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World File Search System基准数据
纯硅沸石中有机结构导向剂的基准结合能计算
分子建模在发现沸石有机结构导向剂 (OSDA) 方面发挥着重要作用。通过量化主客体相互作用的强度，可以选择具有成本效益的分子，以最大限度地结合给定的沸石骨架。在过去的几十年中，人们使用了各种方法和理论水平来计算这些结合能。然而，对于高通量虚拟筛选工作的最佳计算策略，尚无共识。在这项工作中，我们比较了从静态和时间平均模拟中获得的 272 个沸石-OSDA 对的密度泛函理论 (DFT) 和 Dreiding 力场计算的结合亲和力。借助自动化软件，我们表明冻结姿势方法的 Dreiding 结合能与 DFT 能量相关性最好。它们对初始晶格参数和优化算法的选择也不太敏感，并且比时间平均方法的计算成本更低。此外，我们证明了，通过分子动力学模拟更广泛地探索构象空间，尽管成本高出几个数量级，但与冻结姿势方法相比，结合能趋势并没有显著改善。代码和基准数据是开源的，为计算沸石-OSDA 对中的结合能提供了可靠且计算效率高的指导。
通过Black-...
本文调查了利用以前任务的现有所谓模型以使用有限的培训数据来解决相关目标任务的问题。解决此问题的现有方法通常需要访问现有解决方案模型以及其培训数据的内部参数，这在许多实际设置中是不可能的。为了重新确定此要求，我们从黑框重新插入的新角度解决了这个问题，从而增加了目标输入并利用了现有的黑盒API将其相应的输出传达到功能集合中。我们假设可以学习这种功能集合，以将相关的黑框知识合并到目标数据的特征表示中，这将构成其稀缺性。通过我们提出的Black-box集合的报告确认了这一假设，以求解从各种基准数据集中得出的多个几次学习任务。所有报告的结果始终显示出，确实可以重复使用并有效地使用以前任务的异质黑盒解决方案，以解决合理相关的目标任务，而无需访问大型培训数据集。这是使新的可能性进一步补充传输或元学习中现有技术的第一步。
关于将大语言模型（LLM）纳入自动化计划和调度（APS）
LLM伞下的这些多样化的模型类型和培训方法展示了语言模型在处理各种185个复杂任务时的灵活性和适应性。Figure 1 illustrates the comparative capabil- ities of different LLMs across various competency domains, such as Writing (evaluating text generation quality), Role- play (assessing conversational interaction), Reasoning (log- ical problem-solving), Math (numerical problem-solving), 190 Coding (programming language understanding and gener- ation), Extraction (information retrieval from text), STEM (proficiency in scientific and technical contexts), and hu族（参与艺术，历史和社会科学内容）。在这些域中，GPT-4在Zheng等人评估的基准数据集中表现出195个最强的性能。（2023a），表明其出色的培训和广泛的知识库。将LLM扩展到诸如代码生成之类的范围内表示其适应性和跨学科创新的潜力。但是，200个微调和中文学习方法也带来了挑战，例如潜在的数据过于适应和依赖输入上下文的质量。llms的持续发展和完善承诺，将在各种领域开放新的边界，包括自动化计划和调度，205，通过用类似人类的语言了解AI。
还原计划
可持续发展之旅，我们与顾问合作分析了我们的碳基准数据和承诺，并与法律，人力资源，合规，采购和运营以及高级管理团队的利益相关者互动。这项工作支持我们与同龄人进行比较分析，并进一步脱碳。重点是减少我们产生的电力和热量的排放以及与员工通勤相关的排放。IRC UK正在继续与内部可持续性资源合作，并与我们的其他IRC实体保持一致，以进步我们的协作环境计划，并制定全球净零战略和路线图。这种方法确保了我们的可持续性努力的一致性，并最大程度地提高了我们在整个组织中的影响，声明和签署该碳还原计划已根据PPN 06/21以及相关的减少碳计划指导和报告标准完成。的排放已根据已发表的减少碳计划和GHG报告协议公司标准2的报告标准进行了报告和记录，并使用适当的政府对Greenhouse Gas Company报告的政府排放转换因子报告3。范围1和范围2的排放已按照SECR要求报告，并且根据已发表的降低碳价值链和公司价值链（范围3）标准的已发表报告标准报告了所需的范围3排放。该减少碳计划已由代表供应商签署的董事会（或同等管理机构）进行了审查和签署：
kgdm：一个扩散模型，用于捕获知识图嵌入的多个关系语义
知识图嵌入（KGE）是用于知识图完成的有效且可扩展的方法。但是，大多数现有的KGE方法都遭受了多种关系语义的挑战，这常常会降低其性能。这是因为大多数KGE方法都学习实体（关系）的固定连续向量，并做出确定性实体预测以完成知识图，这几乎无法捕获多个关系语义。为了解决这个问题，预先的作品试图学习复杂的概率嵌入，而不是固定的嵌入，但遭受了严重的计算复杂性。相比之下，本文提出了一个简单而有效的框架，即知识图扩散模型（KGDM）以捕获预测中的多个关系语义。它的关键思想是将实体问题的问题投入到条件实体生成中。具体而言，KGDM通过降级扩散概率模型（DDPM）来估计目标实体在预测中的概率分布。为了弥合连续扩散模型和离散kg之间的间隙，将两个可学习的嵌入功能定义为映射实体和与连续向量的关系。为了考虑KGS的连通性模式，引入了条件实体Denoiser模型，以生成针对给定实体和关系的目标实体。广泛的实验表明，KGDM在三个基准数据集中的现有最新方法明显优于现有的最新方法。
