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World File Search System参数模型
PHI-3技术报告：手机本地有能力的语言模型
We introduce phi-3-mini , a 3.8 billion parameter language model trained on 3.3 trillion tokens, whose overall performance, as measured by both academic benchmarks and internal testing, rivals that of models such as Mixtral 8x7B and GPT-3.5 (e.g., phi-3-mini achieves 69% on MMLU and 8.38 on MT-bench), despite being small enough to be deployed on a 电话。我们的培训数据集是用于PHI-2的扩展版本，该版本由大量过滤的公开可用的Web数据和合成数据组成。该模型还可以进一步符合鲁棒性，安全性和聊天格式。我们还提供了针对4.8T令牌训练的7B，14B型号的参数缩放结果，称为Phi-3-Small，Phi-3中，均比Phi-3-Mini（例如，MMLU上的75％，78％，在MT-Bench上的8.7，8.7，8.7，8.7，8.7，8.7，8.7）。为了增强多语言，多模式和长篇文化功能，我们在PHI-3.5系列中介绍了三个模型：Phi-3.5-Mini，Phi-3.5-Moe和Phi-3.5-Vision。与其他类似规模的开源模型相比，具有66亿个活动参数的16 x 3.8B MOE模型，在语言推理，数学和代码任务方面取得了卓越的性能，例如Llama 3.1和Mixtral系列，以及与GEMINI-1.5-FLASH和GPT-FLASH和GPT-FLASH和GPT-4O-MINI相比。与此同时，Phi-3.5-Vision是一个源自PHI-3.5- mini的42亿个参数模型，在推理任务方面表现出色，并且擅长处理单片图像和文本提示，以及多图像和文本提示。
小卫星可靠性：评论十年
小型卫星的进步以及低成本发射的可用性导致了越来越多的太空任务。由于空间比以往任何时候都更容易获得，因此出现了新的和创新的任务。对卫星的可靠性趋势的广泛理解可以指导这些未来的任务取得成功。因此，越来越多的太空行业专注于设计的早期阶段。本文的目的是调查过去三十年来推出的小型卫星的可靠性。在1990年1月至2019年12月之间发射的卫星，本研究的重量在40kg -500kg之间。数据集由866个地球式卫星组成。这项研究利用Kaplan-Meier估计量来计算非参数可靠性函数。然后，可靠性结果用于拟合参数模型，例如Weibull分布，以识别可靠性趋势。数据集是根据卫星任务，发布年度，开发人员，设计生活和轨道倾向来进一步分类的，以分析其特定的可靠性趋势。最后，对该数据集进行了量化卫星子系统对卫星故障的贡献，并且确定了高（ER）倾向的子系统。本研究中获得的结果应有助于对小卫星及其子系统的可靠性/冗余分配。它还支持小型卫星设计决策，测试策略并为未来任务制定可靠性增长计划。此外，了解过去几十年的可靠性趋势可能会提高本十年来小卫星的可靠性。
生命周期成本分析
