输系统。此外，还进行了案例研究，以详细说明设计的可持续管理瓦楞纸模型的相关性。结果表明，当三个目标被视为z 1 = 6、178、094时，全局标准方法会产生更好的结果。42，z 2 = 61，080。248，z 3 = 21，067，183。1。结果表明，将循环经济整合到供应链模型中会带来可持续性，并减少与之相关的生态和人类危害。最后，有一个灵敏度分析，管理洞察力以及局限性和未来计划的结论。
类风湿关节炎（GEPRA-I）的全科医生的实践：范围内的在线调查结果
摘要背景：评估法国地区全科医生在类风湿关节炎患者中管理的当前实践，以及他们对部署多学科合作的看法。方法：发送给法国地区的全科医生。由3个部分组成的问卷，以收集有关1/人口统计学的数据，2/实践和类风湿关节炎的实践和知识，以及有关部署多学科协作的3/感知。结果：1/A总共247名全科医生（M/F比率：1.4；平均年龄：46.7岁）完成了调查。2/超过一半的全科医生认为，其作用在疾病诊断中非常重要（72.5％），并且合并症的管理（67.2％）。在受访者中，有6.1％的人认为他们没有面对有关患者管理的任何困难，而61.5％的人已经确定了不遵守的原因。3/A总共151名（61.1％）全科医生愿意参加一项多学科计划，以改善类风湿关节炎的药物依从性。结论：全科医生有动力为类风湿关节炎患者的整体治疗做出贡献。尽管如此，他们需要有关类风湿关节炎治疗和动机访谈中的培训的专业教育，然后才能参与多学科合作。关键词：类风湿关节炎，全科医生，多学科，调查
应用数学和非线性科学
随着社交互联网技术的持续发展，机器学习在不同行业中起着重要作用，当前的教育领域也正在体验从传统教学模式到数据驱动的智能教学模式的转变。在本文中，我们概述了机器学习和教育大数据分析在教育中应用的现状，讨论通用的机器学习算法和教育数据分析的关键技术，同时，分析了课程改革的问题和挑战，并阐明了机器学习和教育大量数据的潜力。此外，本文使用机器学习模型来分析学生的学习行为，还使用模型来进行个性化学习路径建议，智能的教学资源建议和其他方面。模型在实际教学活动中的应用效果通过实验研究部分证明了模型，并且通过数据分析验证了模型的有效性。最后，本文总结了研究结果，并强调了基于机器学习的大数据分析在促进教育个性化和提高教学质量方面的关键作用。本文的研究不仅为教育者提供了有关课程改革的新观点，而且还为教育决策者提供了有关数据驱动决策的参考，这有望促进更智能和个性化教育的方向发展教育的发展。