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World File Search System非均匀的
Bankgan：合成财务的生成模型...
数字时代为金融机构提供了大量数据。审议的问题在利用该数据的全部潜力方面提出了挑战。生成合成数据是允许对本数据中包含的作用和趋势分析而不会损害隐私的最有希望的解决方案之一。尽管生成合成数据的初始方法是基本的，但新兴的生成模型已经阐明了可能性。但是，为独特数据集生成综合数据，例如银行交易序列，仍然具有挑战性。这些序列表现出由各种客户交易行为驱动的复杂能力，将它们与其他数据类型中更可预测的模式区分开来。我们提出了Bankgan，这是一种专门为合成的银行交易序列而设计的有条件的表格GAN架构，该序列表现出非均匀的日期模式。我们表明，Bankgan在与真实数据相似的相似之处方面优于基于经常性的神经网络（RNN）模型。此外，它在复制周期性交易的特征方面表现出色，超过了RNN和基于变压器的模型。Bankgan通过在不损害数据质量的情况下生成隐私的合成数据来分歧自己，这与现有模型形成了鲜明的对比，在该模型中添加隐私保证保证通常会降低性能。
水母搜索优化器的应用
摘要：气候环境的变化以及间歇性对可再生能源（RESS）的总体能源系统产生显着影响，需要制定控制策略以提取Ress可用的最大功率。为了完成这项任务，已经开发了几种技术。应使用有效的最大功率跟踪（MPPT）技术来确保风发和PV生成系统都提供其全部优势。在本文中，开发了一种新的MPPT方法（JSO）；此外，利用统一的功率质量调节剂（UPQC）来增强微电网（MG）的性能并解决敏感负载的功率质量问题。MG检查了光伏（PV），风力涡轮机和燃料电池电池，并以均匀和非均匀的风速和太阳辐照度进行了检查。提出了开发算法与不同最大功率跟踪算法之间的比较。此外，进行了四个案例研究，以验证引入的UPQC在增强功率质量问题方面的有效性。使用其他算法评估时，研究结果表明，发达算法的高性能。MATLAB/SIMULINK软件用于仿真风，PV和FC控制系统。然而，在与PV辐照的相同条件下进行了实验有效测试，以验证模拟结果。实验验证是通过使用PV模块模型，带有太阳高度模拟器CO3208-1B板的三倍，23 v/2a CO3208-1A执行的，并将结果与仿真结果进行比较。
18} $用PD和CO掺杂：T
我们对非磁性Skutterudite相关的Y 5 RH 6 SN 18超导体进行了系统研究，其中连贯长度尺度上的晶格疾病搭配搭配竞争越来越多，并产生了非均匀的，高温的超导相位，具有无序的增强型临界温度t。我们以前已经讨论过局部原子障碍的各种可能性。可能性之一是兴奋剂。我们目前的研究集中于Y 5 -δ的系列（RH 5。5 m 0。5）sn 18化合物（δ≪1），其中掺杂剂m = co，ir，ru和pd，当它们较小（CO）或大于RH时，它们比关键的firderd h c 2产生峰值效应。这种现象在AC敏感性的真实和虚构部分中表现为弱峰，并且在磁性方面更为明显。使用一个简单的理论模型，我们证明了该机制的有效性不仅取决于掺杂剂和宿主原子的差异的大小，还取决于掺杂剂是否较小还是更大。该预测与我们的实验数据之间的一致性强烈支持观察到的峰值效应的基于杂质的方案。磁磁性等温线（M = ir和ru），M的半径与R rh显示非常相似，但是，较弱的峰效应样行为，这主要是由于Y位点的空位δ，而相应的敏感性等距在H〜H C 2处显示出不同的峰值。我们还报告了y 5 rh 6 sn 18用PD和Co.这种依赖性χAC异常在本质上与峰值效应相似。但是，它不能归因于固定，并且似乎是系统的平衡属性。
神经影像学
