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World File Search System两级
人工智能经济学家：通过两级深度多智能体强化学习设计税收政策
人工智能 (AI) 和强化学习 (RL) 已经改进了许多领域，但尚未在经济政策设计、机制设计或整个经济学中得到广泛采用。AI 经济学家是一个两级深度强化学习框架，用于政策设计，其中代理和社会规划者相互适应。具体而言，AI 经济学家使用结构化课程学习来稳定具有挑战性的两级协同适应学习问题。我们在税收领域验证了这个框架。在一步式经济中，AI 经济学家恢复了经济理论的最佳税收政策。在时空经济中，AI 经济学家大大改善了功利主义社会福利以及平等与生产力之间的权衡。尽管出现了新兴的税收博弈策略，但它仍然做到了这一点，同时考虑到了新兴的劳动力专业化、代理交互和行为变化。这些结果表明，两级深度强化学习补充了经济理论，并开启了一种基于 AI 的设计和理解经济政策的方法。
普京和普特南：通过三人两级博弈解读俄罗斯军事活动
弗拉基米尔·普京是不是一个糟糕的战略家，也许是不理性的？俄罗斯之前的军事活动，例如 2014 年吞并克里米亚，在国际上获得的收益有限，但付出了巨大的经济和声誉代价。然而，正如 2022 年入侵乌克兰所表明的那样，普京愿意投入军事力量，尽管要付出制裁和其他可能的报复的代价。这个三人同时进行的游戏最初于 2021 年 6 月创建，展示了弗拉基米尔·普京总统的国内和国际考虑可能导致俄罗斯军事行为变得不可预测。在罗伯特·普特南的“两级游戏”的这个扩展版本中，普京总统理性地将国际舞台用作操纵国内观众的场所。他不是一个糟糕的战略家；他在玩另一种游戏——为了自己的利益。这款游戏预示了俄罗斯对乌克兰的入侵，并描述了下一步的期望
带有定期$ n $ step驱动场的两级系统
在这项工作中，我们得出了动态方程的精确解决方案，该方程可以代表由周期性n步驱动场驱动的所有两级遗产系统。对于不同的物理参数，此动态方程式显示了定期n步骤驱动系统的各种现象。时间依赖性的过渡概率可以由一个通用公式表示，该公式由具有离散频率的余弦函数组成，并且显着地，该公式适用于任意参数制度。此外，只有少数余弦函数（即一个到三个主要频率）足以描述周期性n步驱动系统的实际动力学。此外，我们发现，当两个（或三个）主要频率相似时，过渡概率中的跳动会出现。在量子状态操作中还通过周期性的n-步骤驾驶场进行了一些应用。
一个具有物理信息的两级机器学习模型，用于预测激光粉床融合中的熔体尺寸
激光粉末床融合（L-PBF）添加剂制造（AM）是一种基于金属的AM工艺，能够生产具有细微几何分辨率的高价值复杂组件。作为熔体池特征（例如熔体池的大小和尺寸）与制造零件的孔隙度和缺陷高度相关，至关重要的是，预测过程参数如何影响构建过程中熔体池的大小和尺寸，以确保构建质量。本文提出了一个两级机器学习（ML）模型，以预测在扫描MultiTrack构建过程中的熔体大小。为了说明热历史对熔体池尺寸的影响，在建模体系结构的低级别上预测了所谓的（Prescan）初始温度，然后用作上层物理信息的输入特征，以预测熔体池大小。从Autodesk的NetFabB仿真生成的仿真数据集用于模型培训和验证。通过数值模拟，与幼稚的一级ML相比，提出的两级ML模型表现出很高的预测性能，其预测准确性显着提高，而无需将初始调为初始调节作为输入特征。[doi：10.1115/1.4052245]
在热场的影响下，固有的腐烂，鲜明效应和kerr样培养基的影响下，两级原子系统的量子渔民信息
在本文中，我们提出了数值计算，以研究移动两级原子与连贯性和热场相互作用的量子纠缠（QE），受到内在的脱干（ID），KERR培养基（非线性）和Stark效应的影响。完整系统与相干和热场相互作用的波函数在数值上受到ID，KERR（非线性）和Stark效应的影响。已经看到，在量子系统的时间演变中，Stark，Kerr，ID和热环境具有显着影响。量子Fisher信息（QFI）和QE随着ID参数的值在没有原子运动的情况下增加而降低。可以看出，在存在原子运动的情况下，QFI和von Neumann熵（VNE）显示出相反的周期性反应。随着kerr参数的值被降低，非线性Kerr培养基对量化宽松的量化培养基具有更大和显着的影响。在非线性kerr参数的较小值下，vne increases vne crease却减少了，因此qfi和vne彼此之间具有单调连接。随着KERR参数的值增加，非线性Kerr的效率在QFI和QE上并不保持至关重要。然而，由于原子运动在自然影响下的适度，因此可以看到量化宽松的周期性响应。此外，已经看到QFI和QE腐烂在Stark参数的较小值下很快。然而，随着Stark参数的值增加，即使没有原子运动，QFI和量化量子也会显示出周期性的响应。