SEBD：一种流式演进机器人检测框架，应用 PAC 学习方法来保持准确性和置信度
摘要：一个简单的监督学习模型可以根据之前的学习过程从训练数据中预测一个类别。可以通过评估措施获得对这种模型的信任，这些措施可确保不同类别的预测结果中误分类错误更少。这可以应用于使用训练有素的数据集的监督学习，该数据集涵盖不同的数据点并且没有不平衡问题。当将半监督学习方法与动态数据流（例如社交网络数据）相结合时，这项任务具有挑战性。在本文中，我们为 Twitter 提出了一种基于流的进化机器人检测 (SEBD) 框架，该框架使用深度图神经网络。我们的 SEBD 框架是基于使用同伴链接和个人资料特征的多视图图注意力网络设计的。它集成了 Apache Kafka 以启用 Twitter API 流并在处理后预测帐户类型。我们使用可能近似正确 (PAC) 学习框架来评估 SEBD 的结果。我们的目标是保持框架的准确性和置信度，以便以较低的误分类错误率成功学习。我们使用测试保留、机器学习分类器、基准数据和基线工具通过跨域评估评估了我们的框架结果。总体结果表明，SEBD 能够以基于流的方式成功识别机器人账户。使用保留和随机森林分类器的交叉验证，SEBD 的准确度得分为 0.97，AUC 得分为 0.98。我们的结果表明，机器人账户在 Twitter 上的主题标签中参与度很高。
使用BioMes跨实际元基因组数据进行基准生物信息学识别工具
摘要背景：由于大多数病毒仍然未经培养，宏基因组学目前是病毒发现的主要方法。在宏基因组数据中检测病毒并不是琐碎的。在过去的几年中，为此任务开发了许多生物信息学识别工具，因此选择正确的工具，参数和截止值使其具有挑战性。由于所有这些工具都测量了不同的生物信号，并使用不同的算法以及培训和参考数据库，因此必须进行独立的基准测试以为用户提供客观的指导。结果：我们比较了从三个不同的生物群落中的八个配对病毒和微生物数据集中进行13个模式中的九种最先进的病毒识别工具的性能，包括来自南极沿海水域的新复杂数据集。工具具有高度可变的真实正率（0-97％）和假正率（0-30％）。ppr-meta最好将病毒与微生物重叠群区分开，然后是DeepVirfinder，virSorter2和充满活力的。不同的工具确定基准数据和所有工具的不同子集，除了Sourmash，还可以找到独特的病毒重叠群。使用调整后的参数截止进行了改进的工具性能，表明应考虑使用使用之前的参数截止。结论：我们独立的基准分析有助于选择生物信息学病毒识别工具的选择，并为病毒学研究人员的参数调整提供建议。
在农场中减少您的能源账单：实用指南
•乳制品的电力耗尽200至400 kWh/牛/年•耕作至200mm的平均油耗约为15 l/ha•典型的种ich屋将使用每头猪生产的8 kWh，而最有效的装置仅使用4KWH。基准测试基准标准您的业务与行业标准的主要技巧，将您的业务与行业标准数字进行比较，将为您提供有关您的改进以及您仍然有保存机会的背景。保留您的记录并同比监视它们，以使用电子表格数字化并存储数据。这允许使用图，图表和公式来显示和分析它们，以轻松解释数据并告知您的下一个操作。通过准确的记录，量化能量使用的仪表读数要容易得多。公用事业账单，但可能难以解释，并且可能是估计值，因此，建议对仪表进行直接测量。定期记下仪表（根据要求，每天，每周或每月一次）。注意：越来越多地用于实时监视智能电表，可用于识别特定操作中的用法。不仅监视拖拉机，联合收割机，ATV和其他机械中电源录制燃料的使用，会显示车辆和其他工艺的用法。这可以揭示哪些实践，任务，机器或驱动程序具有最佳和最不高效的性能，从而可以理解和复制最佳实践。除了录制外，如何使用基准数据，必须分析您的数据以识别您可以采取的储蓄和动作。这可能包括：
使用局部搜索算法优化金属泡沫的形态参数以获得最高的吸声系数
金属泡沫因其独特的特性被认为是最新的吸声材料之一。通过确定吸声材料的结构特性来预测其声学行为是一种最有效的方法。不幸的是，直接测量这些参数通常很困难。目前，已经有声学模型显示吸声体形貌和吸声系数（SAC）之间的关系。通过优化对SAC有效的参数，可以获得每个频率下的最大SAC。在本研究中，使用基准测试方法，在MATLAB编码软件中验证了Lu提出的模型。然后，使用局部搜索算法（LSA）对金属泡沫形貌参数进行优化。优化参数有三个因素，包括孔隙率、孔径和金属泡沫孔开口尺寸。优化应用于500至8000 Hz的宽频带。预测值与Lu模型得到的基准数据一致。在 500 至 800 Hz 的频率范围内，孔隙率为 50% 至 95%，孔径为 0.09 至 4.55 mm，孔开口尺寸为 0.06 至 0.4 mm，可获得最高的 SAC。在大多数频率下，孔开口尺寸的最佳量为 0.1 mm，可获得最高的 SAC。结论是，所提出的 LSA 方法可以根据 Lu 模型优化影响 SAC 的参数。所提出的方法可以作为优化金属泡沫微观结构参数以提高任何频率下的 SAC 的可靠指导，并可用于制造优化的金属泡沫。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。