分布式能源系统（DES）作为提高电力和热力生产可持续性能的一种手段，受到越来越多的关注。然而，许多研究表明，分布式能源系统的成本高于传统的集中式能源发电（CCEP）。以往对DES经济分析的研究一般忽略了政策激励、企业折旧和排放税的经济影响。本研究旨在研究在考虑美国政策激励和排放税的影响下，DES的生命周期成本（LCC）的降低情况。我们首先使用参数模型为美国五个气候区下的三种商业建筑类型找到最优的DES解决方案。然后，我们计算了每种情景的LCC，并评估了可行的美国清洁能源政策激励措施的成本节约潜力，包括联邦税收抵免、低息贷款和加速折旧。最后，我们使用空气污染排放实验和政策模型来量化空气污染物排放的社会成本，以制定对DES和CCEP的排放税。结果表明，集中式传统能源生产的社会成本明显高于分布式能源系统。美国一系列可行的清洁能源政策平均可将分布式能源系统的成本降低 67%。假设能源相关排放的社会成本也被考虑在内，并作为能源生产的排放税征收。在这种情况下，与 CCEP 相比，分布式能源系统的 50% 建筑能源供应方案具有成本竞争力。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
![arxiv：2402.08540v1 [cs.lg] 2024年2月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0d3c5d21d7ebc6c4f9033fdcaf762fcc6af0e990.webp)
arxiv：2402.08540v1 [cs.lg] 2024年2月13日
在这项工作中，我们对生成和非生成模型的有效性和效率进行了系统的比较，以构建新颖有效的设计探索和形状优化的设计空间。我们在机翼/水电设计的情况下应用了这些模型，并对所得的设计空间进行了比较。传统的生成对抗网络（GAN）和最先进的生成模型，即性能增强的多样化生成的对手网络（PADGAN），基于基于karhunen-love扩展的耦合的线性非生成模型并置与线性非生成模型并列。比较示例表明，具有适当的形状编码和物理增强的设计空间，非生成模型具有成本效益的高性能有效设计，并具有增强的设计空间覆盖范围。在这项工作中，这两种方法都应用于两个大型箔概况数据集，其中包括通过配置文件生成的参数模型或深度学习方法生成的现实世界和人工设计。这些数据集进一步丰富了其成员形状和物理信息参数的整体属性。我们的结果表明，非生成模型构建的设计空间在设计有效性方面优于生成模型，与生成模型相比，生成了强大的潜在空间，或者无无效的设计。我们还比较了生成的设计的性能和多样性，以提供有关所得空间质量的进一步见解。我们渴望这些发现将帮助工程设计社区在构建设计空间以进行形状优化时做出明智的决定，因为我们已经证明，在某些条件下，计算廉价的方法可以紧密匹配甚至超过表现最好的生成模型。
欧洲航空航天第六届 CEAS 会议 - HAW 汉堡
如今，飞机的初步设计阶段变得非常具有挑战性，因为需要满足涉及不同应用领域的更苛刻的要求。从这个角度来看，无论是在飞机行业还是在学术研究团体中，都需要简单的设计工具来执行快速可靠的多学科分析和优化。本文全面概述了 JPAD（飞机设计程序的 Java 工具链），这是一个基于 Java 的开源库，被认为是一种快速高效的工具，可用于支持飞机的初步设计阶段及其优化过程。该库已在那不勒斯“费德里科二世”大学工业工程系完全实现，目前仍在开发中。该库的主要目标是对参数定义的飞机模型进行快速多学科分析并搜索优化配置。在该工具的开发过程中，遵循的所有飞机初步设计和分析的基本原理和方法都已在一些飞机设计教科书中进行了详细描述。[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]。JPAD 的主要特点之一在于对飞机参数模型（被认为是一组相互连接和参数化的组件）和可用分析的智能管理。开发该库的目的是简化用户输入文件的组成，并以令人满意的精度进行快速分析 [8] [9]。第 2 节将展示库架构及其主要优势。另一个关键点是可以轻松地将 JPAD 与其他外部工具连接起来，以实现更高的精度。如 [10] 所述，JPAD 库是大量类似软件工具（包括免费软件和商业软件）的替代品。这些工具中的大多数都有重要的历史，其中许多已经使用了几十年。其中一些软件的设计标准很差，文本输入很死板，没有可视化功能。这就是为什么 JPAD 在开发时非常注重简单性和灵活性的主要原因。此外，它被认为是一种开源工具，与目前最流行的飞机设计程序（如 Advance Aircraft Analysis [11]、RDS [12] 或 Piano [13]）不同。JPAD 是一个通用计算库，包含多个模块，其中重要的是突出空气动力学和稳定性模块。这些是基于那不勒斯费德里科二世大学 DAF 研究小组开发的几种预测方法，例如用于机身 [14] [15] 或垂直尾翼 [16] [17] 分析的方法。开发此类方法的能力源自该小组在区域涡轮螺旋桨飞机和通用航空飞机应用领域多年活动期间通过数值分析和风洞测试获得的经验，如 [18] [19] [20] 所述。
