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供应链管理 - 逻辑学先认证。 ...
根据生产时间表协调和加快机构部门内部或部门之间的工作和材料的流动。职责包括审查和分发生产，工作和发货时间表；与部门主管协商确定工作和完成日期的进展；并汇编有关工作进展，库存水平，成本和生产问题的报告。
AI模型调制，带有逻辑重新分布-Zihan Wang
大型型号通常适用于满足模型所有者和用户的各种要求。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。 在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。 AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。 前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。 AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。 我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。 我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。但是，维护多个专门版本的模型效率低下。在响应中，我们提出了AIM，这是一种新型的模型调制范式，使单个模型能够表现出各种行为能够满足特定的最终需求。AIM启用两个关键调制模式：实用程序和焦点调制。前者为模型所有者提供了对输出质量的模型控制，以提供不同的实用程序级别，后者为用户提供了精确的控制，以移动模型的集中输入功能。AIM介绍了以培训数据不合时宜的方式和无重新训练方式运行的逻辑再分配策略。我们建立了正式的基础，以确保AIM的监管能力，以通过关节概率分布来订购的统计特性。我们的评估证实了AIM对AI模型调制的实用性和多功能性，任务涵盖了IMEGE分类，语义细分和文本生成，以及包括Resnet，Segformer和Llama在内的普遍体系结构。
蛋白质后翻译修饰（PTMS）的逻辑
图2 PTM研究中的关键范例。在所有面板中（以及本文中的其他数字），用浅红色显示了修改，绿色的蛋白质底物，蓝色的作者，黄色的橡皮擦和紫罗兰的读者。（a）通过蛋白质磷酸化调节酶糖原磷酸化酶的糖原降解活性。该酶的磷酸化和去磷酸化最终受激素胰高血糖素和胰岛素调节，通过用虚线箭头示意性地指示的信号通路。（b）蛋白质泛素化作为26S蛋白酶体降解的信号。泛素化反应是由由E1，E2和E3蛋白组成的酶促级联反应，需要ATP。底物上的Degron基序通过与E3连接酶进行物理相互作用来促进泛素化。poly（ubiquityl）atted底物通过26S蛋白酶体内的受体蛋白识别，展开和降解。（c）通过组蛋白代码调节染色质结构和基因表达。组蛋白尾部的蛋白质修饰是由作者酶安装的，由橡皮擦酶除去，并被读取器蛋白识别。（d）基于面板C的PTMS调节蛋白质的一般方案。（E）从单个蛋白质编码基因产生多种蛋白质成型的变异来源。单个基因可以剪接以产生多种同工型，可以通过差异PTM模式进一步多样化。该图中省略的蛋白质成型多样性的其他来源包括，例如，单核苷酸多态性和替代翻译起始位点。ac，乙酰化；我，甲基化； P，磷酸化； UB，泛素。
逻辑熵和量子力学中的负概率
由大卫·埃勒曼（David Ellerman）在一系列最近的论文中介绍。尽管数学公式本身并不是什么新鲜事物，但Ellerman提供了对S L的声音概率解释，以衡量给定集合上分区的区别。相同的公式是量子力学中熵的有用定义，在该定义与量子状态的纯度概念相关。逻辑熵的二次形式将其自身放在包括负值的概率的概括中，这一想法可以追溯到Feynman和Wigner。在这里，我们根据逻辑熵的概念来分析和重新解释负面概率。在有限的维空间中得出并讨论了逻辑熵的几个有趣的量子样性能。对于有限维空间（连续），我们表明，在唯一的假设中，逻辑熵和总概率是及时保留的，一个人获得了概率密度的进化方程，而概率密度基本上与wigner函数在相位空间中的量子进化基本上相同，至少在一个人中仅在一个相结合时，只有一个稳定的动量变量。这个结果表明，逻辑熵在建立量子物理学的特殊规则中起着重要作用。
开发具有模糊逻辑的智能系统的室内微气候控制
摘要该论文介绍了为智能系统模拟模糊逻辑控制器的结果，以监视和管理室内微气候条件。在编程中使用模糊逻辑提供了某些优点，例如对控制系统的数据输入简单性以及减少经典微控制器固有的错误的能力。使用的微处理器系统基于Arduino Uno板型号Arduino Rev3，该型号具有Atmel Atmega328p微控制器，并且紧凑，成本效益且易于使用。在系统中使用模糊逻辑控制器进行有效的微气候调节。在智能系统的开发过程中，采用了LabView软件环境和Arduino IDE。研究将系统分解为几个组件，并在它们之间建立联系以提高软件的效率。决策 - 由系统的功能要求和用于实施的设备确定。
