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World File Search System收敛的
扩散光学中蒙特卡洛模拟的缩放关系的应用限制。第1部分：理论
摘要：Monte Carlo（MC）是研究散射媒体中光子迁移的强大工具，但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度，可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟，以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹，因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识，这与基于较慢的光子方法相反，在这种方法中，新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制，这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收，缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子，而对于散射，它是两个快速分化因子的乘积，其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性，这在反问题中最关键，发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程，有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因，并制定了应对它们的新策略。
探索混合方法研究设计
摘要：一种复杂的方法，一种混合方法研究设计将定量和定性数据结合在单个研究或研究中。这种设计对于探索复杂的研究问题特别有效，这些问题无法通过使用单个研究设计来完全回答。此外，需要一种混合的方法设计来检查不同变量之间的关系，因为检查不同变量之间的关系并不可行，仅通过单个研究设计就不可行。这种设计需要补充并满足当代研究人员日益多种的要求。本文探讨和讨论了混合方法研究设计的类型，目的，优势，挑战和批评作为其目标，源于对该领域的一些著名作品的分析。它基于与研究设计有关的期刊文章和书籍的单词形式积累的二级定性数据。，它特别是研究人员和其他研究人员的新手，通过为它们提供混合方法设计及其类型的概述，例如收敛的平行，解释性顺序，探索性的顺序，嵌入式，嵌入式，变革性和多流层设计。关键字：好处，挑战，批评，混合方法研究设计。1。简介版权所有©2023作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
广泛的大脑网络的快速相互作用是语义认知的特征
语言理解需要快速检索和整合上下文适当的概念（“语义认知”）。当前的语义认知神经生物学模型受到单态神经影像和病变方法的空间和时间限制的限制。鉴于必须协调以准确理解语言的处理步骤的快速序列，这是一个主要障碍。通过使用融合的功能磁共振成像和人类的脑电图分析（n = 26名成年人； 15个女性），我们阐明了一种实时语义认知的时间和空间特定的神经生物学模型。我们发现，语言构成背景下的语义认知得到了在毫秒过程中广泛的神经网络之间的权衡。纳入适用性和时间特征以及行为度量，为以下进展提供了收敛的证据：海马/前时间/前时间语音语义检索网络（在句子最终词后的300毫秒达到峰值）；额叶主题语义网络（; 400 ms）;海马内存更新网络（; 500 ms）;下部的语义句法重新评估网络（; 600 ms）；默认模式网络的节点与概念上的共同关系（； 750 ms）。此外，在典型的成年人中，这些网络之间的中介关系可显着预测语言理解能力。这些发现为检查语音和语言障碍的检查提供了一个概念和方法学框架，对其他认知领域的认知过程和临床人群的表征具有其他影响。
中国青少年的20个项目K-Docs的心理测量验证：多方法方法
创造力对于应对新世界挑战至关重要。Kaufman创造力量表（一种广泛使用的自我报告量表）评估了独特的创造力方面，但缺乏18岁以下青少年的验证，并且受经典测试理论（CTT）的限制。这项研究评估了15-18岁的中国青少年中20个项目Kaufman创造力量表（20-K-Docs）的心理测量特性。3,079名青少年完成了20 k-docs。ctt，Rasch分析和探索性结构方程模型（ESEM）用于评估可靠性和各种类型的有效性。通过将20k-Docs分数与创造性的自我效能（CSE）相关联，可以检查并发有效性。20 k-docs表现出极好的内部一致性（麦当劳的欧米茄：0.91–0.95）。Rasch分析支持项目有效性和最佳功能。倾斜的五因素模型和ESEM五因素模型表示令人满意的模型拟合。ESEM揭示了收敛的有效性和高因子相关性，从而提高了判别有效性。在20 k-docs和CSE之间发现了显着的正相关，尤其是在艺术和学术创造力中。20 k-Docs是中国青少年特定领域创造力的可靠且有效的量度。的发现强调了特定于领域的方法对创造力评估的重要性，并提出了开发更简洁的规模版本的潜力。
用于量子化学的量子计算机上的资源优化的费米子局域哈密顿模拟
