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气候和社会经济的时空分析...
抽象目标本研究旨在评估莫桑比克霍乱发病率的社会经济和气候因素，以考虑空间和时间维度。设计了一项生态纵向回顾性研究，使用莫桑比克卫生部2000年至2018年的每月省级霍乱案件。霍乱案件与2000 - 2018年期间进行的莫桑比克人口和健康调查和气候数据有关的社会经济数据有关；相对湿度（RH），平均温度，降水和归一化差异植被指数（NDVI）。贝叶斯框架中的一个负二项式回归模型用于在调整时空协方差，环境因素的滞后效应和社会经济指标的同时对霍乱发病率进行建模。在莫桑比克设置11个省。在19年期间的结果，总共153 941例霍乱病例已通知莫桑比克的监视系统。与参考平均温度相比，霍乱的风险随每月平均温度高于24°C以上的平均温度增加。在19°C的平均温度下，霍乱风险在5-6个月的滞后较高。在较短的滞后1个月时，降水为223.3毫米，导致霍乱风险增加57％（相对风险，RR 1.57（95％CI 1.06至2.31））。霍乱风险在3个月时最大，每月NDVI为0.137（RR 1.220（95％CI 1.042至1.430）），而参考值为0.2。在54％的RH时，霍乱RR在4个月的时间为4个月时增加了62％（RR 1.620（95％CI 1.124至2.342））。我们发现无线电RR 0.29（95％CI 0.109至0.776）和手机RR RR 0.262（95％CI 0.097至0.711）的所有权与低霍乱风险显着相关。结论衍生的滞后模式可以在气候驱动的霍乱预警系统中提供适当的交货时间，这可能有助于预防和管理暴发。
用于 EEG 的多核时间和空间卷积 - ...
摘要：使用端到端卷积神经网络 (ConvNet) 的深度学习已应用于多种基于脑电图 (EEG) 的脑机接口任务，以提取特征图并对目标输出进行分类。然而，EEG 分析仍然具有挑战性，因为它需要考虑影响提取特征表征能力的各种架构设计组件。本研究提出了一种基于 EEG 的情绪分类模型，称为多核时空卷积网络 (MultiT-S ConvNet)。该模型使用多尺度核来学习各种时间分辨率，并应用可分离卷积来查找相关的空间模式。此外，我们使用轻量级门控机制增强了时间和空间滤波器。为了验证 MultiT-S ConvNet 的性能和分类准确性，我们在基于 EEG 的情绪数据集 DEAP 和 SEED 上进行了受试者相关和受试者无关的实验。与现有方法相比，MultiT-S ConvNet 具有更高的准确度结果和一些可训练参数。此外，所提出的时间滤波多尺度模块能够提取广泛的 EEG 表征，涵盖短波长到长波长的成分。该模块可进一步应用于任何基于 EEG 的卷积网络模型，其能力有望提高模型的学习能力。
SoftwareX highRES-Europe：高空间和时间...
高空间和时间分辨率电力系统模型 highRES 用于为英国和欧洲设计具有成本效益、灵活性和天气适应性的电力系统。该模型专门用于分析高比例可变可再生能源的影响并探索整合/灵活性选项。随着可再生能源在发电中的比例增加，电力需求和供应之间的不平衡将日益加剧。highRES 是一种高分辨率电力系统模型，它同时考虑基础设施规划（投资）和运营（调度）决策，以确定最具成本效益的策略来应对不断增长的间歇性可再生能源份额。它通过比较和权衡将可再生能源整合到系统中的潜在选项来实现这一点，包括扩展输电网、与其他国家互联、建设灵活发电（例如燃气发电站）、可再生能源削减和能源储存。highRES 以 GAMS 编写，其目标是在一系列单元和系统约束下，最大限度地减少电力系统投资和运营成本以满足每小时需求。它可以根据研究问题的要求、二氧化碳排放量以及各种储能方案的技术特性，对热发电机的各种技术特性（例如爬坡限制、最低稳定发电量、启动成本、最小启动和停机时间）进行建模。输电网使用线性传输模型表示。© 2022 由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
马尔可夫决策过程的时间串联
我们感兴趣的是设计计算高效的架构来解决有限时域马尔可夫决策过程 (MDP)，这是一种流行的多阶段决策问题建模框架 [1,22]，具有广泛的应用，从数据和呼叫中心的调度 [12] 到间歇性可再生资源的能源管理 [13]。在 MDP 中，在每个阶段，代理都会根据系统状态做出决策，从而获得即时奖励，并相应更新状态；代理的目标是找到一个最优策略，使时间范围内的总预期奖励最大化。虽然寻找解决 MDP 的有效算法一直是一个活跃的研究领域（有关调查请参阅 [20,17]），但我们将采取不同的方法。我们不是从头开始创建新算法，而是研究如何设计架构，以创造性的方式利用现有的 MDP 算法作为“黑匣子”，以获得额外的性能提升。作为朝这个方向迈出的第一步，我们提出了时间串联启发式方法，它沿时间轴采用分而治之的方法：对于具有水平线 { 0 ，... ，T − 1 } 的 MDP，我们将原始问题实例（I 0）在水平线上划分为两个子实例：0 ，... ，T
高级...
