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World File Search System临界性
邮轮发电厂动态停电概率监控系统
摘要：严格的环境法规和提高航运运营可持续性的努力导致设计和采用更复杂的船舶发电厂系统配置以及实施数字化功能。由于这些系统的复杂性，由组件和子系统故障引起的可能导致事故的危急情况需要及时检测和缓解。本研究旨在通过开发一种综合监控安全系统的概念来提高船舶复杂系统及其运行的安全性，该系统采用现有的安全模型和船上传感器的数据融合。采用详细的故障树来模拟停电事件，代表邮轮的航行模式和其工厂的运行模式。邮轮警报和监控系统获取的船上传感器测量值与这些故障树相结合，以解释所调查发电厂配置及其组件运行条件的船上信息，从而有助于估计停电概率的时间变化以及发电厂组件的动态临界性评估。通过使用 Matlab/Simulink 开发的虚拟仿真环境验证了所提出的概念。本研究支持对船舶动力装置的动态评估，因此有利于提高运行期间动力装置的安全性的决策。
论灵活性的重要性：动态大脑网络及其潜在的功能意义
在这篇理论综述中，我们首先从动态系统的角度讨论大脑和思维，然后描述表征动态网络灵活性的方法。我们讨论了不同程度和种类的灵活性如何在不同情况下具有适应性（或适应不良性），具体关注与更不连贯或更紧密的动态相关的措施。虽然不连贯的灵活性可能有助于评估神经熵，但紧密的灵活性可能作为自组织临界性的代理，作为在复杂系统中实现自适应行为的基本属性。特别关注最近的研究，其中灵活性方法已用于研究神经和认知成熟度，以及在不同麻醉水平下意识处理的崩溃。我们进一步讨论了这些发现和方法如何在自由能原理中与大脑组织和生物功能的基本原理联系起来，并描述了从这一范式中可能取得的方法学进展。最后，结合计算精神病学，我们提出了一项研究计划，以更好地了解动态网络与不同形式的心理灵活性之间的关系，这可能是确保人类繁荣的最重要因素。
跨学科融合方法 - 人为因素
本文致力于研究人为因素的系统性问题，这些问题与人机交互的认知方面有关。数学建模的快速发展产生了动态运输系统在困难条件下运行的安全、控制和预测系统性问题。潜在矛盾的积累和跨学科冲突是教育和科学问题系统复杂性的主要原因，这增加了人为因素的重要性。这项工作的主要目标是进一步发展一种在跨学科基础上研究人为因素安全问题的收敛方法。系统安全问题和人为因素表现的关键原因是自组织临界性，其在信息传输线路中的表现导致各种性质的分形信号的非线性和不稳定性。这项工作建立了一个人的过渡功能状态与其认知活动的个性之间的联系。提出了一种工具包，用于识别信息传输媒体引起的空间和时间不均匀性，这些不均匀性在不同尺度水平上产生隐藏的时空关系。这些互连由各种性质的分形和多重分形信号的认知图形图像的个性决定。知识的创造
1 -x} {\ rm pd} - pubdb
cerhsn带有CE原子，在六边形平面中形成了准晶格，最近在磁性挫败感驱动的量子临界性的背景下进行了讨论。此外，据报道，PD连续取代RH会导致磁性。在这里，我们研究了替代序列中4 F职业的变化CERH 1 -x pd X sn，用于x = 0、0.1、0.1、0.3、0.5、0.75，使用硬X射线（HAXPES）的光电光谱法（haxpes）。与组合完整的多重组和配置相互作用分析对核心水平光谱的定量分析显示，由于有效的4 F结合能ε4F的增加以及有效杂交V EFF的降低，4 F 0贡献的平稳降低，X的上升效果上升。我们将价带数据与计算的状态部分密度进行比较，并发现PD 4 d状态距离费米能量的CE 4 F状态比RH 4 d状态远离CE 4 F状态。实际上，在核心水平光谱的配置相互作用分析中，有效的结合能ε4F降低了相同的量。
建立针对人类肠道细菌的新型菌株的遗传操纵
摘要近年来已经看到了高临界性和高通量遗传操纵技术的发展，这些技术极大地改善了我们对遗传典型微生物的理解。然而，在建立新生物体的遗传操纵技术方面仍然存在挑战，这主要是由于外源性DNA防御机制，缺乏可选标记，缺乏有效的方法来引入外源性DNA以及无法在其新宿主中复制遗传媒介。在这篇综述中，我们描述了一些用于新型微生物的基因操纵的技术。尽管存在许多关注遗传操作的最后一步的评论，但对受体DNA的编辑进行了编辑，但我们特别关注此过程的第一步，将外源性DNA转移到了感兴趣的菌株中。提供了这些技术使用的示例，用于选择人类肠道细菌，其中已经建立了遗传性障碍性，例如双歧杆菌，细菌和罗斯伯里亚。最终，本综述旨在为有兴趣开发新型细菌菌株（尤其是人类肠道菌群的遗传操纵技术）的研究人员提供信息来源。
强关联量子系统
