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World File Search System参数模型
太空望远镜参数成本模型的更新
在单变量和多变量参数模型发布后，数据库经历了一次独立审查。审查结果发现几个数据点不正确。因此，数据库经历了一次全面审查：一些望远镜被从分析中删除；其他望远镜的数据进行了修改；新的望远镜被添加到数据库中。由于这些变化，成本模型也发生了变化。但总体结论保持不变：孔径直径是大型太空望远镜的主要成本驱动因素；建造大型望远镜每平方米收集孔径的成本低于小型望远镜；建造低面密度望远镜每公斤的成本高于大型望远镜。一个显著的区别是，望远镜成本约占总任务成本的 10%，而不是 30%。
比较624型毛细管柱
另一方面，我们可以通过不同的方法检查文献是否对固定相的表征进行表征。但是，所有这些方法的起点是基于选择作为单个二阶相互作用的一些化合物的保留数据，这些相互作用可能会在气相色谱分离下分析物和固定相之间发生。在1966年发表的文章中，Rohrschneider表征了22个Sta tionary阶段的极性，其保留指数的5种模型组分的保留指数有所不同，这些模型组件是苯，乙醇，乙醇，乙基甲基酮，硝基甲烷和吡啶[3]。参考值的差异值是通过在Alololar squalane固定相上测量的模型化合物的指标提供的。使用这些测试化合物，他涵盖了二阶相互作用，例如分散，π-π和诱导相互作用，电子对受体和电子对供体行为。McReynolds [4]于1970年进一步开发了这种方法，后者部分取代了测试化合物并部分扩展了它们。McReynolds常数（MRC）被广泛用于描述气相色谱站的极性Ary相，为均匀的COM Parison提供了机会。对于CHRO Matographic指数（CPI），将量表定义为0到100，其中Smocalane代表最极性的零点，而100％Cyano Propyl Siloxane相代表最极性100值。根据测量的MRC val UES的一定固定相可以放在0到100之间的尺度上。1990年Abraham等。1990年Abraham等。许多作者根据不同的考虑（McReynolds收集的大量CHRO Matographic数据）（在两个温度LEV ELS处于77个固定相测量的376种化合物的保留指数，在226个固定阶段的10种化合物的保留指数[5] [5]。介绍了Solva Tion参数模型，以描述具有5个常数的McReynolds 77平台ARY相位，而不是一个单个极性指数[5]。基于溶剂化参数模型Poole [1]，使用多个线性回归分析构建了52个壁涂层毛细管柱的色谱系统常数数据库。
飞机蒙皮检查：迈向凹痕的新模式...
飞机维护、修理和大修行业正逐渐转向使用 3D 扫描进行凹痕检查。高精度设备可实现快速且可重复的测量，从而实现高效的报告和更客观的损伤评估。然而，3D 扫描仪的潜力还远未得到充分开发。这是因为结构维修手册处理凹痕的传统方式是将长度、宽度和深度视为唯一相关的测量指标。当前方法相当于将凹痕描述为“盒子”，因此会丢弃有关实际形状的任何信息。这会导致高度的模糊性，将非常不同的形状（以及相应的疲劳寿命）归为相同，并使从高精度 3D 扫描仪获取如此大量信息的努力化为泡影。本文提出了一个 7 参数模型来描述实际的凹痕形状，从而能够利用 3D 扫描仪生成的高保真数据。
基于模型的强化学习代理中的知识转移，用于有效的多任务学习
我们为基于模型的强化学习提出了一种有效的知识转移方法，以应对在资源约束环境中部署大世界模型的挑战。我们的方法将高容量的多任务代理（3.17亿参数）提炼成紧凑的1M参数模型，从而在MT30基准测试中实现了最先进的性能，其归一化分数为28.45，比原始1M参数模型的18.93分数进行了实质性改进。这证明了我们的分解技术有效合并复杂多任务知识的能力。此外，我们还采用FP16训练后量化，在保持性能的同时将模型大小降低了50％。我们的工作弥合了大型模型和实际部署约束之间的差距，为机器人技术和其他资源有限的域中提供了可扩展的解决方案，可用于效率且可访问的多任务增强学习。
人工智能在制药行业的作用综述
人工智能 (AI) 可以彻底改变寻找新药的过程，因为它可以提高速度、准确性和效率。本系统综述探讨了人工智能 (AI) 如何发展以解决制药行业面临的问题，特别强调药物发现、供应链中断、临床试验和试验操作。通过应用检查大量生物数据（如蛋白质组学和基因组学）的人工智能算法，科学家能够精确定位与疾病相关的靶点并预测这些靶点如何与可能的治疗候选药物相互作用。最流行的人工智能 (AI) 技术是深度学习和神经网络；临床试验设计的潜在技术是贝叶斯非参数模型。本综述重点介绍了制药技术中使用的许多基于人工智能的技术的优缺点。然而，制药行业对人工智能的持续探索和投资为改善患者护理和药物开发程序提供了令人兴奋的机会。
dbt是用于维持蛋白质的代谢开关...
