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实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。
基于峰值的模式识别的蛋白质结构化储层计算
摘要 - 到现在，我们目睹了半导体行业的微型化趋势，并得到了纳米级表征和制造方面的开创性发现和设计的支持。为了促进趋势并产生越来越小，更快，更便宜的计算设备，纳米电子设备的大小现在达到了原子或分子的规模，这无疑是对新型设备的技术目标。随着趋势，我们探讨了在单个蛋白质分子上实施储层计算的非常规途径，并具有小型世界网络特性的介入神经形态连接。我们选择了izhikevich尖峰神经元作为电子处理器，与Verotoxin蛋白的原子相对应，其分子作为连接处理器的通信网络的“硬件”结构。我们在单个读数层上申请，以监督方式采用各种培训方法来研究分子结构化储层计算（RC）系统是否能够处理机器学习基准。我们从基于峰值依赖性塑性的远程监督方法开始，并以线性回归和缩放的共轭梯度背部传播训练方法继续进行。RC网络被评估为标准MNIST和扩展MNIST数据集的手写数字图像上的概念概念，并与其他类似方法相比，证明了可接受的分类精度。
2024年10月在阿曼的复杂储层液体
温泉在Tethyan边缘的原位（授权）二叠纪 - 白垩纪碳酸盐和超推semail ophiolite的接触中很常见（例如Bausher，Rustaq，Nahkl，Rustaq等）。Hamam al Ali的温度为63-66°C。阿曼北部的地热梯度为每公里25-30°C，即这就是您在钻孔或矿井深1公里（〜20°C）深1 km中找到的。春天似乎是由于东方的耶贝尔（Jebels）降雨造成的，通过对流的渗透率降低到1.5 km的深度，然后通过对流升起，沿着推力断层升起并与不受障碍的粘液层接触时溢出。
python机器学习用于储层石油工程
Python Web-Based Dashboarding Libraries: Streamlit Dash (Plotly) Panel (Anaconda) Production Analysis Dashboards Core & PVT Data Dashboards Case Studies and Examples Streamlit Library Designing Dynamic Python Applications with Streamlit Interactive Web Applications & Dashborads Streamlit Layout Features State Management and Dynamic Interactions with Streamlit Useful Tools for Efficient Coding Setting Up Your Development Environment: python编程基础知识动手实践的Anaconda分发介绍：使用Jupyter笔记本可视化和呈现数据见解的Python基础知识人工神经网络：定义，体系结构，类型，培训和验证。Python项目1：创建用于节点分析和垂直升力性能（VLP）计算机器学习项目2：钻井数据优化
从核心尺度到3D区域储层维度
Hadrien Thomas，Benjamin Brigaud，Thomas Blaise，Elodie Zordan，Hermann Zeyen等。地热，2023，112，pp.102719。10.1016/j.geothermics.2023.102719。hal-04086839v2
基于深度学习的油气储层空间识别
油气储集空间，顾名思义就是储集石油和天然气的空间。不同岩性储集层中储集空间类型有很多差异，如砂岩储集层中的储集空间主要分为原生孔隙、次生孔隙和微裂缝三种类型。在油气储集层同等条件下，储集空间勘探成为寻找油气最直接、最有效的手段。从含量上看，一般情况下，储集层中储集空间含量越高，储集的油气就越多。从类型上看，确定储集空间的主要类型，可以通过分析其形成机理和主控因素，反求找到储集空间[1-3]。总之，储集空间类型和含量的识别对于油气勘探极为关键。
量子储层计算中的动态相变
封闭的量子系统表现出不同的动力学状态，例如多体定位或热化，这些动力学确定了信息的传播和处理的机制。在这里，我们解决了这些动态阶段在量子储存计算中的影响，量子储存计算是一种非常规计算范式，该范式最近扩展到了量子状态，该量子范围扩展到利用动态系统来求解非线性和时间任务。我们确定热相自然适应了量子储层计算的要求，并报告了在热化过渡时的性能提高。揭示旋转网络最佳信息处理能力背后的基本物理机制对于将来的实验实现至关重要，并为动态阶段提供了新的观点。
量子储层计算和极端学习机的机会
迄今为止，来自自体T细胞的两个嵌合抗原受体（CAR）-T细胞产物已获得美国食品药物管理局（FDA）的批准。由于制造过程昂贵且延长的制造程序，因此，逐案的自体T细胞产生设置在很大程度上被视为其大规模临床使用的关键限制原因。此外，活化的CAR-T细胞主要表达免疫检查点分子，包括CTLA4，PD1，LAG3，废除了CAR-T抗肿瘤活性。此外，CAR-T细胞疗法有效导致一些毒性，例如细胞因子释放综合征（CRS）。因此，具有较高抗肿瘤作用的通用同种异体T细胞的发展至关重要。因此，尤其是基因组编辑的技术，尤其是定期间隔短的短质体重复（CRISPR）-CAS9，目前正在用于建立具有对免疫细胞抑制分子的耐药性的“现成” CAR-T细胞。实际上，通过CRISPR-CAS9技术同时消融PD-1，T细胞受体α常数（TRAC或TCR）以及β-2微球蛋白（B2M）也可以支持具有对PD-L1的耐药性的通用CAR-T细胞的生产。。的确，β2M或TARC的消融会严重阻碍那些表达异源HLA-I分子的同种异体T细胞，从而使同种异体健康供体T细胞的CAR-T细胞产生具有较高持久性体内的CAR-T细胞。在此，我们将在肿瘤免疫疗法的背景下简要概述CAR-T细胞的应用。更重要的是，我们将讨论有关基因组编辑技术在制备可以有效抵抗肿瘤逃生的通用CAR-T细胞或细胞的应用的最新发现，并特别关注CRISPR-CAS9技术。
利用储能系统实现可再生能源微电网灵活安全运行的研究综述
A Review on the Utilization of Energy Storage System for the Flexible and Safe Operation of Renewable Energy Microgrids LIU Chang 1 , ZHUO Jiankun 1* , ZHAO Dongming 2 , LI Shuiqing 1 , CHEN Jingshuo 2 , WANG Jinxing 1 , YAO Qiang 1
加利福尼亚州的淡水和海洋环境是碳青霉烯的储层
摘要：碳青霉烯是用于治疗多药耐药细菌感染的最后一度抗生素。对碳青霉烯的抵抗已被指定为紧急威胁，并且在医疗机构中正在增加。然而，关于医疗保健环境之外的碳青霉烯菌（CRB）的分布和特征仍然知之甚少。在这里，我们调查了美国加利福尼亚州十种多样化的淡水和海水环境中CRB的分布，从圣路易斯·奥比斯波县（San Luis Obispo County）到圣贝纳迪诺县（San Bernardino County），结合了直接隔离和富集方法，以增加孤立的CRB的多样性。在调查的位置，我们选择了30个CRB以进一步表征。这些分离株被鉴定为属气管属，肠杆菌，肠球菌，佩尼比杆菌，假单胞菌，鞘杆菌和肾小球的成员。这些分离株对碳青霉烯，其他β-内酰胺和通常对其他抗生素（四环素，庆大霉素或环丙沙星）具有抗性。我们还发现，属于属气管属，肠杆菌（BLA IMI-2）和stenotrophomonas（BLA L1）的9种分离物产生了碳青霉酶。总体而言，我们的发现表明，对不同类型的水生环境进行采样并结合不同的隔离方法会增加获得的环境CRB的多样性。此外，我们的研究还支持天然水系统越来越公认的作用，这是一种对碳青霉烯和其他抗生素的抗性细菌的储层，包括携带碳青霉酶基因的细菌。