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策略性强且无嫉妒的随机分配
我们研究了一组具有严格偏好的代理之间不可分割对象的随机分配。我们表明，不存在一致、防策略和无嫉妒的机制。将第一个要求弱化为 q-一致 - 即当每个代理将不同的对象排在首位时，每个代理将以至少 q 的概率获得其最喜欢的对象 - 我们表明，满足防策略性、无嫉妒性和事后弱无浪费性的机制只有在 q ≤ 2/n（其中 n 是代理数量）时才能达到 q-一致。为了证明这个界限是严格的，我们引入了一种新机制，即随机独裁兼均等分配 (RDcED)，并表明当所有对象都可以接受时，它会达到这个最大界限。此外，对于三个代理，RDcED 具有前三个属性和事后弱效率的特征。如果对象可能无法接受，那么即使事后弱非浪费性，策略防护性和无嫉妒性也是共同不相容的。
策略性强且无嫉妒的随机分配
考虑在一组代理中分配不可分割对象的问题——每个代理最多接收一个，我们假设他们对对象集有严格的偏好。此外，虽然对象的特征可能包括固定的货币支付，但没有额外的转移。这样的问题出现在许多现实生活中的应用中，例如校内住房（租金固定）、器官分配、与申请人优先级相关的学校选择等。每当几个代理想要消费同一个对象时，对象的不可分割性，加上没有任何补偿转移，将使任何确定性的分配变得不公平。这是在这种情况下实施随机分配的主要原因。由于代理的偏好是私人信息，随机分配机制的设计必须提供激励来如实报告它们（否则分配是基于错误的偏好）。此外，在许多应用中，
通过双晶结构和纳米孪生实现超强且高柔韧性的 TiAl 金属间化合物
TiAl金属间化合物可通过形变诱导相变显著提高材料性能，但对TiAl金属间化合物塑性变形机制尚缺乏足够的认识。本文以双晶结构TiAl合金中的γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al为对象，在纳米尺度上研究了TiAl金属间化合物的位错滑移和孪生变形机制。利用应用扫描电子显微镜(SEM)和电子背散射衍射对变形内部组织进行表征和分析，采用Schmidt因子µ分析技术计算滑移能垒，研究了临界剪应力下γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al相的孪生变形机制以及γ − TiAl和α 2 − Ti 3 Al相的位错滑移动力学。两种双晶结构 γ − TiAl 和 α 2 − Ti 3 Al 的 TiAl 金属间化合物所需的临界剪应力分别为 92 和 108 MPa，孪生萌生时锥形 < a > 和基底 < a > 滑移所需的临界剪应力次之。孪生萌生时锥形 < c + a > 滑移所需的临界剪应力最高，且两者在数值上相等
使用局部异常因子 (LOF) 进行适应性强且稳健的 EEG 坏通道检测
摘要：脑电图 (EEG) 数据通常会受到伪影的影响。检测和去除坏通道（即信噪比较差的通道）是至关重要的初始步骤。由于数据质量、伪影性质和所采用的实验范式存在内在差异，从不同人群获取的 EEG 数据需要不同的清理策略。为了处理这些差异，我们提出了一种基于局部离群因子 (LOF) 算法的稳健 EEG 坏通道检测方法。与大多数现有的寻找通道全局分布的坏通道检测算法不同，LOF 相对于通道的局部集群来识别坏通道，这使其适用于任何类型的 EEG。为了测试所提算法的性能和多功能性，我们在从三个人群（新生儿、婴儿和成人）获取的 EEG 上进行了验证，并使用了两个实验范式（事件相关和频率标记）。我们发现，在校准其主要超参数（LOF 阈值）后，LOF 可应用于所有类型的 EEG 数据。我们利用现有的最先进 (SoA) 坏通道检测方法对该方法的性能进行了基准测试。我们发现，LOF 通过将 F1 分数（我们选择的性能指标）提高到新生儿和婴儿的约 40%，将成人的 F1 分数提高到 87.5%，从而超越了所有方法。