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acamda：通过指导的反事实数据增强
数据增强在提高增强学习的数据效率（RL）方面起着至关重要的作用。然而，高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点，我们介绍了ACAMDA（数据增强的多种因果建模），这是一个新颖的框架，该框架集成了两个基于因果关系的任务：因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集，进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对，ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明，ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物，尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
acamda
数据增强在提高增强学习的数据效率（RL）方面起着至关重要的作用。然而，高质量增强数据的一般性仍然是一个重大挑战。为了克服这一点，我们介绍了ACAMDA（数据增强的多种因果建模），这是一个新颖的框架，该框架集成了两个基于因果关系的任务：因果结构恢复和反事实估计。ACAMDA的独特方面在于其从有限的非专家数据集中恢复时间因果关系的能力。顺序因果关系的识别允许创建现实但未观察到的场景。我们利用此特征来生成指导的反事实数据集，进而大大减少了对广泛数据收集的需求。通过在假设的行动下模拟各种国家行动对，ACAMDA丰富了培训数据集的多样和异质条件。我们的实验评估表明，ACAMDA的表现要优于现有的甲基动物，尤其是应用于新颖和看不见的领域时。
基于测量电容器的电容
摘要。本文提出了详细的技术建议，以提高农业工业复合物的电气设备的可靠性。对已经知道的测量电容的方法进行了分析，并证明有必要从工作电路中撤回电容器，以确定电容的足够准确性。显示了开发用于测量电容的方法的紧迫性，而无需从工作电路中卸下电容器以减少平均恢复时间。理论基础是测量电容的可能性，而不会从平滑滤波器模式下从工作电路中撤回电容器；详细介绍了电容测量设备的结构电路，并描述了其操作的原理；详细阐述了通过给定设备的测量方法；证实了创建和维护设备测量模式的条件。在编程的软件包Mathcad以及设备的主要块的电动型号的帮助下，检查了接收结果的有效性。获得的结果可用于测量维护和电气装修过程中电解电容器的电容，也可以促进其可靠性。
通过先进的技术彻底改变电网效率...
摘要 现代电网现在需要先进的解决方案来增加可再生能源、分布式能源资源和对可靠能源日益增长的需求等变化。提高电网效率对于提供可靠性、减少停电机会和提高配电网性能至关重要。实现这些挑战的一种有希望的方法是集成高级配电管理系统。它利用实时、预测分析和自动化来优化电网运营，并改进决策过程。本文对 ADMS 的集成进行了全面研究，通过更好的负载管理、停电管理和电压控制来提高电网效率。除了对所进行的模拟进行详尽介绍外，还深入研究了案例研究，以研究 ADMS 对电网能量损失、恢复时间和灵活性等主要性能指标的影响。结果将非常明显地反映出经济效率的提高，这将为在现代电网中全面使用 ADMS 提供重要论据。将 ADMS 集成到公用事业中可能是迈向智能、自适应和弹性电网的一步。
Llam系列 - 900/1060/1060E/1550/1550E
超负荷后的恢复时间（注3）150 150 ns输出电压挥杆（1kΩ负载）（注意4）2 3 2 3 2 3 V PP输出电压摇摆（50Ω负载（注释4）0.7 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 V pp dc输出输出接收电压偏移电压-1 0.25 1 0.25 1-1 0.25 1 -1-1 0.25 1 -V dc apd温度（室内温度） 5.1±5％5.1±5％kΩ正供应电流（V +）20 35 20 35 MA负电源电流（V-）10 20 10 20 MA注意1：在指定范围内的V OP的特定值将与每个设备一起提供。注2：NEP被计算为输出光谱噪声电压除以典型的响应性。注释3：0 DBM，带有250 ns脉冲。注释4：脉冲操作，交流耦合注5：可以使用以下等式计算开尔文的热敏电阻的温度：
引用：Bhatkar P.B. （2025）通过生成AI增强银行安全性的弹性姿势：预测，主动和自适应策略，
引用：Bhatkar P.B.（2025）通过生成AI增强银行安全性中的弹性姿势：预测性，主动和自适应策略，《欧洲计算机科学和信息技术杂志》，第13（2），43-50页，摘要：这项研究探讨了生成人工智能在增强银行安全性弹性方面产生人工智能的变革潜力。通过结合定量模拟和定性评估的混合方法方法，我们演示了生成性AI模型如何显着改善脆弱性检测，事件响应时间和业务连续性计划。我们的发现表明漏洞检测提高了30％，恢复时间减少了45％，这表明AI驱动的方法代表了银行安全框架的范式转移。该研究为实施生成的AI解决方案提供了一个全面的框架，同时应对实践挑战和道德考虑。关键字：生成AI，银行安全，弹性，脆弱性检测，预测分析，自适应策略
供应商关系管理之间的关系...
