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World File Search System凸度
脑尸检的简介
原理：硬膜下血肿通常是由硬膜下桥脉破裂引起的。尤其是在老年人中，它们可以在相对琐碎的创伤后发生。血液在硬膜下空间中自由移动，可能覆盖整个半球凸度。在急性情况下，血凝块是半液体，在尸检时从硬脑膜上滑动。几周后，凝块变硬并封装在膜中。以下缓慢的吸收过程。具有瀑布病史的老年人有多个获得硬膜下血肿的机会。和急性亚蛛网膜下腔出血与突然发作的病史一致，有时与恶心，呕吐，颈部僵硬，视力问题和/或意识丧失有关。Lobar浅表出血通常是脑淀粉样血管病的继发性；受影响的血管局限于瘦素和皮质灰质。该患者似乎没有颅底败血症或脑病的病史，因此不太可能下胸膜下肌瘤。发现了该患者，因此问题茎的直接原因尚不清楚。
电动汽车电池寿命延长的实时可实施的集成能量和机舱温度管理
摘要：在许多新兴技术中，电池电动汽车（BEV）已成为对严格排放法规的突出和高度支持的解决方案。尽管受欢迎程度越来越大，但可能会危害其进一步传播的主要挑战是缺乏充电基础设施，电池寿命降级以及实际和有望的全电动驾驶范围之间的差异。本文的主要重点是制定综合能量和热舒适管理（IETM）策略。此策略可最佳地管理供暖，通风和空调（HVAC）单元所需的电能，这是电池负荷上最受影响的辅助设备，以最大程度地减少电池寿命在任何特定的驱动循环中的降解，同时确保实际的机舱温度徘徊在允许的公寓内悬停在参考机舱温度中允许的公寓温度限制内，并且驾驶员的驾驶员启动了驱动器，并始终启动。这项工作结合了健康（SOH）估计模型，高保真舱室热力学模型以及HVAC模型的市售BEV的前向示例模拟模型，以展示提出的增强电池寿命的IETM IETM策略的效果和功效。IETM的瞬时优化问题是通过利用目标函数凸度的黄金搜索方法来解决的。在不同的驾驶场景下进行的模拟结果表明，提议的物品控制器带来的改进可以将电池健康降解最大化高达4.5％，能源消耗量最高2.8％，同时将机舱温度偏差保持在允许的范围内，从而在允许的限制范围内与参考温度保持一致。
科学Matemate
拉格朗日力学的各种特征。实际上，众所周知，当且仅当相应作用的第一个变化具有固定极端物质时，曲线才能解决E-L。关于最小的通常，它持续了短时间。 实际上，由于可能存在共轭点，临界曲线不再最小化更大的时间。 仅在某些凸度假设下才有“最小化轨道”。 对于这种杰出而机械的相关类别的拉格朗日（Lagrangian） - 所谓的tonelli lagrangians- legendre变换是一种全球差异性和E-L方程，等于相应的汉密尔顿人的汉密尔顿方程。 对于自主系统，沿解决方案提供了保守的能量值。 除了拉格朗日式和哈密顿式设置之外，对动态相关的最小对象的搜索是现代动态系统理论的中心主题之一。 沿这个方向的第一个结果之一可以追溯到八十年代，其中所谓的单调扭曲图的所谓的奥布里·梅瑟理论。 该理论的一个重要应用是对数学台球的研究，从伯克霍夫（Birkhoff）到近期台球类型，如符号和外台球。 在二十年后，通过马瑟·曼尼（Mather-Mané）理论开发了这种理论从一种到更高程度的自由度的概括，在这种理论中，最小化措施而不是轨迹的措施起着至关重要的作用。 这种重要的理论从汉密尔顿 - 雅各比方程到象征性拓扑都有联系。该博士学位课程的目的是在自我包含的方式中呈现 - 在不同环境中的“最小行动原理”。通常，它持续了短时间。实际上，由于可能存在共轭点，临界曲线不再最小化更大的时间。仅在某些凸度假设下才有“最小化轨道”。对于这种杰出而机械的相关类别的拉格朗日（Lagrangian） - 所谓的tonelli lagrangians- legendre变换是一种全球差异性和E-L方程，等于相应的汉密尔顿人的汉密尔顿方程。对于自主系统，沿解决方案提供了保守的能量值。除了拉格朗日式和哈密顿式设置之外，对动态相关的最小对象的搜索是现代动态系统理论的中心主题之一。沿这个方向的第一个结果之一可以追溯到八十年代，其中所谓的单调扭曲图的所谓的奥布里·梅瑟理论。该理论的一个重要应用是对数学台球的研究，从伯克霍夫（Birkhoff）到近期台球类型，如符号和外台球。在二十年后，通过马瑟·曼尼（Mather-Mané）理论开发了这种理论从一种到更高程度的自由度的概括，在这种理论中，最小化措施而不是轨迹的措施起着至关重要的作用。这种重要的理论从汉密尔顿 - 雅各比方程到象征性拓扑都有联系。该博士学位课程的目的是在自我包含的方式中呈现 - 在不同环境中的“最小行动原理”。这一原则可以被视为一种自然动作的一种非常公认的“节俭”。