极度降水的统计建模
累积的水）以毫米（mm）为单位。 因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。 例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即累积的水）以毫米（mm）为单位。因此，有非常广泛的文献提出了用于在不同时间尺度（小时，每小时，每日，每月）下降水分布的模型。例如，用于建模正降水的最流行的分布可能是伽马分布[79]，由于其灵活的形状，它通常也提供适合每月降水量的足够适合，但是伽马分布无法在高时间尺度上捕获大降雨特征，即每天和每日。建模降水及其聚集体提出了与其他天气变量（例如温度）相比的独特挑战。精确地捕获随着时间或空间的降水的聚集行为对于许多应用至关重要，包括洪水或干旱风险评估。这需要对适当的依赖模型进行典范或隐式规范，以在时空中结合边缘分布，在时间和空间中，不仅极端，而且中度和低降水值都会有助于极端聚集体。特定于降水的另一个方面是其间歇性，这意味着当考虑完整的观察序列时，可以观察到许多零值。这需要将概率分布视为阳性降水的连续成分的混合物，而在没有沉淀的情况下以零为零成分。虽然整个分布对于降水很重要，但它的极端尤其引起了人们的关注，因为它们通过雨水引起的洪水对人们的影响[38]，农业[99]和基础设施[85]。对局部极端的研究是极值分析[50，55]的重要早期应用，也是许多方法论发展的催化剂。的确，如果模型未正确指定，则将参数模型用于整个分布可能会导致尾部分位数估计值的显着偏差。因此，使用源自极值理论的模型来估计降水的尾矿[24，8，33]已成为普遍做法。本章回顾了用于研究极端降水的某些关键方面的统计方法，但没有任何声称是详尽的。第1.2节简要概述了典型的数据特征。第1.3节提出了单变量的概率分布，用于在极值和估计其参数的方法中建模可变性。然后，第1.4节演示了这些分布在代表不同持续时间和频率下的预提取强度或返回值时的应用。第1.5节说明了如何在空间上汇总信息以获得更有效的回报率估计值。上述部分中的方法假设极端降水事件是独立的，并且分布相同。但是，有多种原因认为事实并非如此。例如，季节性和空间模式以及气候变化可能引起非组织性。第1.6节回顾了各种检测和建模非组织降水极端的方法。最后一节是一个讨论，介绍了随机发生器的概念，并阐述了为模拟目的建模极端降雨的重要性。
模块 1 案例研究报告，作者：Edward Zhang rg tiny edits 2 17 25.docx
2018 年台风飞燕侵袭日本大阪湾，造成关西国际机场被淹，暴露出沿海机场在极端天气面前的脆弱性。1 此次事件凸显了在海平面上升和风暴加剧的情况下重新评估基础设施恢复力的迫切需要。1,2 案例事实：2018 年 9 月 4 日，台风飞燕袭击日本大阪湾，风速 130 英里/小时，风暴潮高达 11 英尺，关西国际机场完全被淹没。3 关西国际机场建在大阪湾的一个人工岛上。1 风暴潮彻底冲击了海堤，淹没了跑道，导致 8000 名乘客和工作人员被困。此外，一艘被台风吹偏的油轮摧毁了通往大陆的唯一桥梁，进一步切断了机场与大陆的联系。1 超过 8000 名乘客和机场工作人员被困近 36 个小时。不幸的是，台风导致该地区11人死亡，400多人受伤。2 国内航班在两天后部分恢复，但完全恢复需要数周时间。4 事件的流行病学方面：《日本许多主要机场接近海平面，这是一场灾难》这篇文章是一项描述性分析，而非流行病学研究。