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具有神经常规微分方程的灰色盒模型，用于锂离子电池的缓慢电压动力学：应用于单细胞实验
锂离子电池表现出复杂，非线性和动态电压行为。对其缓慢的动态进行建模是一个挑战，因为涉及多个潜在原因。我们在这里提出了锂离子电池的神经等效电路模型，包括缓慢的电压动力学。该模型使用具有电压源，串联电阻和扩散元件的等效电路。使用神经网络对串联电阻进行参数化。扩散元素基于使用神经网络和可学习参数的参数化的离散形式的Fickian扩散形式。不仅代表沃伯格的行为，还可以灵活地代表电阻器型动力学。在数学上，由此产生的模型由结合了普通和神经微分方程的差分 - 代数方程系统给出。因此，该模型将物理理论（白框模型）和人工智能（Black-Box模型）的概念结合到了组合的框架（Grey-Box模型）。我们将这种方法应用于基于磷酸锂的锂离子电池。模型很好地再现了恒定循环期间的实验电压行为以及脉冲测试过程中的动力学。仅在非常高和非常低的电荷状态下，模拟显着偏离了实验，这可能是由于这些地区的训练数据不足而导致的。
一种可扩展的网络安全和微分类方法
随着设备，应用程序，用户和位置的庞大数量，您的网络复杂性随之增长。问题？传统的基于VLAN的安全策略方法不符合工作。他们缺乏上下文，并引入技能差距和挑战，这些挑战破坏了您的IT和安全团队使事情在分布式站点上保持行动的能力。虽然零值网络访问（ZTNA）在不将其放置在网络上的情况下为正确的用户访问提供了有效的范围，但它可能无法适用于所有情况。例如，ZTNA将不太适合使用运营技术（OT）设备的校园，这些设备无法实施ZTNA连接器和过时的供应商管理的Windows 7设备，这些设备缺乏对ZTNA集成所需的必需单点登录（SSO）协议的支持。
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
零信任微分类-KPMG International
毕马威会计师有限责任公司（毕马威（KPMG））与联邦，州和地方政府合作了一个多世纪，因此我们知道机构的工作方式。我们的团队了解您在现代化的旅程中遇到的独特问题，压力和挑战。我们与Illumio等领先的技术提供商的联盟有助于我们为提供广泛的解决方案所需的技能和经验深度。我们利用我们的技术敏锐度和政府运营知识来提供量身定制的零信任方法，以帮助您克服挑战，并从头到尾与您合作，以实现重要的结果。此外，毕马威（KPMG）具有在私营部门和公共部门实施零信任的丰富经验，可以将这些经验带给每个政府客户。
微分类SD-WAN最佳实践
Enhanced Security : By isolating workloads and segments of the network, microsegmentation reduces the attack surface, preventing lateral movement of threats across the network.Granular Policy Enforcement: It allows for the a pplication of highly specific security policies based on the char acterist ics of the traffic, the user, application needs, and comp liance requirements, enhancing the overall security posture.Improved Networ k Performance and Reliability: SD-WAN can优先考虑关键应用程序，并有效地路由流量。与微度段结合使用，这可以确保仅安全或关键的应用程序不安全，但也可以接收他们最佳性能所需的网络资源。合规性和数据保护：微分量通过提供对数据流的详细控制并隔离处理敏感信息的系统，有助于满足调节性合规性。
心血管系统的混合神经普通微分方程模型
在人类心血管系统（CVS）中，心脏的左侧和右心室之间的相互作用受隔膜和果皮的影响。CVS的计算模型可以捕获这种相互作用，但这通常涉及将解决方案近似于复杂的非线性方程。结果，已经提出了许多模型，其中这些非线性方程是简化的，或者忽略了心室相互作用。在这项工作中，我们提出了一种使用混合神经普通微分方程（ODE）结构来建模心室相互作用的替代方法。首先，模拟了CVS的总参数ode模型（包括牛顿 - 拉夫森程序作为数值求解器），以生成合成时间序列数据。接下来，构建了基于同一模型的混合神经极，而室性相互作用则由神经网络设置为政府。我们使用短范围的合成数据（带有不同量的测量噪声）来训练混合神经ode模型。符号回归用于将神经网络转换为分析表达式，从而导致部分学习的机械模型。这种方法能够以良好的预测能力恢复简约的功能，并且对测量噪声非常有力。
量子场论中不受速子影响的非局部超微分动量算子：中性介子的情况
一个常数。这导致了量子海森堡代数的推广，其表现为位置和动量之间的扩展对易关系，即 [ x i , p j ] = i ¯ h (δ i j + βδ i j p 2 + 2 β i j p i p j )，其中 [ x i , x j ] = [ p i , p j ] = 0 [ 6 , 7 ]。这些结果还表明扩展或修改了量子力学的量子非局域性方面。事实上，有人认为，量子非局域性是 HUP 的结果，它代表了量子力学最奇怪的特性之一 [ 8 , 9 ]。这在 [ 10 ] 中已得到详细讨论，并被发现与 Franson 实验 [ 11 ] 中出现的重合率版本一致。已经检测到 GUP 对角动量代数和两个部分系统（量子比特和量子三元组）的贝尔算子的平方及其期望值的影响。违反贝尔不等式可能是制定量子引力的重要工具，而且，Stern-Gerlach 实验的精度限制了 GUP 参数 β 的值。应该强调的是，量子非局域性已经