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。
电力系统研究 - UTS的作品
一方面，需求和可再生能源（RES）的固有间歇性经常带来诸如微电网内过载或剩余产生之类的挑战。另一方面，电动汽车Ag Gregations（EVA）已获得了极大的关注，作为解决气候变化并成为石油基汽车的可持续替代品的关键策略。然而，微电网中EVA的不协调部署，尤其是面对RES的间歇性质，对微电网系统的安全操作构成了潜在的威胁。为了解决上述问题，这项研究集中于互连一组散射的微电网以创建多生物网络系统。更详细地，通过制定一种能源管理策略来重新配置微电网之间的互连，这些多菌流系统之间的有效交换功率可以促进，从而解决了负载需求的可变性，这是RESS的Sto Chastic生成模式。此外，在可重新配置的微电网结构中同步了EVA的网格到车辆（G2V）和车辆到网格（V2G）概念，以增强模型的灵活性。为了在现实情况下评估模型，还采用了一种基于方案的方法来反映不确定性对模型的影响。以其数学凸度为特征的提议方法允许使用诸如CPLEX之类的有效求解器，从而确保在有限的时间范围内实现可行的全局解决方案。通过在修改后的33个总线测试系统上实现该方法的有效性，该方法以多感细胞系统运行。结果表明，在EVA的存在下，提出的方法是优化可重构多微晶系统的运行的有前途的工具的有效性，从而导致运行成本降低和电压曲线增强。
elay Zhao
1。奖励在测试时间扩散模型中的奖励引入了迭代改进，适用于蛋白质和DNA设计Masatoshi uehara，Xingyu SU，Yulai Zhao，Yulai Zhao，Xiner LI，Aviv Regev，Shuiwang Ji，Sergey Ji，Sergey Levine，Sergey Levine，Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Preprint 2。与奖励指导一代的扩散模型中的推理时间对齐：教程和评论Masatoshi uehara，Yulai Zhao，Chenyu Wang，Xiner LI，Aviv Regev，Sergey Legev，Sergey Legev，Tommaso Biancalani Arxiv Arxiv Arxiv Preprint 3。Derivative-Free Guidance in Continuous and Discrete Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding Xiner Li, Yulai Zhao , Chenyu Wang, Gabriele Scalia, Gokcen Eraslan, Surag Nair, Tommaso Biancalani, Shuiwang Ji, Aviv Regev, Sergey Levine, Masatoshi Uehara arXiv preprint 4.理解基于扩散模型的基于增强学习的微调：教程和评论Masatoshi uehara *，Yulai Zhao *，Tommaso Biancalani，Sergey Levine Arxiv Preprint 5。连续时间扩散模型的微调作为熵调查的对照果片uehara *，Yulai Zhao *，Kevin Black，Kevin Black，Ehsan Hajiramezanali，Gabriele Scalia，Nathaniel Lee Diemant，Alex M Tseng，Alex M Tseng，Tommaso Biancalani，Sergey/Sergey Levine在弱凸度假设下优化表现风险Yulai Zhao Neurips 2022关于机器学习优化的研讨会
优化简介
