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环形扇区传导形状因子的新分析模型
传热设备，例如热管，蒸气室，热通道，微通道散热器和毛孔冷却板，依靠二维稳定的稳定热传导来热管理电信，航空航天，航空航天和微电极的热传播组件。传导形状因子可以评估这些设备的二维稳定热传导。设备的nulus的几何形状及其在热生成组件上的机械附件可能会有所不同。鉴于单面加热和冷却的突出性，二维热传导通常是通过纳鲁斯扇形进行的。第一次开发了一个分析模型来预测环形扇区的传导形状因子。本模型是先前开发的等效圆形环模的扩展，并应用了等效的同心圆形环扇门。该模型的定量是参数边界几何的有限元元素建模的结果，在相对差异10％的相对差异之内捕获了大多数数据。目前的模型为同心形状的等温边界之间形成的环形扇形的形状因子提供了模拟，封闭形式的分析解决方案。更重要的是，它为设计和优化新型传热设备提供了一个统一的平台。
根据脑电信号（EEG）分析模型区分逻辑决策
1. 引言 近年来，脑信号研究已广泛应用于经济学和管理学等各个领域，而以前它仅用于工程学和医学领域 [1,2]。了解脑电图 (EEG) 分析和分类的方法使研究人员能够开展更多实验，以最佳地利用这些信号 [3,4]。当一个人执行一项活动时，他或她会产生信号，而收集这些信号将有利于增强任何过程。通过收集，我们的意思是研究信号模式，该模式随后可用作评估其他人的参考，例如，机器人手部运动 [5,6] 和情绪识别 [7,8]。决策是每一项生活活动中的重要过程，无论是个人还是机构。在商业中，决策在每个步骤中都至关重要，包括计划、人员配备、组织、协调和后续行动 [9,10]。决策可以分为
功能梯度材料转子动态行为分析模型开发
功能梯度材料 (FGM) 是一种先进的复合材料，其材料特性在多个方向上呈现逐渐过渡，通过在整个结构中策略性地改变材料成分，可以提高性能。这种逐渐变化可以增强转子的结构耐久性、耐热性和减振性等，使 FGM 在航空航天、汽车和工业机械等高性能应用中具有优势。尽管有这些好处，但 FGM 的材料特性可能会给准确预测其动态行为带来独特的挑战。本研究旨在开发一种能够捕捉 FGM 转子动态特性的分析模型。该模型将有助于更好地理解 FGM 转子在各种条件下的行为，为优化设计参数以提高动态性能提供见解，并分析转子的不稳定性。
原始黑洞暗物质对气体性质的影响很高：半分析模型
上下文。原始黑洞（PBHS）已被提议作为暗物质（DM）的潜在候选者，并近年来引起了显着关注。目标。我们的目标是深入研究PBH对气体性质的明显影响及其在塑造宇宙结构中的潜在作用。特别是，我们旨在分析不断发展的气体特性，同时考虑具有不同单色质量和不同数量的PBHs的存在。通过研究这种积聚产生的反馈效果，我们的最终目标是评估PBHs作为DM候选者的合理性。方法。我们开发了一个半分析模型，该模型在Z〜23。该模型可以对PBHS影响的气体的演变进行全面分析。我们的重点在于温度和氢丰度，并特别强调最接近光环中心的区域。我们探索位于质量窗口内的1、33和100m⊙的PBH质量，其中大量DM可能以PBH的形式存在。我们研究了由这些PBH组成的各种DM级分（F PBH> 10-4）。结果。我们的发现表明，由于气体特性中引起的显着变化，将排除质量为1m⊙的PBH和大于或等于10-2的PBH。同样，质量为33 m⊙和100 m⊙，而分数大于10-3。这些效应在距离光环中心最近的区域特别明显，可能导致晕空间内的星系延迟形成。
基于传感器相关性情绪识别分类的稀疏Granger因果关系分析模型
