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World File Search System马尔可夫
使用马尔可夫链模型
摘要：本研究改善了基于马尔可夫链的光伏耦合储能模型的方法，以服务于更可靠和可持续的电源系统。在本文中，提出了两个马尔可夫链模型：嵌入的马尔可夫和吸收马尔可夫链。嵌入式马尔可夫链的平衡概率完全表征了在某个时间点的系统行为。因此，该模型可用于计算重要的测量值，以评估电池完全放电时的平均可用性或概率等系统。此外，还采用吸收马尔可夫链来计算预期的持续时间，直到系统无法满足负载需求，并且一旦系统中安装了新电池，就可以进行故障概率。结果表明，满足3个九（0.999）的最佳条件，平均负载使用率为1209.94 kWh，是储能系统容量为25 mW，光伏模块的数量为67,510，这是安装和操作成本的最佳储能。同样，当初始充电状态设置为80％或更高时，可用的时间稳定超过20,000 h。
包裹和粒子：大脑中的马尔可夫毯
在人类大脑映射之初，功能解剖学的两个原理支撑了大多数分布式大脑反应的概念和分析：即功能分离和整合。目前有两种主要方法来表征功能整合。第一种是从定向有效连接的角度对连接组学进行机械建模，它介导神经元信息传递和神经回路的动态。第二种现象学方法通常从内在大脑网络、自组织临界性、动态不稳定性等方面来表征无向功能连接（即可测量的相关性）。本文介绍了一种有效连接的处理方法，它说明了内在大脑网络和临界动力学的出现。它以马尔可夫毯的概念为基础，马尔可夫毯在远离平衡系统的自组织中起着根本性的作用。利用重正化群的装置，我们表明，网络神经科学中发现的大部分现象学是神经元状态的特定分区在逐渐粗化的尺度上出现的属性。因此，它提供了一种将有向图上的动态与内在脑网络现象学联系起来的方法。
数学天才大脑在长链推理任务中的脑电图源空间同步状态转换和马尔可夫建模
图5 代表不同簇内同步状态的原型功能脑网络。在非任务空闲状态和推理过程中，原型网络的拓扑结构分别对应于（a）默认模式网络（DMN）、（b）中央执行网络（CEN）、（c）背侧注意网络（DAN）、（d）扣带回-岛叶网络（CON）、（e）左腹侧额顶叶网络（lVFPN）、（f）右腹侧额顶叶网络（rVFPN）和（g）腹侧视觉网络（VVN）。此外，在推理任务过程中还形成了额外的（h）右额颞叶网络（rFTN）。在原型网络中，每个红球代表一个节点，其直径与节点度数成正比
隐量子马尔可夫模型的表达能力与学习
使用概率的量子力学观点扩展经典概率推理最近引起了人们的兴趣，特别是在开发隐量子马尔可夫模型 (HQMM) 来模拟随机过程方面。然而，在表征此类模型的表现力和从数据中学习它们方面进展甚微。我们通过展示 HQMM 是一般可观察算子模型 (OOM) 类的一个特殊子类来解决这些问题，这些模型在设计上不会受到负概率问题的影响。我们还为 HQMM 提供了一种可行的基于回缩的学习算法，该算法使用模型参数 Stiefel 流形上的约束梯度下降。我们证明这种方法比以前的学习算法更快，并且可以扩展到更大的模型。
隐半马尔可夫随机模型的向后近似动态规划在能源存储优化中的应用
状态 CE t 是可观察的（我们知道是高于还是低于预测），但持续时间箱 DE t 直到符号变量 CE t 切换时才可观察。然而，在构建交叉状态依赖
通过倾斜信息量化基于量子相干性的量子非马尔可夫性
基于非相干完全正映射和迹保持映射下量子相干性通过倾斜信息的非增性，我们提出了一种开放量子过程的非马尔可夫性测度。作为应用，通过将所提出的测度应用于一些典型的噪声信道，我们发现它等价于先前针对相位衰减和振幅衰减信道的三个非马尔可夫性测度，即基于量子迹距离、动态可分性和量子互信息的测度。对于随机酉信道，它等价于一类输出态基于相干性l 1 范数的非马尔可夫性测度，并且不完全等价于基于动态可分性的测度。我们还利用修正的Tsallis相对α相干熵来检测量子开放系统动力学的非马尔可夫性，结果表明，当α较小时，修正的Tsallis相对α相干熵比原始的Tsallis相对α相干熵更加合适。