两级旋转机 - 美国开山
KRSP2 VSD 将强大的动力平台与先进的控制方案相结合。该驱动器提供软启动功能，并能够通过匹配流量和需求，在压缩机的容量范围内高效运行，同时保持高水平的压力控制。通过消除浪费的能源，可以节省高达 35% 或更多的成本。凭借这种程度的节省，变速驱动器的额外资本成本可以在不到一年的运行中收回。
基于EEG的驱动疲劳检测，使用两级学习层次径向基础函数
阿尔茨海默氏病（AD）是老年人中常见的神经退行性痴呆。尽管没有有效治疗AD的有效药物，但在相关研究中已经发现了与AD相关的蛋白质。蛋白质之一是线粒体融合蛋白2（MFN2），其调节大概与AD有关。但是，没有针对MFN2调节的特定药物。在这项研究中，在扩展的戴维斯数据集中构建和训练了三个隧道深神经网络（3个隧道DNN）模型。在预测药物靶向结合属性值时，模型的准确性高达88.82％，损耗值为0.172。通过对药库数据库中1,063种批准的药物和小分子化合物的结合afinity值进行排名，由3个隧道DNN模型推荐了前15个药物分子。去除分子量<200和局部药物后，总共选择了11个药物分子进行文献挖掘。结果表明，六种药物对AD有效，这些药物在参考文献中报告。同时，在11种药物上实施了分子对接实验。结果表明，所有11个药物分子都可以成功与MFN2停靠，其中5个具有很大的结合作用。
基于EEG的驱动疲劳检测，使用两级学习层次径向基础函数 将药物重新定位到阿尔茨海默氏病的三孔深神经网络中的线粒体融合蛋白2 表观遗传时钟捕获的DNA甲基化加速年龄影响乳腺癌风险
脑电图（EEG）的驾驶疲劳检测最近由于脑电图技术的非侵入性，低成本和可饮用的性质而引起了人们的关注，但是从嘈杂的EEG EEG信号中提取信息以驱动疲劳检测的嘈杂的EEG信号仍然具有挑战性。径向基函数（RBF）神经网络由于其线性参数网络结构，强大的非线性近似能力和所需的概括属性而吸引了很多注意力。RBF网络性能在很大程度上取决于网络参数，例如隐藏节点的数量，中心向量的数量，宽度和输出权重。但是，直接优化所有网络参数的全局优化方法通常会导致高评估成本和缓慢的收敛性。为了提高基于EEG的驱动疲劳检测模型的准确性和效率，本研究旨在开发两级学习层次结构RBF网络（RBF-TLLH），该网络（RBF-TLLH）允许对关键网络参数进行全局优化。在模拟驾驶环境中，在疲劳和警报状态下，在疲劳和警报状态下收集了实验性脑电图数据。首先利用主成分分析来从EEG信号中提取特征，然后使用拟议的RBF-TLLH用于驾驶状态（疲劳与警报）分类。结果表明，与其他广泛使用的人工神经网络相比，提出的RBF-TLLH方法实现了更好的分类性能（平均准确性：92.71％；接收器工作曲线下的面积：0.9199）。此外，只需要使用拟议的RBF-TLLH分类器中的培训数据集确定三个核心参数，这增加了其可靠性和适用性。发现表明，提出的RBF-TLLH方法可以用作可靠的基于EEG的驱动疲劳检测的有希望的框架。
两级 CMOS 运算放大器的设计...
由于电信、医疗、计算机和消费电子等所有市场领域对便携式应用的更小尺寸和更长电池寿命的需求不断增长，低压低功耗硅片系统的发展趋势日益增长。运算放大器无疑是模拟电子电路中最有用的设备之一。运算放大器的构建复杂程度各不相同，可用于实现从简单的直流偏置生成到高速放大或滤波等功能。仅需少量外部元件，它就可以执行各种模拟信号处理任务。运算放大器是当今使用最广泛的电子设备之一，被用于各种消费、工业和科学设备中。运算放大器，通常称为运算放大器，是模拟电子电路中使用最广泛的构建模块之一。运算放大器是一种线性器件，它不仅具有理想直流放大所需的几乎所有特性，还广泛用于信号调节、滤波和执行数学运算，如加、减、积分、微分等。运算放大器通常是一个 3 端器件。它主要由一个反相输入端（在运算放大器符号中用负号（“-”）表示）和一个同相输入端（用正号（“+”）表示）组成。这两个输入端的阻抗都非常高。运算放大器的输出信号是两个输入信号之间的放大差，或者换句话说，是放大的差分输入。通常，运算放大器的输入级通常是差分放大器。运算放大器是一种具有相当高增益的直流耦合差分输入电压放大器。在大多数一般
Kubernetes 原生两级资源管理，适用于 AI 工作负载
• 优先级 • 服务类别 • 配额 • 任务、作业、用户、组织、服务……？ • 您在哪个级别排队、分配资源、抢占…… • 当 1000 个 POD 处于待处理状态时，您的调度程序会发生什么情况？