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多孔陶瓷材料力学特性的离散单元法定量模拟
引用格式 : 周爽 , 苏景林 , 刘晓星 , 等 .多孔陶瓷材料力学特性的离散单元法定量模拟 .中国科学 : 物理学力学天文学 , 2019, 49: 064602 Zhou S, Su J L, Liu X X, et al.Quantitative simulation of mechanical properties of porous ceramic materials by discrete element method (in Chinese).Sci Sin-Phys Mech Astron, 2019, 49: 064602, doi: 10.1360/SSPMA2018-00332
Synergynet：弥合离散和连续表示之间的差距，以进行精确的医学图像分割
近年来，已经提出了连续的潜在空间（CLS）和DISCRETE潜在空间（DLS）深度学习模型，以改善医学图像分析。但是，这些模型遇到了不同的挑战。cls模型捕获了复杂的细节，但由于其强调低级特征，因此在结构表示和易男性方面通常缺乏解释性。尤其是，DLS模型提供了可解释性，鲁棒性以及由于其结构性潜在空间而捕获粗粒度信息的能力。但是，DLS模型在捕获细粒细节方面的功效有限。为了确定DLS和CLS模型的局限性，我们采用了Synergynet，这是一种新型的瓶颈体系结构，旨在增强现有的编码器 - 核编码器分割框架。Synergynet无缝地将离散和连续的表示形式整合到利用互补信息中，并成功保留了细学的表示的细节。我们对多器官分割和CAR-DIAC数据集进行的实验实验表明，SynergyNet的表现优于包括Transunet：Transunet：DICE评分提高2.16％的其他最新方法，而Hausdorff分别分别提高了11.13％。在评估皮肤病变和脑肿瘤分割数据集时，我们观察到皮肤病变分割的交互分数的1.71％的重新提高，脑肿瘤分割的增长率为8.58％。我们的创新方法为增强医学图像分析关键领域中深度学习模型的整体性能和能力铺平了道路。
r e v i e w应用离散事件仿真模型用于COPD管理：系统评价
摘要：klebsiella spp。是普遍存在的革兰氏阴性细菌，通常存在于自然环境中，作为人类微生物群的一部分。克雷伯菌参与了许多疾病的发生和发展，有效的抗生素吸引了研究人员的注意。近年来，其多药耐药性，特别是对碳青霉烯和β-内酰胺抗生素，对临床治疗提出了重大挑战。因此，对克雷伯氏菌的抗性机制的全面理解，以及提高检测方法，对于有效控制耐药菌株的传播和指导个性化的临床治疗至关重要。本文系统地回顾了克雷伯氏菌的流行病学特征，抗性机制，检测方法和治疗策略，旨在为该病原体的临床管理提供新的见解。关键词：克雷伯菌，耐药性，检测方法，β-内酰胺，碳青霉烯
Öğr博士。 üyesicananyağmurKarakaş -avesïs 第11周塑料加工 res。助理。 MertAkınİnsel -Aves厂 助理。 Okan Bakbak教授 示例8–68一个在40°C下装有太阳加热水的水箱用于使用重力驱动的流动中的淋浴。该系统包括2 离散数学组1讲师：Mehmet E.
讲师。成员CananYağmurKarakaş个人信息电子邮件：yagmur.karakas@yildiz.edu.edu.tr其他电子邮件：cnnygmr3@gmail.com web：https：//avesis.yildiz.yildiz.edu.edu.edu.edu.tr/ Esenler/İstanbul International Researcher ID Scholarid: ijcuusgaaaaaj Orcıd: 0000-0002-9653-5557 Publons / Web of Science Researcherıd: HWQ-6337-2023 Scopusıd: 57202860045 DİKSİS researcher 2024 Master's Degree, Yıldız Technical University, Institute of Science, BioMühendislik，土耳其2015年 - 2015年 - 2015 - 2017年，Yıldız技术大学，化学和金属学院，BioMühendislikcomp。 2022年健康和医学，HPLC高级应用技术培训证书，Saychemco，2022年，质量管理，分析方法验证证书，Saychemco，2022 Thees Do博士学位，食品生物活性剂的混合系统，星际技术大学，Interiti，Interiti，科学，2024年的生产和特征，麦克阿里及其特征，麦克阿罗及其特征 - 技术，Yıldız技术大学，科学研究所，生物工程，2017年研究领域食品工程，食品科学，食品技术，生物材料，生物传感器，微生物化学，工程和技术
离散事件系统中的状态避免的自适应加强学习
