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层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
人类和猕猴皮质各层级和深度的髓鞘形成
图 1. 猕猴和人类皮质层级和深度的 T1w/T2w 比率。（A、B）用于评估猕猴（A）和人类（B）皮质区域和深度的 T1w/T2w 比率的分析方法示意图。左侧面板显示猕猴的 CHARM 6 级 27,28 和人类的 Schaefer 400 29 的离散块。中间面板根据猕猴的测地线距离或人类的感觉运动关联轴标记块，颜色从黄色（感觉运动）过渡到紫色（关联）。右侧面板可视化层状组织，颜色从深蓝色（深层）过渡到浅绿色（浅层）。 (C、D) 猕猴 T1w/T2w 比值沿测地距离的分布（C，R 2 = 0.096，P < 0.001）和人类感觉运动联想 (SA) 轴的分布（D，R 2 = 0.354，P < 0.001）。 (E、F) 猕猴 (E) 和人类 (F) 感觉运动、中部和联想区域内皮质深度方向的 T1w/T2w 比值；方差分析 *** P < 0.001。
泊松等级印度自助餐 -
在这项工作中，我们对我们称为泊松层的印度bu效过程进行了全面的贝叶斯后验分析，该过程旨在用于复杂的随机稀疏计数物种采样模型，该模型允许跨组内和内部共享信息。此分析涵盖了可能有限数量的物种和未知参数，在贝叶斯机器学习环境中，我们能够随着更多信息的采样而学习。为了实现我们的结合结果，我们采用了一系列从贝叶斯潜在特征模型，随机占用模型和偏移理论中汲取的方法。尽管有这种复杂性，但我们的目标是使从业人员（包括那些可能不熟悉这些领域的人）可以访问我们的发现。为了促进理解，我们采用了一种伪式风格，强调清晰度和实用性。我们的目标是用一种与微生物组和生态学专家产生共鸣的语言来表达自己的发现，以解决建模能力的差距，同时承认我们不是这些领域中的专家。这种方法鼓励将我们的模型用作域专家采用的更复杂框架的基本组成部分，从而体现了Dirichlet过程中开创性工作的精神。最终，我们对后验分析不仅会产生可进行的计算程序，而且还可以实现实际的统计实施，并在微生物组分析中为相关数量提供了明确的映射。
分层加密签名映射勒索软件分类：一种结构分解方法
摘要 - 基于吸附的网络威胁继续发展，利用越来越复杂的加密技术来逃避检测并在受损的系统中持续存在。旨在分析结构加密特性的层次分类框架提供了一种新颖的方法，可将恶意加密与合法的加密操作区分开。通过系统地分解加密工作，分类方法会增强识别跨二经域威胁变体的不同模式的能力，从而降低了对经常不受快速突变威胁的预定签名的依赖。该研究研究了密码学特征映射如何促进分类精度的提高，突出了熵，钥匙交换机制和算法依赖性在区分有害加密活动中的作用。通过实验验证，该框架在多个攻击家族中表现出高度的精度，超过了调用分类技术，同时保持了适合大规模网络安全应用的计算效率。分层的结构分析进一步增强了法医调查，使安全分析师能够解剖加密工作流程，以追踪攻击起源并确定跨不同运动的共同点。该方法论加强了主动的威胁减轻工作，提供了可扩展且适应性的解决方案，该解决方案既是已知和新兴加密的网络威胁。比较评估说明了结构分解在减轻假阳性和负面因素方面的优势，从而增强了在实际安全环境中加密签名分类的可靠性。
用于高效热化学储能的分级盐陶瓷复合材料
当吸湿盐（MgSO4，xH2O）分布在具有足够的层次化孔隙率的氧化锆陶瓷基质中时，其用于热化学储能的性能可以大大提高。基质材料采用增材制造技术（robocasting）与造孔剂添加和部分烧结相结合的方式制造，以获得三级孔隙率（孔径分布在 3 个十年内，从 200 纳米到 200 微米）。然后通过用水性盐溶液渗透基质材料来获得复合材料。孔隙率使基质材料中储存的盐量及其与水蒸气的可及性最大化，从而产生潜在的高能量密度（高达 420 kWh·m -3 ），而不会在水合/脱水循环中损失效率。
可重构神经形态系统的低延迟分层路由
