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World File Search System动态
调查尼日利亚西南州气候因素与疟疾传播动态之间的关系
此预印本版本的版权持有人于2025年3月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.03.03.25323221 doi：medrxiv preprint
时间分辨神经和培养基的经验动态
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2024年12月24日。 https://doi.org/10.1101/2024.02.05.578828 doi：Biorxiv Preprint
呼吸引起的迷幻体验调节神经动态
1值得注意的是，这种关联在高时间分辨率的神经影像模式（例如脑电图和梅格）中可能最强。最近的一项研究发现了使用fMRI研究神经复杂性与迷幻之间的关系时的矛盾结果（McCulloch等，2023）。
动态组织中的形态学模式
胚胎发生会整合形态发生 - 协调的细胞运动 - 具有形态学模式和细胞差异。虽然在很大程度上进行了独立研究，但形态发生和模式通常在早期胚胎中同时展开。然而，由于大多数模式形成模型都假设静态组织，细胞运动的影响仍不清楚。我们通过在动态组织中开发一个数学框架来解决这一差距，从而重新设计了细胞参考框架中的对流反应扩散模型，这是信号解释和命运决策最自然的。该框架（i）阐明了形态发生如何介导形态的传输和分隔：多细胞吸引力增强了细胞 - 细胞扩散转运，而驱虫剂则充当障碍，影响细胞命运诱导和分支。（ii）它正式化了动态组织中的细胞 - 细胞信号传导范围，解除形态发生运动并识别哪些细胞可以传达。（iii）它提供了两个非二维数字（通常与p的数字不同），以评估形态上的何时何地与构图相关。（iv）它阐明了细胞密度动力学在图案中的生成作用。我们将此框架应用于经典的图案模型，形态发生基序和鸟类胃胃数据。广义，我们的工作提供了一种定量的观点，可以使自然和合成胚胎中的动态组织合理化。
清洁能源技术的成本动态
1个政府间气候变化小组（IPCC）的最新估计，碳预算在400-800亿吨的范围内离开了世界，CO 2的范围为400-800亿吨，以保持上限的2°C变暖目标，至少具有“合理的”三分之二的机会。为参考，2019年全球人为排放量约为420亿吨CO 2（Rogelj等，2018）。2的潜在CO 2减少途径的预测通常依靠学习曲线来估计清洁能源技术的技术进步；参见，例如，Nordhaus（2019）； Luderer等。（2018）。
清洁能源技术的成本动态
摘要全球脱碳过程的速度被认为取决于清洁能源技术的成本提高速度，特别是可再生能源和能源存储。本文采用了赖特（Wright）的经典学习框架（1936），该框架预测，成本将降低，这是过去部署累计量的函数。我们首先检查了太阳能光伏模块，风力涡轮机和电解质的学习曲线。这些估计值然后成为估计生成相应清洁能量的生命周期成本动力学的基础，即太阳能和风能以及氢的电力。我们的计算指出了显着且持续的学习曲线，在某些情况下，这比传统的80％学习曲线的成本下降要快得多。最后，我们认为，观察到的个体清洁能源技术的学习曲线在推进向脱碳能量经济的过渡方面相互加强。
控制，法规和系统动态主席
对象识别关键字的示例：自主船，安全性和可靠性，对象检测条件持续时间：6个月的要求：自主系统可靠性的兴趣，显示的MATLAB/PYTHON编程语言：德语或英语目标群体：硕士学生（Mechatronics，自动化和安全性）：自动系统的发展：自动系统的开发使许多派系转变为许多派系。尤其是在内陆导航中，引入自主指导系统具有提高运营效率和安全性的可实现潜力。但是，这种自主系统的可靠性仍然是一个关键问题，尤其是在实时操作中，意外错误或环境变化会损害系统完整性。本硕士学位论文的目的是在自治内陆船上开发和实施验证算法以检测对象检测。因此，应完成以下任务：
2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surdia -Cohort的动态预测
Etienne Dantan，Maxime Pailler，StéphanieRagot，Elise Gand，Jean-Noel Trochu等。肾功能下降和2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surodia-Surdia-Colort的动态预测。糖尿病研究与临床实践，2022，194，pp.110152。10.1016/j.diabres.2022.110152。hal-03904439
基于频率的方法研究以从TLP测量中提取ESD保护动态香料模型
摘要 - 为了确保在设计阶段的早期系统的可靠性，使模型能够预测暴露于静电排放（ESD）的系统的行为变得至关重要。这是越来越多的必要性，因为嵌入式电子产品的数量正在增长，并且由于它们被用于人们安全的应用，例如汽车和航空应用。到目前为止，准静态保护设备的准静态模型成功地在失败预测（主要是硬故障）中提供了相当好的结果。今天，此类设备的频率范围的增加需要动态模型能够重现其瞬态行为。在本文中，我们调查了通常在频域中使用的线性设备建模的常规方法，可用于获得ESD保护设备的等效频率模型，ESD保护设备表现出非线性行为。提出并详细介绍了从传输线脉冲（TLP）测量中提取ESD保护香料模型的方法，以解决瞬态和频率模拟。我们证明，在明确的条件下，此类频率模型可以提供准确的结果，以预测与保护设备触发延迟相关的过冲。对模型的验证是在三个现成设备上的TLP和人类金属模型（HMM）条件下进行的。
使用与历史有关的动态上下文的增强学习
我们介绍了动态上下文Markov Deci-Sion过程（DCMDPS），这是一个新颖的增强学习框架，用于与历史有关的环境，该框架概括了上下文的MDP框架来处理非Markov环境，其中上下文随时间而变化。我们考虑了模型的特殊情况，重点关注dcmdps，这通过利用粒子函数来确定上下文转换，从而破坏了对历史长度的指数性。这种特殊的结构使我们能够得出一种上层封闭的样式算法，我们为此建立了遗憾的界限。以我们的口感结果的启发，我们引入了一种基于模型的实用算法，用于在潜在空间中计划，并在历史依赖的特征上使用乐观态度。我们在推荐任务（使用Movielens数据）上演示了我们方法的效率，在该任务中，用户行为动态响应建议而演变。