本书是从课程注释中开发出来的，在过去几年中，在瑞典Goteborg（Gothenburg）的Chalmers Technology上，不断更新并用于优化课程。向讲师的注释：本书有助于在大学第二至四年级的学生优化的第一门课程中提供演讲和介绍材料。（在本地网站的课程主页上进行了计算机练习和项目。）本书的重点在于为优化模型和候选最佳解决方案的分析提供可靠的基础，尤其是为了连续优化模型。因此，数学材料的主要部分涉及基于凸度和双重功能的分析和代数，以及对于不受紧张和受约束优化的必要局部/全局最佳选择条件。随后从这些原理及其转化特征分析的自然算法和最经典的算法。这本书回答了“为什么/为什么不呢？”的更多问题。比“如何？”。这种重点选择与主要提供有关如何解决这些优化问题的书籍相反。线性和非线性优化问题的算法数量（本书涵盖的两个主要主题）保持很低；讨论的人被认为是经典的，并有助于说明解决此类优化问题及其与最佳基本理论的联系的基本原理。在代数中，我们假设碱基，规范和基质代数和微积分的主动知识。因此，基于本书的任何课程都应添加有关具体优化问题的项目工作，包括其建模，分析，解决方案和解释。给学生的注释：材料对代数，真实分析和逻辑有所了解。在实际分析中，我们假设序列的积极知识，即集合的基本拓扑，
通过心率时间序列的递归量化分析自动检测有氧阈值
摘要：在强度不断增加的运动过程中，人体会根据实际需求通过不同的机制转换能量。人体的能量利用可分为三个阶段，每个阶段的特点是不同的代谢过程，并由两个阈值点分隔，即有氧阈值 (AerT) 和无氧阈值 (AnT)。这些阈值在确定的运动强度 (工作量) 值时发生，并且会因人而异。它们被视为运动能力的指标，可用于个性化体育活动计划。它们通常通过通气或代谢变量检测，需要昂贵的设备和侵入性测量。最近，人们特别关注 AerT，这是一个特别适用于超重和肥胖人群的参数，可用于确定减肥和增强体质的最佳运动强度。本研究旨在提出一种新程序，使用复发分析 (RQA) 自动识别 AerT，该程序仅依赖心率时间序列，该时间序列是从一群年轻运动员在自行车功率计上进行亚最大增量运动测试 (心肺运动测试, CPET) 期间获得的。我们发现，确定性最小值（根据时期复发量化 (RQE) 方法计算出的 RQA 特征）可识别发生一般代谢转变的时间点。在这些转变中，基于确定性最小值的最大凸度的标准可以检测到第一个代谢阈值。普通最小积回归分析表明，RQA 估计的与 AerT 相对应的耗氧量 VO 2 、心率 (HR) 和工作量的值与 CPET 估计的值高度相关 (r > 0.64)。 HR 和 VO2 的平均百分比差异均小于 2%，工作负荷的平均百分比差异小于 11%。AerT 时 HR 的技术误差小于 8%；AerT 时所有变量的组内相关系数值均适中（≥ 0.66）。因此，该系统是一种仅依靠心率时间序列检测 AerT 的有用方法，一旦针对不同活动进行了验证，将来就可以轻松应用于从便携式心率监测器获取数据的应用中。
机器学习完全自动化的正畸照片分析
简介：颅面人体测量比在牙科，颌面外科，发育研究和整形外科等科学中非常有用。分析面部照片的手动方法需要大量时间和精度。这项研究的目的是引入一种应用工具，该工具完全自动化面部照片的分析并将其与手动方法进行比较。材料和方法：在这项横断面研究中，数据库由395张个人资料照片，271张微笑的额叶照片和346张额叶照片组成。使用具有里程碑意义的两阶段完全卷积网络体系结构。在测量8个变量的测量中比较了两种手动和自动分析方法，包括颊走廊空间，中间的高度与面部下部的高度的比率，总面部凸角，面部凸角，鼻腔侧面角度，刺激性角度，刺激性角度和鼻孔角度。使用配对t检验和类内相关系数（ICC）评估两种方法之间的一致性。p <0.05的值被认为是显着的。结果：对于总面部凸度（p = 0.005），鼻叶（p = 0.001）和鼻labial（p = 0.02）角，两种方法之间的差异很大。然而，两种面部凸，刺，鼻孔，鼻孔，颊走廊空间的两种方法之间没有发现显着差异，并且中间的高度与面部下部的高度之比没有两种方法之间的显着差异。除了鼻角角外，所有变量的ICC大于0.69。对于大多数测量变量，自动方法的准确性与手动方法相似。结论：机器学习有可能用于临床软组织分析。它提供了在大图像数据集上执行可靠且可重复分析的能力。关键字：正畸，面部，摄影，机器学习引用了本文：Soleiman Mezerji M，Sheikhzadeh S，Mirzaie M，Gholinia H.通过机器学习完全自动化的正畸照片分析。caspian j dent res 2023; 12：70-81。©作者。出版商：Babol医学科学大学