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Jiles-Atherton 磁滞模型的改进与非正弦激励下 软磁材料复杂磁滞准确模拟
输入数据： 1 ） i = 0 时刻： H (0) = 0 ， M (0) = 0 ， H m = 0 2 ）磁化周期 0 — T 各时刻的磁密 B ( t ) 3 ）模型初始参数及动态参数 R 、 v 、 α 、 k 对应函数 4 ）磁化反转点磁密存储序列 [ B m (1), ⋅⋅⋅ , B m ( z )]
准确、高效地重建右心室形状和
从时间分辨的医学图像中精确重建右心几何形状和运动可增强基于图像可视化的诊断工具以及通过计算方法进行的心脏血液动力学分析。由于右心形态和运动的特殊性，常用的分割和/或重建技术仅采用短轴电影 MRI，在右心相关区域（如心室底部和流出道）缺乏准确性。此外，重建过程非常耗时，并且在生成计算域的情况下需要大量的人工干预。本文提出了一种从时间分辨 MRI 中精确高效地重建右心几何形状和运动的新方法。具体而言，所提出的方法利用表面变形来合并来自多系列电影 MRI（如短/长轴和 2/3/4 腔采集）的信息并重建重要的心脏特征。它还通过利用合适的图像配准技术自动提供完整的心脏收缩和放松运动。该方法既适用于健康病例，也适用于病理（法洛四联症）病例，并且比标准程序产生更准确的结果。所提出的方法还用于为计算流体动力学提供重要输入。相应的数值结果证明了我们的方法在计算临床相关血液动力学量方面的可靠性。© 2023 Elsevier BV 保留所有权利。
高级机器学习技术，以准确预测
对原油（CPO）价格的准确预测对农业和金融领域的利益相关者至关重要，因为它直接影响与生产，交易和投资策略有关的关键决策。传统的时间序列模型虽然有价值，但通常在捕获CPO价格波动中固有的复杂的非线性动力学方面差不多。这项研究深入研究了尖端机器学习技术的应用，特别强调了变形金刚和混合体系结构等最先进的模型，以显着提高CPO价格预测的精度。本研究提供了有关传统CPO预测方法的现有研究的全面概述，同时还探索了该领域中机器学习应用的有希望的潜力。通过严格分析以前的研究并突出新兴趋势，这项初步研究旨在为CPO价格预测领域的未来研究建立基准。本文提出的发现旨在作为一个宝贵的参考点，阐明了迄今为止取得的进展，并确定了关键领域以进行进一步探索。
用准确提示减少错误信息共享
h e是一个非常关注的根源，并且已经付出了巨大的努力来减少它。除此之外，分享假新闻和其他错误信息会使问题恶化。当前方法的主要方法是特定于内容的，例如标记内容的算法降级。尽管发现这些特定内容的方法是有效的（Martel＆Rand，2023），但它们不足以与社交媒体上发布的大量内容保持同步。例如，在2022年，每分钟在Meta/Facebook上发布了约170万件内容（Domo，2023）。在这个规模上，至少可以说，事实检查变得高度挑战！
准确解码想象和听到的旋律
音乐感知需要人脑处理各种声学和音乐相关特性。最近的研究使用编码模型来梳理和研究影响音乐感知的各种皮质因素。为此，这些方法研究了总结几分钟数据内神经活动的时间响应函数。在这里，我们测试了使用脑电图 (EEG) 评估单个音乐单元（小节）神经处理的可能性。我们设计了一种基于 EEG 段间最大相关性度量 (maxCorr) 的解码方法，并根据一项实验使用它来解码 EEG 中的旋律。在该实验中，专业音乐家多次聆听和想象四个巴赫旋律。我们在此证明，从聆听和想象期间记录的 EEG 信号中，可以准确解码单个受试者和单个音乐单元的旋律。此外，我们发现 maxCorr 方法的解码准确度高于基于后向时间响应函数 (bTRF env) 的包络重建方法。这些结果表明，低频神经信号编码的信息超出了音符时间，尤其是低于 1 Hz 的低频皮质信号，这些信号被证明可以编码与音高相关的信息。除了这些结果的理论意义外，我们还讨论了这种解码方法在新型脑机接口解决方案中的潜在应用。
准确耐用的黑色SL树脂
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准确信息处理的非平衡成本
准确的信息处理在技术和自然界中都是至关重要的。为了实现它，任何信息处理系统都需要初始资源供应远离热平衡。在这里，我们建立了可以通过给定数量的非平衡资源来实现准确性的基本限制。该限制适用于任意信息处理任务和任意信息处理系统受量子力学定律的影响。它很容易计算，并且用熵数量表示，我们将其命名为反向熵，与所考虑的信息处理任务的时间逆转相关。对于所有确定性的经典计算及其所有量子延伸都可以达到极限。作为一种应用程序，我们建立了非quilibrium和准确性之间的最佳权衡，用于存储，传输，克隆和擦除信息的基本任务。我们的结果设定了接近最终效率限制的新设备设计的目标，并提供了一个框架，以证明量子设备的热力学优势比其经典配料。