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基于忆阻器的轻量级、高鲁棒性的混合神经网络
基于忆阻器的神经形态计算在高速、高吞吐量信号处理应用（如脑电图 (EEG) 信号处理）中显示出巨大潜力。尽管如此，单晶体管单电阻 (1T1R) 忆阻器阵列的大小受到器件非理想性的限制，这阻碍了大型复杂网络的硬件实现。在本文中，我们提出了深度可分离卷积和双向门循环单元 (DSC-BiGRU) 网络，这是一种基于 1T1R 阵列的轻量级且高度稳健的混合神经网络，通过混合 DSC 和 BiGRU 块，能够在时间、频率和空间域中有效处理 EEG 信号。在确保网络分类准确性的同时，网络规模减小了，网络稳健性提高了。在模拟中，通过统计分析将测得的 1T1R 阵列的非理想性带入网络中。与传统卷积网络相比，在阵列成品率95%、容错率5%的条件下，网络参数减少了95%，网络分类准确率提高了21%。该工作表明，基于忆阻器阵列的轻量级、高鲁棒网络对于依赖低消耗和高效率的应用具有巨大的前景。
考虑电力市场供电和负荷不确定性的综合能源系统鲁棒优化调度
摘要：综合能源系统是涉及多利益相关方、多能源协调运行的复杂能源系统，构建适应电力市场的综合能源系统调度方法是提高其规模化和可持续发展的关键。但综合能源系统供给侧和负荷侧的随机性给系统规划和调度带来进一步的挑战。因此，本文研究了考虑市场环境下供需不确定性的综合能源系统优化调度方法。首先建立综合能源系统供给侧和负荷侧的不确定性模型；然后建立基于稳健机会约束的优化调度模型，将备用容量约束设置为具有一定置信度的机会约束，使电力市场下系统利润最大化。最后，仿真表明，所提方法既保证了系统的稳健性，又提高了系统的经济性。该方法为探索电力市场环境下综合能源系统的发展机制与策略提供了思路。
混合尺寸t-j模型中的鲁棒条纹
在强相关系统中，微观理解竞争订单是现代量子多体物理学的关键挑战。例如，条纹顺序的起源及其与Fermi-Hubbard模型中的配对的关系仍然是中心问题之一，并且可以帮助理解库酸酯中高温超导性的起源。在这里，我们分析了T-J模型的掺杂的混合二维（混合）变体中的条纹形成，其中荷载载流子仅限于一个方向移动，而磁性SU（2）相互作用是二维的。在有限温度下，使用密度矩阵重新归一化组，在没有配对的情况下，我们发现了稳定的垂直条带相，以不优量的磁序和远距离电荷密度的波浪pro纤维纤维纤维在广泛的掺杂范围内。我们在磁耦合〜J / 2的阶面找到高临界温度，因此在电流量子模拟器的范围内。多体状态的快照，可以通过量子模拟器访问，在混合设置中揭示了隐藏的自旋相关性，当考虑纯粹的磁背景时，抗Fiferromagnetic相关性会增强。所提出的模型可以看作是实现条纹阶段的父级哈密顿量，其隐藏的旋转相关性导致预测的对量子和热闪光的弹性。
评估Zenotof 7600系统鲁棒性的定量蛋白质组学工作流程
该技术说明证明了用于扩展微流蛋白质组学LC-MS分析的Zenotof 7600系统的性能和鲁棒性。该系统是连续运行的28周，而没有仪器清洁或维护，除了例行调整和校准外。鲁棒性，其中使用Zeno Swath DIAS方法分析了人类K562胰蛋白酶消化标准的5 ng和50 ng载荷的复制注射，以评估定量蛋白质组学性能。评估期包括从24-28周进行的加速鲁棒性测试，包括> 1,000个注射（每次注射0.5-1 ng之间的柱载荷）和> 1,020 µg的K562摘要，并注入了系统中，以模拟高通量蛋白瘤研究。在28周内分析了超过1200 µg的蛋白质消化系统。QC结果表明，系统性能在21周的测试期间保持稳定，并且已识别和量化的蛋白质组和前体的数量与变异系数（CVS）<20％一致。这些数据表明Zenotof 7600系统是
可证明的人工智能生成文本鲁棒水印
随着人工智能生成的文本越来越像人类书写的内容，检测机器生成文本的能力变得至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了 GPTWatermark，这是一种强大而高质量的解决方案，旨在确定一段文本是否源自特定模型。我们的方法扩展了现有的水印策略，并采用固定组设计来增强对编辑和释义攻击的鲁棒性。我们表明，我们的带水印的语言模型在生成质量、检测正确性和针对规避攻击的安全性方面享有强有力的可证明保证。在各种大型语言模型 (LLM) 和不同数据集上的实验结果表明，我们的方法实现了卓越的检测准确率和可比的复杂度生成质量，从而促进了 LLM 的负责任使用。代码可在 https://github. com/XuandongZhao/GPTWatermark 获得。
基于鲁棒性和可靠性的电磁设备设计优化方法
