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Complement factor H related 2
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新框架使用Koopman算子模拟非线性延迟动力学
研究人员开发了一个新颖的框架，用于近似非线性延迟微分方程（DDEs）的Koopman算子。该方法通过采用历史离散化和基于核的重构算子，弥合了无限维DDE动力学与有限维Koopman学习之间的差距。该方法利用基于核的扩展动态模式分解（kEDMD），为预测提供确定性误差界限，将误差分解为离散化、核插值和回归的贡献。数值实验证实了该框架可靠预测非线性延迟系统的能力，预示着其在未来控制系统中的潜在应用。
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新的DDES方法增强了艺术展览的视觉情感分析
研究人员开发了一种名为维度分布情感状态（DDES）的新方法来分析艺术作品的情感内容。该方法使用连续的二维情感空间，利用效价和唤醒度来改进深度学习模型在视觉情感分析中的训练。目标是通过预测艺术作品唤起的情感反应，来协助博物馆策展人设计基于情感的展览，从而减少手动标注的需求和潜在的策展人偏见。