神经影像学中的可重复性危机，尤其是在研究动力不足的情况下，引发了人们对我们重现、复制和推广研究结果的能力的怀疑。作为回应，我们看到了为神经科学家提供的建议指南和原则的出现，这些建议被称为“良好科学实践”，用于开展更可靠的研究。尽管如此，每项研究在分析和统计方法的结合上仍然几乎是独一无二的。虽然考虑到设计和脑数据记录的多样性，这是可以理解的，但它也代表了可重复性的一个显著点。在这里，我们提出了一个非参数置换统计框架，主要用于神经生理数据，以便对非负信息测量进行组级推断，包括信息论、机器学习或距离测量的指标。该框架支持固定和随机效应模型，以适应个体间和会话间的变化。使用数值模拟，我们比较了两个组模型的地面实况检索的准确性，例如用于多重比较的测试和聚类校正。然后，我们使用空间均匀的 MEG 和非均匀的颅内神经生理数据重现并扩展了现有结果。我们展示了如何使用该框架来提取整个人群中刻板的任务和行为相关影响，涵盖从大脑区域的局部水平、区域间功能连接到总结网络属性的测量等各个方面。我们还介绍了一个名为 Frites 1 的开源 Python 工具箱，其中包括使用信息论指标（例如用于提取认知大脑网络的单次试验功能连接估计）的拟议统计管道。总之，我们认为这个框架值得认真关注，因为它的稳健性和灵活性可以成为统计方法统一化的起点。
上级超快激光命令光子灯笼模式（...
飞秒激光制造技术已应用于光子范围模式（DE）多路复用器。基于飞秒激光制造技术的当前光子灯笼模式（DE）多路复用器设计主要遵循纤维型光子光子灯笼设计，该设计使用具有非均匀波导的轨迹对称结构进行选择性模式激发。但是，非均匀的波导可能导致不一致的波导传输和耦合损失。轨迹对称设计的选择性模式激发效率低下。因此，我们使用具有均匀波导的轨迹不对称性和制造的超快激光默认的光子灯笼模式（DE）多路复用器优化了设计。在1550 nm处的一致的波导传输和耦合损耗（分别为0.1 db/cm和0.2 db/facet）在均匀的单模波导上获得。基于光子灯笼模式（DE）多路复用器的轨迹 - 空气设计，有效模式激发（，，和）的平均插入损失在1550 nm时的平均插入损失低至1 dB，并且模式依赖性损失小于0.3 db。光子范围的设计对极化不敏感，而两极分化确定的损失小于0.2 dB。以及通过纤维型极化光束拆分器所实现的偏振化多路复用，六个信号通道（，，，，和）携带42个Gaud/s正交相位移位键信号，通过几个模式纤维进行传输，用于光学透射。这项研究的发现为3D集成光子芯片在大容量光学传输系统中的实际应用铺平了道路。系统的平均插入损失小于5 dB，而其与几种模式纤维的最大串扰小于-12 dB，导致4-DB功率损失。
接受的文章预览
飞秒激光制造技术已应用于光子范围模式（DE）多路复用器。基于飞秒激光制造技术的当前光子灯笼模式（DE）多路复用器设计主要遵循纤维型光子光子灯笼设计，该设计使用具有非均匀波导的轨迹对称结构进行选择性模式激发。但是，非均匀的波导可能导致不一致的波导传输和耦合损失。轨迹对称设计的选择性模式激发效率低下。因此，我们使用具有均匀波导的轨迹不对称性和制造的超快激光默认的光子灯笼模式（DE）多路复用器优化了设计。在1550 nm处的一致的波导传输和耦合损耗（分别为0.1 db/cm和0.2 db/facet）在均匀的单模波导上获得。基于光子灯笼模式（DE）多路复用器的轨迹 - 空气设计，有效模式激发（，，和）的平均插入损失在1550 nm时的平均插入损失低至1 dB，并且模式依赖性损失小于0.3 db。光子范围的设计对极化不敏感，而两极分化确定的损失小于0.2 dB。以及通过纤维型极化光束拆分器所实现的偏振化多路复用，六个信号通道（，，，，和）携带42个Gaud/s正交相位移位键信号，通过几个模式纤维进行传输，用于光学透射。这项研究的发现为3D集成光子芯片在大容量光学传输系统中的实际应用铺平了道路。系统的平均插入损失小于5 dB，而其与几种模式纤维的最大串扰小于-12 dB，导致4-DB功率损失。
