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随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
基于分形空间的表面无量纲分析...
尽管有一些经验方法可以预测表面沉降，但理论分析很少见，而且初步[1-4]。修改的经验啄式公式用于预测水丰富的沙质鹅卵石地层中的表面沉降[5]。lu等。[6]提出了一个基于表面沉降的大量观察数据的高斯函数模型，该模型可以描述表面沉降的几何形状。基于Mair的理论，Yang等。 [7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。 所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。 尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。 通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。 大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。 尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。基于Mair的理论，Yang等。[7]提出了一种用于在表面和地下土壤长期沉降的计算方法，而Macklin [8]使用负载因子参数来预测体积损失。所有经验方法都有明显的局限性，它们需要所有难以获得的隧道条件。尽管许多科学家一直在试图开发普遍的理论[9-11]，但没有明确的成功，这是极其困难的。通过多功能数值方法提供了一种替代方法[12-14]，但是未知的边界条件和未知的地面特性阻止了实际应用中成功的数值分析。大数据理论和机器学习成为一个热门话题，因为它们在大多数复杂问题上的多功能应用程序[15-19]。尽管在预测表面结算方面取得了一些成功[20-22]，但机器学习方法不是隧道过程的选择方法，因为丢失的数据使实时预测不可能。
使用分形尺寸作为孔隙率
摘要。在目前的工作中研究了空间持有人颗粒（SHP）分形分布对浸润制造的铝泡沫孔隙率的影响。物理模型用于估计铝泡沫孔隙率，模拟具有不同粒径和相对数量的双峰混合物的SHP分布。将这些模型的结果与数学模型进行了比较，并将使用332个Al-Al-Aloy碱基材料和NaCl晶粒作为SHP制造的实验铝泡沫获得的结果。实现泡沫结构表征，以获得孔隙率，密度，壁厚和分形尺寸，而机械表征则集中在压缩年轻模量上。表明，可以生产具有不同分形孔隙率和多种单位细胞的泡沫，最大约为68％。还发现，随着细颗粒分数的增加，孔壁厚度显着降低。此外，所有模型都以最大的孔隙率呈现出峰值，其值增加并转移到低颗粒分数，大小比的增加。对于低粒径比的实验泡沫也观察到了这种行为。然而，对于更高的大小比率，孔隙率显示出归因于混合过程的不规则行为。
塑料中的内分泌破坏者Alter B细胞生理学... -RUA
1 Elche（IDIBE）的卫生生物技术研究，开发与创新研究所，西班牙Elche的MiguelHernándezde Elche University； 2西班牙阿利坎特大学，伦理学和微生物学生理学系； 3西班牙马德里市卡洛斯三世卫生研究所的糖尿病和相关化的糖尿病和相关的变质疾病； 4伊利诺伊州伊利诺伊大学伊利诺伊大学伊利诺伊州伊利诺伊州伊利诺伊州芝加哥大学医学系内分泌学，糖尿病和代谢系； 5纽约大学格罗斯曼医学院儿科，纽约，纽约，美国； 6纽约大学格罗斯曼医学院人口卫生部，纽约，纽约，美国；和7 NYU WAGNER公共服务学院，纽约，纽约，美国
食品包装应用的透明，增塑的纤维素 - 甘油生物塑料
通过滴脂糖甘油混合物（高达50 wt％甘油）溶解在三氟乙酸和三氟乙酸酸酐（TFA：TFA：TFAA：TFAA，2：1，2：1，V：V：v）中，获得了自由膜。进行了膜的光学，结构，机械，热力学，屏障，迁移，防油性和生物降解特征的全面检查。所得的纤维素 - 甘油混合物分别表现出无定形分子结构和增强的H键网络，分别通过X射线衍射分析和红外光谱证明。包含甘油对膜的机械性能产生了塑性影响，同时保持其透明度。通过水吸收和水蒸气/氧气传输速率评估流体动力和屏障性能，并且获得的值与其他基于纤维素的材料的值一致。此外，总体迁移水平低于欧盟的调节限制，如使用Tenax®作为干粮模拟剂所述。此外，这些生物塑料表现出良好的防油性性能，尤其是在高甘油含量的情况下，以及作为烘焙产品包装材料的潜力。通过测量海水中的生物氧需求，观察到甘油诱导的高生物降解率，进行了生物降解性评估。
在市售研究塑料中的聚合物特性的表征和添加剂的鉴定
的化学多样性比这三种聚合物更广泛，并且通常由多种聚合物，粘合剂和小分子添加剂配制，产生复杂的废物流。1,11在开发新的回收方法方面取得快速进步的关键是（1）严格的底物表征，（2）了解聚合物性能和添加剂如何影响回收过程，以及（3）在研究之间进行直接比较的全球基准测试子序列的使用。1，例如，金属，硫酸盐或抗氧化剂等低浓度的添加剂可能会干扰新的回收过程。1,12,13作为示例，Hinton等。证明抗氧化剂（0.5 - 2 wt％）显着影响HDPE催化加氢裂变的产物产量，14，同样，Jerdy等人。表明，抗氧化剂和酸清除剂可以促进HDPE塑料热解油的催化升级。13†可用的电子补充信息（ESI）。请参阅doi：https：//doi.org/ 10.1039/d4gc00659c
国防部标准修订版 NDS F 7373B(2) 船舶用青铜 10K 法兰
200 200 200 590 320 280 12 23 M20 22 330 290 12 23 M20 22 480 65 300 10 330 230 320 205 155 - - 56 - TW36 M24 M16 M20 131.8 133.8