供应链弹性是指供应链适应干扰，迅速从干扰中恢复并有效减轻风险的能力。在美国等发达经济体中，公司越来越多地投资于物联网（IoT），人工智能（AI）和区块链等技术，以增强供应链的弹性。例如，根据普华永道的一项研究，有69％的调查美国公司已经在2020年之前已经在其供应链中实施了物联网技术，从而实现了实时监控和预测分析，以减轻风险并迅速反应中断（PWC，2020年）。同样，在日本，公司专注于通过协作和多元化来建立弹性供应链。2011年地震和海啸强调了日本供应链的脆弱性，导致供应商多元化和风险管理工具的使用等倡议。根据日本外部贸易组织（JETRO）的一份报告，日本公司越来越多地与供应商合作，并投资备份设施，以减少恢复时间并增强供应链的弹性（Jetro，2019年）。
供应商关系管理之间的关系...
供应链弹性是指供应链适应干扰，迅速从干扰中恢复并有效减轻风险的能力。在美国等发达经济体中，公司越来越多地投资于物联网（IoT），人工智能（AI）和区块链等技术，以增强供应链的弹性。例如，根据普华永道的一项研究，有69％的调查美国公司已经在2020年之前已经在其供应链中实施了物联网技术，从而实现了实时监控和预测分析，以减轻风险并迅速反应中断（PWC，2020年）。同样，在日本，公司专注于通过协作和多元化来建立弹性供应链。2011年地震和海啸强调了日本供应链的脆弱性，导致供应商多元化和风险管理工具的使用等倡议。根据日本外部贸易组织（JETRO）的一份报告，日本公司越来越多地与供应商合作，并投资备份设施，以减少恢复时间并增强供应链的弹性（Jetro，2019年）。
在Terahertz量子级联激光器中被动模式锁定的理论模型，具有分布式饱和吸收剂
摘要：在研究和工程中，短激光脉冲是计量和通信的基础。由于紧凑的设置尺寸，通过被动模式锁定的脉冲产生特别理想，而无需主动调制需要专用的外部电路。但是，完善的模型并不能涵盖比型往返时间更快的增益媒体中的常规自动化。对于量子级联激光器（QCLS），这标志着其操作中的显着限制，因为它们表现出与间隔过渡相关的picsecond增益动力学。我们提出了一个模型，该模型对最近证明的第一个被动模式锁定的QCL的脉冲动力学提供了详细的见解。存在沿空腔的多层石墨烯所实现的不连贯的饱和吸收器的存在，通过表现出与增益介质相似的快速恢复时间，将激光驱动到脉冲状态。这种激光操作的预先未研究的状态揭示了增益培养基对不均匀分布的腔内强度的良好响应。我们表明，在存在强
ECGI没有几何形状：基于深度学习的心脏表面电位
我们开发了一个深度学习框架，以估计仅从身体表面潜力和躯干几何形状的心脏表面电位，因此省略了有关心脏几何形状的信息。该框架基于图像到图像的翻译，并介绍了三个组合：将3D躯干和心脏几何形状转换为相应的标准2D表示，以及基于Pix2Pix网络的自定义深度学习模型的效率。使用11名健康受试者和29个ID型心室心室纤颤（IVF）患者，其框架的平均绝对误差（MAE）的平均平均绝对误差（MAE）为0.012±0.011，平均相似性指数量度（SSIM）为0.984±0.026。For the concatenated electrograms (EGMs), the average MAE was 0.004 ± 0.004, and the average Pearson correlation coefficient (PCC) 0.643 ± 0.352.估计激活和恢复时间之间时间差的绝对平均值为6.048±5.188毫秒，而18.768±17.299 ms，分别是分数。这些结果证明了与标准心电图相当的性能而无需CT/MRI，这表明该框架的潜在临床应用。