使用现场可编程门阵列 (FPGA) 实现可重构硬件加速器以进行脉冲神经网络 (SNN) 模拟是一项有前途且有吸引力的研究，因为大规模并行性可以提高执行速度。对于大规模 SNN 模拟，需要大量 FPGA。然而，FPGA 间通信瓶颈会导致拥塞、数据丢失和延迟效率低下。在这项工作中，我们为多 FPGA 采用了基于树的分层互连架构。这种架构是可扩展的，因为可以将新分支添加到树中，从而保持恒定的本地带宽。基于树的方法与线性片上网络 (NoC) 形成对比，在片上网络 (NoC) 中，拥塞可能由众多连接引起。我们提出了一种路由架构，该架构通过采用随机仲裁引入仲裁器机制，考虑先进先出 (FIFO) 缓冲区的数据级队列。该机制有效地减少了由 FIFO 拥塞引起的瓶颈，从而改善了整体延迟。结果显示了为延迟性能分析而收集的测量数据。我们将使用我们提出的随机路由方案的设计性能与传统的循环架构进行了比较。结果表明，与循环仲裁器相比，随机仲裁器实现了更低的最坏情况延迟和更高的整体性能。
Promise-Bptime层次定理上的注释
层次结构定理是复杂性理论的基本结果。他们指出，随着计算资源的增加，人们可以严格解决更多问题。bptime的时间层次结构定理仍然是一个臭名昭著的难以捉摸的话题。迄今为止，只有在提供对数或恒定建议位时才知道，bptime的无条件层次结构定理[BAR02，FS04，GST11，FST11，FST11，FST05，PER05，VMP07]。此外，已知层次结构定理对BPP的完全问题[BAR02]持有条件。与确定性[HS65，HS66]或非确定性时间层次结构[COO72，SFM78，ˇ Z´AK83]，BPTIME的层次定理保持开放，因为在实用上，似乎有效地确定一个随机的Turning机器是无效的，是否可以有效地确定一个随机的机器被拒绝或不拒绝，或者拒绝了一个有界的错误或不符合界限。因此，标准对角线化在列举所有随机图灵机的步骤上失败，并具有有界的双面误差。实际上，确定每个输入的随机图灵机是否有界限。这种情况在其承诺版本中被认为不同。Pr -bptime的时间层次结构（承诺概率时间课）是一种民间传说的陈述，在谈话，课程和流行的教科书中出现了，例如[AB09]。我们观察到没有来源勾勒出其证明，并且可能假定其有效性是从直接对角线化的，或者遵循存在完全问题的Pr -bptime；参见例如[GAJ22]。在高水平上，对角度化的关键步骤涉及否定枚举的图灵机的输出。但是，我们观察到基于直接对角线的直接对角度或证据（例如，减少到Bptime完全问题[BAR02]）并不容易通过PR- BPTIME层次定理携带。通过否定输出，构造的语言
构建微电网的分层控制综述
摘要 - 建筑微电网已成为解决环境问题并增强电力分配系统的一种有利替代方案。然而，发电、电价和电力消耗的不确定性以及对电能质量的严格要求限制了建筑微电网的更广泛发展。这是由于设计可靠且强大的能源管理系统的复杂性。在此背景下，分层控制已被证明适合同时处理不同的要求，以便能够令人满意地适应建筑环境。本文对建筑微电网的主要分层控制算法进行了全面的文献综述，并进行了比较，强调了它们最重要的优点和缺点。因此，对一级、二级和三级进行了详细的解释，强调了每个控制层在使建筑微电网适应当前和未来电网结构方面的作用。最后，概述了一些对未来建筑生产消费者的见解，确定了在处理建筑微电网社区时遇到的某些障碍。
通过MCDM技术分析层次结构过程（AHP）优化HIV药物 初级保健中触发工具的开发和验证 基本tRNA中的 d-stem突变以忠诚为代价提高了翻译速度 基于FAERS数据库的不成比例分析 在卫生医院 - 苏迪亚阿拉伯2020- 2022年，与医疗保健相关的念珠菌爆发概述；回顾性多中心研究 血清维生素D与严重头痛或偏头痛之间的关联：基于人群的分析 跨境电子商务的关税，运输和利润
拓扑指数是预测不同药物的物理化学和生物学功能的关键工具。它们是从化学分子结构获得的数值。这些索引，尤其是基于学位的TI是评估化合物结构及其属性之间连接的有用工具。本研究解决了如何使用基于学位的拓扑指数来优化药物设计的研究问题。耐药性的出现和当前治疗的严重负面影响进一步强调了对艾滋病毒的更安全和更有效的艾滋病毒的需求。采用基于学位的图形不变性，该研究通过应用定量结构 - 特质关系（QSPR）技术来研究13种HIV药物，以将其分子结构与其物理特性相关联。根据特定参数，使用分析层次结构过程（AHP）对HIV药物进行排名。研究的结果消除了这些方法能够确定最有效的药物组合和设计的能力，从而为开发改善的HIV治疗提供了深刻的信息。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1