Time Mode(시간 모드)란 무엇입니까?
Time Mode 시간 모드 - In biomedical studies, these stochastic continuous-time models are used to describe the time-to-event life history of an individual through a flexible framework for longitudinal data. [1] a low-, medium- or high-trafficked street and (b) energy-equivalent sound pressure levels for night-time modelled at the most exposed façade (Lnight). [2] The hydrotime model showed that the effects of priming on germination rate was mostly due to a lowering of the predicted hydrotime constant (θH), whereas median base water potential Ψb (50) tended to increase following treatments albeit with some exception. [3] Firstly, through a model transformation, the original continuous-time model is transformed into an identifiable differential form. [4] This article presents an extension of a small-signal discrete-time modeling procedure for dc–dc converters. [5] This paper provides an integrated approach for assessing the impact of different operational constraints on distribution-network reliability by incorporating component lifetime models, time-varying component failure rates, as well as the monetary cost of customer interruptions in an all-inclusive probabilistic methodology that applies a time-sequential Monte Carlo simulation. [6] In this paper, the small-signal pulse transfer function of the driver is established by the discrete-time modeling method for two operating points with three modulation modes of trailing-edge, leading-edge and double-edge. [7] Discrete-time models are the traditional approach for capturing population dynamics of insects living in the temperate regions of the world. [8] In this paper, we introduce a real-time modelling approach to predict the heating and cooling energy consumption of each housing unit in multi-family residential buildings. [9] The input data for modeling the processes of chemical-thermal treatment is a 3D model of the product with a finite element grid and the fixation scheme of the product, temperature and time modes (heating temperature, heating and cooling rate, holding time, number of cycles), type of carburizing cooling medium and its temperature, material details. [10] A probabilistic discrete‐time model was developed to simulate lifetime changes in costs and health utility. [11] By knowing this sequence, bounds on the worst-case complexity of the method can be obtained, which is of importance in, for example, real-time model predictive control (MPC) applications. [12] Furthermore a lifetime model was established for this assembly technology. [13] However, how to maintain real-time model convergence in a dynamic environment is an important and difficult problem. [14] Indeed, ICER has made this easy by reducing barriers to lifetime model building so that manufacturers and others can create competing (and confusing) claims within, literally, a few minutes. [15] Continuing work includes model expansion to multiple independent and dependent variables, real-time model stimulation by wearable devices, individualized and small-group prediction, and laboratory and field validation. [16] The purpose of this study is to propose a hybrid model by combining statistical methods, namely Time Series Regression (TSR), Multivariate Generalized Space-Time Autoregressive (MGSTAR) as a space-time model, and Machine Learning (ML) to forecast multivariate Spatio-temporal data simultaneously. [17] We recommend that methodological advances should focus on designing space–time models that synthesize longitudinal with spatial econometric techniques. [18] This