摘要 - 强化学习（RL）已成为复杂环境中自动决策的有效范式。但是，在RL中，事件驱动的决策过程的集成仍然是一个挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将离散事件监督（DES）模型与标准RL框架相结合，以创建混合决策系统。我们的模型利用了DES的能力来管理基于事件的动态，而RL代理对连续状态和行动的适应性，从而促进了以连续和离散事件为特征的系统中更强大，更灵活的控制策略。DES模型与RL代理一起运行，通过基于事件的见解来增强策略的性能，而环境的状态过渡则由机械模型约束。我们通过模拟证明了方法的功效，这些模拟显示出比传统RL实现的性能指标的改进。我们的结果表明，这种综合方法对从工业自动化到智能交通系统的应用有望在离散事件处理至关重要的情况下。索引术语 - 预言学习，离散事件超级访问控制，混合系统，自主决策，事件驱动的动态
锂离子电池电化学模型的数值离散方法的比较性能分析
这项研究评估了锂离子蝙蝠模型的数值离散方法，包括有限差异方法（FDM），光谱方法，PAD“近似和抛物线近似值。评估标准是准确性，执行时间和内存使用量，以指导用于电化学模型的Numerical离散方法的选择。在恒定的电流条件下，FDM显式Euler和runge-kutta方法显示出明显的错误。FDM隐式Euler方法通过更多的节点提高了准确性。光谱法实现了5个节点的最佳准确性和转化。FDM隐式Euler和光谱方法都显示出较高的电流的误差减少。pad´e近似具有较大的误差，随着较高的电流而增加，而抛物线方法的误差高于收敛的光谱和FDM隐式Euler方法。执行时间比较显示抛物线方法是最快的，其次是PAD´E近似。频谱方法的表现优于FDM方法，而FDM隐式Euler是最慢的。记忆使用量对于抛物线和PAD´E方法是最小的，对于FDM方法中等，对于光谱方法而言最高。这些发现提供了在锂离子电池模型中选择适当的数值离散方法的见解。
分析在连续时间收集的生物多样性观察数据：我们是否应该使用离散或连续的占用模型？
fi g u r e 1五个占用模型。with：휓占用概率； （a）bp p检测概率； y是在会话s期间在现场I中观察到的检测/未检测； （b）COP휆检测率；会议的持续时间； n是会议s期间网站I的检测数量； （c）pp휆检测率； n i网站I中的检测数量；在网站I中检测到k的时间； （d）2-mmpp和（e）IPP휆1状态1的检测率； 휆2状态2的检测率； 휇12从状态1到状态2的开关率； 휇21从状态2到状态1的开关率； n i网站I中的检测数量；在网站i中检测到k的时间i。
离散空间中的神经遗传搜索
由于生成过程仍然受训练有素的生成模型的控制，因此NG有效地将气体的搜索可容纳与深神经网络的生成力相结合。此外，由于提出的遗传操作员是问题敏捷的，因此可以将NGS应用于各种任务的任何深层生成模型，与传统气体相比，这需要大量的努力来设计特定问题的操作员。ngs也可以通过将人口和由父母使用的算法添加到具有顺序的一代模型的任何算法中，可以轻松地实现。最终，与单通道的生成相比，NGS中基于人群的迭代生成允许生成过程随着时间的推移而适应，提高了产生的产出的质量，甚至可以提高分布的稳健性
Adam N. Elmachtoub 通过连续时间选择均值 - 变化投资组合... 连续的时期学习，Q学习，后悔 通过Q- ... 的奖励定向分数扩散模型 索菲的星球和终止 收缩，扩散概率模型，离散化，... 财务中间和财务风险简介 国际法院的气候变化人物... 生物多样性金融 Justin S. Golub，医学博士，MS Christian Kroer - 简历 1816年至2001年，全世界民族国家的崛起 习惯持久性 酸试验：2025年的全球温度 raghav singal 辛西娅·拉什（Cynthia Rush）选定的出版物 全球变暖加速度：原因和后果 通过随机控制对扩散模型进行微调：... 全球变暖加速度：Hope vs Hopium 常见顺序学习的贝叶斯设计原理
Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）Ph.D.论文委员会成员：Luofeng Liao，Jiangze Han（不列颠哥伦比亚大学），Tianyu Wang，Aapeli Vuorinen，Madhumitha Shridharan，Jerry Anunrojwong（哥伦比亚商学院），Steven Yin（2022），Sai Ananthanarayananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananananaan lagzi of Turrontanaan lagzi（202222222） Yuan Gao（2022），Jingtong Zhao（2021），Fengpei Li（2021），Kumar Goutam（2020），Shuoguang Yang（2020），Min-Hwan OH（2020），Randy Jia（2020），Randy Jia（2020），Vladlena Powers（2020），vladlena Powers（2020），Zhe liuia liuia liuia（2019年），2019年，2019年（2019年）贝鲁特美国大学），Suraj Keshri（2019），Shuangyu Wang（2018），Francois Fagan（2018），Xinshang Wang（2017）