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用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
神经影像 - Eric Rawls
分形是在不同尺度上重复的自相似图案，其复杂性用 0（一个点）和 2（一个填充平面）之间的分数欧几里得维数 D 表示。美国画家杰克逊·波洛克 (JP) 的滴画本质上是分形，波洛克最著名的作品属于高维（~1.7）类别。这意味着人们更喜欢更复杂的分形图案，但一些研究表明人们更喜欢低维分形。此外，研究表明顶叶和额叶大脑活动跟踪分形图案的复杂性，但之前的研究根据分形维数人为地对分形进行分类，而不是将分形维数视为参数变化的值。我们使用从 JP 艺术品中提取的白色层作为刺激，并构建统计匹配的二维随机康托集作为控制刺激。当参与者观看 JP 和匹配的随机 Cantor 分形图案时，我们记录了脑电图 (EEG)。然后，参与者对每种图案的主观偏好进行评分。我们使用单次试验分析构建了将主观偏好与分形维数 D 相关联的受试者内模型，以及将 D 和主观偏好与单次试验 EEG 功率谱相关联。结果表明，对于 JP 和 Cantor 刺激，参与者更喜欢高 D 图像。功率谱分析表明，对于艺术分形图像，顶叶 alpha 和 beta 功率以参数方式跟踪分形图案的复杂性，而对于匹配的数学分形，顶叶功率以参数方式跟踪一系列频率内图案的复杂性，但在 alpha 波段最为显著。此外，顶叶 alpha 功率以参数方式跟踪对艺术和匹配的 Cantor 图案的审美偏好。总体而言，我们的结果表明，对艺术和计算机生成的分形图像的复杂性的感知反映在顶叶 - 枕叶的 α 和 β 活动中，而对复杂刺激的偏好的神经基础则反映在顶叶 α 带活动中。
复合材料：疲劳与断裂，第七卷
第七届复合材料疲劳与断裂研讨会于 1997 年 5 月 7—8 日在密苏里州圣路易斯举行。此次研讨会由 ASTM 复合材料委员会 D-30 和 ASTM 疲劳与断裂委员会 E-8 主办。研讨会的主要目的是为复合材料疲劳与断裂新进展提供一个展示和讨论的平台。特别要求提交描述复合材料技术以下领域实验和分析研究的论文：失效机理、无损评估、环境影响、预测方法、测试方法开发和影响。五个分会场共计展示 21 篇论文。会议由 NASA 兰利研究中心的 AT Nettles 和 MK Cvitkovich、Alient Tech Systems 的 D. Cohen、美国陆军导弹司令部的 JE Patterson、阿拉巴马大学亨茨维尔分校的 MD Lansing、南伊利诺伊大学卡本代尔分校的 T. Chu 和 MERL 的 RH Martin 主持。在研讨会期间，TK O'Brien 被授予 Wayne Stinchcomb 纪念奖。根据研讨会期间的演讲评估结果，MK Cvitkovich 被授予研讨会最佳论文演讲奖。复合材料用于许多商业、军事和航空航天结构。这些应用大多涉及循环载荷、异物冲击或热机械载荷。优化这些结构的设计需要全面表征复合材料对各种载荷情景的响应。经济有效的表征涉及分离特定感兴趣现象的测试方法和可以将测试方法结果与实际结构行为相关联的模型的组合。本卷中的论文讨论了复合材料疲劳和断裂行为的许多重要方面。本卷中的论文分为疲劳和断裂、环境考虑、影响和展望部分。这些论文包括关于聚合物、金属和陶瓷基复合材料的论文。疲劳和断裂部分包含与微观结构效应、损伤、预测工具和测试方法开发有关的论文。环境考虑部分重点关注温度和其他环境因素对复合结构长期耐久性的影响。冲击部分论文讨论了冲击响应、损伤形成以及使用 NDE 技术作为预测工具。最后，展望部分提供了复合材料的艺术视角。
人工智能和竞争优势的变化来源
