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使用高阶动态模式分解和小型数据集的视觉变压器
基于机器学习的框架，以及深入学习的更具体的框架。这包括第一次使用高阶动态模式分解（HODMD）算法，以便在医学场中的数据增强和特征提取。第二阶段的重点是构建和训练视觉变压器（VIT），在相关文献中几乎没有探索。即使使用小数据集，VIT也适用于从头开始的有效培训。设计的神经网络分析来自超声心动图序列的图像，以预测心脏状态。获得的结果表明了所提出的系统的优越性和HODMD算法的效率，即使表现优于预认证的综合神经网络（CNN），这是迄今为止文献中选择的方法。
具有动态模式的脑类器官的神经刺激
摘要：称为Sentiomics的新科学旨在确定具有感受和意识的能力的动态模式。在延性学中，最有前途的调查领域之一是人类脑器官的发展和“教育”，对促进（也是新的）再生神经医学领域的促进人类健康有效。在这里，我们讨论了在实验环境中制造脑器官含量所需的信息丰富的输入的类型。将这项研究与亚马逊雨林中保存感性的生态关注相结合，我们还设想开发新一代的生物传感器，以从森林中捕获动态模式，并将它们用于大脑器官的“教育”中，以使他们在未来的医学中可能具有“心理健康”质量，从而在“居民”中具有重要的医学。这项研究与人类心理健康疗法的心理物理学方法密切相关，在该方法中，我们提出了在电力和磁性脑刺激方案中使用动态模式的方法，以解决神经震荡网络中的电化学波。
通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-