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World File Search System使用约束
利用脑类器官和结构功能理论了解人类大脑
摘要。基本的神经生物学临床试验范式促使我们使用约束数学模型和个性化人源脑器官分析来预测临床结果并安全地开发新疗法。对大脑施加的物理约束可以指导对实验数据的分析和解释以及数学模型的构建，这些模型试图理解大脑的工作方式和认知功能的产生方式。为人源脑器官开发这些数学模型为测试有关人脑的新假设提供了机会。当涉及到测试有关大脑的想法时，需要在实验的可及性、操作性和复杂性之间取得谨慎的平衡，以便将神经生物学细节与更高级别的认知特性和临床考虑联系起来，我们认为应用于脑器官模型的基本结构功能约束提供了一条前进的道路。此外，我们表明这些约束出现在神经活动和学习的典型和新颖的数学模型中，并且我们提出基于约束的建模和表示的使用可以连接到机器学习以获得强大的互惠互利。
周期性复发概率的界限
周期驱动系统在科学和技术中无处不在。在量子动力学中，即使是少量的周期驱动自旋也会导致复杂的动力学。因此，了解此类动力学必须满足哪些约束是很有意义的。我们为每个周期数推导出一组约束。对于纯初始状态，受约束的可观测量是重复概率。我们使用约束来检测与未考虑的环境的不良耦合以及驱动参数的漂移。为了说明这些结果与现代量子系统的相关性，我们在捕获离子量子计算机和各种 IBM 量子计算机上通过实验展示了我们的发现。具体来说，我们提供了两个实验示例，其中这些约束超出了与已知单周期约束相关的基本界限。该方案可能用于检测无法通过经典方式模拟的量子电路中的环境影响。最后，我们表明，在实践中，测试 n 循环约束仅需执行 O(√n) 个循环，这使得评估与数百个循环相关的约束变得现实。
微电网中可再生能源点对点电力交易和使用 IGDT 的不确定性建模
摘要 — 微电网是能源网络的主要组成部分，因为它们可以容纳大量可再生能源。点对点能源交易是实现电力市场分散模式的最有效方法之一。在点对点交易中，每个参与者直接与一组合作伙伴进行谈判，无需任何中介。点对点能源交换方法允许生产者和消费者之间直接进行能源交换。本研究在由 4 个微电网组成的网络上测试了点对点交易方法。现有的微电网有不同的发电源，如太阳能、风力涡轮机和微型涡轮机，每个发电源都单独建模。此外，为了减少可再生能源生产的不确定性，该网络中使用了电池存储系统。此外，为了鼓励微电网使用可再生资源，这些资源已经考虑了截止成本。本研究使用约束优化方法和带有 Baron 求解器的 GAMS 软件来优化问题。最后，利用信息差距决策理论方法考察了不同模式生产可再生资源的不确定性。可用的结果显示了基于目标函数和现有约束的微电网与其他网络组件之间的功率分配。
微电网中可再生能源点对点电力交易和使用 IGDT 的不确定性建模
摘要 — 微电网是能源网络的主要组成部分，因为它们可以容纳大量可再生能源。点对点能源交易是实现电力市场分散模式的最有效方法之一。在点对点交易中，每个参与者直接与一组合作伙伴进行谈判，无需任何中介。点对点能源交换方法允许生产者和消费者之间直接进行能源交换。本研究在由 4 个微电网组成的网络上测试了点对点交易方法。现有的微电网有不同的发电源，如太阳能、风力涡轮机和微型涡轮机，每个发电源都单独建模。此外，为了减少可再生能源生产的不确定性，该网络中使用了电池存储系统。此外，为了鼓励微电网使用可再生资源，这些资源已经考虑了截止成本。本研究使用约束优化方法和带有 Baron 求解器的 GAMS 软件来优化问题。最后，利用信息差距决策理论方法考察了不同模式生产可再生资源的不确定性。可用的结果显示了基于目标函数和现有约束的微电网与其他网络组件之间的功率分配。
通过透视图切换量子参考系……
一旦将实验室视为物理系统，将参考系从根本上视为量子系统在量子引力中是不可避免的，在量子基础中也是如此。因此，这两个领域都面临着如何描述相对于量子参考系的物理学以及相对于不同此类选择的描述如何关联的问题。在这里，我们利用两个领域思想的富有成效的相互作用，开始开发一种统一的量子参考系变换方法，最终旨在涵盖量子物理学和引力物理学。特别是，使用受引力启发的对称原理，它迫使物理可观测量具有关联性并导致描述中固有的冗余，我们开发了一个视角中性结构，它同时包含所有框架视角并通过它进行更改。我们表明，采用特定框架的视角相当于修复经典和量子理论中与对称性相关的冗余，而改变视角则对应于对称变换。我们使用约束系统的语言来实现这一点，这种语言自然地编码了对称性。在一个简单的一维模型中，我们恢复了 [ 1 ] 的一些量子框架变换，将它们嵌入到中立的框架中。利用它们，我们说明了所观察系统的纠缠和经典性如何依赖于量子框架视角。我们的操作
非约束性报价请求指导和培训