1 在考察台风飞燕对关西国际机场的影响以及气候风险对航空的影响时，没有采用结构化的研究设计或相对风险 (RR) 或优势比 (OR) 的参数模型。相反，本文讨论了案例比较，并在一个框架内引用了过去的极端天气事件和地理空间数据，强调低洼机场仍然很脆弱。虽然作者提供了气候模型预测，但他们没有对混杂因素（例如基础设施抵抗力和灾害响应）应用回归模型或统计控制。 1 文章中潜在的偏见来源源于选择偏见，因为所讨论的机场都是主要的国际枢纽机场，而分析并未考虑可能同样面临气候相关风险的小型区域机场。2 没有控制混杂变量，例如风暴防备、基础设施弹性或政府应对政策，而这些是决定机场脆弱性的主要因素。5 文章概括地表明，气候变化会给机场带来洪水风险，但遗憾的是，它没有提供评估该风险的模型证据或比较结果。 文章没有明确说明如何处理与缺失数据相关的潜在数据缺口。1 然而，鉴于这是一项新闻研究而非科学研究，机场洪水事件的历史数据少报或缺失可能会影响分析的全面性。事件管理： 公共卫生部门对台风“飞燕”的响应主要包括疏散、恢复服务并长期承担灾害损失。4 由于台风造成严重洪涝，主通道桥梁无法通行，日本政府和关西国际机场当局协调安排包租紧急渡轮和巴士疏散了8000名滞留旅客。2,4 然而，由于机场的防洪设施无法抵御这场创纪录风暴带来的洪流，防灾准备工作显得不足。交通中断以及缺乏直接的应急计划，进一步影响了当时的应对工作。
什么是参数设计
作为建筑师中最有争议的主题之一，参数设计通过基于算法的方法将意图与结果结合了结果，从而产生了吸引全球观众的复杂几何形状。本视频探讨了使参数设计如此独特的原因，从其起源到当前的软件应用程序。它首先检查了安东尼奥·高迪（Antonio Gaudi）颠倒教堂模型的工作中参数设计的早期起点，在那里使用悬挂的加权串创建了复杂的链条拱门。该视频还深入研究了其他开创性建筑师的贡献，例如Luigi Moretti，后者创造了“参数体系结构”一词和弗雷·奥托（Frei Otto），他的实验方法使用肥皂膜铺平了与参数建模的方式。近年来，软件包使设计人员更容易通过合并图表而不是文本的视觉脚本接口进行参数建模。诸如Grasshopper，生成组件和Dynamo之类的程序使建筑师可以快速有效地创建复杂的设计，从而在其创造性方法中为它们提供了前所未有的灵活性。随着架构和设计数字工具的兴起，参数架构已成为一个革命性的概念，正在改变建筑物的设计和构建方式。它不仅定义了一组参数和规则，而且还会生成复杂的可自定义设计，这些设计难以手动实现。它的应用不仅可以在建筑中看到，还可以在产品设计，家具设计，时装设计甚至动画中看到。这就像一部科幻电影中的东西！在计算机模型中使用各种设计选项播放的过程使建筑师和设计师可以突破可能的边界，从而使参数架构成为一个令人兴奋的领域，超越了传统的建筑实践。参数模型与手动建模相比提供了一种更有效，更具成本效益的方法来彻底改变建筑设计。这些设计依赖于决定其形式的预定的计算机算法或参数，从而可以提高精确性和独创性。使用参数和变量的使用使设计人员能够操纵结构的各个方面，例如尺寸，角度和材料特征，从而促进锻造性和灵活性。算法设计是参数体系结构的一个基本方面，利用数学算法来改变参数并产生符合特定标准的设计。这种方法既鼓励了创造力又可以精确，从而使建筑师轻松地生成复杂的形状和形式。生成建模使设计师能够快速测试众多概念，并通过迭代调整来完善他们的想法。参数设计在建筑设计中有许多应用，包括可持续设计，建筑师可以优化建筑物的功能以提高能源效率并减少浪费。通过微调参数，例如绝缘，方向和材料，绿色设计变得更加实用。此外，参数设计在生成复杂的有机形式方面擅长展示独创性和创造力。但是，技术使建筑师能够快速解决设计问题。参数体系结构还可以在立面设计中亮起，从而允许创建对环境条件做出反应的视觉令人惊叹和动态的外墙。建筑师可以操纵参数以创建功能和艺术元素，从而突破建筑物设计的界限。为了有效地实施参数体系结构，建筑师依赖于专业的软件和工具，包括蚱hopper，犀牛3D和发电机。