TLY - 低损耗层压板系列
认为短切纤维增强 2.2 层压板确实是随机的，这种说法过于乐观，甚至可能具有误导性。目视观察 5 mil 短切纤维 2.2 层压板，其外观不均匀，有深色和浅色区域（图 A）。为了确定短切纤维增强材料的均匀性，使用了 X 射线荧光。玻璃纤维的化学成分主要是氧化硅 (SiO 2 )，其次是 CaO 2 、Al 2 O3、MgO 和 B 2 O 3 。XRF 对重元素的敏感度高于碳或氟。因此，使用 XRF 追踪明暗区域中重 Si 和 Ca 的相对成分。第一个观察结果是，暗区和明区具有不同的密度（未显示表面分析）。散射强度与轻元素和重元素的浓度成正比。需要进行更详细的分析，以获得有关两个区域之间密度差异的定量信息。众所周知，PTFE 的 Dk 取决于高温致密化过程中从 PTFE 复合材料中压缩出来的空气量。图 B 显示了浅色和深色区域的 XRF 散射强度重叠（亚表面体分析）。深色区域的硅含量是深色区域的 2.35 倍，钙含量是深色区域的 1.34 倍。氧化硅（二氧化硅）的 Dk 为 3.28，明显高于 PTFE 的 2.1 Dk。硅和钙的不均匀分布表明制造过程容易产生非均匀的介电材料。目前尚不清楚哪种材料更均匀 - 短切纤维或连续编织增强的 2.2 Dk PTFE 复合材料。但必须指出的是，短切纤维层压板上的浅色和深色区域的域尺寸非常大，肉眼可见，并且肯定与编织玻璃纤维 PTFE 层压板（TLY-5）相当。真正随机短切纤维增强层压板的 x、y 和 z CTE 值相等。具有不同 Si 和 Ca 浓度的浅色和深色区域的大区域尺寸表明，层压板内可能存在具有波动 CTE 值的不同区域。
溶剂驱动的仿生软传感器和执行器
通过合规运动，他们的环境，例如pH，[6,7]温度，[8-10]湿度，[11-15]和光[16-18]。他们发挥了巨大的潜力来满足人造肌肉，能量发电机，阀门，握手，游泳者和步行者领域的感测和致动要求。最近，据报道了溶剂蒸气驱动的软驱动器[19-21]，并被视为人类 - 环境相互作用的有前途的设备。当前，分子吸收驱动的软致动器通常仅限于水，乙醇和丙酮蒸气，从而阻止其在晚期可穿戴应用中使用。最近对工程智能材料[22-25]及其作为软执行器的应用[26]表现出复杂的三维形状变形，已广泛审查以进行更全面的分析。简而言之，可以通过将非均匀的外部刺激应用于各向同性结构或通过各向异性执行器的概念来诱导3维（3D）变形，而后者是诱导可编程和可控制变形的有利选择。迄今为止，已经报道了一大批杂种结构，例如双层，梯度和图案结构。[27]在本文中，我们通过开发能够以受控方式精确曲线和扭曲的溶剂响应式仿生软执行器来利用这种方法。它们基于Su-8光敏环氧树脂的刚性微纹理，该树脂在聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜的一个或两个侧面图案化，以模拟生物生物。[30–35]将所得的微型结构软致动器与双层执行器进行比较，该动力器由在挥发性有机化合物（VOC）下膨胀的活性层组成，并沉积在被动层的顶部。PDM属于硅胶类，是高性能溶剂响应式软动力执行器的出色候选材料，因为它固有的机械灵活性和耐用性，可反复变形。PDMS除了在暴露于VOC时肿胀的能力外，还表现出较高的热和湿度稳定性。实际上，PDM经常用于分析化学领域[28]，例如作为水性培养基中采样分析物分子的有效矩阵材料。[29]尽管对于应用数量不需要PDM的肿胀，但它作为分子驱动的软设备的驱动材料提供了极好的选择性。据报道，基于PDM的聚合物构造的各种自我折叠微观结构已据报道，驱动机制，包括双层和表面张力驱动结构之间的热，磁性，应力不匹配。
在多特征基因组评估中包括微生物组信息：肉牛纵向生长表现的案例研究