• 只能用于符合商品价格限制或服务价格限制的采购，因此不受适用于一个或多个贸易协议所涵盖的采购活动的规则和限制的约束。 • 是一种非约束性流程，不会产生使用约束性采购流程（例如发布用于政府范围使用的 RFP）时产生的约束性“合同 A”流程。请参阅下表 1，其中概述了合同 A 和非约束性采购流程之间的差异。 • 征求供应商对商品或服务的报价。供应商没有特定的报价格式，但应该响应报价中要求的信息。 • 使用比其他采购流程（例如 RFP）更非正式的评估来选择实现最佳性价比的报价。 • 通过标准化 CPPM 6 中规定的三 (3) 个报价流程的方法，提高性价比。 • 通过禁止 NRQ 流程的规则来保护省政府，这些规则在 NRQ 之前并不存在，用于三 (3) 报价流程，从而通过制定具体的基本规则来限制潜在责任。 • 允许双方在签署合同之前就合同的任何方面进行谈判。 • 在签署合同之前，不约束任何一方遵守任何条款。
稀疏的组过滤库表示模型
背景：在运动成像（MI）脑电图（EEG）记录以及在脑计算机界面（BCI）应用的MI分类中，常见的空间模式（CSP）已被广泛用于特征外观。BCI通常需要相对较长的脑电图数据来可靠的分类培训。更具体地，在使用一般空间模式进行特征提取之前，使用两个不同类别的训练词典来构造复合词典矩阵，并且在滤波器带中的测试样品的表示形式估计为字典矩阵中列的线性组合。新方法：减轻频率带之间的稀疏小样本（SS）问题。我们为BCI系统中的运动图像提出了一种新型的稀疏组过滤库模型（SGFB）。结果：我们通过基于对非零相关系数的类别表示残差来执行任务。此外，我们还在三个不同的时间窗口中使用约束过滤器频段执行关节稀疏优化，以在多任务学习框架中提取强大的CSP功能。为了验证我们的模型的有效性，我们对BCI竞争的公共EEG数据集进行了实验，以将其与其他竞争方法进行比较。与现有方法的比较：差异
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识代表和推理（KRR）和机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及原型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射门学习中利用语义特征，以构成缺乏数据的内容；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则或特殊类型的信息，例如
锂电池快充设计的多目标优化...
锂离子电池快速充电是现代电动汽车的关键，它既要考虑充电时间，又要考虑电池的退化。快速充电优化面临的挑战包括：(i) 可能的充电协议空间维度高，而实验预算往往有限；(ii) 对电池容量衰减机制的定量描述有限。本文提出了一种数据驱动的多目标充电方法，以最大限度地缩短充电时间，同时最大限度地延长电池循环寿命，其中使用切比雪夫标量化技术将多目标优化问题转化为一组单目标问题，然后使用约束贝叶斯优化 (BO) 有效地探索充电电流的参数空间并处理充电电压的约束。此外，利用多项式展开技术将连续变电流充电协议引入到所提出的充电优化方法中。在基于多孔电极理论的电池模拟器上证明了所提出的充电方法的有效性。结果表明，与包括线性近似约束优化（COBYLA）和协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）在内的最新基线相比，所提出的基于约束BO的方法具有更优的充电性能和更高的采样效率。此外，还讨论了随着充电协议中使用的自由度数量的增加，充电性能及其不确定性的增加。
屏障增强的平行同位轨迹优化针对安全至关重要的自主驾驶
摘要 - 在防止过度保守行为的同时，对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中，我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化（BPHTO）方法，使用过度删除的乘数交替方向方法（ADMM）进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆（EV）与周围车辆之间的安全相互作用，根据屏障功能，开发了一个时空安全模块，该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数，以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外，我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹，并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作，同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度，我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程，从而可以实时生成多个轨迹，并具有可观的保证。通过一系列实验，拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性，稳定性和一致性的提高。