article introduces a systematic solution for real-time modeling of the battery thermal process under nonhomogeneous boundary conditions. [19] To improve inference, we generalise the Auxiliary Particle Filter for discrete-time models, and use Variational Bayes to model the uncertainty in parameter estimates for rare events, avoiding biases seen with Expectation Maximization. [20] Last, we analyse the current challenges faces by neurofeedback studies, including the quantification of the temporal dynamics of neurofeedback effects, the generalisation of its behavioural outcomes to everyday life situations, the design of appropriate controls to disambiguate placebo from true neurofeedback effects and the development of more advanced cortical signal processing to achieve a finer-grained real-time modelling of cognitive functions. [21] Real-time examinations have been carried out using a Real-Time Model in Loop (RT-MiL) for validating the applicability of the proposed model-independent control in a real-time platform. [22] In this article, we propose a new multi-information discrete-time model describing the dissemination of several pieces of information from one person to another, it can be shared word-to-mouth or in certain types of online environments such as Facebook, WhatsApp, and Twitter. [23] The modified nodal analysis (MNA) method solves the real-time model at each simulation time-step. [24] Approaches to modeling population dynamics using discrete-time models are described in this two-part review. [25] Since the NAO is mainly a wintertime mode of variability, the skill of estimating precipitation becomes more limited in other seasons, most importantly in summer, when precipitation is mainly a result of mesoscale convection. [26] At first, a probabilistic polynomial-time model is used with the objective of minimising computational complexity during secret sharing. [27] For the DC side, the same concept based on the predictive approach is employed to control the DC-DC buck-boost converter by regulating the DC-link voltage using the forward Euler method to generate the discrete-time model to predict in real-time the BES current. [28] The generalized space-time autoregressive or GSTAR is a space-time model which can be used to analyze time-series data in several locations considered to be correlated. [29] The stability analysis of the closed loop system composed of the characteristic model or the exact discrete-time model and the proposed controller is investigated respectively. [30] A subsequent code generation then produces a self-reflective program that allows changes to the model elements at runtime (through synchronization of design and runtime models). [31] The logic we present uses an extension with knowledge operators of the Xstit language, and formulas are evaluated with respect to branching discrete-time models. [32] We investigate the efficacy of three cross-validation (CV) schemes for hyper-parameter tuning and bootstrap aggregation (Bagging) in preventing out-of-time model performance deterioration. [33] In addition, although approaches to address the problem for discrete-time models have been developed, no method has been successfully implemented for the continuous-time case. [34] The epsi-fish can also be used in real-time mode with the Scripps “fast CTD” winch for fully streaming, altimeter-equipped, line-powered, rapid-repeating, near-bottom shipboard profiles to 2200 m. [35] Non-invasive methods for skin AOA monitoring have certain advantages over invasive methods, namely