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World File Search System多维
Bin Liu, Xiujie Zhao, Yiqi Liu, Phuc Do Van. 多维退化和不完善检查系统的维护优化。Inter
在本文中，我们为经历多个相关退化过程的系统开发了一个维护模型，其中使用多元随机过程来建模退化过程，并使用协方差矩阵来描述过程之间的相互作用。当任何退化特征达到预先指定的阈值时，系统即被认为发生故障。由于基于退化的故障具有休眠性，因此需要进行检查以检测隐藏的故障。检查后将更换发生故障的系统。我们假设检查不完善，因此只有特定的概率才能检测到故障。基于退化过程，以系统可靠性评估为基础，然后建立维护模型以减少经济损失。我们提供了成本最优检查间隔的理论边界，然后将其集成到优化算法中以减轻计算负担。最后，以疲劳裂纹扩展过程为例，说明了所开发的维护策略的有效性和稳健性。研究了退化依赖性和检查精度的影响，以获得更多管理见解。数值结果表明，检查不准确性对运营成本有重大影响，建议应付出更多努力来提高检查精度。
M-GCN：一种多模态图卷积网络，用于整合功能和结构连接组学数据来预测多维表型特征
我们提出了一种多模态图卷积网络 (M-GCN)，它整合了静息态 fMRI 连接和弥散张量成像纤维束成像来预测表型测量。我们的专门 M-GCN 过滤器在逐个主题的结构连接组的指导下，以拓扑方式作用于功能连接矩阵。结构信息的纳入还可充当正则化器，并有助于提取可预测临床结果的丰富数据嵌入。我们在来自人类连接组项目的 275 名健康个体和来自内部数据的 57 名被诊断为自闭症谱系障碍的个体上验证了我们的框架，以分别预测认知测量和行为缺陷。我们证明 M-GCN 在五重交叉验证环境中的表现优于几种最先进的基线，并从健康和自闭症人群中提取了预测性生物标志物。因此，我们的框架提供了表征灵活性，可以利用结构和功能的互补性质，并在训练数据有限的情况下将这些信息映射到表型测量。关键词：图卷积网络、功能连接组学、结构连接组学、多模态整合、表型预测、自闭症谱系障碍
盾：LLM驱动的架构诱导EV电池供应链中的预测分析
电动汽车（EV）电池供应链易受破坏的脆弱性，需要进行高级预测分析。我们提出了屏蔽（基于模式的层次结构诱导电动汽车供应链破坏），这是一种将大型语言模型（LLMS）与域专业知识集成的系统，用于电动电动电动电动电动电池电池支持链风险评估。屏蔽台：（1）LLM驱动的模式学习以结构全面的知识库，（2）使用微调语言模型进行事件提取，多维相似性，用于架构匹配的多维相似性，以及与图形卷积网络（GCN）的多维相似性（GCN），以及用于逻辑结构的访问 - 访问和（3） - 访问 - 3） - 3）增强决策。在365个来源（2022-2023）的12,070段中进行了评估，Shield优于基线GCN和LLM+提示方法（例如gpt-4O）在中断预测中。这些结果将盾牌在将LLM功能与领域专业知识相结合的有效性中，以进行供应链风险评估。1简介
在芝加哥地区验证战士身份量表...
摘要 本研究考察了美国军人样本中军人身份测量的心理测量特性。验证性因素分析为军人身份的多维性提供了额外的支持。相关性分析表明，军人身份的各个领域与部署后调整以及其他心理健康指标密切相关。重要的是，身份子量表与结果变量之间的关系在强度和方向上因身份形式而异，这支持了军人身份的多维结构。需要进行更多研究来确定最突出的身份领域以及身份在退伍军人功能中的临床和理论意义。
人因工程与人体工程学
多维控件 ................................................................................................................150 大小 ....................................................................................................................................152 形状 ....................................................................................................................................154 控件空间 ................................................................................................................................154 标签 ....................................................................................................................................155 阻力 ....................................................................................................................................155 控制面板 ................................................................................................................................156
信息的物理性质
8补充135 8.1热力学的形式结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。135 8.2中心极限定理和较大的偏差。。。。。。。。。。。。。。。。136 8.3数字，单词和动物信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。139 8.4大脑模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。142 8.5应用信息原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。143 8.6探索或开发 - 指数策略。。。。。。。。。。。。。。145 8.7粒子碰撞中的记忆效应。。。。。。。。。。。。。。。。。。。147 8.8贝克地图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。148 8.9多维重新归一化组。。。。。。。。。。。。。。。。152 8.10布朗运动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。155 8.11在多维情况下的波动关系。。。。。。。。。。。。158 8.12量子波动和热噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。160 8.13量子热化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。162
一种多维策略：与年轻成年女性抗病性疝气和胃食管反流疾病作战环呕吐综合症的方法
引言周期性呕吐综合征（CVS）是一种特发性慢性疾病，其特征在于呕吐和恶心的复发性发作，被相对无症状的时期隔开。CVS被认为是偏头痛的一种形式。但是，它也与精神病合并症的高发病率有关，例如儿童和成人的恐慌发作，焦虑和抑郁。CVS在女性中更常见，不是一种罕见的疾病。但是，该综合征背后的病因仍然未知。临床医生对简历的认识不佳，导致许多患者多年遭受痛苦。至关重要的是要尽早识别CVS患者，因为有几种有效的预防和流产疗法可以治疗这种疾病。在这里，我们介绍了一份案例报告，该案例报告是一名年轻妇女从小就诊断出患有CVS的年轻妇女，以突出新的药理学剂和用于管理其案例的多学科方法。病例报告，一名18岁的女孩被转诊至胃肠病学诊所，目的是无法解释的复发性呕吐和十年的腹痛发作。情节
