XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可靠的
利用更多风能和太阳能维持可靠的未来电网
随着风能和太阳能的贡献不断增加，规划人员改变了评估各种资源贡献的方法，以保持可靠性。6,7 风能和太阳能无法完全替代传统的水力发电和火力发电，但它们可以在高峰需求期间提供一些电力。因此，风能和太阳能发电厂会根据其在停电风险最高的时段的贡献能力而“降级”。而且，在不断发展的电网中，风险最高的时段也在发生变化。例如，随着太阳能的部署越来越多，并承担了中午负荷的更大比例，风险最高的时段会转移到当天晚些时候，此时太阳能发电量较少。美国大部分地区尚未达到这一点，但加利福尼亚州已经观察到太阳能满足“净负荷峰值”（总负荷减去风能和太阳能的贡献）的能力大幅下降。系统运营商还需要改变实时平衡供需的方式，以应对这些资源的变化和不确定性，因为一些地区在某些时段已经实现了 70% 的风能和太阳能瞬时发电量。8,9
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
通过AI：可靠的深入加固学习，用于交通信号控制
代理商的输入包括在先前时间段记录的车辆计数和平均速度，以及当前交通信号灯计划中阶段之间的绿时间分布。代理从预定义的列表中选择一个交通灯程序，每个程序仅在周期长度和绿色时间分布方面变化。此动作空间设计反映了现实世界中的交集管理约束。奖励功能，对于指导代理商的性能至关重要，使用负累积的等待时间作为反馈。这确保代理人不会优先考虑一种方法，而不是另一种方法。为了训练代理商，我们采用了良好的深入增强学习方法，深Q网络（DQN），并与Epsilon-Greedy Exploration策略结合使用。
为 6,000 平方米的 Equinix 服务器提供完全可靠的空调……
互联网已成为我们生活的一部分，几乎每个人每天都会使用它。我们理所当然地认为它会一直存在并且快速可靠地运行。但互联网到底是什么？互联网由相互连接的全球公共计算机网络组成。因此，网络由多个网络组成。因此，互联网没有中央服务器。通过互联网传输的数据可以采用许多不同的路线。这通常通过数据中心完成。对于公司和政府机构而言，始终为其客户和员工提供服务至关重要。这需要功能强大且昂贵的服务器。数据中心的安装、设置和维护并非易事，这就是为什么通常将其外包给数据中心的原因。数据中心采用顶级设备建立，并经过精心维护，确保互联网连接正常运行。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
在粗毛和卷发上可靠的脑电图记录的新型电极
摘要 - 脑电图是一种强大且负担得起的大脑感测和成像工具，用于诊断神经系统疾病（例如癫痫），大脑计算机接口和基本神经科学。不幸的是，大多数脑电图电极和系统的设计并非旨在适应非洲血统中常见的粗卷发。在神经科学研究中，这可能导致质量差的数据，这些数据可能在从更广泛的人群中记录后可能会在科学研究中丢弃。 在临床诊断中，这可能导致不舒服和/或情感上的征税经验，在最坏的情况下，误诊。 我们先前的工作表明，在玉米裂片中辫子在目标位置暴露头皮会导致现有电极的电极阻抗降低。 在这项工作中，我们设计和实施了利用编织头发的新型电极，并证明，随着时间的推移，我们的电极与编织在一起，降低阻抗，使阻抗的阻抗低于现有系统。在神经科学研究中，这可能导致质量差的数据，这些数据可能在从更广泛的人群中记录后可能会在科学研究中丢弃。在临床诊断中，这可能导致不舒服和/或情感上的征税经验，在最坏的情况下，误诊。我们先前的工作表明，在玉米裂片中辫子在目标位置暴露头皮会导致现有电极的电极阻抗降低。在这项工作中，我们设计和实施了利用编织头发的新型电极，并证明，随着时间的推移，我们的电极与编织在一起，降低阻抗，使阻抗的阻抗低于现有系统。
高度可靠的系统中的冗余照片伏特电池
摘要：将太阳能转换为电力，可以在相关位置产生电源，而与电网的可用性无关。该技术的应用大大促进了电力供应，因为它们的位置无法连接到电网。典型的使用区域是自然保护区，游戏管理领域，大规模的农业区，大规模的牲畜区，工业管道路线，远离基础设施的水资源等等。对此类领域和资产的保护及其功能的检测特别重要，被归类为关键基础架构的部门至关重要。本文旨在展示可在概述区域中使用的高可靠性，冗余，模块化，自我监控，微控制器控制系统的概念结构。
发现稀疏，可靠的Omic生物标志物具有Stabl
在临床研究中采用高含量的OMIC技术，再加上计算方法，产生了大量的候选生物标志物。但是，将这种发现转化为真正的临床生物标志物仍然具有挑战性。为了促进此过程，我们引入了Stabl，这是一种通用的机器学习方法，该方法通过将噪声注入和数据驱动的信号对噪声阈值集成到多变量的预测建模中来识别稀疏，可靠的生物标志物。对合成数据集的STABL评估和五项独立的临床研究表明，与常用的稀疏性促进正则化方法相比，生物标志物的稀疏性和可靠性得到了改善，同时保持预测性能；它将包含1,400-35,000个功能的数据集蒸馏到4-34个候选生物标志物。stabl扩展到多摩尼克的整合任务，从而实现了复杂预测模型的生物学解释，因为它可以在蛋白质组织，代谢组和细胞计算事件的入围名单中进行磨练，从而预测了劳动力发作，术前出生的微生物生物标记物，并在术后术后的免疫特征。Stabl可从https://github.com/gregbellan/stabl获得。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
替代固体溶液的组成依赖性晶格常数的通常可靠的模型
固体解决方案已被用来提高隔音材料的性能，改进的范围通常与所得的晶格参数紧密相关。因此，材料设计非常重要地描述了固体溶液（SSS）的组成依赖性晶格常数。但是，现有模型几乎无法再现组成和晶格常数之间通常非线性的关系。在此，我们通过考虑尺寸因子和电子效应，在虚拟晶体近似框架内提出了一个新模型。模型采用的输入与N -COMPONENT SYSTEM的基本亚置和N参照SSS的基本属性参数一样简单，然后可以预测系统中任何组合物的SS的晶格常数。使用从高吞吐量首先计算获得的数据集的系统验证，可用实验确定了我们模型对各种替代SSS的高可靠性和一般适用性。还讨论了模型的应用和局限性以及前景。预计该模型将加深对材料组成与材料特性之间关系的理解。