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World File Search System收敛性
植物免疫受体途径作为对病原体的统一前沿
植物发展了先天免疫系统，以激活抗病性机制并抵御微生物入侵者。该系统包括由两类免疫受体引发的两个主要信号级联反应，即细胞表面免疫受体，也称为模式识别受体（PRRS）和细胞内免疫受体，也称为核苷酸结合结构域亮氨酸重复受体（NLR）。PRR和NLR具有不同的生化活性，并通过很大程度上独立的机制激活。但是，下游免疫反应和输出非常相似，表明两种途径之间的连通性和收敛性。的确，最近的研究显着提高了我们对两个cas虫之间相互依存与相互增强的亲密关系的理解。植物先天免疫的联合视图正在出现。
通过相对能量估计进行非稳态气体输送的稳定性和渐近分析
相对熵或能量技术已广泛用于时间相关偏微分方程的存在性、稳定性和离散化误差分析；我们参考[17]对抛物线发展问题相应结果的最新总结。在本文中，我们感兴趣的是双曲问题，其中相对熵参数的使用可以追溯到DiPerna [7]和Dafermos [5]的开创性著作；另请参阅[6]对该领域的介绍。通常涉及的方面有：收敛到稳定态，解对初始数据和参数的稳定依赖性，以及渐近极限。后者的例子包括欧拉和纳维-斯托克斯方程的低马赫极限，例如在[10]中对其进行了研究。Huang等人在一系列论文[11]中研究了阻尼欧拉方程解到Barenblatt解的长时间收敛性。
利用虚拟振动测试来优化身体耐力...
每种载荷条件的响应时间历史。在时间域中，使用雨流循环计数技术（Matsuishi 和 Endo 1968）直接计算应力的时间历史。然后使用 Palmgren-Miner（Palmgren 1924，Miner 1945）损伤累积定律对每个循环的损伤进行线性求和。时间域方法适用于任何类型的信号，无论是随机信号还是确定性信号。然而，这种方法对于随机载荷而言计算量很大，因为需要较长的应力时间历史才能以统计准确的方式生成应力范围直方图的尾部。极端情况实现不佳可能会对疲劳寿命估计产生不利影响，因为最具破坏性的事件可归因于尾部的高应力范围。因此，损伤估计的收敛性会随着
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。
社交 - vrnn：互动行人的单次多模式轨迹预测
摘要：人类动议的预测是对人类自主机器人安全导航的关键。在混乱的环境中，由于其与环境和其他脚步的相互作用，可能会有几种运动假设。以前用于估计多个运动假设的工作需要大量样本，这限制了其在实时运动计划中的适用性。在本文中，我们提出了一种基于深层生成神经网络的相互作用和多模式轨迹预测的变分学习方法。我们的方法可以实现更快的收敛性，并且与最新方法相比，需要更少的样本。对真实和模拟数据的实验结果表明，我们的模型可以有效地学习推断出不同的轨迹。我们将我们的方法与三种基线方法进行了比较，目前的性能结果表明，我们的生成模型可以通过产生各种轨迹来实现轨迹预测的更高准确性。
凸的可行性； Dykstra的算法；布雷格曼预测
摘要。我们提供了关于Dykstra的算法与Bregman预测的渐近行为的定量结果，著名的Dykstra算法的组合以及循环Bregman预测的方法，旨在确定最佳近似值，并在非正式设置中解决凸的可行性问题。我们提供的结果是通过证明挖掘的镜头，这是一种数学逻辑中的程序，可以从非效率证明中提取计算形式。具体而言，我们提供了低复杂性亚稳定性的高度均匀和可计算的速率，而且，我们还指定了一般情况，在这些情况下，人们可以获得充分和有效的收敛速率，尤其是欧几里得空间中Polyhedra的情况。作为我们定量分析的副产品，我们也是第一次建立了Dykstra方法与Bregman Projections的强烈收敛性。
自适应联邦学习和工业数字孪生...
摘要 — 工业物联网 (IoT) 支持随着动态和实时工业环境而变化的分布式智能服务，以实现工业 4.0 的优势。在本文中，我们考虑了一种数字孪生赋能工业物联网的新架构，其中数字孪生捕获工业设备的特征以协助联邦学习。注意到数字孪生可能会带来与设备状态实际值的估计偏差，在联邦学习中提出了一种基于信任的聚合来减轻这种偏差的影响。我们基于 Lyapunov 动态赤字队列和深度强化学习自适应地调整联邦学习的聚合频率，以提高资源约束下的学习性能。为了进一步适应工业物联网的异构性，提出了一种基于聚类的异步联邦学习框架。数值结果表明，所提出的框架在学习准确性、收敛性和节能方面优于基准。
具有变异量子本素质量的演示
变化量子算法利用叠加和纠缠的特征来通过操纵量子状态有效地优化成本功能。它们适用于最近在全球研究界可以使用的嘈杂的中间量子量子（NISQ）计算机。在这里，我们在IBM Qiskit运行时平台上的5 Q量和7 QUITION量子处理器上实现并演示了数值过程。我们将商业有限元元素方法（FEM）软件abaqus与实施变量量子eigensolver（VQE）相结合以建立集成管道。三个例子用于研究性能：六角形桁架，蒂莫申科束和平面连续体。我们使用这种杂种量子古典方法进行了有关基本固有频率估计收敛性的参数研究。当在不久的将来可用的量子计算机可用时，我们的发现可以扩展到更多自由度的问题。
全连接传感器中的分布式跟踪比率优化
摘要 — 迹线比优化问题包括最大化两个迹线算子之间的比率，并且经常出现在去噪或判别分析的降维问题中。在本文中，我们提出了一种分布式自适应算法来解决网络范围协方差矩阵上的迹线比优化问题，该矩阵捕获无线传感器网络中传感器之间的空间相关性。我们专注于完全连接的网络拓扑，在这种情况下，分布式算法通过在每个给定节点上仅共享观察到的信号的压缩版本来减少通信瓶颈。尽管进行了这种压缩，仍然可以证明该算法能够收敛到最大迹线比，就好像所有节点都可以访问网络中的所有信号一样。我们提供模拟结果来证明所提算法的收敛性和最优性。索引词 — 降维、分布式优化、迹线比、判别分析、SNR 优化、无线传感器网络。
梅加拉亚邦气候委员会评论气候紧急和绿色增长框架草案
可以提到梅加拉亚邦一直在实施旨在解决气候变化的几项干预措施方面处于最前沿。该州是第一个通过2019年专门的水政策采用收敛性方法的国家，旨在解决水问题和保护水源。它还在2022年为生态系统服务（PES）的付款开创了为村庄，社区或氏族提供的经济激励措施，致力于保护森林。此外，该州还制定了几项环境行动计划（EAP）来解决气候问题，同时还培训了几个乡村社区的促进者作为环境干部。还值得注意的是，梅加拉亚邦最近结束的社区LED景观管理项目（CLLMP）在“地理空间可持续发展卓越”类别中获得了FICCI国家地理空间奖，以表彰其对地理空间技术的非凡利用。