人工智能（AI）使机器能够执行以前仅与人类思想相关的认知功能（Rai，Constantinides和Sarker，2019年）。管理学者认为AI改变了竞争优势的来源（Daugherty＆Wilson，2018年，第214页； Davenport＆Kirby，2016年，第204页），但就这种变化的发生方式提供了对比的观点。有人假设AI替代了人类的认知能力（Balasubramanian，Ye和＆Xu，2021年），例如，当机器取代了股票投资中的银行家（Noonan，2017年），代替人才招聘的管理人员（Noonan，2017年）（Chamorro-Premuzic，Polli，Polli，Polli和Dattner，2019年），并受到治疗的治疗。其他人认为，当银行家，经理和医生与机器合作进行公平投资（Marraion，2017年），人才招聘（Hook，2017年）和医疗治疗（Topol，2019年）时，AI的补充而不是替代人类的认知能力（Murray，Rhymer和Sirmon，2021），2021年）。基于资源的视图（RBV）描述了资源与竞争优势相关联的理论机制（Barney，1991）。它将人类的认知能力描述为重要的优势来源，因为这些功能是异质分布，供应量有限且难以模仿的。因此，当管理者将它们用于战略决策和解决问题时，这种功能会导致绩效差异（Helfat＆Peteraf，2015； Kunc＆Morecroft，2010）。RBV对AI采用如何影响决策的竞争优势的预测尚无定论。因此，AI有可能替代当AI替代人类的认知能力时，RBV期望这些能力提供给侵蚀的优势（Peteraf＆Bergen，2003年）。这是因为作为一种技术资源，AI的边际繁殖成本接近零，几乎没有模仿障碍（Brynjolfsson＆McAfee，2014年，第31页）。Conversely, if AI complements humans' cognitive capabilities, the RBV expects it to generate advantages (Argyres & Zenger, 2012), because, as a widely applicable technology, AI enables the creation of unique bundles of previously unrelated resources — such as physicians' expertise and AI's machine prediction (Agrawal, Gans, & Goldfarb, 2018, p. 108).这些不确定的预测来自AI的独特特征。与先前的技术相反，AI使机器能够自主学习和行动（Balasubramanian等，2021），这反过来允许这些机器在决策和解决问题中与人类相互作用（Murray等，2021年）。
复合材料：疲劳与断裂，第七卷
第七届复合材料疲劳与断裂研讨会于 1997 年 5 月 7-8 日在密苏里州圣路易斯举行。会议由 ASTM 复合材料委员会 D-30 和 ASTM 疲劳与断裂委员会 E-8 赞助。研讨会的主要目的是提供一个论坛，介绍和讨论复合材料疲劳和断裂的最新发展。特别要求提交描述复合材料技术以下领域的实验和分析研究的论文：失效机制、无损评估、环境影响、预测方法、测试方法开发和影响。五个会议共提交了 21 篇论文。会议由美国宇航局兰利研究中心的 A. T. Nettles 和 M. K. Cvitkovich、Alient Tech Systems 的 D. Cohen、美国陆军导弹司令部的 J. E. Patterson、阿拉巴马大学亨茨维尔分校的 M. D. Lansing、南伊利诺伊大学卡本代尔分校的 T. Chu 和 MERL 的 R. H. Martin 主持。在研讨会期间，T. K. O'Brien 被授予 Wayne Stinchcomb 纪念奖。根据研讨会期间的演讲评估结果，M. K. Cvitkovich 被授予研讨会最佳论文演讲奖。复合材料用于许多商业、军事和航空航天结构。这些应用大多涉及循环载荷、异物冲击或热机械载荷。优化这些结构的设计需要全面表征复合材料对各种负载场景的响应。具有成本效益的表征涉及分离特定感兴趣现象的测试方法和可以将测试方法结果与实际结构行为相关联的模型的组合。本卷中包含的论文涉及复合材料疲劳和断裂行为的许多重要方面。本卷中包含的论文分为疲劳和断裂、环境考虑、影响和展望部分。这些论文包括有关聚合物、金属和陶瓷基复合材料的论文。疲劳和断裂部分包括与微观结构效应、损伤、预测工具和测试方法开发有关的论文。环境考虑部分重点关注温度和其他环境因素对复合结构长期耐久性的影响。最后，“透视”部分提供了复合材料的艺术视角。在“影响”部分，论文讨论了影响响应、损伤形成以及使用 NDE 技术作为预测工具。
