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World File Search System平衡的
不平衡的低级最佳运输求解器
长期以来，两个显着的限制一直阻碍了最佳运输方法与机器学习的相关性。首先，O（n 3）基于标准样本求解器的计算成本（在n个样品的批次上使用时）是过于刺激的。第二，质量保护约束使OT求解器在实践中过于刚性：因为它们必须匹配两种措施的所有点，因此离群值可能会大大影响其输出。最近的作品量已经解决了这些计算和建模的局限性，但导致了两种单独的方法菌株：虽然熵正则化大大改善了计算前景，但最近的O（N）线性低率溶剂溶液的最新OF-（N）线性低率溶解度却保持了进一步扩展OT的承诺。在建模的灵活性方面，由于OT的不平衡变体可以惩罚其边际偏离源和目标分布指定的耦合的耦合，因此可以对熵正则化的批量保护的刚度进行刚性。本文的目的是合并这两种菌株，即低级别和不平衡，以实现既可以扩展又相反的求解器的承诺。我们提出了自定义算法，以实现这些扩展问题，以解决线性的OT问题及其融合的Gromov-Wasserstein概括，并证明了它们与具有挑战性的空间转录组学匹配问题的实际相关性。这些算法是在OTT-JAX工具箱中实现的[Cuturi等。，2022]。
具有长程弹性相互作用的微结构平衡的量子退火
我们展示了量子退火方法在确定形状记忆合金和其他材料中的平衡微结构方面的用途和优势，这些材料具有相干晶粒与其不同马氏体变体和相之间的长程弹性相互作用。在对一般方法进行一维说明之后，该方法需要以伊辛汉密尔顿量的形式来表示系统的能量，我们使用晶粒之间的远距离相关弹性相互作用来预测不同转变特征应变的变体选择。将计算结果和性能与经典算法进行比较，表明新方法可以显著加快模拟速度。除了使用简单的长方体元素进行离散化之外，还可以直接表示任意微结构，从而允许快速模拟目前多达数千个晶粒。
为什么电池组中的单元格失去平衡？调查包装不均匀性在生命不平衡的作用：一项模拟研究
发现，在负载下测量的包装中的瞬时不平衡会随着平行字符串的添加以及较宽的母线电阻分布而增加。这可能会驱动包装细胞不均匀降解。此外，母线中的开路断层似乎会导致永久性失衡和包装容量的严重缺乏。
使用被动小区平衡的电池组的系统建模和仿真分析
摘要：本文介绍了使用被动细胞平衡技术对锂电池组的系统建模和模拟。在MATLAB/SIMULINK环境中对57.6 V，27 AH的电池组进行了建模和模拟。每当串联连接细胞模块的电荷状态（SOC）的差异超过SOC的0.1％的阈值时，平衡算法就会触发。平衡算法还提供了分流电阻值的最佳值，该值是根据为平衡细胞和最小功率消耗所花费的时间选择的。获得了平衡时间和功耗与电阻值的图。将4Ω的分流电阻作为一组电阻的最佳值，因为其平衡时间为9636.9s，功率损耗为26.2462W是令人满意的。使用恒定充电恒电压（CC-CV）方法在充电阶段分析了电池组的性能，并在20A的恒定电流下放电。
通过重复的经颅磁刺激改变激发 - 抑制抑制不平衡的影响，对自限性癫痫与中心颞上峰
具有中心颞尖峰（选择）的自限性癫痫是儿童癫痫中最常见的局灶性综合征（1）。大多数选择的儿童都有良好的预后，但是少数比例可能会演变成癫痫性脑病，而睡眠中的尖峰和波动激活（EE-SWAS）。与EE-SWA相关的EEG模式被称为睡眠中的癫痫持续状态（ESE）（2）。慢波睡眠的几乎恒定的癫痫样活动通常伴随着认知或行为功能的显着回归。所有认知领域都可能受到影响，包括语言和交流，暂时空间方向，注意力和社会互动。然而，现有治疗方法的有效减少ESE患者的功能障碍的能力仍然非常有限。重复的经颅磁刺激（RTMS）作为一种局灶性，无创技术，在癫痫病领域具有治疗潜力（3）。低频RTM（≤1Hz）抑制皮质兴奋性，增加皮质无声时期的持续时间并减少运动诱发的潜在幅度（4）。使用低频RTM抑制癫痫发作的基本原理与有望中断突触潜力和局灶性皮质兴奋性的事实有关。现实世界的证据表明，使用Fure-8-coil的低频RTM可能是儿科患者药物耐药性癫痫的有效治疗，导致癫痫发作频率降低30％（5）。