上下文。太阳通过发射能量和电磁辐射在太空天气中起着重要作用，这些辐射影响着地球周围的环境。诸如SOHO，立体声和SDO之类的任务在多个波长下捕获了太阳观测，以监视和预测太阳事件。但是，这些任务的数据传输通常受到限制，特别是对于那些在距地球较远的距离的人来说。这限制了连续观察的可用性。目标。我们增加了太阳图像的空间和时间分辨率，以提高太阳能数据的质量和可用性。通过对遥测约束进行构造并提供更详细的太阳图像重建，我们试图促进对太阳能动态的更准确分析并改善太空天气预测。方法。我们特别采用了基于UNET的体系结构的深度学习技术来生成高分辨率的太阳图像，从而增强了太阳结构的复杂细节。此外，我们使用类似的体系结构来重建具有降低时间分辨率的太阳图像序列，以预测缺失的帧和恢复时间连续性。结果。我们的深度学习方法成功增强了太阳图像的分辨率，并揭示了太阳结构的详细信息。该模型还预测了太阳图像序列中缺失的帧，尽管遥测限制了，但尽管有遥测限制，从而可以更连续观察。这些进步有助于更好地分析太阳能动态，并为改善空间天气预报和未来的太阳能物理学研究奠定了基础。
声音晶格中的时间折射
简介 - 随着时变媒体的传播在各种领域都引起了很多关注。电磁系统和机械系统的先前工作都集中在培养基中的周期性变化上，从而使现象包括副局部扩增[1-3]，非互联性传播[4-7]或拓扑作用[8-10]。最近的焦点已转移到传播波与非周期性变化的相互作用，尤其是培养基特性的边界或不连续性，尤其是折射率，尤其是折射率[11-13]。由于引入了时间边界[14]，因此已将它们作为空间折射的时间类似物研究[15-22]，并扩展到一般的时空变化[23-26]。已经提出了通过快速的时间变化来实现电磁波的各种功能，例如抗反射颞涂层[27]，薄吸收器[28]或时射镜[29,30]。已经探索了时间边界的自然扩展，包括时间板和分层介质[31 - 34]和有限上升时间的边界[35]。时间边界可以启用宽带，线性频率转换[12,13]，而无需典型的考虑常规非线性频率con版本，例如相位匹配[36 - 39]。在实验上，闪光电离[40,41]，迅速变化的光学元表面[12]，金属 - 官方导体波导的超快泵送[42]和电纵向控制的水波[43] [43]已显示出使用颞界实现频率的频率。我们采用由排斥>组成的一维声音晶格至关重要的是，达到时间边界通常需要外部田地的均匀变化[40,41,43]或泵送和输入信号的精确重合[12]。在这封信中，我们介绍了弹性特性中的声波折射的第一个实验示例。
及时融合的基于方案的风险管理...
现代风险管理实践通常需要进行蒙特卡洛模拟，以可视化投资组合资产的未来实现。许多资产可能具有相互依存的路径，但是，将相当大的复杂性引入模拟。例如，鉴于共同行业因素，苹果和微软等公司的股票回报可能正在共同发展。目前，相互依赖性通常是通过Copulas模拟在模拟中建模的，这可能是从计算速度和平稳性假设中属于优势。代替了与Copulas的Monte-Carlo，在本文中，我们提出了一种基于注意力的模型，称为时间融合变压器（TFT）。我们表明，TFT模型可以通过在存在相互依存的因子和定性变量的情况下模拟资产的复杂动力学，从而为蒙特卡洛方法提供深度和广度等效的等效性。
蝴蝶中更快的Neo-Z演变的时间动力学
摘要较快的Z/X假说预测，性别连接基因应比常染色体基因更快。但是，跨不同谱系的研究表现出对这种效果的混合支持。到目前为止，大多数分析都集中在旧且差异化的性染色体上，但是对最近获得的新性别染色体的差异知之甚少。在鳞翅目（飞蛾和蝴蝶）中，Z-大体融合很频繁，但是尚未详细探讨Neo-Z染色体的进化动力学。在这里，我们分析了一种具有三个Z染色体的蝴蝶叶leptidea sinapis中的较快效应。我们表明，NEO-Z染色体已逐步获得，导致分化和男性化层。虽然所有Z染色体均显示出更快的Z效应的证据，但对最年轻的Neo-Z染色体（Z3）的基因的选择似乎已被完全完整的，同源的Neo-W染色体阻碍。然而，缺乏W种子学的中等老化的Neo-Z染色体（Z2）显示出更少的进化约束，从而导致了特别快速的进化。因此，我们的结果支持新性别染色体可以构成适应性和差异的暂时热点。潜在的动力学可能与选择性约束，基因表达的演变以及W连锁的配子学的变性有因果关系，这些伴奏逐渐将Z-C-C-C-C-C-Rinked基因暴露于选择。关键字：更快的Z，新性别染色体，性别偏见的基因表达，鳞翅目，选择
频率敏捷时间太赫兹超材料 - DR-NTU
这是以下文章的已接受版本：Pitchappa, P., Kumar, A., Liang, H., Prakash, S., Wang, N., Bettiol, A. A., ... Singh, Ranjan. Frequency‑agile temporary terahertz metamaterials. Advanced Optical Materials, 8(12), 2000101‑. doi:10.1002/adom.202000101，已在 10.1002/adom.202000101 以最终格式发布。本文可根据 Wiley 自存档政策 [https://authorservices.wiley.com/authorsresources/Journal‑Authors/licensing/self‑archiving.html] 用于非商业用途。