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模型还原为分段平滑动力学系统中的光谱子手机
越来越多的需求减少复杂的高维二词系统为简单，低维模型产生了许多不同的还原技术（参见Benner等人。[1]，Rowley和Dawson [2]，Ghadami和Epureanu [3]，Brunton等。[4]，Taira等。[5]和Touzé等。[6]用于最近的评论）。在这里，我们专注于这些方法之一的扩展，频谱亚算物（SSM）还原到分段光滑的机械系统。最初针对Haller和Ponsioen [7]的平滑动力系统定义，主要SSM是最平稳的不变流形，与稳定状态下线性化系统的光谱子空间相切，并且具有相同的尺寸。因此，SSM数学上正式化并扩展了Shaw和Pierre [8，9]和Shaw等人在开创性工作中引入的非线性正常模式（NNM）的最初思想。[10]（有关最近的评论，请参见Mikhlin和Avramov [11]）。每当光谱子空间内的线性频谱与该子空间之外的线性频谱之间，SSM在自主和非自治系统中的存在，唯一性和持久性已得到证明（Haller and Ponsioen [7][12]以及Haro和de la llave [13]）。由最慢的线性模式跨越光谱子空间的主要SSM切线吸引了附近的所有轨迹，因此其内部动力学是一种理想的，数学上合理的非线性降低模型。最近的工作揭示了在𝐶∞
为可持续农业的可生物降解聚合物纳米复合材料制造
摘要。这项研究研究了可持续农业领域的可生物降解聚合物纳米复合材料的生产，特征和可能的用途。通过对实验数据进行彻底检查，已经澄清了大量发现。组成分析显示，各种纳米复合材料的聚合物类型和纳米列量的差异。基于PLA的纳米复合材料具有最大的聚合物含量，其次是PHA，PBS和PCL。比较机械测试表明，与其他聚合物相比，基于PBS的纳米复合材具有更大的拉伸强度，Young的模量和休息时的伸长。对降解率的研究表明，纳米复合材料具有不同水平的生物降解性。基于PCL的纳米复合材料的降解率最慢，而基于PLA的纳米复合材料的降解率最高。此外，养分释放数据显示了释放氮，磷和钾的速率变化。基于PBS的纳米复合材料表现出有效的养分向植物递送。结果强调了可生物降解的聚合物纳米复合材料作为可持续农业应用的适应性材料的希望，例如覆盖膜，种子涂料，受控释放释放肥料和土壤补充剂。未来研究的潜在领域，包括增强生产技术，研究创新的纳米填料，以及评估在现实世界中纳米复合材料的性能。可生物降解的聚合物纳米复合材料有可能增强可持续性
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。
化学质量成分系统作为模拟计算机
最新的技术进步使我们能够将化学质量成分系统视为模拟计算机。在这种情况下，计算的输入被编码为某些化学物种的初始值，而输出是其他化学物种的限制值。在本文中，我们设计了进行基本算术计算的化学系统：识别，反转，中根（对于m≥2），加法，乘法，绝对差异，对非负实数的实际减法以及对实际数量的部分差异。我们证明这些“基本模块”具有与计算输入无关的计算速度。此外，我们证明，并行运行的此类基本模块的有限序列可以对实数进行复合算术，也可以以独立于输入的速率进行。此外，我们表明复合计算的速度正是最慢的基本步骤的速度。特别是复合计算的比例，即复合材料中涉及的基本步骤的数量不会影响整体渐近速度 - 我们算法的平行计算本质的特征。我们的证明需要对某些非自主系统进行仔细的数学分析，我们认为该分析将在应用数学，动力学系统和计算理论的不同领域有用。我们将讨论未来的研究方向进行讨论，其中包括与反应网络计算领域有关的许多重要的开放理论问题。关键字：模拟计算，使用化学计算，多项式动力学系统，无独立的计算速度MSC：37N25，68N01，92B05
工作文件 30267
