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早期逆境改变了老鼠结构性脑网络组织的经济状况
图1实验设计和生成建模程序。（a）在产后第0天，将49只幼崽随机分配到不可预测的产后应力或标准饲养条件下，直到产后第26天。第70天后，处死小鼠并进行离体扩散成像。全脑概率拖拉术用于重建每只动物的结构连接。（b）使用10个节点的简化连接组的生成过程的插图。从稀疏种子网络（t = 0）开始，一次添加一个边缘，直到模拟达到观察到的连接组中发现的边缘数（t = e）。在每个步骤中都更新了接线概率的矩阵，随着网络拓扑的出现，可以进行动态变化。（c）通过系统地改变生成规则和参数组合，可以识别拓扑术语k和参数𝜂和𝛾最能最能模拟观察到的连接组的组织。
一种无血的建模方法，用于定量TSPO PET成像中血到脑示踪剂的交换
隔室建模是定量动态PET数据的标准方法：它提供了目标组织中radiotracer动力学的数学描述，这是随着时间时间等离子体中示踪剂浓度的函数。等离子体示踪活动通常定义模型的输入函数，而模型参数描述了示踪剂动力学（Bertoldo等，2014）。在TSPO PET示踪剂的情况下，使用最广泛的动力学模型由两个可逆隔室组成，由4速率常数（即K 1，K 2，K 3，K 4; Turkheimer等，2015; Wimberley等人，Wimberley等，2021; 2021; 2021;图1A），CAILS canizz consectize等人（aizz）。如果已知输入，则可以通过将模型拟合到测量的时间活动曲线（TAC）来估计模型参数。然后将模型参数组合在一起以量化感兴趣的指标，例如分布量（V t，; Innis等，2007），在TSPO PET研究中广泛使用了TSPO密度的代理（Rizzo等人，2014年； Marques等，2014； Marques等，20211）。
主要飞机的可操作性投影... - Icas.org
飞机运营性能是实现航空公司盈利和满足乘客期望的关键因素。它由主要飞机部件的“可操作性”以及飞机运行的运营环境决定。可操作性是系统在可靠性、可用性和成本方面满足其运营要求的能力。本文提出了一种方法，将主要飞机部件所采用的技术类型考虑在内，以进行可操作性预测。使用贝叶斯网络开发可操作性模型，有助于预测不同输入参数对主要飞机部件运行性能的影响。使用结合工程和在役数据的方法来实例化不同的参数并训练贝叶斯网络模型。系统设计人员可以使用训练后的模型通过贝叶斯推理对不同的设计解决方案进行可操作性预测，并从可操作性的角度进行权衡研究。本文还讨论了使用无监督学习对数据进行聚类，以确定能够产生理想操作性能的最佳输入参数组合。
一种多策略自适应综合学习PSO算法及其应用
摘要：本文引入综合学习、多种群并行和参数自适应等思想，提出一种多策略自适应综合学习粒子群算法。该算法设计多种群并行策略，提高种群多样性，加速收敛；实现种群粒子交换与变异，保证粒子间信息共享；将全局最优值加入速度更新，设计新的速度更新策略，提高局部搜索能力；采用综合学习策略构造学习样本，有效促进信息交换，避免陷入局部极值；通过线性改变学习因子，设计新的因子调整策略，增强全局搜索能力；设计一种基于S型递减函数的自适应惯性权重调整策略，均衡搜索能力。最后，选取一些基准函数和光伏参数优化，该算法在10个函数中的6个上取得最优性能。结果表明，所提算法与粒子群优化的一些变体和其他算法相比，多样性、求解精度和搜索能力都有了很大的提高，为光伏发电这一复杂的工程问题提供了更有效的参数组合，从而提高了能量转换效率。
PTPT：通过多目标贝叶斯优化进行物理设计工具参数调整
摘要 — 在先进的集成电路设计中，与电子设计自动化 (EDA) 工具相关的物理设计流程起着至关重要的作用。大多数情况下，输入物理设计工具的参数主要是基于专家的领域知识手动挑选的。然而，由于技术节点的不断缩小以及参数组合所跨越的设计空间的复杂性，甚至再加上耗时的仿真过程，这种对物理设计工具参数配置的手动探索变得极其费力。在设计流程参数调整领域存在一些工作。然而，非常有限的现有技术探索了多个感兴趣的结果质量 (QoR) 指标（例如延迟、功率和面积）之间的复杂相关性并同时明确优化这些目标。为了克服这些弱点并寻求物理设计工具的有效参数设置，在本文中，我们提出了一个多目标贝叶斯优化 (BO) 框架，以多任务高斯模型作为替代模型。采用基于信息增益的获取函数依次选择工具模拟候选对象，以有效逼近帕累托最优参数配置。在 7 纳米技术节点下的三个工业基准上的实验结果证明了所提出的框架相对于前沿作品的优越性。
Mg-TiO2 磨损行为的优化...
本研究通过在正常大气条件下使用销盘磨损试验机进行磨损试验，分析了 Mg-TiO 2 纳米复合材料的干滑动磨损行为。试验期间考虑的工艺参数是 TiO 2 纳米颗粒的重量分数、法向载荷和滑动速度。试验期间，滑动距离和磨损轨道直径分别保持恒定在 1500 m 和 90 mm。性能指标是累积磨损和摩擦系数。本研究采用基于田口的灰色关联分析来优化纳米复合材料的磨损行为。本研究中考虑的实验设计是 L9 正交阵列，每个工艺参数分为三个级别。计算每个实验的灰色关联度 (GRG)，发现工艺参数组合 A3B2C1 获得的最大 GRG 为 0.825，分别对应于 5wt% TiO 2、1 kg 法向载荷和 1.5 m/s 滑动速度。将初始估算的 GRG 与最佳工艺参数的预测值和实验值进行比较，发现 GRG 分别提高了 2.2% 和 0.77%。进行方差分析 (ANOVA) 以估计对纳米复合材料的磨损行为有显著影响的工艺参数，随后得出结论，除其他因素外，工艺参数法向载荷是最重要的因素。
PTPT：通过多物理设计工具参数调整...
