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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]。
基于加固学习的动态风格生成的服装
摘要。本文旨在为服装风格的生成建立和验证动态模型，以增强服装设计领域的快速风格创新和个性化定制。这项研究利用了基于CAD（计算机辅助设计）技术的服装模型，并与RL（增强学习）算法配对，用于风格生成。通过编译和分析综合的服装CAD信息和样式参考样本的数据集，为模型培训和评估创建了模拟环境。研究结果表明，与传统的CAD设计技术和基于规则的样式生成方法相比，本研究中提出的动态服装样式生成模型表现出了卓越的风格一致性，独创性和美学吸引力。该模型能够根据指定的设计元素和样式参考来生产量身定制的服装设计，从而证明了高水平的灵活性和适应性。总而言之，这项研究介绍了一种创新的设计工具和服装行业的模型，并准备简化设计过程，最大程度地降低成本并促进可持续的行业增长。
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
自动服装样式识别和基于计算机的采矿
摘要。本文主要研究在服装样式识别中使用计算机辅助设计（CAD）技术，并探讨了如何将CAD技术与计算机视觉算法相结合以提高识别的准确性和效率。在本文中，开发了自动服装样式识别系统，包括图像预处理，功能检测，分类器设计和其他模块。此外，数据挖掘（DM）技术用于深入分析已确定的服装样式数据并提取有价值的信息。为了验证自动服装样式识别系统的性能和效果，本文设计了一系列实验。分析和比较实验结果后，已经发现该系统在识别精度，MAE和处理速度方面擅长。这些出色的性能使该系统具有很高的价值和潜力。此外，该系统已由用户对可用性，功能满意度，响应速度，接口美学，稳定性和可靠性进行了高度评估。用户认为系统界面是直观的，易于操作，功能齐全且稳定的，与此同时，系统响应迅速，视觉体验令人愉快，性能也很棒。调查结果证实了系统的功效和实用性，为未来的增强和优化奠定了基础。
抗菌个人保护服：开发非织造聚丙烯纤维的可见光激活抗菌涂层
在COVID-19大流行期间，基于聚丙烯基的个人保护设备（PPE）的使用显着增加到超过一千万吨。通常，一次使用后，大多数PPE都会被丢弃，以防止用户自感染和传播剂的传播。但是，为了在不损害PPE保护性能的情况下最小化塑料废物，探索新的可重复使用或寿命更长的材料至关重要。在这里，提出了PPE的可见光可见抗菌光动力染料涂层。在这种情况下，发现通过引入两个硫酚单元衍生而来的硫酚甲基甲基蓝（TMB）涂层，发现显示出较高的抗菌活性。TMB被整合到旋转印刷悬浮液中，这是一种基于硝酸盐的商业印刷矩阵。优化了粘合剂中TMB的浓度，并发现5％TMB适用于涂层PPE，可在白光光辐照6小时后将革兰氏阳性和阴性细菌的数量降低99.99％。根据EN 14683测试的细菌效果效率和透气性，证实了TMB涂层不会影响过滤器的性能。因此，这种抗菌光动力染料涂层技术为PPE的更安全，更扩展的使用以及PPE产生的塑料废物的减少提供了有希望的解决方案。
犯罪后服装上血迹的DNA分析
1。引言近年来，技术的进步提高了DNA概况作为刑事调查中至关重要的证据的重要性，提供了个性化的能力。因此，对从犯罪现场衍生的生物材料的分析已提高了重要性，并且正在进行加强这种分析的努力（ünsalSapan，Erdoğan和Atasoy，2021年）。在涉及谋杀或暴力的案件中，在犯罪现场识别血迹对于有效的犯罪现场调查至关重要。鉴于暴力犯罪经常占据犯罪现场的情况，血迹和因此血迹而成为最普遍的生物材料（ünsalSapan，Erdoğan和Atasoy，2021年）。在整个法医学史上，血迹一直是犯罪研究中最重要的身体流体之一。对血迹与周围物体的形状，大小和空间关系的细致研究可以为案例的动态提供重要的见解，从而促进了事件的细致重建。形态学检查，尤其是对血迹模式的分析，使专家能够物理地重建事件。同时，对血液和污渍的生物学检查可以使犯罪者的个性化对肇事者进行个性化化。DNA证据在法医中的功效
关闭：3D服装细分数据集和模型
3D服装建模和数据集在娱乐，动画和数字时尚行业中起着至关重要的作用。现有工作通常缺乏详细的语义理解或使用合成数据集，缺乏现实主义和个性化。为了解决这个问题，我们首先介绍Close-D：一个新颖的大型数据集，其中包含3167扫描的3D服装分割，涵盖了18种不同的服装类别。此外，我们提出了封闭式网络，这是第一个基于学习的3D服装分割模型，用于从彩色点云中进行细粒度分割。封闭式网络使用局部点特征，身体贴相关以及基于服装和点特征的注意模块，从而提高了基准和先前工作的表现。提出的注意模块使我们的模型可以从数据中学习外观和几何学依赖性服装。我们通过成功分割了服装人员的公开可用数据集来确认方法的功效。我们还引入了Close-T，这是一种用于完善的3D交互工具
一切都不是吗？关于个人环境和政治行动的徒劳反对
*西弗吉尼亚大学约翰·钱伯斯商业与经济学学院一般商业教授。作者通过授予亚利桑那大学自由哲学中心的赠款来感谢约翰·邓普顿基金会的支持。此处表达的意见是作者的观点，不一定反映邓普顿基金会持有的观点。感谢Georgetown Institute的市场和道德研究所主持了关于“市场，社会企业家精神和有效的利他主义”研讨会的研讨会，我在其中介绍了本文的早期版本。我也感谢参与者的有益反馈。本文在2018年哲学，政治和经济学会议上的草稿中也从听众的评论中受益。©2023，克里斯托弗·弗雷曼（Christopher Freiman）。
geols：图像分割的地球标签平滑
平滑标签分配已成为训练犯罪模型的流行策略。然而，大多数现有方法通常是为分类任务而设计的，忽略了密集的预测问题的潜在属性，例如医疗图像分割。首先，这些策略通常忽略给定像素及其邻居之间的空间关系。和第二，与每个标签相关的图像上下文都被忽略了，这可以传达有关分割掩模中潜在错误或歧义的重要信息。为了解决这些局限性，我们在这项工作中提出了Geodesic标签平滑（GEOLS），该工作通过利用图像的地理距离变换来将图像信息整合到标签平滑过程中。作为生成的标签分配基于计算的测量图，软标签中的类别关系是更好的建模，因为它考虑了两个或多个类别的边界的图像梯度。此外，空间像素的关系是在地球差异转换中捕获的，比诉诸于像素之间的欧几里得距离更丰富的信息。我们在两个公开可用的分割基准标记上评估了我们的方法，并将它们与流行的分割损失函数进行比较，该功能直接修改标准硬牌分配。所提出的测量标签的平滑性提高了现有软标记策略的分割精度，证明将图像信息整合到标签平滑过程中的有效性。重现我们的结果的代码可在以下网址获得：https：//github.com/adigasu/geols关键字：图像分割，地球距离，标签平滑