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World File Search System过程模型
累积产科并发症和儿童创伤对具有精神病经历的年轻人的脑量的影响
摘要目标：对高血糖厌恶的情况很少了解和主导。本研究旨在确定高血糖厌恶过程中涉及的心理因素，并了解它如何影响人们对1型糖尿病的自我管理。设计：使用了定性，深入的访谈。方法：使用半结构化参与者访谈的建构主义扎根理论研究，以建立高血糖厌恶过程的理论模型。结果：采访了18名参与者。15个被认为是高血糖厌食症，并包括在分析中。开发了一个理论模型来描述和解释与高血糖厌恶涉及的过程。许多参与者为自己拥有很高的标准，并且经常对控制。一些参与者描述了与较高的血糖相关的焦虑，但他们方法的近端驱动力是自我批评和沮丧，与不符合自己的高标准血糖相关。许多注意力过程和信念，主要与低血糖有关，维持和加强了血糖的偏爱。糖尿病技术是标准的推动者，促进者，以及参与者高血糖厌恶的其他批判性法官。结论：情绪过度控制的跨诊断概念用于理解提出的高血糖厌恶过程模型。本研究的本研究将有助于临床医生识别和
超级计算的案例
在本文中，超计算指的是可以构建形式系统，识别、设计、构建或利用物理系统，这些系统具有超越图灵机的能力。超计算通常指可以计算非递归函数的系统，但也有人谈到超图灵系统，它不一定计算任何非递归的东西，但在复杂性或其他指标方面却胜过图灵机。然而，一般来说，超计算和超图灵这两个术语往往可以互换使用，不同的学科对其中一个术语略有偏好。我希望说服你，数学或物理学中没有任何东西可以阻止这种系统的实现。但从某种意义上说，这是一个次要问题，因为即使我们接受超计算在物理现实中没有任何基础，它仍然是一个非常有用的逻辑思想，它提供了一个比其单纯的计算对应物更全面的数学、物理和生物过程模型。借用 MacLennan 的话 [1] ，基于标准递归的可计算性本身无法满足对具有正交幂概念的模型的现实和迫切需求，尤其是当计算
南佛罗里达大学工程学院
有机/无机薄膜、材料科学、药物输送系统。J. Carlos Busot，博士。名誉教授 反应堆设计和模拟、不可逆热力学和工程教育。Scott W. Campbell，博士。教授 溶液热力学、相平衡、环境监测和建模、半导体处理、工程教育。David Eddins，博士。跨学科教授 听觉感知的相关性、病理声音的听觉感知、听觉过程模型。Robert Frisina，博士。教授、副主席兼生物医学工程项目主任，开发用于治疗感觉缺陷的生物治疗系统、设备和化合物，重点关注听觉系统的从实验室到临床的研究，以及耳聋和其他神经工程应用的转化研究。Richard Gilbert，博士。教授，生物医学系统、电化学疗法、仪器、工程教育和药物输送。Yogi Goswami，博士。杰出大学教授，能源转换、太阳能、氢能和燃料电池、热力学和传热以及暖通空调。Vinay K. Gupta，博士。教授兼研究生项目主任，界面现象、聚合物材料、自组装系统、分子识别、纳米级/智能材料。
使用分层狄利克雷点过程进行在线神经序列检测
神经序列检测在神经科学研究中起着至关重要的作用。最近令人印象深刻的作品利用卷积非负矩阵分解和 Neyman-Scott 过程来解决这个问题。然而，它们仍然面临两个限制。首先，它们将整个数据集容纳到内存中并执行多次迭代更新，当数据集很大或频繁增长时，这可能效率低下。其次，它们依赖于序列类型数量的先验知识，当未来情况未知时，这对于数据来说可能不切实际。为了解决这些限制，我们提出了一个分层狄利克雷点过程模型来有效地进行神经序列检测。我们的模型不需要计算整个数据，而是可以使用粒子过滤器以在线无监督的方式顺序检测序列。此外，狄利克雷先验使我们的模型能够根据需要自动动态引入新的序列类型，从而避免提前指定类型的数量。我们在来自鸣禽高级发声中心和啮齿动物海马的合成数据和神经记录上体现了这些优势。
风能的分布式稳健优化策略...