通过糖尿病合并症治疗血液转录组的分辨率受损
与此相关联的表明，结构化的DM监测和干预改善了TB-DM患者的血糖控制，但无法确定对结核病治疗结果的影响。 全球DM患病率约为4.63亿人，到2045年估计将增加到7亿。 8，人的主要含量具有2型DM，这是由于对胰岛素的反应减少而引起的，从而降低了其控制靶细胞代谢的能力，从而触发胰岛素产生的增加，从而导致胰岛素通过精疲力尽，并降低了葡萄糖耐受性。 通过互动高血糖（IH）从正常到明显的DM都有一个频谱，而IH患者将来更有可能发展DM。 9以及诸如空腹葡萄糖受损和葡萄糖耐受性测试受损之类的液压，HBA1C浓度可以表明个人在该频谱上的位置。 9种传染病，包括结核病，可能引起暂时的压力高血糖，这比长期前糖尿病更高的不良事件风险更高。 10 TB诱导的压力高血糖也使DM诊断变得困难：有些在TB诊断时明显诊断为新诊断的DM的人在TB治疗后不再达到DM DM诊断标准。 11表明，结构化的DM监测和干预改善了TB-DM患者的血糖控制，但无法确定对结核病治疗结果的影响。全球DM患病率约为4.63亿人，到2045年估计将增加到7亿。8，人的主要含量具有2型DM，这是由于对胰岛素的反应减少而引起的，从而降低了其控制靶细胞代谢的能力，从而触发胰岛素产生的增加，从而导致胰岛素通过精疲力尽，并降低了葡萄糖耐受性。通过互动高血糖（IH）从正常到明显的DM都有一个频谱，而IH患者将来更有可能发展DM。9以及诸如空腹葡萄糖受损和葡萄糖耐受性测试受损之类的液压，HBA1C浓度可以表明个人在该频谱上的位置。9种传染病，包括结核病，可能引起暂时的压力高血糖，这比长期前糖尿病更高的不良事件风险更高。10 TB诱导的压力高血糖也使DM诊断变得困难：有些在TB诊断时明显诊断为新诊断的DM的人在TB治疗后不再达到DM DM诊断标准。11
量子逻辑熵：基本原理和一般性质
熵是概率论和物理学中最重要的概念之一。尽管信息似乎没有一个精确的定义，但香农熵被视为有关某个系统的信息的重要量度，而吉布斯熵在统计力学中起着类似的作用。冯·诺依曼熵是这些经典量度在量子领域的一种可能的、在某种意义上是自然的延伸。尽管冯·诺依曼熵在量子信息的许多应用中发挥着基础性的作用，但它仍因多种不同原因而受到批评[1-3]。简而言之，虽然经典熵表示人们对系统的无知[4]，但量子熵似乎具有根本不同的含义，它对应于信息的先验不可访问性或非局部关联的存在。从这个角度来看，经典熵涉及主观 / 认识论的不确定性，而量子熵与某种形式的客观 / 本体论的不确定性相关 [5]，尽管这种推理存在争议。为了解决像这样的概念问题，提出了非加性 Tsallis 熵和其他度量 [1, 6, 7]。经典逻辑熵最近由 Ellerman [8, 9] 引入，作为源自分区逻辑的信息度量。因此，这种熵给出了集合 U 分区的区别。分区 p 被定义为集合中不相交部分的集合，如图 1a 所示。集合可以被认为最初是完全不同的，而每个分区都会收集那些区别已被分解的块。每个块表示与集合上的等价关系相关联的元素。然后，给定一个等价关系，一个块的元素之间是模糊的，而不同的块彼此不同。考虑到这些概念，将这种划分和区分框架扩展到量子系统的研究似乎可以为量子态鉴别、量子密码学和量子信道容量问题带来新的见解。事实上，在这些问题中，我们以某种方式对可区分状态之间的距离测量感兴趣，这正是逻辑熵所关联的知识类型。这项工作是之前提出研究量子逻辑熵的预印本的更新和扩展版本 [ 10 ]。在这个新版本中，与原始版本一样，我们主要关注这个量的基本定义和属性。其他高级主题要么在之前的研究中处理过，比如 [ 11 ]，要么留待将来研究。然而，正如将在整篇文章中进一步阐述的那样，这里介绍的结果为各种理论应用奠定了基础——甚至对于涉及后选系统的场景也是如此。
自由空间中的指数威布尔衰落信道模型...