非马尔可夫量子动力学：这是什么意思？
摘要：在过去十年中，非马尔可夫开放系统动力学研究变得越来越流行，并得到了来自不同研究团体的贡献。这种兴趣源于如何定义和量化量子领域的记忆效应、如何利用和开发基于它们的应用程序等基本问题，以及控制开放系统动力学的最终极限是什么。我们在这里对定义和量化量子非马尔可夫性的基本方法进行了简单的理论介绍，并强调了它们的联系和区别。除了对开放量子系统研究发展的重要性之外，我们还讨论了这一进展对其他领域的影响，例如随机过程和量子信息科学的形式研究，并总结了最近发展可能的未来方向。
隐藏的马尔可夫模型适合文本生成
关键字：Gan，Mishemt，MBE，MMIC，AL 2 O 3，可靠性摘要雷神已经在<111> si Hemt技术上采用了分子束外延（MBE）开发了gan的状态。相对于MOCVD（〜1000 o C）的分子束外延（MBE）的较低生长温度（〜750 o C）导致热性能提高和从IIII-V/SI界面减少微波损失。这些因素结合起来，以使最有效的高功率（> 4 w/mm）在高频（≥10GHz）上进行操作，这些操作通常与Si上的gan hemts无关。较低的温度MBE生长过程减少了生长后冷却后的GAN拉伸应变，这又使Aln成核层用于GAN HEMT生长。这与基于MOCVD的生长中使用的复杂的Algan/Aln菌株补偿层相反，这些层已显示出显着降低IIII-V外延层的总体导热率。此外，低温MBE ALN成核层导致Si/IIi-氮化物界面处的界面电荷降低。这种大大降低的电荷使雷神能够实现<0.2dB/mm的创纪录的低微波损失（对于SI上的GAN），最高为35 GHz，可与SIC上的GAN相当[1]。最重要的是，在100mm高电阻（> 1,000 ohm-cm）上实现MBE种植的Gan Hemt Epi层质量和均匀性时，记录了创纪录的低微波损失（> 1,000 OHM-CM）<111> Si，可与MOCVD在SIC上生长的GAN相当。板电阻低至423欧姆 /平方英尺（±0.8％），迁移率为〜1,600 cm 2 /v-s。这样做是为了使整个栅极电容，IDSS，IMAX和V t与为了减少门泄漏，雷神用ALD沉积了Al 2 O 3作为高k栅极介电介质形成不幸的。为了最大程度地减少门泄漏，而不会影响关键的RF设备特性（例如FT，FMAX，POWER和PAE），使用电荷平衡模型与栅极介电堆栈一起设计Schottky层厚度。
FTIR-ATR检测蛋白质和小分子通过DNA结合 前额叶皮层在持久性中的作用 距离距离协议 加强学习中的概括 结合质粒DNA转移在幽门螺杆菌幽门螺杆菌中，由染色体编码的弛豫酶和trag样蛋白介导 人脑功能的发展 冒险参加青春期：大脑和行为科学的新观点 战略规划在现代组织中的作用Marilen Pirtea 1 Cristina Nicolescu 2 Claudiu Botoc 3摘要：有一个非常重要的 Walrasian，Neo-Hobbesian和Marxian模型 心理和同理心理论的神经元相关 生化分析和优化玻璃 - 西硅芯片中抑制和吸附现象 资本主义经济中的失业 隐藏的马尔可夫模型适合文本生成 上生长的gan的gan mishemts and MMIC的性能和可靠性 选定的书目
傅里叶变换红外衰减的总反射（FTIR-ATR）已广泛用于研究表面和界面上的吸附和反应。与其他技术不同，例如荧光，无线电标记和电动检测，FTIR-ATR不需要额外的标签，并且可以提供有关系统的大量信息。因此，FTIR-ATR具有许多潜在的生物学应用，并且有望成为一种高敏感，无标签和通用的生物传感方法。近年来，FTIR-ATR生物学应用的主要研究工作集中在（a）原位观察蛋白质或细胞吸附[1-5]； （b）生物膜的结构和方向分析[5-11]； （c）检查酶促反应[12,13]。我们的兴趣集中于FTIR-ATR的生物传感应用，以检测与固定的DNA或寡核苷酸（Oligo）探针有关的生化过程。