惨淡的2010-19十年是美国历史上生产率增长最慢的十年，商业部门每年仅有1.1%。然而，疫情似乎推动生产率增长复苏，2020年四个季度的生产率增长达到了4.1%。本文提供了一个统一的框架来解释疫情前和疫情期间美国经济的生产率增长。关键的见解是，在2008-09年经济衰退期间，企业对产出崩溃做出了恐慌反应，对“过度裁员”反应过度，以远高于正常水平的弹性调整工作时间以适应产出下降。我们的回归分析允许经济衰退后的重新招聘逐渐取消过度裁员，这解释了为什么2009年的生产率增长是逆周期的，为什么在重新招聘促进了工作时间增长的情况下，2010-16年的生产率增长如此缓慢。样本后模拟解释了为什么 2020 年生产率增长如此之高，以及为什么在 2021-22 年的五个季度中下降到仅 0.6%。本文包括对商业部门和整个经济未来长期生产率增长演变的影响。一份关于 17 个行业季度生产率水平和变化的新数据文件为 2006-22 年，特别是 2020-22 年的九个疫情季度提供了新的视角。疫情时期的正生产率增长完全可以归因于在家办公服务行业业绩的激增，而商品行业则先是飙升然后暴跌，而接触服务在整个 2020-22 年期间录得强劲的负生产率增长。
使用完整或碎片的铝热剂弹丸调整撞击碎片的分散
使用高速撞击点火测试系统研究脆性铝热剂弹丸以 850 和 1200 米/秒的速度撞击惰性钢靶时的动态响应。弹丸包括固结的铝和三氧化二铋，由推进剂驱动的枪发射到配备高速成像诊断装置的捕集室中。弹丸穿过捕集室入口处的防爆屏，在穿透防爆屏时碎裂或在撞击钢靶之前保持完整。在所有情况下，弹丸在撞击时都会粉碎，反应碎片云会扩散到捕集室中。在较低的撞击速度下，碎裂弹丸和完整弹丸产生的火焰蔓延速度相似，均为 217 – 255 米/秒。在较高的撞击速度下，完整的射弹产生最慢的平均火焰蔓延速度，为 179 米/秒，因为碎片的反弹受到射弹长度的限制，并且由此产生的碎片场在径向高度集中。相比之下，破碎的射弹反弹成分散良好的碎片云，其火焰蔓延速度最高，为 353 米/秒。提出使用动能通量阈值来描述观察到的碎片分散和火焰蔓延速度的变化。使用计算流体力学代码开发了一种基于粒子燃烧时间的反应性模型，该模型结合了多相环境中的传热和粒子燃烧，以了解粒径如何影响火焰蔓延。模型结果显示，对于较小颗粒碎片，更快的反应性和增加的阻力抑制运动之间存在权衡。
明尼苏达州 2024 年商业基准
印第安纳州是一个特殊的州。受过高等教育的劳动力和丰富的自然资源推动着多元化和强劲的经济。但重要的是要了解决定我们与其他州的经济竞争力的因素。全国排名受到很多关注，但可能会误导和过度简化我们的经济地位。当政策制定者和其他人依赖这些有缺陷的经济分析时，它掩盖了我们实际的经济地位。每年，我们的商业基准报告都会将数据点汇总到对企业有意义的类别中——税收、成本、基础设施、创新、就业和增长。每个类别中的测量值都更清楚地说明了它们对企业的影响以及企业领导者如何做出对整个州产生影响的决策。今年的报告强调并澄清了我们排名中的一些明显矛盾：• 明尼苏达州是美国第五大最适宜居住的州，但我们在净国内移民方面排名第 42 位，离开该州的人数多于迁入该州的人数。• 明尼苏达州是全美最具创新力的州之一，人均专利数量排名第六。但我们在净技术就业增长方面排名第 45 位，预计未来十年将成为增长最慢的技术行业之一。• 明尼苏达州的劳动力参与率在全国名列前茅。然而，我们今天的劳动力比十年前要少。• 明尼苏达州拥有高技能和受过良好教育的劳动力，但近年来三年级和八年级的阅读和数学测试成绩急剧下降。很难在细节上理解这些看似矛盾的观点。但退一步来看，主题就变得清晰了：明尼苏达州的经济拥有丰富的高质量优势，但这些优势并没有转化为有意义的经济增长。人口老龄化意味着更多的工人离开
使用替代辐射转移模型增强3D行星大气模拟