抽象的背景增长率是牛的饲料转化效率的重要组成部分，并且在整个终结期的不同阶段各不相同。瘤胃微生物组的代谢作用对于牛生长至关重要，研究了这种时间变化的基因组和微生物因子，可以帮助每个生长阶段在每个生长阶段最大程度地提高饲料转化效率。通过分析术期间的纵向体重，以及来自359牛牛的基因组和宏基因组数据，我们的研究表明，宿主基因组对功能性瘤胃微生物的影响有助于不同月份的平均每日增长时间（ADG 1，ADG 1，ADG 1，ADG 2，ADG 2，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 4）。五百三十三十三个转化的微生物基因（ALR -MG）的基因组相关性（r g）至少具有一个ADG属性（范围从| 0.21 | | 0.42 |）。只有少数ALR -MG与多个ADG特征相关，这表明差异宿主 - 微生物组的决定论是不同阶段的ADG。这些ALR -MG参与核糖体生物合成，能量过程，硫和氨基酸代谢和trans-或脂多糖信号传导等。We selected two alternative subsets of 32 alr -MG that had a non-uniform or a uniform r g sign with all the ADG-traits, regardless of the r g magnitude, and used them to develop a microbiome-driven breeding strategy based on alr -MG only, or combined with ADG-traits, which was aimed at shaping the rumen microbiome towards increased ADG at all finishing stages.预测的选择响应随准确性而持续变化。相对于直接育种策略（仅使用ADG -Traits），将基因组估计值（GEBV）（GEBV）（GEBV）的预测准确性（GEBV）提高了11％至22％（仅使用ADG -Traits），而仅使用微生物组信息，则仅使用微生物组信息，将基因组估计值（GEBV）提高了11％至22％，而仅实现了较低的精度（从7％到41％），则将ALR -MG信息组合到11％至22％。与非均匀的子集相比，基于其r g标志（均匀子集）限制ALR -MG在预测的响应中没有产生增益，这是由于缺乏ALR -MG至少显示非零r g，至少具有多个ADG特性。
CMOL BS 4年2425
论文论文-Riazi，A。（2024）。分析社交媒体网络中的信息扩散。ms。论文。田纳西大学的美国查塔努加 - Riazi，A。 （2017）。 平衡海滩概况的有效性。 博士学位论文。 东地中海大学，塞浦路斯-Riazi，A。 （2010）。 （限制）含水层中波传播的数字建模。 ms。论文。 Shiraz University（国际分部），伊朗。 同行评审的文章-Riazi，A.，Türker，U。，＆Slovinsky，P。A. （2022）。 次大海滩概况：美国西南部的侵蚀和积聚平衡方法的应用。 河口和海岸，1-16。 -Mohammadian，E.，Liu，B。和Riazi，A。 （2022）。 评估不同机器学习框架以估计NACL盐水中的二氧化碳溶解度：对二氧化碳注入到低含量地层的影响。 岩石圈，2022年（特殊12），1615832。 -Riazi，A。和Slovinsky，P。A. （2021）。 亚赛海滩概况分类：一种无监督的深度学习方法。 大陆架研究，226，104508。 -Riazi，A.，U。Türker和Rakhshandehroo，G。R.（2021）。 昼夜地表水波动对地下水扩散的影响：通过Fick的第二定律进行评估。 环境科学与污染研究，1-9。 -Kayan，G.，Riazi，A.