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World File Search System实验数据
使用大型语言模型从材料科学文献中挖掘实验数据：一项评估研究
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo）从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此，我们主要关注信息提取的两个关键任务：(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集，我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法（基线）的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法，强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER，LLM 在零样本提示下无法超越基线，在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而，使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型，包括基线。在没有任何微调的情况下，GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力，超越了基线。总体而言，结果表明，尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力，但对于需要提取复杂的特定领域实体（如材料）的任务，专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
电池热失控实验数据存储库
该数据库将出版物中的关键信息整合成一组简明的表格和图表，总结了实验数据并描述了电池本身。每个数据库条目对应一个出版物，包括来自多个实验的数据，按电池的充电状态和所受的滥用条件排序。
使用实验数据分析和机械建模缓解增材制造中的气孔问题
摘要：雾化过程中保护气、金属蒸汽和粉末内部滞留的气体会导致气孔，而气孔会降低激光粉末床熔合增材制造部件的疲劳强度和拉伸性能。通过后处理和反复试验调整加工条件来降低气孔率既费时又费钱。在这里，我们结合机械建模和实验数据分析，提出了一种易于使用、可验证的无量纲气孔率指数来减轻气孔的形成。机械模型的结果经过了独立的实验数据严格测试。结果发现，该指数可以准确预测常用合金（包括不锈钢 316、Ti-6Al-4V、Inconel 718 和 AlSi10Mg）的气孔发生率，准确率为 92%。此外，实验数据表明，指数值越高，气孔数量越多。在四种合金中，AlSi10Mg 最容易产生气孔，其气孔指数值可能比其他合金高 5 至 10 倍。根据结果，我们绘制了气孔图，可在实践中用于选择适当的工艺变量组来减轻气孔，而无需进行实证测试。
生成式 AI 辅助 RNA 测序实验数据的通路分析与解释
• 根据主要文献或已知数据库，针对数据集的生物学条件，简要描述前 5 条途径中的每条途径。正确引用参考文献。 • 与 AI 工具交互，询问这些途径与数据集的生物学条件相关的意义或功能。记录 AI 的回应。 • 将 AI 的解释与您的初步理解和主要文献进行比较。注意任何差异、见解或新颖的解释，并简要总结它们（最多两段） 反思：反思使用生成式 AI 模型协助 RNA-Seq 通路解释的经验。回答以下问题：
DOE-HDBK-3010-94，非反应堆核设施的空气释放分数/速率和可吸入分数，第 I 卷 - 实验数据分析。
20 世纪 80 年代中后期，美国能源部开始更加重视环境、健康和安全问题。为了响应这些努力，美国能源部国防计划办公室 (DP) 发起了国防计划安全调查 (11/93)。本研究的目标之一是在先前工作的基础上“开发一致的数据和方法，以对基本后果推导参数进行保守估计”。作为这项工作的一部分，总结并评估了空气释放分数和可吸入分数的实验数据，以估计与实验相关的物理应力的合理边界值。该汇编的独特和宝贵性质被认为值得进一步开发为技术分析师可以直接使用的手册。
快速从陆军实验数据中获取见解
Rapidly Unlocking Insights from Army Experimental Data: A Topic Modeling and Natural Language Processing Approach Anders Grau, Jenifer McClary, and Nicholas Reisweber Department of Mathematical Sciences United States Military Academy West Point, NY 10996 Corresponding Author's Email: andersgrau8@gmail.com Author Note: CDT Anders Grau is studying for a Bachelor of Science in Operation Research at the United States Military学院。Maj Jenifer McClary和Maj Nicholas Reisweber是美国军事学院数学科学系的讲师。作者要感谢这项研究的赞助商Trac-Monterey在整个研究过程中的支持和指导，特别要感谢Maj Daniel Ruiz和LTC Matthew Smith。此处表达的观点是作者的观点，不反映美国军事学院，陆军部或国防部的地位。摘要：美国陆军的研究人员正在进行有关在战场上实施新兴技术的实验。这些实验的关键数据点包括有关技术性能的文本评论。研究人员使用一系列自然语言处理（NLP）任务来分析此类评论，包括主题建模。这项研究致力于开发一种分析陆军实验和现场测试的文本评论的方法。该方法对在Forge数据库中的实验数据进行了测试，Forge数据库是陆军期货司令部（AFC）倡议，旨在为研究人员提供AFC研究的共同操作情况。因此，这项研究提供了改进的框架，用于分析美国陆军研究人员的主题模型。关键字：主题建模，n-gram，陆军实验数据，文本评论