自由空间光通信 (FSO) 作为一种有前途的技术，正受到越来越多的关注，以克服日益拥挤的无线市场的带宽短缺问题。目前，射频 (RF) 技术难以应对日益增长的高带宽数据需求。此外，随着用户数量的增加，RF 频谱变得如此拥挤，以至于几乎没有空间提供新的无线服务，此外，使用 RF 频段的带宽限制有限，并且必须为此类频段支付许可费，这还带来了额外的不便。FSO 通信与其他替代方案相比具有明显的优势，例如更窄、更安全的波束、几乎无限的带宽以及对使用光频率和带宽没有监管政策。此外，在太空领域，由于与 RF 相比，FSO 技术的质量和功率要求较低，因此对卫星通信系统来说，FSO 技术正变得越来越有吸引力。基于 FSO 技术部署无线链路的主要缺点是光波在湍流大气中传播时会受到扰动。会产生许多影响，其中最明显的是信号承载激光束辐照度（强度）的随机波动，这种现象称为闪烁，由闪烁指数 (SI) 量化。FSO 链路中随机辐照度波动的统计分析是通过概率密度函数 (PDF) 进行的，从中可以获得其他统计工具来测量链路性能，例如衰落概率和误码率 (BER)。如今，辐照度数据最广泛的模型是 Lognormal (LN) 和 Gamma-Gamma (GG) 分布。尽管这两种模型在大多数情况下都符合实际数据，但它们都无法在所有大气湍流条件下拟合有限接收孔径尺寸的辐照度数据，即在存在孔径平均的情况下。此外，在某些情况下，LN 或 GG 模型似乎都无法准确拟合辐照度数据，特别是在 PDF 的左尾。本文介绍的工作致力于提出一种新的模型，用于在存在孔径平均的情况下，大气湍流下的 FSO 链路中的辐照度波动；从而得到指数威布尔 (EW) 分布。在这里，使用半启发式方法来找到一组将 EW 参数直接与 SI 相关联的方程。经过测试，这些表达式可以很好地拟合辐照度数据的实际 PDF。提供了新模型出现的物理依据，以及弱到强湍流状态下的大量测试场景（包括数值模拟和实验数据），以评估其在 PDF 和衰减概率方面对辐照度数据进行建模的适用性。此外，
朝着氢经济
氢经济代表了一种创新的能源基础设施，该基础设施提议广泛使用H 2来满足社会主要部门的能源需求。氢经济是通过由过程和流量组成的价值链实施的。在这些过程中，将H 2-富含h 2的材料与可再生的原始能源（RPE）结合使用，以存储，运输和分布在消费中心中，以最终转换为有用能量[1，2]。目前，氢经济被认为是在COVID-19的大量后情况下驱动经济，能源过渡和环保恢复的脱碳的机制[3]。绿色H 2的概念来自将不同的H 2生产路线与调色板相关联的当前趋势[4，5]。以这种方式，根据其颜色区分了不同类型的氢。灰色（也称为黑色或棕色）氢是通过蒸汽重整和气体的分别从化石能源（天然气和煤炭）中获得的，并通过温室气体的排放（GHG）获得。蓝色氢是通过将碳捕获和储存过程纳入灰色H 2的生产中获得的，从而大大减少了污染排放。绿色氢是由RPE通过可再生电和生物甲烷重整或生物量气体气体作为主要路线而产生的。Turquoise氢气也具有非常低的温室气体排放，并获得固体碳（碳黑）作为副产品。