优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
基于域壁运动的缩放自旋逻辑设备的全电控制
摘要 - 基于域墙（DW）运动的旋转逻辑设备提供了灵活的体系结构，以存储和携带逻辑信息在电路中。在此设备概念中，信息以多个磁性隧道连接（MTJ）共享的磁道磁态进行编码，并通过DW运动处理。在这里，我们证明可以使用新型的MTJ堆栈来实现这种基于纳米级DW的逻辑设备的全电动控制。除了各向同性的场驱动运动外，我们还显示了由电流驱动的DWS的方向运动，这是逻辑操作的关键要求。使用DW运动对逻辑门的完整电气控制。我们的设备在全晶片的IMEC的300毫米CMOS Fab中制造，这清除了大规模集成的路径。因此，此概念证明为逻辑和神经形态应用提供了高性能和低功率DW设备的潜在解决方案。
采用基于模糊逻辑的智能控制器的混合可再生能源生产系统
UDC 621.3 https://doi.org/10.20998/2074-272X.2022.3.07 M. Ali Moussa、A. Derrouazin、M. Latroch、M. Aillerie 使用基于模糊逻辑的智能控制器的混合可再生能源生产系统简介。本文提出了一种改进的能源管理和优化系统，该系统采用基于模糊逻辑技术的智能经济策略，具有多个输入和输出 (I/O)。它用于控制由光伏太阳能电池板、风力涡轮机和电网辅助的电能存储系统构建的混合电能源。这项工作的新颖之处在于，太阳能光伏、风力涡轮机和存储系统能源优先于电网，仅在恶劣天气条件下才会征用，以便为每天使用高达 4,000 Wh 的典型家庭供电。此外，在有利气候条件下产生的剩余可再生能源可用于电解系统生产氢气，适用于家庭取暖和烹饪。目的。开发基于模糊逻辑技术的智能经济策略的改进能源管理和优化系统。该系统嵌入在 Arduino 2560 mega 微控制器上，在该微控制器上，模糊逻辑的基本程序和所有可能场景的事件分配已根据流程图实现，从而允许管理混合系统。为了应用所提出的技术来确保家庭的连续住宿，我们进行了方法以及参数搜索和模拟以表征系统。结果。所提出的系统结果通过可视化电子开关的输出控制信号证实了其有效性。其实际值通过单相 DC/AC 转换器传输电力，为住宿的 AC 负载供电。参考文献 20，图 9。关键词：混合能源系统、可再生能源、电池存储、模糊逻辑、智能管理。Вступ。 У статі пропонується вдосконалена система керування та оптимізації енергоспоживання з інтелектуальною економічною стратегією，заснованою на методі нечіткої логіки з декількома входами та виходами。 Вона використовується для керування гібридними джерелами електричної енергії, побудованими на основі фотоелектричних сонячних панелей, вітрових турбін та системи зберігання електричної енергії за допомогою електричної мережі。 Новизна роботи полягає в тому, що сонячні фотоелектричні, вітряні турбіни та джерела енергії системи зберігання енергії мають пріоритет над електромережею, яка запитується лише за несприятливих погодних умов, щоб забезпечувати типове几天后，4000 Вт год на день。 Крім того、надлишки відновлюваної енергії、що виробляється у сприятливих кліматичних умовах， використовуються для виробництва водню, придатного для опалення та приготування їжі за допомогою електролізера.梅塔。