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芯片供应链：分叉和本地化
在人类历史上大规模提出。高度复杂的半导体供应链是偏重的和互连的，因此很难解开。在最后几个decades中，半导体供应链简单地将三个主要的生产步骤分成了分散，重点是性能和功率效率创新，同时又赋予了成本和芯片大小。首先，工程师设计芯片并精心计划如何构造其电子电路。第二，芯片设计是在洁净室的硅晶片上通过光刻造影等制造的，其中小电路逐层建造。最后，制造的芯片是从晶片上切出的，用保护性壳体包装，并进行了严格测试，以确保在将功能集成到电子设备中之前确保功能（请参阅CSS研究）。
对称性，Hopf分叉和在新型变色龙系统中的增强
摘要：变色龙系统是动态系统，根据参数值表现出自激发或隐藏的振荡。本文对二次变色龙系统进行了全面研究，包括对其对称性，耗散，局部稳定性，HOPF分叉和各种混乱动态的分析，因为控制参数（µ，A，C）各不相同。在这里，µ用作y方向的耗散参数。进行了µ = 0的四个方案的分叉分析，揭示了在不同的参数设置下出现各种动态现象的出现。o ff设置的提升意味着将常数引入系统的一个状态变量之一，以将变量提升到不同的级别。此外，通过不同的µ示出了隐藏的混乱双重性，并具有OFF集的增强性。参数µ既充当HOPF分叉参数和O FF集促进参数，而其他参数（A，C）也作为控制参数起关键作用，从而导致了与自我激发或隐藏混乱吸引者的周期上升的路线。这些发现丰富了我们对二次变色龙系统中非线性动态的理解。
风险行为，向后分叉和疾病动力学的疫苗有效性
许多研究表明，疫苗不是完全有效的，这意味着接种疫苗的人群都包括疫苗免疫的人，尽管接受了疫苗接种疫苗，但疫苗的疫苗也没有。这可能是可能的，因为某些接种疫苗的人可能会错误地认为自己受到了完全保护并且无法获得该疾病。这种看法会显着影响行为，导致一些接种疫苗的人在遵循预防或缓解措施方面的勤奋程度较小。是由上述动机的，我们研究了不产生免疫力的接种疫苗人员的行为变化如何影响直接传播疾病的动力学以及关键指标，例如基本的生殖数和疫苗有效性。我们提出了一个模型，该模型考虑了具有三个失败方面的疫苗：“取”，“学位”和“持续时间”。此外，非免疫接种个体的行为变化是通过一个参数建模的，该参数基于遵守缓解措施来调整其接触率。我们的结果使我们能够可视化行为变化在影响疾病传播动态的各种因素中的作用。首先，我们证明了在不完全有效疫苗的模型中存在的向后分叉存在。第二，我们定义了行为指数阈值，该阈值是确定疾病是否由于行为效应而持续存在的关键指标。最后，我们的结果强调了行为指数和感染的初始值
使用深度学习来自动检测和分类Willis圈子
大多数颅内动脉瘤（ICA）出现在脑血管树的特定部分上，名为Willis圈（Cow）。尤其是，它们主要出现在构成这种圆形结构的主要动脉分叉上的十个。因此，对于有效而及时的诊断，开发一些能够准确识别每个感兴趣分叉（BOI）的方法至关重要。的确，自动提取出现ICA风险较高的分叉将使神经放射学家快速浏览最令人震惊的地区。由于最近在人工智能上的效果，深度学习是许多模式识别任务的最佳性能技术。此外，各种方法是专门为医学图像分析目的而设计的。这项研究旨在帮助神经放射科医生迅速找到任何出现ICA发生风险的分叉。它可以看作是一种计算机辅助诊断方案，在该方案中，人工智能有助于访问MRI内感兴趣的区域。在这项工作中，我们提出了一种完全自动检测和识别构成威利斯圈子的分叉的方法。已经测试了几个神经网络架构，我们彻底评估了分叉识别率。
平衡和马鞍节点分叉
在本文中，我们描述了一种组合组合/数值方法，用于研究系统生物学中引起的网络模型中的平衡和分叉。ode模型具有高维参数，这对通过数值方法研究全局动力学有很大的阻塞。本文的要点是证明，尽管参数尺寸较高，但适应和将经典技术与最近开发的组合方法相结合提供了更丰富的全局动力学图。给定一个网络拓扑描述状态变量，该状态变量通过单调和有界函数相互调节，我们首先使用了由注册网络（DSGRN）软件生成的动态特征来获得动力学的组合摘要。此摘要很粗糙，但全球性，我们将此信息用作第一个通过，以识别要关注的参数的“有趣”子集。我们使用我们的网络动力学建模和分析（NDMA）Python库构建具有高参数维度的关联ODE模型。我们介绍了算法，以有效研究限于这些参数子集的这些ODE模型中的动力学。最后，我们形成了该方法的统计验证以及几个有趣的动态应用程序，包括在54个参数模型中找到鞍节点分叉。
使用LLM代理的自动威胁检测和响应
在第一次访问时，患者进行了第一阶段的治疗，即缩放和根计划以及夹板加固的综合。完成第一阶段后，使用再生牙周手术继续进行第二阶段治疗。患者在开始牙齿手术手术之前签署了知情同意书46。开始使用Povidone碘10％开始使用口腔和内部地录。使用rasparatorium使用粘膜叶状膜上的牙齿45介质到牙齿47的牙齿45到牙齿47的远端进行一个全厚度瓣切口，然后使用Rasparatorium进行粘膜叶状瓣反射，以便在牙齿的根表面上出现颗粒状薄纸。牙齿46的根表面的根平面和牙齿46颊毛部纤维组织的刮凝结物，以便在牙齿46周围出现缺陷（图2）。
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
基于分岔图生成工具的广义逻辑方程新方法
摘要 本文提出了两种新的逻辑函数泛化，分别基于非广义热力学、q-逻辑方程和任意阶逻辑方程。它通过将混沌理论与逻辑方程相结合来展示混沌理论的影响，并揭示了微小的参数变化如何将系统行为从确定性行为转变为非确定性行为。此外，本文还介绍了 BifDraw——一个使用经典逻辑函数及其泛化绘制分岔图的 Python 程序，说明了系统对条件变化的响应的多样性。该研究通过研究其复杂的动力学并提供可能在热力学基本状态和熵方面具有新意义的新泛化，为逻辑方程在混沌理论中的地位提供了关键作用。此外，本文还研究了方程的动力学性质及其中的分岔图，这些图呈现出复杂性和令人惊讶的动态系统特征。BifDraw 工具的开发体现了理论概念的实际应用，有助于进一步探索和理解混沌理论中的逻辑方程。这项研究不仅加深了对逻辑方程和混沌理论的理解，还介绍了可视化和分析其行为的实用工具。