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启用显微镜逼真的大脑的电场模型
电气和计算机工程部，伍斯特理工学院，美国马萨诸塞州伍斯特市B Max Planck Inst。对于人类认知和脑科学，德国莱比锡c莱比锡应用科学大学（HTWK），工程学院，莱比锡，德国d d d div>计算神经刺激研究计划，无创神经调节单元，实验治疗和病理生理学分支，国家心理健康研究所，美国国立卫生研究院，贝塞斯达，马里兰州贝塞斯达，美国马里兰州Gathinoula A. Martinos Ctr。用于生物医学成像，马萨诸塞州综合医院，美国马萨诸塞州查尔斯敦，h伍斯特理工学院数学科学系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国马萨诸塞州
社会企业家精神的模型设计：基于清真的发展......
摘要 目的——本研究旨在研究清真品牌和数字媒体使用对消费者行为的影响程度。本研究还旨在概述社会企业家精神模式——一种既追求经济和社会效益，又致力于解决社区问题的模式——通过使用由天课机构管理的清真品牌和数字媒体，为微型、小型和中型企业 (MSME) 赋权。 设计/方法/方法——在第一阶段，本研究采用定量方法分析数字使用和清真品牌对消费者行为的影响因素。在这方面，使用多元线性回归分析了 172 名研究受访者。在第二阶段，它使用定性方法根据第一阶段的结果设计社会企业家精神模型。 结果——本研究发现，宗教信仰和清真品牌对穆斯林购买清真产品的兴趣有积极而显著的影响。此外，价格、宗教信仰和清真品牌等因素也对消费清真产品的满意度产生积极而显著的影响。社会企业家精神模式可以应用于天课机构，以促进中小微企业通过清真品牌和数字化利用来提高产品质量。原创性/价值——本研究的独特之处在于在开展研究时同时使用定量和定性方法。希望本研究提供的模型能够发展中小微企业部门，以跟上现代趋势，尽管这些机构可用的资本有限。研究的局限性/含义——本研究使用的样本仅限于印度尼西亚，受访者人数有限。此外，数据收集是通过问卷进行的，没有对消费者、中小微企业和天课机构进行深入访谈。
价值学习真的是离线RL中的主要瓶颈吗？
摘要虽然模仿学习需要访问高质量的数据，但原则上应以类似或更好的方式在数据质量下进行类似或更好的表现。但是，当前的结果表明，离线RL的性能通常比模仿学习差，而且通常不清楚是什么避免了离线RL的表现。在这项工作中，我们旨在了解当前离线RL算法中的瓶颈。虽然离线RL的表现较差通常是在不完美的价值函数上表现出来，但我们还是问：在学习价值函数，策略或其他内容时，离线RL的主要瓶颈确实是真正的瓶颈吗？为了回答这个问题，我们对（1）价值学习，（2）策略提取和（3）脱机RL问题的策略概括从每个组件的“数据尺度”属性中分析，分析了这些组件如何影响性能。我们进行了两个令人惊讶的观察。首先，选择性提取算法的选择会影响离线rl Sigig的性能和可伸缩性，通常比其基本价值学习目标更重要。例如，广泛使用的价值加权回归目标（例如AWR）无法完全利用学习的价值函数，并且切换到行为调节的策略梯度目标（例如DDPG+BC）通常会导致性能和缩放行为的实质性改善。其次，离线RL的次优性能通常是由于对培训数据的支持，而不是分布状态的策略准确性。虽然大多数当前的离线RL算法并未明确解决此问题，但我们表明，使用次优的但高覆盖范围的数据或即时的策略提取技术可以有效解决实践中的策略概括问题。
VPN真的死了，被零信任网络访问（ZTNA）取代吗？
用于申请访问，并删除一旦需要允许员工和合作伙伴建立联系和协作的过度信任。安全和风险管理领导者应将ZTNA项目作为SASE策略的一部分或快速扩大远程访问。”
货币需求真的不稳定吗？来自 Divisia 货币总量的证据
货币服务需求。3 通货膨胀目标制已在发达经济体实行，例如澳大利亚自 1993 年以来、加拿大自 1990-91 年以来、日本自 2013 年以来、新西兰自 1989-90 年以来、挪威自 2001 年以来。一些新兴市场经济体国家正在转向通货膨胀目标制，例如智利自 1999 年以来、巴西自 1999 年以来、匈牙利自 2001 年以来、印度尼西亚自 2005 年以来、南非自 2000 年以来。参见印度储备银行 (2014)。
巴西南部优良水稻的遗传变异真的正在消失吗？
摘要：由于现代育种实践，全世界都担心大多数作物（例如水稻）的遗传基础可能会变窄。因此，本研究的目的是调查巴西南部优良水稻种质中的这种现象，包括杂交中常用的种质。该小组由 91 个种质组成。通过层次聚类和主成分分析分析了去壳和精米的形态性状、SNP 标记和矿物质含量数据。事实证明，SNP 标记和层次聚类最适合评估遗传变异性。水稻遗传基础变窄已得到证实，尽管在巴西南部优良水稻种质中仍发现一定程度的遗传变异性，尤其是谷物矿物质含量。关键词：遗传资源、遗传变异性、基因分型、表型、Oryza sativa L.
基于虚拟仿真的轻型卡车后桥疲劳分析...
首先根据实测车辆参数建立整车MBD（多体动力学）模型。十、进行路谱采集试验。在试验路况下，采集整车多个位置的加速度、位移、力信号。以路试信号为迭代目标，以车辆MBD模型为迭代载体，利用VIM（虚拟迭代法）获取车辆等效激励。将VIM获取的等效激励应用到车辆MBD模型中，得到驱动后桥关键点的载荷谱。通过实测信号与迭代信号的对比，验证模型的准确性，增强关键点载荷谱的可靠性。其次，建立后桥FEA（有限元分析）模型，借助FEA软件获取单位载荷下各关键点的静态分析结果。第三步，将后桥有限元分析结果、关键点载荷谱、材料疲劳特性曲线输入疲劳软件进行后桥疲劳仿真，根据疲劳分析结果准确定位疲劳寿命未达到设定目标的位置，最后基于以上结果对结构进行优化，优化后的后桥疲劳寿命评估表明其耐久性得到了显著提高。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。