Ren等。 发现RTM是一种在选择患者中高度普遍的行为问题的新方法（6）。Ren等。发现RTM是一种在选择患者中高度普遍的行为问题的新方法（6）。尽管Cochrane审查发现RTMS在减少癫痫样排放方面是安全和有效的，但仍缺乏RTMS效率的证据，但仍缺乏癫痫发作的效率（7）。在选择中兴奋性和抑制性能（E-I不平衡）之间的不平衡已被确定为癫痫发作和认知障碍（8）。抑制网络涉及感觉运动和皮层网络，这表现为相应函数的解离。然而，RTMS对选择患者的E-I不平衡的影响尚不清楚。我们假设RTMS会降低选择中的癫痫发作频率和E-I不平衡。要解决我们的假设，需要满足两个要求：（1）RTMS后是否减少了癫痫发作频率和癫痫样放电以及（2）RTMS是否可以改善E-I不平衡。
2022 年年度报告 - 平衡的方法 - ISG
我们继续以“All 4 by 24”企业目标为指导，但今年开始了构建和发展业务战略的旅程。我们的新战略“正确的事情第一”是在整个企业人员的意见下制定的，并于 2022 年 7 月推出，从 2023 年 1 月 1 日起生效。我们仍然关注所有内部和外部利益相关者，但现在我们在环境、社会和治理 (ESG) 问题上加大力度。我们目前正在敲定我们的长期“正确的事情第一”关键绩效指标 (KPI) 和路线图，一旦完成，这一战略将带领我们一路走到 2028 年，并使我们成为我们行业的大胆创新者。相信建筑可以——也需要——与众不同，而且更好。
2022 年年度报告 - 平衡的方法 - ISG
我们继续以“All 4 by 24”企业目标为指导，但今年开始着手制定和发展我们的业务战略。我们的新战略“正确的事情第一”是在整个企业人员的意见下制定的，并于 2022 年 7 月推出，从 2023 年 1 月 1 日起生效。我们仍然关注所有内部和外部利益相关者，但现在我们在环境、社会和治理 (ESG) 问题上加大了力度。我们目前正在敲定我们的长期“正确的事情第一”关键绩效指标 (KPI) 和路线图，一旦完成，这一战略将带领我们一路走到 2028 年，并使我们成为我们行业的大胆创新者。我们相信建筑可以——也需要——与众不同，而且更好。
深入了解多标签不平衡的胸部X射线数据集
在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）占据了计算机视觉领域的主导，这要归功于它们在分类问题中提取功能及其出色表现的能力，例如在X射线自动分析中。不幸的是，这些神经网络被视为黑盒算法，即不可能了解该算法是如何实现最终结果的。将这些算法应用于不同领域并测试方法的工作原理，我们需要使用可解释的AI技术。医学领域的大多数工作都集中在二进制或多类分类问题上。但是，在许多现实情况下，例如胸部X射线，可以同时出现不同疾病的放射学迹象。这引起了所谓的“多标签分类问题”。这些任务的缺点是阶级失衡，即不同的标签没有相同数量的样本。本文的主要贡献是一种深度学习方法，用于不平衡的多标签胸部X射线数据集。它为当前未充分利用的Padchest数据集建立了基线，并基于热图建立了新的可解释的AI技术。此技术还包括概率和模型间匹配。我们系统的结果很有希望，尤其是考虑到使用的标签数量。此外，热图与预期区域相匹配，即他们标志着专家将用来做出决定的领域。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
2型糖尿病中的神经递质以及全身和中央能量平衡的控制
摘要：有效的信号转导对于维持跨组织神经系统的功能很重要。完整的神经传递过程可以通过神经元和外围器官之间的适当交流来调节能量平衡。这确保在大脑中激活右神经回路以调节细胞能量稳态和全身代谢功能。神经递质分泌的改变会导致食欲不平，葡萄糖代谢，睡眠和热创世纪。不体调节也与神经传递的破坏有关，并可能触发2型糖尿病（T2D）和肥胖症的发作。在这篇综述中，我们强调了神经递质在调节系统水平和中枢神经系统中的能量平衡方面的各种作用。我们还解决了神经传递失衡与T2D的发展以及神经科学和代谢研究领域的观点之间的联系。