cost-effectiveness, lower labor intensity, reduced risk of infection, and obtaining results in the real-time mode. [36] The day-to-day dynamics under the two above-mentioned scenarios are formulated using both discrete-time and continuous-time models, and their respective local stability is analyzed. [37] Time modeling revealed that bladder carcinogenesis is spanning 10-15 years and can be divided into dormant and progressive phases. [38] Experimental results show the proposed AGP-D is effective for real-time modeling and monitoring of layerwise-correlated imaging data. [39] DESIGN Spatial analysis of ZIP code-level hospitalization discharge data using Bayesian Poisson hierarchical space-time models over 4 years. [40] In MDP, we rst propose a novel real-time model extraction status assessment scheme called Monitor to evaluate the situation of the model. [41] In this paper, a proposed scheme based on phasor measurement data from PMU on both sides of the line this method calculate the percentage of compensation in real-time mode, and the setting of second and third relay zones will be minimized depending on the conditions for recovery and improper performance of distance protection. [42] The proposed system operates in (near) real-time mode and provides gamma-ray spectra by integrating the sensor and the appropriate electronic modules in it. [43] In the quasistatic limit, quantumness reduces the productivity and precision of the Otto cycle compared to that in the absence of quantumness, whereas in the finite-time mode, it can increase the cycle's productivity and precision. [44] We follow them for three years and estimate their moving patterns using multinomial logistic regressions and continuous-time models that account for the lagged effect of separation. [45] Discrete fractional calculus ( DFC ) is continuously spreading in the engineering practice, neural networks, chaotic maps, and image encryption, which is appropriately assumed for discrete-time modelling in continuum problems. [46] Our experiments shown resilience to training bitrate and we show how to derive real-time models. [47] By introducing the variations of interfacial temperature and oxygen partial pressure, a three-layered non-isothermal high-temperature oxidation kinetic model is developed, in which a discrete-time modeling method is employed to solve the problem of integration of the transient terms, and a special interfacial grid treatment is used for considering the growth of each oxide layer and updating of the thermal properties. [48] We cover both discrete and continuous-time models. [49]생물 의학 연구에서 이러한 확률적 연속 시간 모델은 종단 데이터에 대한 유연한 프레임워크를 통해 개인의 사건 발생까지의 시간 기록을 설명하는 데 사용됩니다. [1] 교통량이 적거나, 중간이거나, 많은 거리 및 (b) 가장 노출된 파사드(Lnight)에서 모델링된 야간에 대한 에너지 등가 음압 레벨. [2] 하이드로타임 모델은 발아율에 대한 프라이밍의 효과가 대부분 예측된 하이드로타임 상수(θH)의 감소에 기인한 반면, 중간 기저수 포텐셜 Ψb를 보여주었다. (50) 일부 예외는 있지만 치료 후 증가하는 경향이 있습니다. [3] 첫째, 모델 변환을 통해 원래의 연속 시간 모델을 식별 가능한 미분 형식으로 변환합니다. [4] 이 기사에서는 dc-dc 컨버터에 대한 소신호 이산 시간 모델링 절차의 확장을 제시합니다. [5] 이 백서는 구성 요소 수명 모델, 시간에 따라 변하는 구성 요소 고장률 및 적용되는 포괄적인 확률론적 방법론에서 고객 중단의 금전적 비용을 통합하여 배전 네트워크 안정성에 대한 다양한 운영 제약의 영향을 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공합니다. 