1 简介：二次量子化、相互作用电子、哈伯德模型及其派生模型 1 横向磁场中的量子伊辛模型：通过 Jordan 1 Wigner、Fourier 和 Bogoliubov 变换的精确解。量子相变和临界性。有序与无序。对偶性。激发和畴壁。 1 纠缠熵：面积定律和对数发散。 3 半整数自旋链：海森堡反铁磁体、Lieb-Schultz-Mattis 1 定理、有序与无序、Goldstone 玻色子、Mermin-Wagner 定理、通过坐标 Bethe 假设的精确解。 4 整数自旋链：Haldane 猜想、Affleck-Kennedy-Tasaki-Lieb 模型、MPS（矩阵积态）和张量网络简介。无间隙边缘模式和对称保护拓扑序。 5 自由费米子系统的拓扑分类：拓扑绝缘体和超导体的周期表，Su-Schriefer-Heeger模型和Kitaev的量子线：拓扑简并和马约拉纳边缘模式。 6 高维自旋模型，自旋液体，规范理论和Kitaev的环面代码模型，拓扑序和任意子 还将有一个小组项目，可以选择为文献综述（例如量子霍尔效应，Levin-Wen弦网络模型，拓扑绝缘体，
包裹和粒子：大脑中的马尔可夫毯
在人类大脑映射之初，功能解剖学的两个原理支撑了大多数分布式大脑反应的概念和分析：即功能分离和整合。目前有两种主要方法来表征功能整合。第一种是从定向有效连接的角度对连接组学进行机械建模，它介导神经元信息传递和神经回路的动态。第二种现象学方法通常从内在大脑网络、自组织临界性、动态不稳定性等方面来表征无向功能连接（即可测量的相关性）。本文介绍了一种有效连接的处理方法，它说明了内在大脑网络和临界动力学的出现。它以马尔可夫毯的概念为基础，马尔可夫毯在远离平衡系统的自组织中起着根本性的作用。利用重正化群的装置，我们表明，网络神经科学中发现的大部分现象学是神经元状态的特定分区在逐渐粗化的尺度上出现的属性。因此，它提供了一种将有向图上的动态与内在脑网络现象学联系起来的方法。
自闭症诊断从脑电图信号到机器学习算法
abtract。通过社会沟通和重复行为不足而认识到的一种神经发育障碍，被缩写为自闭症谱系障碍（ASD）。诊断自闭症的最实际设备之一是脑电图（EEG）信号，它准确地代表了大脑的功能。每个个体的记录的脑电图都包含大量数据，这些数据很难在视觉上学习和检查。机器学习算法的主要目标是以最终接近人脑的诊断方式训练机器。在本文中评估了在自闭症诊断的特征提取块中进一步开发深度学习能力的适当策略。为此，卷积神经网络（CNN）结构参与检查可用数据以提取功能。涉及支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），决策树（DT），简单贝叶斯分类（GNB）和随机森林（RF）的五个机器学习分类器（SVM）。通过SVM，LDA，DT，GNB和RF分类器获得的精度百分比分别为100、82、80.5、100和100％。通过应用不同的机器学习方法，这种提出的用于特征提取和分类的卷积神经网络的方法可以产生高临界性，即使不是比其自闭症诊断的同类方法相似。
混沌理论与战略思想 - DTIC
一场可以改变战略思想的革命正在进行。但苦乐参半的事实是，这场革命与冷战结束和斯通沙漠行动成功后即将出现的“新世界秩序”关系不大。真正的革命在于科学，其影响可能会改变战争和战略思想的模式。然而，我们的注意力集中在短期的国际改组上。我们专注于短暂的事物，而忽略了时代性。科学进步正在推动我们超越简单的牛顿概念，进入混沌理论和自组织临界性的奇异世界。这些新颖的科学研究方向仅在过去三十年中出现。简而言之，它们假定结构和稳定性隐藏在看似随机的非线性过程中。由于科学革命在过去如此改变了冲突，美国战略家必须了解进展中的变化。这很重要的一个原因是技术：新原理产生了新类型的武器，就像基本量子理论和狭义相对论引领了核装置一样。理解科学变化的第二个更根本的原因是，我们对现实的看法建立在科学范式之上。世界在我们看来往往是一个错综复杂、混乱不堪的地方，我们寻找能够理解这一切的框架。这些框架绝大多数都来自物理科学，比如 18 世纪的观点认为
地下空间——循环经济关键资源的法律治理
在过去的二十年中，地下资源和空间的多种用途的增强导致了大量问题，从可持续发展的角度来看，当前的欧盟 (EU) 和/或其成员国 (MS) 的国家法律和监管框架和知识库无法有效管理这些问题。本研究以欧洲为重点，进行横向扫描审查，以提高人们对这种情况的认识，并强调对治理解决方案的新需求，这些解决方案可能适合不同司法管辖区的不同法律和权力设置，并支持向更循环的经济过渡，将地下资源和空间使用与这种使用经常造成的负面影响区分开来。它涉及从法律上承认地下资源和空间大多是有限的资源。资源所有者的确定、多利益相关方的利益冲突、与每种资源类别相关的物理条件和动态的明确指定、地下资源和地表资源之间的相互作用，使得地下自然资源的监管、规划和使用成为一项复杂但必要的公共当局任务。建立统一的公共权力许可和可持续资源管理方案，并辅以 3D（和 4D）信息和资源分类系统，应成为欧盟及其成员国的优先事项。初步结果和法律类比表明，地下空间利用率也可以在临界性背景下进行评估。