摘要 — 在先进的集成电路设计中，与电子设计自动化 (EDA) 工具相关的物理设计流程起着至关重要的作用。大多数情况下，输入物理设计工具的参数主要是基于专家的领域知识手动挑选的。然而，由于技术节点的不断缩小以及参数组合所跨越的设计空间的复杂性，甚至再加上耗时的仿真过程，这种对物理设计工具参数配置的手动探索变得极其费力。在设计流程参数调整领域存在一些工作。然而，非常有限的现有技术探索了多个感兴趣的结果质量 (QoR) 指标（例如延迟、功率和面积）之间的复杂相关性并同时明确优化这些目标。为了克服这些弱点并寻求物理设计工具的有效参数设置，在本文中，我们提出了一个多目标贝叶斯优化 (BO) 框架，以多任务高斯模型作为替代模型。采用基于信息增益的获取函数依次选择工具模拟候选对象，以有效逼近帕累托最优参数配置。在 7 纳米技术节点下的三个工业基准上的实验结果证明了所提出的框架相对于前沿作品的优越性。
激光覆层CO的多目标过程优化...
摘要：为了确定制备基于CO的合金覆层层的最佳过程参数，基于最佳过程窗口和42CRMO作为底物进行了激光覆层CO基于基于的激光覆层CO合金的实验研究。使用方差分析（ANOVA）用于探索激光过程参数对最佳过程窗口范围内包层层的形成特性的影响。此外，通过灰色关系分析获得了最佳过程参数组合，并进行了优化结果的实验性验证。发现由最佳过程窗口确定的过程参数间隔为激光功率1300–2100 W，扫描速度6–14 mm/s和粉末喂养率17.90-29.84 g/min。每个过程参数的影响顺序为：激光功率>扫描速度>粉末进率。获得了激光功率2100 W的最佳过程参数，扫描速度为6 mm/s和粉末喂养速率17.90 g/min。最佳过程参数的实验性验证结果证明，与初始参数相比，优化参数的灰色相关等级提高了0.260，并且与预测值良好，精度为96％。优化后，横截面面积，宽度与高度的比率，覆层效率和覆层轨道的粉末利用率增加了4.065 mm 2、1.031、1.032、19.032和70.3％，以及70.3％的功能率降低了60.9％。最佳的覆层轨道在没有裂纹，孔和明显的元素分离的情况下很好地粘合到底物上，并包括Cr 3 C 7，COCX，FCC-CO和WC的阶段。
使用多跳图注意力结合卷积神经网络进行大脑年龄预测
摘要：卷积神经网络（CNN）已被广泛用于根据脑磁共振（MR）图像预测生物大脑年龄。然而，CNN 主要关注空间局部特征及其聚合，而很少关注远处区域之间的连接信息。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的多跳图注意（MGA）模块，该模块与 CNN 结合时可同时利用图像特征的局部和全局连接。插入卷积层之间后，MGA 首先使用块嵌入和基于嵌入距离的评分将卷积得出的特征图转换为图结构数据。使用马尔可夫链过程对图节点之间的多跳连接进行建模。执行多跳图注意后，MGA 将图重新转换为更新的特征图并将其传输到下一个卷积层。我们将 MGA 模块与 sSE（空间挤压和激励）-ResNet18 相结合，形成最终预测模型（MGA-sSE-ResNet18），并执行各种超参数评估以确定最佳参数组合。使用 2788 张健康受试者的三维 T1 加权 MR 图像，我们通过与四个成熟的通用 CNN 和两个代表性脑年龄预测模型进行比较，验证了 MGA-sSE-ResNet18 的有效性。所提出的模型获得了最佳性能，平均绝对误差为 2.822 岁，皮尔逊相关系数 (PCC) 为 0.968，证明了 MGA 模块在提高脑年龄预测准确性方面的潜力。
消音器技术
消声器技术 Silentor 的专利排气噪声衰减原理将吸收和反射衰减与先进的空气动力学相结合，事实证明，Silentor 消声器在以下方面优于传统消声器 - 噪声衰减 - 背压 - 空间利用率 这些参数中的任何一个都可以进行优化，如较小的三角形所示，例如，在给定体积内更有效的噪声衰减或更低的背压。还可以优化任何参数组合，例如，降低给定体积和背压，同时仍保持原始噪声衰减。 特殊的低频衰减 与其他消声器相比，Silentor 消声器的特殊之处在于它们能够衰减人耳可听到的所有频率 - 包括低频噪声，而传统消声器通常很难降低低频噪声。这种低频噪声取决于发动机的转速和气缸数，通常不仅令人恼火，而且是实现可接受的总噪声水平的关键噪声。节省燃料 Silentor 压力恢复扩散器和其他空气动力学元件可以大大降低噪音，而伴随的压力损失却非常有限。 降低背压可以减少燃料消耗或增加发动机的动量和功率。 尺寸有限 Silentor 的衰减原理使其能够按照规格降低噪音，即使在可用空间非常有限和不规则以至于无法安装传统消声器的情况下也是如此。 使用寿命更长 Silentor 消声器的使用寿命比您通常预期的要长。 作为“半压力”容器，其结构本身经过久经考验且坚固耐用。 此外，吸收材料以特殊的方式放置在消声器内部并受到保护，这意味着 Silentor 消声器在其整个使用寿命期间都能保持其衰减能力。