近年来，基于脑电图（EEG）数据的情感计算吸引了人们的注意力越来越多。作为经典的EEG特征提取模型，Granger因果关系分析已被广泛用于情感分类模型，该模型通过计算EEG传感器之间的因果关系并选择关键的EEG特征来构建大脑网络。传统的EEG Granger因果关系分析使用L 2规范从数据中提取特征，因此结果容易受到脑电图的影响。最近，一些研究人员提出了基于绝对收缩和选择操作员（Lasso）和L 1/2规范的Granger因果关系分析模型来解决此问题。但是，常规的稀疏Granger因果关系分析模型假设每个传感器之间的连接具有相同的先验概率。本文表明，如果可以将每个传感器的脑电图数据之间的相关性添加到Granger因果关系网络中，则可以作为先验知识，则可以增强稀疏Granger因果模型的EEG特征选择能力和情感分类能力。基于这个想法，我们提出了一个新的情感计算模型，该模型将基于传感器相关（SC-SGA）的稀疏Granger因果关系分析模型。SC-SGA基于L 1 /2规范框架进行特征提取，将传感器作为先验知识之间的相关性与Granger因果关系分析，并使用L 2 Norm Logistic回归作为情感分类算法。我们使用两个真实的脑电图数据集报告了实验的结果。这些结果表明，SC-SGA模型的情绪分类准确性比现有模型的情绪分类精度高出2.46–21.81％。
在不确定性下，针对电信行业的供应商绩效评估的鲁棒性数据包络分析模型
摘要。任何组织的主要活动都依赖于最短的时间和最高质量的所需商品和服务的采购。在此基础上，供应商评估，排名和选择的问题被认为至关重要。数据包络分析是该领域众所周知且成功的方法。在这项研究中，我们提出了一个健壮的数据包络分析模型，以衡量不确定性下决策单位的效率。我们通过标准和倒置模型在弹性和敏捷性方面衡量效率。为了证明所提出的模型的实际潜力，我们将模型应用于具有90个决策单位的伊朗电信行业的案例研究。数值结果表明，人力资源和现金资产是最重要的输入标准。此外，输出指标（包括适应性，可靠性，可见性和协调）在衡量决策单位的效率方面具有很高的重视。应注意的是，采用健壮的优化方法会导致控制不确定参数的波动，并在不同情况下保持理想的最佳效率效率水平。结果表明，该模型足以评估电信行业的供应商的性能，可以在不确定的条件下使用，并且可以纳入决策者的不同偏好。从这项研究中得出的管理见解表明，在短期内，供应商的整个评估过程中的不确定性通常会导致决策单位的效率降低。但是，在不确定性下运行与长期相关的几个优势，例如提高决策一致性和提高了应对不确定性的重要能力。
半导体过渡金属元素元素中的泵驱动的光磁特性：分析模型
半导体过渡金属二盐元素（TMDS）MX 2（M = MO，W; X = S，SE）的家族作为未来技术应用的最有希望的平台之一[1-4]。这些材料的确是存在许多自由度的特征（电荷，旋转，山谷，层，晶格，。。。），互相纠缠[5-11]，开放了通过外部磁或电场以受控，灵活和可逆的方式调整电子/光学/磁/传输特性的可能性。在单层级别隔离时，这些化合物在布里渊区的高对称点K，k'的山谷中呈现直接带隙，如光致发光探针所示[5,7,12-12-15]。与石墨烯中一样，蜂窝状晶格结构反映在特殊的光学选择规则中，该规则在圆形偏振光下诱导给定山谷中有选择性的频带间光学转变。这种情况提示了“ Valleytronics”的概念，即在单个山谷中选择性地操纵自由度的可能性[13，14]。在单层化合物中广泛探索了TMD中的这种光敏性[2，4，8，16 - 30]。一种常见的工具是观察光学二色性，即左手或右圆极化光子上的不同光学响应。这些化合物相对于石墨烯的一个显着差异是存在强的自旋轨道耦合，该耦合提供了价带的相当大的自旋分解。在这种情况下，循环极化的光不仅与给定山谷有选择地结合，而且还与给定的自旋连接，在传导带中产生自旋偏振电荷，以及价带中的相反旋转电荷[4、8、8、16-23、26、26、26、27、29、29、31-36]。可以通过观察有限的Kerr或Faraday旋转来方便地研究光线和自旋种群之间的纠缠[37-39]。这些效应表明样品中存在固有磁场的存在，在单层TMD中，它们可以自然触发，这是由于圆形极化泵的结果[40]，
