摘要在本文中,我们得出了被称为f(r,g)坟墓的修饰的高斯 - 邦纳特重力方程,用于非friedmann-Robertson-Warker(FRW)SpaceTime。我们利用动力学系统方法来研究由辐射和物质组成的两种不同类别的F(r,g)模型的宇宙动力学(冷的深色矩阵和最终物质)。研究了固定点周围的线性扰动,以探索相应的稳定点。在f(r,g)= f 0 r n g 1-n和f(r,g)= f 0rα + f 1gβmod- ems中研究了宇宙学的意义,以鉴定宇宙的定性演化,并使用频段时间。详细讨论了所考虑的模型类之间的质量差异。与宇宙的延迟加速和放射相对应的固定点将存在于模型中,但是,与物质二号阶段相对应的固定点的存在将取决于f(r,g)的功能形式。此外,自主系统可用于研究cosmographic参数以及状态发现诊断。
摘要:背景:持续的口服靶向疗法(OTT)代表加拿大医疗保健系统的主要经济负担,因为它们的高成本和给药,直到疾病疾病的疾病/毒性为止。最近引入了基于Venetoclax的基于固定的结合疗法有可能降低此类成本。本研究旨在通过引入固定OTT的引入,估算加拿大CLL的流行率和成本。方法:开发了一个国家过渡模型并包括五个健康状况:注意等待,第一线治疗,复发/难治性治疗和死亡。预计从2020年到2025年,预计加拿大连续和固定治疗效果的CLL患者数量和与CLL管理相关的总成本。费用包括吸毒,随访/监测,不良事件和姑息治疗。结果:加拿大的CLL患病率预计将从2020年至2025年之间的15,512增加到19,517。年度费用分别为2025年的880.7加元和7.031亿加元,分别用于连续和固定的OTT方案。相应地,与连续OTT相比,固定的OTT将从2020年到2025年提供总成本2.138亿加元(5.94%)。结论:与连续OTT相比,预计固定的OTT有望在5年预测中大大降低成本负担。
其中x是一个固定的高矩阵,而ϑ是新的向量参数。例如,我们可以促进对称或部分对称分解,例如a = b = c或a = b。在前一种情况下,我们可以定义ϑ = [vec(k); vec(a)]。另一个示例是对某些或所有因素矩阵或核心张量k强制执行toeplitz结构。以这种方式,例如,有可能构建低级张量反卷积[31],平行因子,具有线性脱位(Paralind)[33] [33]或具有线性约束(Candelinc)的典型分解[34]。在[10]和Tensorlab中使用了类似的技术。有很多可能性,并且它们在矩阵X上都不同。请注意,以某些核心张量元件固定至零的模型是本小节中考虑的线性转换的一种特殊情况。
图 2:图 1 所示的混合耦合神经元群体中,随着化学连接数 S 的变化和电连接数 R 的固定,出现了不同的动力学行为。每行分别显示网络环中两个相邻神经元(用红色和绿色箭头标记)和一个远处神经元(用蓝色箭头标记)在 V − w 相平面上的时空活动模式、膜电位快照、平均发放频率曲线和具有瞬时位置的周期轨道。化学连接数设置为 S = 5 (A)、S = 125 (B)、S = 250 (C) 和 S = 350 (D)。其他系统参数固定为 gc = 10 − 2 mS/cm 2、ge = 10 − 7 mS/cm 2 和 R = 100。
该模块借鉴了序列中先前模块中开发的基本概念,探索了在灵活的汇率下,小型开放经济的均衡状况以及在可使汇率制度下的货币政策运营。它发展了传统的是 - 在世界其他地区固定实际利率的条件下,开放经济平衡的LM模型。该分析首先关注的是不太满意的就业案例,在该案例中,国内价格水平被固定,然后是具有价格水平的全部就业案例。IS-LM图形的全部就业变化是开发的,水平轴的价格水平和垂直方面的实际利率。出现的基本结果是,国内产出取决于国内资产均衡的状况和世界在不足的就业条件下以及do-