摘要：随着风电、光伏等可再生能源的不断扩张，其波动性和不确定性对系统调峰带来重大挑战。为加强系统的调峰管理和风电与光伏发电的融合，本文提出了一种结合深度调峰的风电-光伏热储电力系统分布式稳健优化调度策略。首先，建立了火电机组详细的调峰过程模型，建立了考虑碳排放的风电-光伏热储多能源耦合模型。其次，针对风电-光伏输出的变化性和不确定性，利用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集，建立了数据驱动的分布式稳健优化调度模型。最后，通过列和约束生成算法（C&CG）对模型进行迭代求解。结果表明，所提出的策略不仅增强了系统的峰值负荷处理和WD-PV集成，而且提高了系统的经济效率并减少了系统的碳排放，实现了模型经济性和系统稳健性之间的平衡。
为数字孪生生成提供地理空间上下文
摘要：光检测和测距技术可以创建物理对象和环境的详细 3D 点云。因此，它有可能为各种需要了解周围环境并与之交互的信息物理系统的运行提供有价值的信息，例如自动驾驶汽车和机器人。点云还可以成为创建不同资产和系统运行环境的数字表示的基础。本文概述了一种系统架构，该架构将 LiDAR 扫描提供的地理空间上下文信息与信息物理系统组件的行为模型相结合以创建数字孪生。行为和数据之间的明确区分使所提出的数字孪生架构有别于现有方法（主要关注数据方面），并通过可执行过程模型促进上下文数字孪生生成。疫苗物流自动化用例详细说明了如何将有关环境的信息用于执行运输准备任务的自主机器人的操作。除了支持操作之外，我们还建议将在物流过程的不同点从系统中检索到的上下文数据与有关可执行行为模型实例的信息相结合，作为数字孪生架构的一部分。随后，孪生可用于通过相关利益相关者促进系统和流程监控，并以用户为中心的方式构建上下文数据。
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
使用人工智能技术组织教育过程的模型 Oleh Karyy、Ihor Novakivskyi、Yaroslav Kis、Ihor Kulyniak 和 Alex
摘要 概述了常见的人工智能 (AI) 技术及其在教育领域应用的主要趋势。分析了终身学习个性化的观点。揭示了现代 LMS 大学在全球化教育知识生态系统中的实施前景。分析了对高等教育机构教师的调查结果，该调查涉及由于实施 AI 元素而预期 LMS 使用效率将提高。分析了对高等教育机构教育环境建模的可能性。建议使用“学生-教育主体-教育过程”模型三元组来分析 AI 技术在教育中的应用。基于组织教育过程的模型，提出了一种计算 AI 使用效果综合指标的方案。提出了一种基于可用机会选择最佳知识评估系统的方法。给出了广义知识评估算法的数学模型。在学生模型层面，在知识相空间中开发了一个学生培训优化模型，同时考虑到应用 AI 技术的可能性。关键词1 教育、学习管理系统（LMS）、人工智能（AI）、效率、数学模型、个性化学习（PL）、学生模型、教育过程模型、教育主体模型、最佳学习轨迹。
MBA（运营与供应链管理） - III学期MBA（运营与供应链管理） - III学期
了解生产和运营的概念和原理欣赏质量在生产管理中的重要性应用生产力提高技术I单元I转换过程模型：输入，过程和输出；操作分类；运营经理的责任；产品 /服务的新产品开发，选择和设计。II单元制造过程类型：项目，工作，批处理，线，质量，连续；服务类型：专业服务，服务商店，大众服务；植物位置；布局计划。第三单元生产计划与控制：各种过程选择，生产控制技术，总计划技术，单元IV质量管理：简介的生产计划技术；意义;商品和服务的质量特征；质量改进的工具和技术：检查表，直方图，散点图，因果图，帕累托图，过程图，统计过程控制图；质量保证；总质量管理（TQM）模型；服务质量，六西格玛的概念及其应用。单位V生产率提高技术：工作研究；方法研究；工作测量：时间研究：停止观察时间研究；工作抽样。维护：设施和设备的维护政策；失败时间；预防性与故障维护；维护过程，总生产维护（TPM）
数字孪生驱动的网络物理系统的异常检测框架
近年来，数字孪生已成为现代信息物理系统 (CPS) 中活跃的研究领域之一。数字孪生与其物理对应物（称为工厂）高度交织在一起，因此它们不断交换数据以揭示有关整个系统的有用信息。这类 CPS 需要对各种类型的干扰（例如故障传感器和模型差异）具有鲁棒性，因为物理工厂的运行与数字孪生的模拟之间的相互作用可能会导致不良甚至破坏性的影响。为了解决这个问题，本文介绍了一种灵活的异常检测框架，用于监控基于数字孪生的 CPS 中的异常行为。具体而言，我们的方法集成了数字孪生和数据驱动技术，可检测和分类由于建模错误（例如不完整的模型）以及传感器和物理系统故障而导致的异常行为。该框架可以部署到任何通用 CPS，而无需完全了解数字孪生的内部模型。因此，我们的方法适用于各种类型的数字孪生实现，从而增强了传统的数据驱动异常检测机制。我们使用田纳西伊士曼过程模型展示了我们方法的性能。实验结果表明，即使在某种组合的情况下，我们的方法也能够有效地检测和分类来自物理工厂、传感器和数字孪生的异常源