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脑网络近似熵在半球差异研究中的应用
摘要：人脑是一个动态复杂系统，可以用不同的方法进行研究，包括线性和非线性方法。脑电图 (EEG) 分析中广泛使用的非线性方法之一是熵，即系统无序性的测量值。本研究调查了大脑网络，应用近似熵 (ApEn) 测量来评估半球脑电图差异；评估了不同记录会话中 ApEn 数据的可重复性和稳定性。20 名健康成年志愿者接受了 80 次闭眼静息脑电图记录。枕骨区域存在显著差异，左半球的熵值高于右半球，表明根据执行的功能，半球以不同的强度变得活跃。此外，事实证明，在相对较短的 EEG 时期以及 36 名受试者的 1 周间隔时间内，本方法都是可重复且稳定的。非线性方法是研究大脑网络动态的有趣探索。ApEn 技术可能为了解与年龄相关的大脑断开的病理生理过程提供更多见解，并可用于监测药物和康复治疗的影响。
蚱hopper问题 - Olga Goulko摘要
蚱hopper问题 - Olga Goulko摘要：蚱hopper在一个区域的平面草坪上随机地降落。然后，它在随机方向上使固定距离d的跳转一次。草坪应该是什么形状，以最大程度地增加蚱hopper在跳跃后留在草坪上的机会？这个很容易说明但很难解决数学问题，这与量子信息和统计物理学具有有趣的联系。球体上的广义版本可以提供对新的贝尔不平等现象的见解。一个离散版本可以通过自旋系统建模，代表具有固定范围交互的新类别统计模型，其中范围D可以很大。我会证明，也许令人惊讶的是，没有D> 0的圆盘形草坪是最佳的。如果跳跃距离小于单位盘的半径，则最佳草坪类似于齿轮，在较大d时向更复杂，断开的形状过渡。可以使用平行的回火蒙特卡洛（Monte Carlo）进行离散自旋模型，可以鉴定出具有不同对称特性的几类最佳草坪形状。
一个支持AI的政府的综合框架
随着人工智能改变公共部门的运营，政府努力将技术创新整合到连贯的系统中，以进行有效的服务提供。本文介绍了算法状态体系结构（ASA），这是一个新颖的四层框架，概念化了数字公共基础架构，数据 - 实体，算法，政府/治理的方式以及GovTech在AI-na-abled州中作为一个集成系统的相互作用。与将这些的方法视为平行发展不同，ASA将它们定位为具有特定启示关系和反馈机制的相互依赖层。通过对爱沙尼亚，新加坡，印度和英国实施的比较分析，我们演示了基础数字基础架构如何实现系统数据收集，从而为算法决策过程提供动力，最终在面向用户的服务中表现出来。我们的分析表明，成功的实施需要在所有层次上平衡发展，特别关注它们之间的集成机制。该框架通过弥合数字政府研究的先前断开的领域，确定影响实施成功的关键依赖性，并提供一种结构化方法来分析支持AI-ai-ai-abable政府系统的成熟度和发展途径。关键字：算法状态体系结构（ASA），数字公共基础设施（DPI），政策数据（DFP），算法政府 /治理（AG），Govtech，AI-NI-Spair Mappend Goildment，公共部门转型< / div> < / div>
制裁对俄罗斯联邦经济的影响
摘要 本文分析了文明国家制裁对俄罗斯经济的影响。特别关注了石油和石油产品市场、银行和金融部门以及运输服务市场的部门制裁。作者分析了在主要买家为俄罗斯石油出口设定最高价格的背景下扩大对俄罗斯石油市场的制裁的前景。不仅得出结论，制裁对俄罗斯石油生产产生了影响，而且也可能导致该地区石油和其他能源资源价格下跌。作者对美国和欧盟对俄罗斯金融部门的制裁给予了积极评价。研究了制裁对俄罗斯银行系统、保险和股票市场的影响。特别关注了将俄罗斯联邦银行系统与国际支付系统 SWIFT 断开的影响。作者还关注了制裁和能源市场趋势对俄罗斯经济的影响，即能源部门和其他部门的逐渐分裂。调查发现，受制裁影响最大的是航空运输、机械工程和黑色冶金行业。结论是，有必要继续对俄罗斯经济施加制裁压力。在与乌克兰的 200 天战争期间，能源价格居高不下，这使得俄罗斯联邦得以以牺牲能源部门为代价来补贴受战争影响的经济部门。石油价格的市场化降低或借助制裁政策进行调整将对俄罗斯经济造成重大且不可逆转的损害。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
储能系统要求讲义＃27：
•在提交建造许可申请之前，需要进行规划清算。•商业能源存储系统必须由电气工程师设计。•如果光伏系统也是安装的一部分，请参阅Covina市 - 住宅提交的“清单”。太阳能光伏系统将在单独的SPV许可证上。*注意：在签发许可之前，需要进行LA County Fire审查和批准。*•断开连接的意思。应为所有未接地的导体提供断开手段。断开的手段应容易访问，并且在建筑物的外部。•通风。根据制造商的说明，应制定适合电池技术的规定，以使电池的足够扩散和通风（如果存在）以防止爆炸性混合物的积累。•ESS应按照制造商的安装说明进行安装。•当SPV系统是ESS的一部分时，显示快速关闭的位置和/或方法以及ESS与其他功率生产源之间的互连点。•对于ESS，请在计划中包含一张注释，即应根据CEC 408.36（d）的规定确保连接到互连供应的插入式式回馈断路器中等危险工厂工业：F-1组占用：F-1组占用解决室内，室外和移动情况。包括外墙在内的额定围栏。封闭ESS的防火壁垒中不允许使用防火玻璃。[F]907.2.22电池室存储系统。应按照CBC和CFC第1206节中的要求安装自动烟雾检测系统或辐射能量检测系统。许可证申请和计划应包括以下储能系统（ESS）1206.1.3 CBC o安装ESS的房间或区域的位置和布局图。o围绕ESS的组件的小时火力阻力等级的详细信息。。o ESS的数量和类型。o每个ESS的制造商的规格，评级和清单。必须列出UL 9540。o能源（电池）管理系统及其操作的描述。