，Erten，E.，Türker，U。 （2021）。 峰值单位放电估计基于未加州流域参数。田纳西大学的美国查塔努加 - Riazi，A。（2017）。平衡海滩概况的有效性。博士学位论文。东地中海大学，塞浦路斯-Riazi，A。（2010）。（限制）含水层中波传播的数字建模。ms。论文。Shiraz University（国际分部），伊朗。 同行评审的文章-Riazi，A.，Türker，U。，＆Slovinsky，P。A. （2022）。 次大海滩概况：美国西南部的侵蚀和积聚平衡方法的应用。 河口和海岸，1-16。 -Mohammadian，E.，Liu，B。和Riazi，A。 （2022）。 评估不同机器学习框架以估计NACL盐水中的二氧化碳溶解度：对二氧化碳注入到低含量地层的影响。 岩石圈，2022年（特殊12），1615832。 -Riazi，A。和Slovinsky，P。A. （2021）。 亚赛海滩概况分类：一种无监督的深度学习方法。 大陆架研究，226，104508。 -Riazi，A.，U。Türker和Rakhshandehroo，G。R.（2021）。 昼夜地表水波动对地下水扩散的影响：通过Fick的第二定律进行评估。 环境科学与污染研究，1-9。 -Kayan，G.，Riazi，A.，Erten，E.，Türker，U。 （2021）。 峰值单位放电估计基于未加州流域参数。Shiraz University（国际分部），伊朗。同行评审的文章-Riazi，A.，Türker，U。，＆Slovinsky，P。A.（2022）。次大海滩概况：美国西南部的侵蚀和积聚平衡方法的应用。河口和海岸，1-16。-Mohammadian，E.，Liu，B。和Riazi，A。（2022）。评估不同机器学习框架以估计NACL盐水中的二氧化碳溶解度：对二氧化碳注入到低含量地层的影响。岩石圈，2022年（特殊12），1615832。-Riazi，A。和Slovinsky，P。A.（2021）。亚赛海滩概况分类：一种无监督的深度学习方法。大陆架研究，226，104508。-Riazi，A.，U。Türker和Rakhshandehroo，G。R.（2021）。昼夜地表水波动对地下水扩散的影响：通过Fick的第二定律进行评估。环境科学与污染研究，1-9。-Kayan，G.，Riazi，A.，Erten，E.，Türker，U。（2021）。峰值单位放电估计基于未加州流域参数。环境地球科学，80，42。-Riazi，A.，Vila -Concejo，A.，Salles，T.，Türker，U。（2020）。提高了碳酸盐砂的阻力系数和沉降速度。科学报告，10，9465。-Riazi，A。（2020）。准确的潮汐水平估计：一种深度学习方法。海洋工程，198，107013。-Riazi，A.，Karmo，D.，Shikh Ibrahim，M.A。，＆Amadou，S。（2019年）。估计意大利面桥的重量和故障负荷：一种深度学习方法。实验与理论人工智能杂志，1-10。-Ashoor，A。和Riazi，A。（2019）。步进的溢洪道和能量耗散：一种非均匀的步长方法。应用科学，9（23），5071。-Riazi，A。（2019）。遗传算法和针对旅行者问题的双重染色体实施。SN应用科学，1：1397。-Riazi，A。和Türker，U。（2019）。自然沉积物颗粒的阻力系数和沉降速度。计算粒子力学，6（3）-427-437。-Riazi，A。和Türker，U。（2018）。基于遗传算法的搜索空间分裂模式及其在液压和沿海工程问题中的应用。神经计算和应用，30（12），3603-3612。-Riazi，A。和Türker，U。（2017）。平衡海滩概况：侵蚀和积聚平衡方法。水与环境杂志，31（3），317-323。