尽管很长一段时间都知道哪些大脑领域支持语言理解，但我们对这些额叶和时间区域实施的神经计算的了解仍然有限。一个重要的未解决的问题涉及组成语言网络的神经种群之间的功能差异。利用颅内记录的高时空分辨率，我们检查了对句子和语言降解条件的响应，并发现了三个在时间动力学上有所不同的响应曲线。这些轮廓似乎反映了不同的时间接受窗口（TRW），平均TRW约为1、4和6个单词，如用简单的单参数模型所估算的。表现出这些概况的神经种群在整个语言网络中交织在一起，这表明所有语言区域都可以直接访问语言输入的独特多尺度表示，这是一种可能对语言处理的效率和稳健性至关重要的属性。
利用稀疏混合专家扩展视野
稀疏门控混合专家网络 (MoE) 在自然语言处理中表现出色。然而，在计算机视觉中，几乎所有高性能网络都是“密集的”，也就是说，每个输入都由每个参数处理。我们提出了一种视觉 MoE (V-MoE)，它是 Vision Transformer 的稀疏版本，具有可扩展性，可与最大的密集网络相媲美。当应用于图像识别时，V-MoE 的性能可与最先进的网络相媲美，同时在推理时只需要一半的计算量。此外，我们提出了一种路由算法的扩展，该算法可以对整个批次中每个输入的子集进行优先级排序，从而实现自适应的每幅图像计算。这使得 V-MoE 能够在测试时权衡性能并顺利计算。最后，我们展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力，并训练了一个 15B 参数模型，在 ImageNet 上达到了 90.35% 的准确率。
过度参数化机器学习中的简单偏见
仍然缺乏对深网（和其他过度参数模型）令人惊讶的发生能力的彻底理论理解。在这里，我们证明了模拟性偏差是在过度参数化机器学习中不可忽视的主要现象。除了解释简单性偏见的结果外，我们还研究了它的来源：遵循具体的严格示例，我们认为（i）模拟偏见可以解释在过度参数化学习模型（例如神经网络）中的概括； （ii）正如我们的示例所示，简单性偏差和出色的概括是与优化器无关的，尽管优化器会影响培训，但它并不是简单性偏见的动力； （iii）在训练模型中的模拟偏差和随后的后代是普遍的，并且源于一个微妙的事实，即统一的随机构造的先验不是统一的统一性； （iv）在神经网络模型中，宽（和浅）网络中的偏见机器与深（和狭窄）网络中的偏置机制不同。
负面延迟理论关于李拓扑
摘要本文研究了“ Li”几何形状拓扑的创新负面群体延迟（NGD）理论。Li-Topology是一个非常简单且完全分布的电路，该电路由耦合线（CL）组成。考虑了CL耦合系数，延迟和衰减的LI S参数模型。NGD分析表明，开发了有关LI拓扑参数的NGD条件的可能性。表达了NGD特征作为NGD值，中心频率，带宽，传输和反射系数。Li-NGD理论通过微带技术实施的两个概念概念证明。计算的模型，模拟和测量值良好。正如预期的，在大约2.56 GHz和0.92 GHz时，Bandpass NGD呈现中心频率，NGD水平约为-0.9 ns和-3.7 ns，大小为li原型。出色的时间域分析，解释了带通道NGD的含义，其创新的衰减输出也呈现。时间域结果突出显示了不违反因果关系的时间及时的脉冲信号信封。
旋翼机参数风洞测试...
在欧洲旋翼机空气动力学和声学 (HELISHAPE) 大型合作研究计划的框架内，在 DNW 的开放测试部分进行了参数模型旋翼测试，使用 DLR 的 MWM 测试台和配备先进设计的叶片和两个可更换叶尖的全铰接式 ECF 旋翼的高度仪器化模型。一组叶尖 (7A) 为矩形，另一组 (7ADI) 为后掠抛物线/上反角形状。这项实验研究的目的是评估降噪技术（概念上通过改变旋翼速度、专用叶尖形状和先进的翼型，以及操作上通过确定低噪音 - BVI 最小化下降程序）并验证合作伙伴的空气动力学和声学代码。同时测量了叶片表面声学和气动压力数据以及叶片动力学和性能数据。此外，通过 LLS 流动可视化获得了有关尖端涡流几何形状和叶片涡流错开距离的宝贵信息。简要描述了实验设备、测试程序和测试矩阵。介绍了主要结果，并讨论了两个转子最重要的参数变化趋势。