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开放系统、量子概率和逻辑，用于生物学、认知和决策中的类量子建模
本综述旨在强调将量子理论的数学形式和方法应用于复杂生物系统行为建模的可能性，从基因组和蛋白质到动物、人类、生态和社会系统。此类模型被称为类量子模型，它们应该与生物现象的真正量子物理建模区分开来。类量子模型的显着特征之一是它们适用于宏观生物系统，或者更准确地说，适用于其中的信息处理。类量子建模以量子信息理论为基础，可以将其视为量子信息革命的成果之一。由于任何孤立的生物系统都是死的，因此生物和心理过程的建模应该基于最普遍形式的开放系统理论——开放量子系统理论。在这篇评论中，我们宣传了它在生物学和认知中的应用，尤其是量子仪器理论和量子主方程。我们提到了类量子模型基本实体的可能解释，特别关注 QBism，因为它可能是最有用的解释。
审查 ORAUT-RPRT-0085 对 ICRP 116 前后、各向同性和旋转几何的因果关系评估概率
– 所有 ICRP 116 器官（33 种 IREP 模型） – 男性和女性 – 中子（32 种中子能量）和光子（20 种光子能量） – AP、ROT 和 ISO 几何形状 – Hp(10)（个人深剂量当量）和暴露剂量 – 4 个剂量计位置（胸部中央、左领口、腰部中央、左胸口袋）
基于动态概率模型和 LSTM 网络的航空发动机预测和健康管理框架
摘要：本研究提出了一种航空发动机预测与健康管理（PHM）框架，该框架结合了动态概率（DP）模型和长短期记忆神经网络（LSTM）。采用基于高斯混合模型-自适应密度峰值聚类算法的DP模型从发动机服役开始对故障发展进行建模，具有训练时间极短、精度足够高的优点，并引入主成分分析将复杂的高维原始数据转换为低维数据。该模型可根据发动机数据的积累不断更新，以捕捉发动机故障的发生和演变过程。针对常用数据驱动方法存在的问题，采用DP+LSTM模型对发动机剩余使用寿命（RUL）进行估算。最后，利用 NASA 的商业模块化航空推进系统仿真数据集对所提出的 PHM 框架进行了实验验证，结果表明 DP 模型在故障诊断中比经典的人工神经网络方法具有更高的稳定性，而 DP + LSTM 模型在 RUL 估计中的准确率高于其他经典的深度学习方法。
使用声发射测试方法
曲线）。相关的声引起的电压信号显示为绿色点，即所谓的AE命中。在DB AE中绘制每个命中的峰值振幅（参考值1μV）。在给定的示例中，时间依赖性力曲线是非线性的，直至约为230 mn的接触力，而同时将许多AE命中率显示在23 dB ae的阈值电压上。这种效果是由于凹痕渗透到Al-Cu顶层的升高而渗透到质量变形的，凹痕深度正在增加的事实引起的（见图7a）。AE命中的数量及其峰值幅度与渗透深度增加成正比。在230 mn的接触力上方仅出现低振幅的孤立命中。在Al-Cu顶层的压痕上，SIO X层的破裂始于367 MN的接触力F C，峰值A峰为55.9 dB AE。在图中绘制了裂纹引起的AE命中的示例性波信号。6B，在整个信号持续时间内。[1]
概率风险评估以支持突击两栖车辆的可防御和定量安全评估
估计此次信息收集的公开报告负担平均每份回应需要 1 小时，其中包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188) Washington, DC 20503。1.仅供机构使用（留空） 2.报告日期 2018 年 9 月 3.报告类型和涵盖日期 硕士论文
概率风险评估支持突击两栖车辆防御性和定量安全性评估