a b s t r a c t这项工作引入了一种方法，可以通过将机器学习的替代模型整合到OASIS全球循环模型（GCM）中来增强3D大气模拟的计算效率。传统的GCM基于反复整合物理方程的传统GCM在一系列时间段的大气过程中进行了大气过程，这是时间密集的，导致了模拟的空间和时间分辨率的妥协。这项研究赋予了这一限制，从而在实际时间范围内实现了更高的分辨率模拟。加速3D模拟在多个域中具有显着含义。首先，它促进了将3D模型集成到系外行星推理管道中，从而从以前从JWST和JWST Instruments预期的大量数据中对系外行星进行了良好的表征。其次，3D模型的加速度将使地球和太阳系行星的更高分辨率模拟，从而更详细地了解其大气物理和化学。我们的方法用基于仿真输入和输出的训练的基于神经网络的复发模型代替了绿洲中的辐射传输模块。辐射转移通常是GCM最慢的组件之一，因此为整体模型加速提供了最大的范围。替代模型在金星大气的特定测试案例上进行了训练和测试，以基准在非生物大气的情况下基于这种方法的实用性。这种方法产生了令人鼓舞的结果，与在一个图形处理单元（GPU）上相比，与使用匹配的原始GCM在金星样条件下相比，在一个图形处理单元（GPU）上表明，ABO V E 99.0％的精度和147个速度的因子。
联合学习的最佳客户选择算法
research p oster s ummary联合学习（FL）系统[5]允许培训机器学习模型分布在多个客户端，每个客户都使用私人数据。传统上，在几轮中，FL执行三个步骤直到停止条件发生：1。服务器将全局模型权重发送给客户端； 2。每个客户端在本地使用私人数据训练模型，并将其权重发送给服务器；和3。服务器合并了客户端的权重，以制定改进的全局模型。由于资源和数据的异质性，客户选择在FL系统的功效[1]，[2]，[6]，[8]，[8]，[11] - [14]中起着至关重要的作用。训练回合所花费的时间由最慢的客户确定。此外，能源消耗和碳足迹也被视为主要问题。在这种情况下，我们提出了FL：MEC和ECMTC的两种最佳时间和能源的客户选择算法。第一个将训练时间和总能量消耗最小化，而第二个则逆转了两个指标之间的优先级，同时还要满足截止日期。尽管相关工作的贡献，但据我们所知，这项工作是第一个提出算法，通过共同优化执行时间和能源消耗，同时定义每个客户应在本地使用多少数据，从而使具有异质资源的客户选择算法。在我们的方法中，客户选择被建模为必须分配给一组客户端r的任务t数。每个客户端I具有一组分配容量（A I），其中任务象征着本地数据单位。此外，我有时间（P I）和能量（E I）成本与其分配的任务数（X I）相关的每个客户端。给定的一轮具有与其所选客户端相关的pan和en gy的费用，分别表示为优化目标c max和σe，它们定义为c max：= maxi∈Rp i（x i）和σe：= p
重新思考植物细胞器 DNA 的突变假说
自从 Palmer 和 Herbon [ 1 ] 注意到六种芸苔属和萝卜属植物的线粒体DNA进化模式存在差异以来，植物线粒体DNA (mtDNA)在序列上进化缓慢但在结构上进化迅速这一长期未解之谜已经持续了近 40 年。后续分析证实并延续了这一悖论。一方面，尽管编码了类似的电子传递链基因，但植物线粒体DNA的同义核苷酸替换率 (dS) 比哺乳动物线粒体DNA低一个或两个数量级。此外，植物线粒体DNA包含较大的非编码区，而动物线粒体DNA则较小且编码密集。与质体DNA (ptDNA)相比，植物线粒体DNA表现出明显更大的结构变异性，但在被子植物中，其dS 却不到ptDNA的三分之一 [ 2 , 3 ]。另一方面，一些远缘植物类群独立地表现出线粒体 DNA d S 令人惊讶的加速，如车前草、蝇子草、筋骨草和天竺葵 [ 4 − 7 ] 。例如，S. noctiflora 在过去 500 万年中 d S 增加了 100 倍，而在车前草中，最快和最慢物种之间的差异约为 4000 倍 [ 4 , 8 ] 。人们在很大程度上不知道是什么机制形成了这种非典型的加速，如果有的话，这些谱系之间是否共享这种加速。这些观察结果自然引发了关于植物线粒体 DNA 序列和结构突变如何产生、修复、保留和固定的讨论。这些讨论反过来又有助于进化假说更好地适应线粒体DNA中的其他基因组特征，包括但不限于基因组大小、RNA编辑、基因谱、非编码区域，从而引发关于这些过程是否具有适应性或非适应性的更广泛争论[9−16]。