目录 _____________________________________________________________________ 3 表格列表 ___________________________________________________________ 6 图片列表 __________________________________________________________ 8 首字母缩略词 _____________________________________________________________ 12 符号 _____________________________________________________________ 15 摘要 ________________________________________________________ 18 概述 ___________________________________________________ 34 第 1 章：适用于快速模型的方法 ______________________________ 38
在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究
与哺乳动物相比，斑马鱼可以再生其受损的感光体。这种能力取决于MüllerGlia（Mg）的内在可塑性。在这里，我们确定了转基因记者Careg是重生和心脏的标志，也参与了斑马鱼的视网膜恢复。甲基硝基库（MNU）处理后，视网膜变质并包含受损的细胞类型，包括杆，紫外线敏感锥和外丛状层。该表型与Mg子集中的Careg表达诱导有关，直到光感受器突触层的重建为止。单细胞RNA测序（SCRNASEQ）对再生视网膜的分析表明，未成熟的棒群，通过高淡有关蛋白的高表达和纤毛生成基因MEIG1的定义，但光转导基因的表达较低。此外，锥体对视网膜损伤的反应显示了对代谢和视觉感知基因的放松管制。CAREG：EGFP表达和非表达MG之间的比较表明，这两个亚群的特征是不同的分子特征，表明它们对再生程序的异源反应性。核糖体蛋白S6磷酸化的动力学表明，TOR信号逐渐从MG转换为祖细胞。用雷帕霉素抑制TOR可以降低细胞周期活性，但既不影响CAREG：MG中的EGFP表达，也没有阻止恢复视网膜结构。这表明MG重编程和祖细胞增殖可能受不同的机制调节。总而言之，Careg Reporter检测到活化的MG，并在包括视网膜在内的各种斑马器官中提供了竞争能力的细胞的共同标记。
传感器对网络攻击的定量鲁棒性分析...
本文使用差异动态逻辑的形式主义，为对网络物理系统的有限传感器攻击进行定量分析。鉴于系统的前提和后结构，我们将两个定量安全性，定量的前进和后部安全性形式化，分别表达（1）该系统对指定后条件的最强后条件的强大程度，以及（2）指定的预先对系统的强度确保所需的最弱的预先条件，以确保系统的最弱点。我们介绍了两个概念，即前进和向后的鲁棒性，以将系统抗攻击的鲁棒性描述为安全性丧失。两个模拟距离分别表征了由传感器攻击引起的前向和向后安全损失程度的上限，以符合稳定性。我们通过将两个模拟距离作为差分动态逻辑的公式表达出来，并在现有工具支持的情况下证明公式。我们展示了需要避免碰撞的自动驾驶汽车的例子。
“ MHC-I- OPATHY”的Eular研究小组：识别疾病 转运蛋白介导的药物输送 细胞系和患者衍生的异种移植物的表面分析证实了FGFR4，NCAM1，CD276和突出显示AGRL2，JAM3和L1CAM，作为横纹肌肉瘤的表面目标 微生物 机器学习根据MRI纹理分析预测犬胶质瘤的组织学类型和等级 在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究 再生响应元件Careg监测MULLER GLIA在MNU诱导的斑马鱼视网膜损伤后的激活 介导对淡水的适应性
Jonas JW Kuiper ， Shumnalieva，10个秘密，11inakötter， 19,20名忠实居民，21,22NatašaVidovia，23,24和Talgal-Tutkun的折磨， 32FabianLötscher，33 Floor G Schance， 28,29 Ahmet Gul，40 John Bowes ，41,42 Rik Ju Loris ，19.20 MHC-I-Opathies研究
在不确定性下，针对电信行业的供应商绩效评估的鲁棒性数据包络分析模型
摘要。任何组织的主要活动都依赖于最短的时间和最高质量的所需商品和服务的采购。在此基础上，供应商评估，排名和选择的问题被认为至关重要。数据包络分析是该领域众所周知且成功的方法。在这项研究中，我们提出了一个健壮的数据包络分析模型，以衡量不确定性下决策单位的效率。我们通过标准和倒置模型在弹性和敏捷性方面衡量效率。为了证明所提出的模型的实际潜力，我们将模型应用于具有90个决策单位的伊朗电信行业的案例研究。数值结果表明，人力资源和现金资产是最重要的输入标准。此外，输出指标（包括适应性，可靠性，可见性和协调）在衡量决策单位的效率方面具有很高的重视。应注意的是，采用健壮的优化方法会导致控制不确定参数的波动，并在不同情况下保持理想的最佳效率效率水平。结果表明，该模型足以评估电信行业的供应商的性能，可以在不确定的条件下使用，并且可以纳入决策者的不同偏好。从这项研究中得出的管理见解表明，在短期内，供应商的整个评估过程中的不确定性通常会导致决策单位的效率降低。但是，在不确定性下运行与长期相关的几个优势，例如提高决策一致性和提高了应对不确定性的重要能力。