根据军事标准 (MIL-STD) 882E（国防部系统安全标准实践）得出的当前安全评估方法，公认的潜在事故概率与针对突击两栖车辆 (AAV) 报告的实际事故之间存在显著差异。所有之前调查的 AAV 事故都是一系列事件的结果，无法追溯到单一的启动机制，这是 MIL-STD-882E 使用的方法。本论文旨在确定最适合 AAV 的基于风险的安全评估方法的核心要素。通过分解实际事故报告，我们确定了当前流程未充分评估的常见故障模式。然后，我们对事故报告应用了概率风险评估方法和支持性人为可靠性评估。这种方法以及随后对这些事故的概率风险评估表明，AAV 沉没这一不良事件的概率比之前承认的要大。本文概述的框架能够提供更准确和可量化的风险评估。
概率风险评估支持突击两栖车辆防御性和定量安全性评估
根据军事标准 (MIL-STD) 882E（国防部系统安全标准实践）得出的当前安全评估方法，公认的潜在事故概率与针对突击两栖车辆 (AAV) 报告的实际事故之间存在显著差异。所有之前调查的 AAV 事故都是一系列事件的结果，无法追溯到单一的启动机制，这是 MIL-STD-882E 使用的方法。本论文旨在确定最适合 AAV 的基于风险的安全评估方法的核心要素。通过分解实际事故报告，我们确定了当前流程未充分评估的常见故障模式。然后，我们对事故报告应用了概率风险评估方法和支持性人为可靠性评估。这种方法以及随后对这些事故的概率风险评估表明，AAV 沉没这一不良事件的概率比之前承认的要大。本文概述的框架能够提供更准确和可量化的风险评估。
概率风险评估支持突击两栖车辆防御性和定量安全性评估
根据军事标准 (MIL-STD) 882E（国防部系统安全标准实践）得出的当前安全评估方法，公认的潜在事故概率与针对突击两栖车辆 (AAV) 报告的实际事故之间存在显著差异。所有之前调查的 AAV 事故都是一系列事件的结果，无法追溯到单一的启动机制，这是 MIL-STD-882E 使用的方法。本论文旨在确定最适合 AAV 的基于风险的安全评估方法的核心要素。通过分解实际事故报告，我们确定了当前流程未充分评估的常见故障模式。然后，我们对事故报告应用了概率风险评估方法和支持性人为可靠性评估。这种方法以及随后对这些事故的概率风险评估表明，AAV 沉没这一不良事件的概率比之前承认的要大。本文概述的框架能够提供更准确和可量化的风险评估。
使用Monte Carlo Simulation的Varian-Clinac IX线性加速器的光拟南芥产生的概率评估
患者体内的服用过量会破坏治疗过程，并可能具有毁灭性的影响。另一方面，如果粒子是中子，则将乘以这种效应。由于在医用线性加速器中产生的约0.1至2 MeV的中子中子具有20个质量因子（QA），因此在组织中产生高等效剂量。在本文中，使用Monte Carlo Simulation进行了18 MV Varian-Clinac IX线性加速器的组件的光线产生概率。计算了每个光子灰色生产中的每个龙门成分和幻影的贡献。结果表明，光负基因的产生最大比率属于每平方厘米的光子灰色的主要准直仪剂。在目标中，这是光子中子产生的第一个来源，在零时计算热中子的通量。
剥夺无粘合剂的无闪光陶瓷正畸支架的特征和生存概率
抽象目标正畸支架债券失败是临床正畸中的障碍。这项研究研究了pH循环对剪切键强度（SBS），粘合残余指数（ARI）的影响以及无粘合式灰灰陶瓷支架的生存概率。将40个下颌前磨牙的材料和方法随机分为两组（n¼20）：C：未包裹的正畸支架和F：无灰灰粘性粘合式涂层的正畸托架。根据储存培养基溶液（n¼10），将每组细分为两个亚组：在亚组中，标本浸入人工唾液中24小时，在亚组ASL中，在亚组ASL中，将标本循环起来，将标本再生在非矿物化溶液和一个人工saliva saliva saliva saliva之间，待42天。在每个亚组中，试样进行SBS和ARI测试。SBS数据。Weibull分析，以确定特征SBS及其生存概率。结果无胶粘剂固定的支架在AS组（17.74 1.74 1.74 MPA）和ASL组（12.61 1.40 MPA）中的SBS值具有更高的显着性（P <0.001）。AS组中非涂层括号的ARI得分为70％，得分为1，而在ASL组中得分1的分数为90％。对于无灰烬的预涂层括号，AS组的分数为2的ARI分数为70％，而得分为2的分数为