了解患者对使用技术管理糖尿病的信念：基于国家网络样本的路径分析模型
背景：有4.25亿个人患有糖尿病，至关重要的是支持这种威胁生命的疾病的自我管理。但是，遵守和与现有技术的互动不足，需要进一步研究。目的：我们研究的目的是开发一个综合信念模型，该模型有助于确定预测使用糖尿病自我管理装置检测低血糖症的意图的重要构造。方法：居住在美国的1型糖尿病的成年人是通过Qualtrics招募的，以获取基于网络的问卷调查，该问卷评估了他们对一种监视其震颤的设备的偏好，并提醒他们低血糖症的发作。作为该问卷的一部分，该部分着重于从健康信念模型，技术接受模型等中引起其对行为构建的反应。结果：总共有212名合格的参与者对Qualtrics调查做出了回应。通过4个主要构建体可以很好地预测使用设备来自我管理糖尿病的自我管理（R 2 = 0.65; F 12,199 = 27.19; P <.001）。最重要的结构是感知的有用性（β= .33; p <.001）和感知的健康威胁（β= .55; p <.001），然后提示行动提示（β= .17; p <.001），以及对变化的抵抗力的负面影响（β= −19; p <.001）。年龄较大（β= .025; p <.001）导致他们感知到的健康威胁的增加。该模型也预测了使用糖尿病自我管理装置的意图，其中几种结构很重要。结论：要使个人使用这种设备，他们需要将其视为有用的，将糖尿病视为威胁生命的糖尿病，并经常记住采取行动来管理自己的状况，并表现出较小的变化抵抗力。这种心理建模方法可以通过与物理原型设备进行现场测试并纵向评估其与设备的相互作用来补充未来的工作。
使用混合多标准决策方法开发可持续发展的综合社会、经济、环境和技术分析模型
为大型基础设施项目选择合适的地点是一个困难的情况。它必须满足可持续性指标，并在多个利益相关者的多个目标之间建立和谐。在这种情况下，多标准决策技术可以评估定性和定量属性，分析和消除主观偏见，并有助于做出客观决策。然而，单一的多标准决策技术可能不是产生具体结果的有效工具，因为没有对结果进行验证。通过利用混合多标准决策方法，可以精确地整合、衡量和评估一系列社会、经济和环境影响，并通过其他方法验证结果来获得准确的结果。因此，本文开发了一种称为社会、经济、环境和技术评估模型的模型。它结合了四种模糊多标准决策技术，即模糊逐步加权评估比率分析、通过比率分析的模糊多目标优化、模糊加权
学习分析模型，用于对阿曼的土著MOOC平台（Tadakhul系统）的学习者行为进行预测分析
Tadakhul系统是一个在线学习平台，旨在为阿拉伯语和英语的多个用户提供互动和个性化学习。我们提出的Tadakhul系统是一种电子学习环境，可为不同的学习方式提供学习材料。本研究的重点是在Tadakhul平台上使用学习分析，该平台基于学生以前的学习经验使用数据来预测未来的学习过程。它有助于提供个性化的学习经验。Tadakhul系统提供了一个平台，课堂讨论集中在最重要的概念上，并根据他们在学习期间的表现为每个学生个性化学习资源。将学习分析应用于在线电子学习环境中获得的数据可以帮助学生面临许多问题的课堂管理，并且老师可以通过调整数据或在需要时提供其他支持来提供帮助。在MOOC平台中使用学习分析的优点是预测学生失败，确定高危学生，评估分配，预测成绩并预测结果[4]。在这项研究中，我们探索了不同的人工智能模型，例如Bilstm和CNN，以确定利用Tadakhul平台的学生的学习行为。Bilstm模型非常擅长处理时间序列数据并了解数据之间的关系。这对于随着时间的推移跟踪和解释学生进步和互动模式很重要。检测体育锻炼的能力对于识别长期学习和行为很重要。另一方面，CNN模型可有效提取空间特征，