这些工具使设计师能够轻松创建复杂的模型，从而促进建筑设计中的创新和创造力。参数设计：探索参数设计基本原理的革命性方法可以创建参数模型，从而允许设计探索和空间创建。与建筑师和工程师等专业人士的合作，可以增强知识共享和进步。数字制造技术可以精确地转化为物理世界，从而通过能源效率和可持续性提供长期节省。存在挑战，包括对复杂性，施工困难以及工艺的潜在丧失的关注。参数设计代表了体系结构的重大转变，从而创建了触觉上令人震惊但功能高效且可持续的结构。随着技术的不断发展，AI准备领导塑造明天的城市和建筑物。Zaha Hadid的陈述“有360度，那为什么要坚持一个呢？”强调了现代参数设计的创新性质，它违反了惯例并突破了建筑的界限。谁知道？参数设计是一种建筑方法，已经存在了几个世纪，但其名称是由Patrik Schumacher在2008年创造的。此方法使用计算机算法来创建复杂的结构和形状，从而通过参数和规则在设计响应与意图之间建立联系。与传统的体系结构相反，参数设计依赖于算法程序来雕刻建筑和工程组件之类的功能。其对输入参数的使用，称为“参数”，允许建筑师在设计的各种迭代中实验，同时确保所得的结构保持在纯压缩中。参数设计不是一个新概念；众所周知，安东尼·高德（Antoni Gaud）使用机械模型来创建自己的建筑物，并在19世纪结束时使用参数方法。他在教堂颠倒模型上的工作展示了这种方法的潜力，使他能够改变每个拱门的形状，并观察其如何影响连接的拱门。参数架构的开发涉及多个建筑师，包括Luigi Moretti和Frei Otto，他们使用了非数字技术，例如肥皂膜和路线来确定紧张紧张结构的最佳设计。参数建模的探索性方面已经引起了两类：基于传播的系统，这些系统从原始输入和约束系统中产生未知的形状，这些系统使用算法定义了必需品。根据某些限制进行了调整设计目标，例如一个永不停止发展的难题。在设计和架构中，“旧的是新的”，通常是正确的。参数设计已经摆脱了年龄的传统规则，将脚本翻转为我们认为的可能性。是直接线和角度的日子；参数主义是关于使每个结构一种一种结构的一种大胆，清晰的曲线。通过结合复杂性和变化，参数设计就是要拥抱个性，拒绝曲奇切口的架构方法。设计师现在使用计算机技术来分析和模仿自然的复杂模式，将其应用于建筑形状和城市规划。不仅仅是在结构上扔一些曲线；这是关于创建适应周围环境并优先考虑形式和功能的系统。说实话，谁不喜欢他们的设计有些惊喜和喜悦？参数形式可以是数学上的或手动定义的，但是使用算法就像拥有超级大国一样 - 它使设计人员可以专注于更大的图景，而计算机则处理零用的细节。这些创新的设计不仅仅是美学；他们是要创建功能性且鼓舞人心的空间。通过利用计算机的力量，建筑师和设计师的力量可以突破可能的界限并创造真正独特的体验。也许有一天我们将拥有类似于珊瑚礁或森林的建筑物，而不仅仅是弯曲的盒子！设计的未来就是拥抱复杂性，个性和魔力。参数设计彻底改变了建筑行业，使建筑师能够创建复杂而创新的结构，从而突破传统设计的界限。使用数字工具和软件的使用为建筑师提供了前所未有的灵活性和表达方式，从而使他们能够探索广泛的创意可能性而无需限制。Zaha Hadid Architects是一个很好的例子，其建筑物具有光滑，流动的曲线，没有可见的角或边缘。同样，让·诺维尔（Jean Nouvel）的卢浮宫阿布·达比（Abu Dabi）展示了参数设计在创建复杂和令人印象深刻的结构中的潜力。其他值得注意的例子包括北京的Galaxy Soho购物中心和世界贸易中心运输中心的Santiago Calatrava的Oculus。参数设计不仅涉及技术规格，而且还为建筑师提供了一种新的语言来传达他们的想法和愿景。虽然掌握基本概念可能具有挑战性，但数字解决方案使其更容易访问和用户友好。软件包现在提供视觉脚本界面，使设计人员可以将参数映射到功能，从而导致精确而准确的几何形状。参数设计的好处很明显：它在建筑设计中提供了无与伦比的灵活性和创造力，使建筑师可以探索新的可能性而无需限制。