在存在群聚干扰的情况下,通过引入核函数检验统计量,可以检验预处理变量和暴露变量对治疗效果的异质性,并确定异质性的来源。
本文探讨了即将到来的超近反应堆中微子实验JUNO-TAO和CLOUD能否通过中微子-电子散射过程检测到辐射校正效应,特别关注中微子电荷半径。
声景适当性在声源类型对声学舒适度的影响中起中介作用,这种关系在空间上存在异质性。
我们在一个旋转的双耦合Jaynes-Cummings模型中展示了非互易超辐射相变和新颖的多临界行为的出现。通过结合腔体旋转和定向挤压,系统可以实现可控的一阶和二阶超辐射相变。这些相变不需要超强原子-场耦合,可以通过外部泵浦场轻易控制。我们还发现了两种类型的可控非互易多临界点。这些结果为在光-物质系统中操纵超辐射相变和多临界行为开辟了新的道路,并可能应用于各种集成非互易量子器件的工程。
随机错位是纤维束失效过程的唯一来源,会导致纤维之间负载分布的不均匀性。随着错位程度的增加,系统从完全脆性行为转变为准脆性行为,失效过程由首次纤维断裂引发的突然全局崩溃转变为由断裂雪崩引发的渐进式失效。
可解释人工智能(XAI)可以提高5G和B5G网络安全系统的可解释性和可信度,使利益相关方能够检查和理解用于保护下一代网络的智能黑箱系统的决策过程。
本研究提出了一种基于FMEA的决策策略,用于识别和优先考虑媒体系统中的财务风险因素。为了解决RPN评分的缺点,该决策方法将Z-SWARA和Z-WASPAS技术与FMEA方法相结合。
提出一种基于解释引导的联邦学习方法,在非独立同分布数据集的情况下,通过在闭环优化过程中包含基于解释的置信度指标,实现了6G网络切片资源管理的透明性和可解释性。
提出了一个自控记忆(SCM)框架,使大型语言模型能够处理无限长度的输入,并有效地从所有历史信息中捕捉有用的信息。
提出一种新的混合采样方法,能够更有效地估计正面信息传播的影响,从而设计出更好的种子节点集合来防止虚假信息的传播。