开发基于模糊逻辑方法的智能经济策略的先进能源消耗管理和优化系统。该系统内置于Arduino 2560超级微控制器，它根据流程图实现模糊逻辑和事件分配的主程序以及所有可能的情况，让您可以控制混合系统。为了应用所提出的方法来确保房屋的持续居住，实施了指定的方法以及系统特性的参数搜索和建模。结果。所提系统的实施结果通过可视化电子开关的输出控制信号证实了其有效性。其实际意义在于通过单相直流-交流转换器传输电能，为住宅场所的交流负载供电。圣经。 20，图。 9. 关键词：混合能源系统、可再生能源、电池、模糊逻辑、智能控制。介绍。为了避免电力生产中的污染问题，替代解决方案可以是光伏 (PV)、风能甚至水力发电。此外，配电网络不足以向全世界人口供电：无论是在山区还是在岛屿上，在人迹罕至的地区还是在沙漠中部，由于缺乏技术解决方案或经济可行性，难以进入或非常偏远的地点无法总是连接到电网。然而，由于可再生能源能够适应家庭使用，因此特别适合生产称为孤立站点或微电网的电力。它们通常与电池相连，以确保在生产过剩时储存能量，或弥补高峰消费期间的短暂电力短缺[1-5]。混合能源系统 (HES) 结合了多种来源，例如可再生能源系统 (RES)、国家配电网络（历史网络）、传统能源和存储系统，通常被认为是未来的高效可靠解决方案，已经对单一来源的可再生能源进行了许多分析（规划和规模），主要目的是确定高效和安全运行的最佳系统配置。所提系统的实施结果通过可视化电子开关的输出控制信号证实了其有效性。其实际意义在于通过单相直流-交流转换器传输电能，为住宅场所的交流负载供电。圣经。 20，图。 9. 关键词：混合能源系统、可再生能源、电池、模糊逻辑、智能控制。介绍。为了避免电力生产中的污染问题，替代解决方案可以是光伏 (PV)、风能甚至水力发电。此外，配电网络不足以向全世界人口供电：无论是在山区还是在岛屿上，在人迹罕至的地区还是在沙漠中部，由于缺乏技术解决方案或经济可行性，难以进入或非常偏远的地点无法总是连接到电网。然而，由于可再生能源能够适应家庭使用，因此特别适合生产称为孤立站点或微电网的电力。它们通常与电池相连，以确保在生产过剩时储存能量，或弥补高峰消费期间的短暂电力短缺[1-5]。混合能源系统 (HES) 结合了多种来源，例如可再生能源系统 (RES)、国家配电网络（历史网络）、传统能源和存储系统，通常被认为是未来的高效可靠解决方案，已经对单一来源的可再生能源进行了许多分析（规划和规模），主要目的是确定高效和安全运行的最佳系统配置。所提系统的实施结果通过可视化电子开关的输出控制信号证实了其有效性。其实际意义在于通过单相直流-交流转换器传输电能，为住宅场所的交流负载供电。圣经。 20，图。 9. 关键词：混合能源系统、可再生能源、电池、模糊逻辑、智能控制。介绍。为了避免电力生产中的污染问题，替代解决方案可以是光伏 (PV)、风能甚至水力发电。此外，配电网络不足以向全世界人口供电：无论是在山区还是在岛屿上，在人迹罕至的地区还是在沙漠中部，由于缺乏技术解决方案或经济可行性，难以进入或非常偏远的地点无法总是连接到电网。然而，由于可再生能源能够适应家庭使用，因此特别适合生产称为孤立站点或微电网的电力。它们通常与电池相连，以确保在生产过剩时储存能量，或弥补高峰消费期间的短暂电力短缺[1-5]。混合能源系统 (HES) 结合了多种来源，例如可再生能源系统 (RES)、国家配电网络（历史网络）、传统能源和存储系统，通常被认为是未来的高效可靠解决方案，已经对单一来源的可再生能源进行了许多分析（规划和规模），主要目的是确定高效和安全运行的最佳系统配置。可再生能源特别适合用于发电，即所谓的孤立站点或微电网。它们通常与电池相连，以确保在生产过剩时储存能源，或弥补高峰消费期间的短暂电力短缺 [1-5]。混合能源系统 (HES) 结合了多种能源，例如可再生能源系统 (RES)、国家配电网 (历史网络)、传统能源和存储系统，通常被认为是未来的解决方案，它高效可靠，已经对单一来源的可再生能源进行了许多分析 (规划和规模)，主要目的是确定最佳系统配置以实现高效和安全的运行。可再生能源特别适合用于发电，即所谓的孤立站点或微电网。它们通常与电池相连，以确保在生产过剩时储存能源，或弥补高峰消费期间的短暂电力短缺 [1-5]。混合能源系统 (HES) 结合了多种能源，例如可再生能源系统 (RES)、国家配电网 (历史网络)、传统能源和存储系统，通常被认为是未来的解决方案，它高效可靠，已经对单一来源的可再生能源进行了许多分析 (规划和规模)，主要目的是确定最佳系统配置以实现高效和安全的运行。
量子芦苇的几何结构和横向逻辑...
1量子信息和计算机科学联合中心，UMD＆NIST，2系统研究所，部门，UMD，第3部CS，UMD，4 Simons计算理论研究所，加州大学伯克利分校，第5部。CS，芝加哥大学CS，芝加哥大学