使用IBM Z/OS
第1章设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.1 IBM混合动力设计方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.2 IBM Power Virtual Server私有云的简介。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2 1.2 IBM Power Virtual Server私有云的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.3使用IBM功率作为您的云平台的好处。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.1 TCO福利。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.3.2没有重构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.3安全性和可用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.3.4 IBM Power Virtual Server益处。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.4云提供IBM电源系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4.1 IBM Power Systems具有共享实用程序能力的私有云。。。。。。。。。。。。。14 1.4.2 IBM Power Virtual Server。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 1.4.3 IBM Power Virtual Server私有云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.4选择您的云选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5政府法规和合规性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 1.5.1黑色或断开的站点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.6用例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.1爆发到云。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 1.6.2 AI电源。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>28 1.6.3数据库支持。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29 1.6.4开发和测试环境。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
生效日期：2006 年 9 月 10 日 修订日期：2024 年 3 月 1 日 佛蒙特州公用事业委员会规则 5.500 第 1 页，共 29 页 5.500 互连程序
生效日期：2006 年 9 月 10 日 修订日期：2024 年 3 月 1 日 佛蒙特州公用事业委员会规则 5.500 第 2 页，共 29 页 5.502 定义 (1) 受影响的系统 – 任何直接或间接连接到互连公用事业电力系统的电力系统，可能会受到互连申请者项目的互连和并行运行的不利影响。 (2) 申请 – 通过提交委员会为项目互连提供申请表、申请费（如有需要）和本规则要求的任何其他信息来发起的互连申请。 (3) 申请费 – 支付给互连公用事业公司以审查申请的费用。对于铭牌容量大于 150 kW 的项目，费用为 600 美元或经批准的互连公用事业费率中规定的金额。除非经批准的互连公用事业费率中有规定，否则铭牌容量小于或等于 150 kW 的项目无需付费。除非在提交申请后 7 天内撤回申请，否则申请费不可退还。互连公用事业可能要求以电子方式支付申请费。 (4) 申请表 – 项目委员会采用的与互连公用事业进行互连的申请表。委员会可能会不时修改申请表。申请表可以以电子方式提交给互连公用事业。 (5) 自动断路装置 – 一种电子或机械开关，用于将电路或设备与电源隔离，无需人工干预。 (6) 委员会 – 佛蒙特州公共事业委员会。 (7) 断开（动词） – 将电路或设备与电源隔离。如果隔离是通过固态设备实现的，“断开”意味着停止电力传输。 (8) 断开 – 电路或设备与电源断开的状态。 (9) 配电层级研究 – 在配电层级进行的系统影响研究。 (10) 紧急情况 – 项目的持续互连可能立即导致服务严重中断或危及生命或财产的情况。 (11) 储能设备 – 一种捕获一次产生的能量、将该能量存储一段时间并将该能量作为电能输送以供未来使用的设备。 (12) 输出容量 – 项目在交流电 (AC) 中的最大铭牌额定值，除非这种容量受到任何限制电气方法的限制
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。