使用XED数据集,该数据集并不能部分地进行采样到Boltzmann分布。最近的几部作品,例如Boltzmann Generator,正在解决这个问题,10 - 13,但它们尚未证明具有足够的通用性(有关更多详细信息,请参见第2节)。在本文中,我们使用生成OW网络(Gflownets)来对Boltz-Mann分布的分子平衡构象进行采样。我们专注于分子的扭转角度,因为它们包含了限制空间的大部分差异,而键长和角度可以通过快速基于规则的方法效率生成。最近在连续的Gflownets 14上的一项工作提出了概念证明,以证明Gflownet从二维圆环上的分布中的样品中的样本能力。在这里,我们将这项工作扩展到任意数量的扭转角度的更现实的设置。此外,我们使用多种能量估计方法训练gflownets的不同delity。我们在实验上证明了所提出的方法可以从玻尔兹曼分布中采样分子构象,从而为多种扭转角度2-12种不同的药物样分子产生多样化的低能构象。
•VRLA(阀受调节的电池技术),电解质固定在凝胶中•由于SonnenscheinDryft®技术,在整个使用寿命中,无维护(无需填充)•根据IEC 60254-10254-1•极端强大的
1 2013 年,NIPA 第 14 次全面修订将无形资本的认定范围从软件扩大到包括研发和娱乐、文学和艺术原创作品。该固定资产的存量以折旧、质量调整后的支出永续盘存来衡量。 2 BEA 固定资产表 5.1 表明,除了非住宅固定资产(非住宅建筑、设备和知识产权产品)外,企业部门还拥有少量住宅。与住宅总价值相比,企业拥有的住宅规模较小(从未超过住宅总价值的 1.4%)。此外,与非金融企业部门拥有的非住宅资本价值相比,企业拥有的住宅规模较小(从未超过非金融企业部门拥有的非住宅固定资产价值的 1.8%)。即使包括企业拥有的住宅,结果仍然稳健。 3 Jorgenson 和 Sullivan (1981) 的税收抵免值经过缩放以匹配所申请的总企业抵免额(NIPA 表 8.25,第 25 行)。此调整遵循 McGrattan 和 Prescott (2005) 的调整。1984-1985 年的调整值设置为等于 1983 年的值。使用未调整的值时,结果仍然可靠。
m k l(v)ρl(v)†dµ(v)。T。Benoist,M。Fraas,Y。Pautrat和C. Pellegrini的最新论文是我们的起点。他们认为L是身份的情况。在量子通道φL的一些温和假设下,我们分析了φL的特征值性质,并为这种通道定义了熵。对于固定µ(先验度量)和给定的Hamiltonian H:M K→M K,我们提供了Ruelle定理的版本:与Ruelle操作员的特征值问题有关的压力变异原理(与此类H相关)。我们介绍了吉布斯频道的概念。我们还表明,对于固定的µ(支撑中有超过一个点),L的集合是φ-erg(也不可约),对于µ是一个通用集。我们描述了一个相关的过程x n,n∈N,在投射空间p(c k)上取值,并分析不变概率的存在问题。我们还考虑了一个关联的过程ρN,n∈N,d k上的值(d k是一组密度运算符)。通过Barycenter,我们将上述不变概率与x的密度算子相关联。
摘要 —卷积神经网络(CNN)在高光谱图像表示方面表现出色,并在高光谱图像分类中取得了良好的效果。然而,传统的 CNN 模型只能对具有固定大小和权重的规则方形图像区域进行卷积,因此,它们不能普遍适应具有各种对象分布和几何外观的不同局部区域。因此,它们的分类性能还有待提高,特别是在类边界方面。为了弥补这一缺点,我们考虑采用最近提出的图卷积网络(GCN)进行高光谱图像分类,因为它可以对任意结构的非欧几里得数据进行卷积,适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的在固定图上工作的 GCN 模型不同,我们使图能够动态更新