然而，它的优势也体现在另一个方面：能源的地缘政治。最后，通过水的电解产生黄色（或紫色）氢，核电站产生了电力。基于此分类，这项研究将集中于绿色H 2，这是氢经济价值链中的主要生产方式。由于其高能量含量（能量/质量），较高的石化比，空气/燃料（kg），最小点火和自动点火温度，最大燃烧和最大燃烧和扩散速度，宽流量范围和高速度[6]。将这些优点添加到其作为能量向量的性能中的表现：生产和存储路线的多样性；能够作为积累盈余可再生电力产生的手段；满足基本能源需求的适用性：热，电力，照明和机械工作；与电的互补性；无温室气体燃烧；燃料电池中的电力转化为电力的高效率；对天然气基础设施的适应性，用于运输纯或混合[7]。由于这些原因，H 2被分类为脱碳的极好的第二种能源，并有助于缓解气候变化的不利影响。参考。[8]，作者通过通过渐进式替代来降低外国对化石燃料的依赖来分析并重视H 2对国家的能量行为的贡献。此外，它对减少能量贫困的有利影响
Samvardhana Motherson创新解决方案有限公司
附件1中的仪器/设施的详细信息。原理和关键评级驱动程序分配给Agratas储能解决方案的银行设施私人有限公司（Agratas）从其强大而机智的Tata Sons Private Limited（TSPL）持有100％股权股权的股票股权的强大和机智的父母在AGRATAS中持有100％股权股权，以及在整体策略中与TSPL的整体策略相关联的重要性。Agratas正在为电动汽车（EV）和储能解决方案（ESS）领域的高级化学电池（ACC）建立绿地制造设施，以及电池组制造，根据市场动态，计划的相位超过20 gwh。在该项目的第1A期中，Agratas将在印度古吉拉特邦的Sanand的初始容量大约为10 gwh。 此阶段预计将于2026年开始商业生产。 在该项目的第1B期中，Agratas计划从1A期商业生产开始2 - 3年内将其能力提高到20GWH。 等级还从预期的运营协同效应中获得舒适感，这是由锚定客户有限公司（TML;额定护理AA+;稳定 /护理A1+）获得的，从而实现了强大的收入可见性，这是预期的重要经济经济，由于其综合运营以及其即将到来的范围的范围以及ESS的大小，EV的范围的范围均可构成综合运营以及EV的大量范围。 （goi）。在该项目的第1A期中，Agratas将在印度古吉拉特邦的Sanand的初始容量大约为10 gwh。此阶段预计将于2026年开始商业生产。在该项目的第1B期中，Agratas计划从1A期商业生产开始2 - 3年内将其能力提高到20GWH。等级还从预期的运营协同效应中获得舒适感，这是由锚定客户有限公司（TML;额定护理AA+;稳定 /护理A1+）获得的，从而实现了强大的收入可见性，这是预期的重要经济经济，由于其综合运营以及其即将到来的范围的范围以及ESS的大小，EV的范围的范围均可构成综合运营以及EV的大量范围。 （goi）。上述评级优势在很大程度上抵消了该项目的实施和稳定风险，该项目目前处于实施的初始阶段，中国对电池电池制造业的强烈竞争以及由于不断发展的技术格局，技术过时的风险。