在量子计算机上模拟费米子系统的能力有望彻底改变化学工程、材料设计、核物理等领域。因此，优化模拟电路对于充分利用量子计算机的功能具有重要意义。在这里，我们从两个方面解决这个问题。在容错机制下，我们优化了 rz 和 t 门数以及所需的辅助量子比特数，假设使用乘积公式算法进行实现。与现有技术相比，我们获得了门数节省率为 2 和所需辅助量子比特数节省率为 11。在预容错机制下，我们优化了两量子比特门数，假设使用变分量子特征求解器 (VQE) 方法。具体到后者，我们提出了一个框架，可以使 VQE 进程向费米子系统基态能量收敛的方向引导。该框架基于微扰理论，能够将 VQE 进程每个循环的能量估计值提高约三倍，与试验台上经典可访问的水分子系统中的标准 VQE 方法相比，更接近已知基态能量。改进的能量估计反过来又会节省相应数量的量子资源，例如量子比特和量子门的数量，这些资源需要在已知基态能量的预定公差范围内。我们还探索了一套从费米子到量子比特算子的广义变换，并表明在小规模情况下，资源需求节省高达 20% 以上是可能的。
已发布版本 (APA) 引用：Asif, AR、Waris, A.、Gilani, SO、Jamil, M.、Ashraf, H.、Shafique, M. 和 Niazi, IK (2020)。性能特点
摘要：肌电图 (EMG) 是肌肉收缩产生的电活动的量度。基于非侵入性表面肌电图 (sEMG) 的模式识别方法已显示出上肢假肢控制的潜力。然而，它仍然不足以进行自然控制。深度学习的最新进展表明生物信号处理取得了巨大进步。已经提出了多种架构，可为离线分析提供高精度 (> 95%)，但由于系统优化而导致的延迟仍然是实时应用的挑战。由此产生了对基于微调超参数的优化深度学习架构的需求。尽管实现收敛的机会是随机的，但重要的是要注意，所获得的性能提升足以证明额外的计算是合理的。在本研究中，我们利用卷积神经网络 (CNN) 解码 18 位受试者记录的 sEMG 数据中的手势，以研究超参数对每个手势的影响。结果表明，将学习率设置为 0.0001 或 0.001，并进行 80-100 次训练，其效果显著优于其他考虑因素 (p < 0.05)。此外，我们还观察到，无论网络配置如何，某些动作（握紧手、屈手、伸手和细握）在整个研究过程中表现更好（分别为 83.7% ± 13.5%、71.2% ± 20.2%、82.6% ± 13.9% 和 74.6% ± 15%）。因此，可以根据表现最佳的手部动作设计出稳健稳定的肌电控制。随着识别能力的提高和性能的统一提升，基于深度学习的方法有可能成为传统机器学习算法的更强大的替代方案。
平衡增长路径可能随时间变化时的经济增长分析
经济增长理论描述了一个经济体在平衡增长路径上的人均收入如何由其储蓄倾向、人力资本积累、人口增长、制度质量和经济政策等因素决定。所有这些因素都可能随着时间而变化，并影响经济的增长动力。即使没有经济增长理论的基础，我们也可以直观地看出，经济的长期路径是由可能随时间而变化的因素决定的。因此，在本文中，我们在一个标准的经济增长动态实证模型中添加了未观测成分分析，以便经济的平衡增长路径可以随时发生变化。我们使用两个公开的数据集来估计该模型；1970 年至 2019 年世界经济人均 GDP 的宾夕法尼亚世界表，以及 1929 年至 2019 年美国 48 个相邻州的人均个人收入美国经济分析局 (BEA) 数据。我们发现，在 1929-1970 年间，美国各州的长期平衡增长路径出现了显著的趋同，但过去 50 年几乎没有出现进一步的趋同。过去 50 年的世界经济更加多样化，但在同一时期显示出与美国各州类似的模式。分析表明，一个子时期的趋同并不意味着随后会进一步趋同，人均 GDP 相对随时间的变化很大程度上可以归因于暂时偏离稳定的平衡增长路径，相对排名几乎没有变动。这些结果为卡诺瓦和马塞特 (1995) 的“穷人一直很穷”假设提供了支持。本文结合了两篇重要文献的分析：实证经济增长文献和贝叶斯宏观经济时间序列文献。在实证增长文献中，一个关键问题是，我们是否应该认为世界是由缓慢收敛到同一条平衡增长路径的经济体组成的，还是应该认为经济体正在收敛到各自的平衡增长路径。前一种观点的例子包括 Barro 和 Sala-i-Martin (1991) 关于美国各州收敛的论述，以及最近 Patel、Sandefur 和 Subramanian (2021) 关于世界经济收敛的论述。后一种观点强调面板数据估计中的国家固定效应，包括 Canova 和 Marcet (1995)、Caselli、Esquivel 和 Lefort (1996) 和 Shioji (2004) 的开创性贡献。Shioji (2004) 认为，美国各州的人均收入数据更符合各州缓慢收敛到同一条平衡增长路径的趋势。这是因为面板模型产生的参数估计意味着向长期平衡增长路径的收敛速度相对较快，这似乎与许多国家的初始条件与其长期平衡增长路径之间的较大差距不一致。本文通过允许长期平衡增长路径随时间变化来解决这个问题，例如，一个经济体最初可能接近其初始平衡增长路径，但远离其最终平衡增长路径。实证增长文献还使用面板方法分析了经济环境变化对经济增长的影响。在这些文献中，如果经济的重要特征发生变化，经济的固定效应可能会发生变化。值得注意的例子是 Ace-
增强锂离子电池组的空气冷却...
