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World File Search System估计器
使用大脑连接性估计器改善基于EEG的驱动器分心分类
摘要：本文讨论了通过使用大脑连接估计器作为特征来讨论脑电图（脑电图）基于脑电图分散分类的新方法。有超过一年的驾驶经验和平均年龄为24.3的健康志愿者参加了具有两个条件的虚拟现实环境，简单的数学解决问题任务和一项骑行任务，以模仿分心的驾驶任务和一项非分布驾驶任务。独立的组件分析（ICA）是在与额叶，中央，顶，枕骨，左运动和右运动区域相关的六个选定组件的选定时期进行的。Granger – Geweke因果关系（GGC），定向转移函数（DTF），部分定向相干（PDC）和广义部分定向相干性（GPDC）大脑连接估计器用于计算连接性矩阵。这些连接矩阵被用作具有径向基函数（RBF）的支持向量机（SVM）的功能，并将分心和非分布驾驶任务分类。GGC，DTF，PDC和GPDC连接估计器的分类精度分别为82.27％，70.02％，86.19％和80.95％。进行了PDC连接估计器的进一步分析，以确定分散注意力和非分布驾驶任务之间的最佳窗口。这项研究表明，PDC连接性估计器可以为驾驶员分心提供更好的分类精度。
基于非参数感应电机转子磁链估计器...
基于电流模型和电压模型的传统感应电机转子磁通观测器对参数不确定性很敏感。本文提出了一种基于前馈神经网络的非参数感应电机转子磁通估计器。该估计器无需电机参数即可运行，因此不受参数不确定性的影响。该模型采用 Levenberg-Marquardt 算法离线训练。所有数据收集、训练和测试过程均在 MATLAB/Simulink 环境中完成。训练过程中强制迭代 1,000 个时期。此建模过程总共使用了 603,968 个数据集。该四输入两输出神经网络模型能够为磁场定向控制系统提供转子磁通估计，其误差为 3.41e-9 mse，训练时间为 28 分 49 秒。该模型在参考速度阶跃响应和参数不确定性下进行了测试。结果表明，所提出的估计器改进了电压模型和电流模型转子磁通观测器的参数不确定性。
使用深度神经密度估计器进行癫痫全脑网络建模的基于模拟的推理
癫痫的全脑网络建模是一种数据驱动的方法，它将个性化的解剖信息与异常大脑活动的动态模型相结合，以生成在大脑成像信号中观察到的时空癫痫发作模式。这种参数模拟器配备了一个随机生成过程，它本身为推断和预测受疾病影响的局部和整体大脑动态提供了基础。然而，全脑尺度的似然函数计算往往是难以解决的。因此，需要无似然推理算法来有效估计与大脑中假设区域有关的参数，理想情况下包括不确定性。在这项详细的研究中，我们提出了基于模拟的虚拟癫痫患者 (SBI-VEP) 模型推理，它只需要前向模拟，使我们能够摊销代表全脑癫痫模式的低维数据特征参数的后验推断。我们使用最先进的深度学习算法进行条件密度估计，通过一系列可逆变换检索参数和观测值之间的统计关系。这种方法使我们能够根据新输入数据轻松预测癫痫发作动态。我们表明，SBI-VEP 能够从颅内 EEG 信号的稀疏观测中准确估计与大脑中致痫区和传播区范围相关的参数的后验分布。所提出的贝叶斯方法可以处理非线性潜在动力学和参数退化，为从神经影像学模式可靠地预测神经系统疾病铺平了道路，这对于制定干预策略至关重要。
材料碳排放估计器（MCE2）
MCE 2的重点是材料碳排放（通常称为“前期体现的碳”），该碳排放量直接由收获和生产建筑材料引起的排放量。在2021年，加拿大自然资源发布了一份报告，得出结论，低层住宅建筑物可能导致平均150公斤（kg）的二氧化碳等效含量（CO 2 E）每平方米的地板面积（28吨28吨）（28吨的2,000平方英尺房屋）。1将这一估算值乘以加拿大每年建造的所有低层住宅建筑，总计8到900万吨排放量，相当于大约三个燃煤电厂。该报告还表明，根据材料的选择，对于相同设计和能源性能的房屋，材料碳排放（MCE）可能高达513，或低至2，kg Co 2 E/m 2。这种差异强调了MCE对实现排放降低目标的重要性。
利用力从势能贡献进行反应路径分析：反应坐标充分性的可行估计器 Nicolas Oscar Foglia，
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SipeArl推出了微处理器的设计师，该设计师将装备欧洲超级估计器欧洲1
高性能计算设备，欧洲的关键市场高性能计算是专门用于科学和工程模型的计算机科学的一个分支，以及需要如此重要资源的仿真任务，以至于无法使用计算机进行一般使用，而是对超级计算机进行计算。高性能计算对于应对数量和复杂性不断增长的战略挑战至关重要。历史上用于研究，天气预报，石油和天然气勘探，国防，化学，金融...，这对于支持人工智能，互联流动性，智能城市，生物工程，网络安全，个性化医学等的部署至关重要。