시간 순차 몬테카를로 시뮬레이션. [6] 본 논문에서 드라이버의 소신호 펄스 전달 함수는 뒷전, 앞전, 양단의 3가지 변조 모드를 가진 두 개의 동작점에 대한 이산시간 모델링 방법으로 설정된다. [7] 이산 시간 모델은 세계의 온대 지역에 사는 곤충의 인구 역학을 포착하기 위한 전통적인 접근 방식입니다. [8] 본 논문에서는 다가구 주거용 건물의 각 주택 단위의 냉난방 에너지 소비량을 예측하기 위한 실시간 모델링 접근 방식을 소개합니다. [9] 화학 열처리 공정 모델링을 위한 입력 데이터는 유한 요소 그리드와 제품의 고정 방식, 온도 및 시간 모드(가열 온도, 가열 및 냉각 속도, 유지 시간, 수 사이클), 침탄 냉각 매체의 유형 및 온도, 재료 세부 정보. [10] 비용 및 건강 효용의 평생 변화를 시뮬레이션하기 위해 확률론적 이산 시간 모델이 개발되었습니다. [11] 이 시퀀스를 알면 방법의 최악의 복잡성에 대한 경계를 얻을 수 있으며, 이는 예를 들어 실시간 모델 예측 제어(MPC) 응용 프로그램에서 중요합니다. [12] 또한 이 조립 기술에 대한 평생 모델이 수립되었습니다. [13] 그러나 동적 환경에서 실시간 모델 수렴을 어떻게 유지하는가는 중요하고 어려운 문제입니다. [14] 실제로 ICER은 제조업체 및 기타 업체가 말 그대로 몇 분 안에 경쟁(혼란스러운) 주장을 제기할 수 있도록 평생 모델 구축에 대한 장벽을 줄임으로써 이를 쉽게 만들었습니다. [15] 계속 작업에는 여러 독립 및 종속 변수로의 모델 확장, 웨어러블 장치에 의한 실시간 모델 자극, 개별화 및 소그룹 예측, 실험실 및 현장 검증이 포함됩니다. [16] 본 연구의 목적은 시공간 모델로서 TSR(Time Series Regression), MGSTAR(Multivariate Generalized Space-Time Autoregressive), 다변량 공간 예측을 위한 Machine Learning(ML) 등의 통계적 방법을 결합한 하이브리드 모델을 제안하는 것입니다. - 동시에 시간 데이터. [17] 우리는 방법론적 발전이 공간 계량 경제학 기술과 종단면을 합성하는 시공 모델 설계에 초점을 맞춰야 한다고 권고합니다. [18] 이 기사에서는 비균질 경계 조건에서 배터리 열 프로세스의 실시간 모델링을 위한 체계적인 솔루션을 소개합니다. [19] 추론을 개선하기 위해 이산 시간 모델에 대한 Auxiliary Particle Filter를 일반화하고 Variational Bayes를 사용하여 드문 이벤트에 대한 매개변수 추정의 불확실성을 모델링하여 기대 최대화에서 볼 수 있는 편향을 방지합니다. [20] 마지막으로, 우리는 뉴로피드백 효과의 시간적 역학의 정량화, 일상 생활 상황에 대한 행동 결과의 일반화, 진정한 뉴로피드백 효과로부터 위약을 명확하게 하기 위한 적절한 대조군의 설계 및 인지 기능의 세분화된 실시간 모델링을 달성하기 위한 고급 피질 신호 처리. [21] 실시간 플랫폼에서 제안된 모델 독립 제어의 적용 가능성을 검증하기 위해 RT-MiL(Real-Time Model in Loop)을 사용하여 실시간 검사를 수행했습니다. [22] 이 기사에서 우리는 한 사람에서 다른 사람으로 여러 정보의 보급을 설명하는 새로운 다중 정보 이산 시간 모델을 제안합니다. 이는 입으로 입으로 또는 Facebook, WhatsApp과 같은 특정 유형의 온라인 환경에서 공유될 수 있습니다. , 트위터. [23] MNA(Modified Nodal Analysis) 방법은 각 시뮬레이션 시간 단계에서 실시간 모델을 해결합니다. [24] 이산 시간 모델을 사용하여 인구 역학을 모델링하는 접근 방식은 이 두 부분으로 구성된 검토에 설명되어 있습니다. [25] NAO는 주로 겨울철 변동성 모드이기 때문에 강수량을 추정하는 기술은 다른 계절, 가장 중요하게는 강수량이 주로 중규모 대류의 결과인 여름에 더 제한됩니다. [26] 처음에는 비밀 공유 중 계산 복잡성을 최소화하기 위해 확률론적 다항식 시간 모델이 사용됩니다. [27] DC 측의 경우 실시간 예측을 위한 이산 시간 모델을 생성하기 위해 순방향 오일러 방법을 사용하여 DC 링크 전압을 조정하여 DC-DC 벅-부스트 컨버터를 제어하기 위해 예측 접근 방식을 기반으로 하는 동일한 개념이 사용됩니다. BES 전류. [28] 일반화된 시공간 자기회귀 또는 GSTAR는 상관된 것으로 간주되는 여러 위치에서 시계열 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 시공간 모델입니다. [29] 특성 모델 또는 정확한 이산 시간 모델과 제안된 제어기로 구성된 폐루프 시스템의 안정성 분석을 각각 조사한다. [30] 그런 다음 후속 코드 생성은 런타임에 모델 요소를 변경할 수 있는 자체 반영 프로그램을 생성합니다(설계 및 런타임 모델의 동기화를 통해). [31] 우리가 제시하는 논리는 Xstit 언어의 지식 연산자로 확장을 사용하고 공식은 이산 시간 모델 분기와 관련하여 평가됩니다. [32] 시간 외 모델 성능 저하를 방지하는 데 있어 하이퍼 매개변수 조정 및 부트스트랩 집계(배깅)에 대한 세 가지 교차 검증(CV) 방식의 효율성을 조사합니다. [33] 또한 이산 시간 모델에 대한 문제를 해결하기 위한 접근 방식이 개발되었지만 연속 시간 경우에 성공적으로 구현된 방법은 없습니다. [34] epsi-fish는 2200m까지 완전 스트리밍, 고도계 장착, 라인 전원, 급속 반복, 거의 바닥에 가까운 선상 프로파일을 위해 Scripps "빠른 CTD" 윈치와 함께 실시간 모드에서도 사용할 수 있습니다. [35] 피부 AOA 모니터링을 위한 비침습적 방법은 비용 효율성, 더 낮은 노동 강도, 감소된 감염 위험 및 실시간 모드에서 결과를 얻는 등 침습적 방법에 비해 특정 이점이 있습니다. [36] 위에서 언급한 두 가지 시나리오에서 일일 역학은 이산 시간 및 연속 시간 모델을 모두 사용하여 공식화되고 각각의 로컬 안정성이 분석됩니다. [37] 시간 모델링은 방광 발암이 10-15년에 걸쳐 있으며 휴면 단계와 진행 단계로 나눌 수 있음을 보여주었습니다. [38] 실험 결과 제안된 AGP-D가 실시간 모델링 및 레이어별 상관 이미징 데이터 모니터링에 효과적임을 보여줍니다. [39] 설계 Bayesian Poisson 계층적 시공간 모델을 사용하여 4년에 걸친 우편번호 수준 입원 퇴원 데이터의 공간 분석. [40] MDP에서는 먼저 모델의 상황을 평가하기 위해 Monitor라는 새로운 실시간 모델 추출 상태 평가 기법을 제안합니다. [41] 본 논문에서는 선로 양측 PMU의 페이저 측정 데이터를 기반으로 제안하는 기법을 이 방법으로 실시간 모드에서 보상 비율을 계산하고 조건에 따라 두 번째 및 세 번째 릴레이 영역 설정을 최소화한다. 복구 및 거리 보호의 부적절한 성능. [42] 제안된 시스템은 (거의) 실시간 모드에서 작동하며 센서와 적절한 전자 모듈을 통합하여 감마선 스펙트럼을 제공합니다. [43] 준정적 한계에서 양자성은 양자성이 없을 때와 비교하여 오토 사이클의 생산성과 정밀도를 감소시키는 반면, 유한 시간 모드에서는 사이클의 생산성과 정밀도를 증가시킬 수 있다. [44] 우리는 3년 동안 그들을 추적하고 분리의 지연 효과를 설명하는 다항 로지스틱 회귀 및 연속 시간 모델을 사용하여 이동 패턴을 추정합니다. [45] 이산 분수 미적분학(DFC)은 연속체 문제에서 이산 시간 모델링에 적절하게 가정되는 엔지니어링 실습, 신경망, 카오스 맵 및 이미지 암호화에서 지속적으로 확산되고 있습니다. [46] 우리의 실험은 비트 전송률 훈련에 대한 탄력성을 보여주었고 실시간 모델을 유도하는 방법을 보여줍니다. [47] 계면 온도와 산소 분압의 변화를 도입하여 3층 비등온 고온 산화 운동 모델을 개발했으며, 이 모델에서는 이산 시간 모델링 방법을 사용하여 과도 항의 적분 문제를 해결하고, 각 산화물 층의 성장을 고려하고 열적 특성을 업데이트하기 위해 특수 계면 그리드 처리가 사용됩니다. [48] 이산 및 연속 시간 모델을 모두 다룹니다. [49]