锂离子电池组的温度均匀性和峰值降低对于足够的电池性能，循环寿命和安全性至关重要。在使用常规的矩形管道进行气流的气冷电池组中，在管道出口附近的电池冷却不足会导致温度不均匀性和峰值温度升高。本研究提出了一种简单的方法，即使用收敛的锥形气流管道达到温度均匀性并降低气冷锂离子电池组中的峰值温度。使用计算流体Dynamics研究了电池组的强制对流热传输，并使用实验结果验证了计算模型的限制情况。提供给气流管道的提议的融合锥度降低了峰值温度的上升并提高了电池的温度均匀性。对于常规管道，边界层的发育和下游空气温度的升高导致出口附近的细胞上的热点。相比之下，对于所提出的锥形管，流速下游增加，从而改善了出口附近细胞的热量耗散。此外，该研究还研究了锥度角，入口速度和热发生率对流量和热场的影响。值得注意的是，由于锥形角度的增加，由于出口附近的湍流传输的增加，峰温度的位置从出口区域转移到电池组中心区域。在研究中涉及整个进气速和热产生速率的锥度诱导的冷却改善。电池组的峰值温度升高和最大温度差分别降低了20％和19％。提出的有效且简单的方法可以在电动汽车中的电池组中找到其在冷却安排中的应用。
（IRSME）沙地隧道周围的土拱和地面变形：回顾和新见解 Ghorban Khandouzi 1 和 Mohammad Hossein Khos
工程结构中使用的粒状材料在不同的岩土因素下往往会发生拱形。拱形是这些结构中载荷从破坏区转移到稳定区域的一个因素。土拱在隧道施工中应力重新分布、沉降和支撑载荷方面起着重要作用。本文回顾了各种参数对土拱发展和隧道周围膨胀和收缩区形成的影响。进行了全面的文献综述、新发表论文分析和调查，以研究各种参数对土拱的影响。通过研究剪切带、变形区的形成及其发展获得了结果。调查结果表明，沙地隧道周围的土拱和地面变形是复杂的现象，在隧道施工期间需要仔细考虑。此外，结果还表明，尽管存在拱形区，但在隧道上方仍形成了一个具有非线性滑动面的松动区。随着隧道收敛的开始，出现初始非线性滑动面，并在隧道上方形成拱形区。当隧道收敛增加时，拱区内会形成稳定拱，稳定拱下会形成一个松动区，即应力减小区。了解沙地隧道周围拱区内形成的土拱、地面变形和稳定拱对于评估隧道支撑上的应力重新分布和负载的工程师非常重要。了解这些问题还可以帮助设计师和从业者在隧道施工期间做出明智的决策。
在tus-ter屏障处的DNA复制终止导致模板DNA
基因组信息的完整而准确的重复对于维持生命所有领域的基因组稳定性至关重要。在大肠杆菌中，复制终止，重复过程的最终阶段，通过多个单向单向叉屏障（由TUS蛋白与基因组TER位点的结合形成的多个单向叉屏障）与“复制叉子陷阱”区域结合在一起。终止通常远离tuster络合物，但是当延迟到一个重壳体允许第二个重建体绕染色体围绕染色体的一半以上时，它们成为叉融合过程的一部分。在这种情况下，在tuster络合物的非允许界面上阻止了重新构体的前置，然后在收敛的回复符合允许的界面时发生终止。为了研究tuster络合物的复制叉融合的序列，我们建立了一个基于质粒的复制系统，我们可以在体外模仿tuster复合物的终止过程。我们开发了一个终止映射测定法，以测量领先的链复制叉进程，并证明当在tuster络合物处的复制叉融合时，DNA模板被15至24个碱基复制。无法通过添加滞后链加工酶或包含几种促进DNA复制的解旋酶来缩小此间隙。我们的结果表明，在Tuster屏障处的准确分叉融合需要进一步的酶促加工，在我们对染色体重复的最终阶段的理解中仍然存在的高点大差距以及具有复制叉子TRAP的进化优势。