用于数据驱动的组合合金薄膜研究的实验数据管理平台
实验材料数据是异构的，包括各种处理和特性条件的元数据，这使得实施数据驱动的方法开发新材料变得困难。在本文中，我们介绍了薄膜合金数据库 (TFADB)，这是一个材料数据管理平台，旨在通过各种实验工具对薄膜合金进行组合研究。使用 TFADB，研究人员可以轻松上传、编辑和检索多维实验合金数据，例如成分、厚度、X 射线衍射、电阻率、纳米压痕和图像数据。此外，可以轻松以适合预处理以进行机器学习分析的格式管理数据库中与成分相关的属性。该软件的高度灵活性允许管理可能从新的组合实验中获得的新型材料数据。
![初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、](/simg/4/4b79ebb2e692147077c5f05290fe6b1288b2aad1.png)
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
初步沟通 基于人工智能的车载自动列车障碍物距离估计 Ivan ĆIRIĆ*、Milan PAVLOVIĆ、Milan BANIĆ、Miloš SIMONOVIĆ、Vlastimir NIKOLIĆ 摘要：本文提出了一种新方法，利用图像平面单应性矩阵来改进对摄像机和成像物体之间距离的估计。该方法利用两个平面（图像平面和铁轨平面）之间的单应性矩阵和一个人工神经网络，可根据收集的实验数据减少估计误差。SMART 多传感器车载障碍物检测系统有 3 个视觉传感器——一个 RGB 摄像机、一个热成像摄像机和一个夜视摄像机，以实现更高的可靠性和稳健性。虽然本文提出的方法适用于每个视觉传感器，但所提出的方法是在热成像摄像机和能见度受损场景下进行测试的。估计距离的验证是根据从摄像机支架到实验中涉及的物体（人）的实际测量距离进行的。距离估计的最大误差为 2%，并且所提出的 AI 系统可以在能见度受损的情况下提供可靠的距离估计。 关键词：人工神经网络；自动列车运行；距离估计；单应性；图像处理；机器视觉 1 简介 通过遵循自动化趋势，可以大大提高铁路货运的质量和成本竞争力，以实现经济高效、灵活和有吸引力的服务。今天，自动化和自主操作已经在公路、航空和海运中变得普遍。现代港口拥有自动导引车 (AGV)，可将集装箱从起重机运送到轨道旁、仓库、配送中心，而自动驾驶仪是航空公司和大型货船的标准配置，不需要大量机上人员。自动驾驶汽车和卡车的发展已经进入了一个严肃的阶段。此外，轨道交通自主系统的发展主要出现在公共交通服务领域（无人驾驶地铁线路、轻轨交通 (LRT)、旅客捷运系统和自动引导交通 (AGT)）。基本思想是使用一定程度的自动化，将操作任务从驾驶员转移到列车控制系统（例如 ERTMS）。根据国际电工委员会 (IEC) 标准 62290-1，列车自主运行 (ATO) 是高度自动化系统的一部分，减少了驾驶员的监督 [1]。对于完全自主的列车运行，列车操作员的所有活动和职责都需要由多个系统接管，这些系统可以感知环境并俯瞰现场，检测列车路径上的潜在危险物体并做出相应的正确反应 [2-6]。障碍物检测系统作为 ATO 系统的主要部分，障碍物检测系统需要根据货运特定和一般用例（例如 EN62267 和/或自动化领域的相关项目）来监控环境。为了满足严格的铁路标准和法规，障碍物检测系统 (ODS) 应在具有挑战性的环境和恶劣的能见度条件下工作。ODS 是一种具有硬件和软件解决方案的机器视觉系统（图 1），用于提供有关铁路上和/或其附近障碍物的可靠信息，并估算从系统到检测到的障碍物的距离 [7]。该系统需要实时运行，并在不同的光照条件下运行（白天、
数据映射 - 实验数据.pdf
在本文中，我们介绍了从九个不同的锂离子电池收集的数据集。这些数据集在电池的全电荷循环中包含电压，车道和时间测量，以非常低的电流（几乎达到C / 30速率）。如此低的电流率数据适用于开路电压表征。该数据的收集是通过使用Arbin电池循环器完成的，并使用热室来控制测试温度。数据是在从-25℃至50°C的广泛温度下收集的。©2021作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
认知心理学和神经科学实验数据的受试者内调解分析
tatitions调解使研究人员能够通过中间变量研究实验操作的潜在因果关系。这是评估假定因果机制的存在和强度的强大工具。尽管调解在心理学的某些领域，但很少应用于认知心理学和神经科学。缺乏应用程序的原因之一是，这些心理学领域通常采用受试者内部设计，而对受试者内部数据的调解模型比对受试者间数据的数据要复杂得多。在这里，我们提请人们注意主题内部设计中中介假设的重要性和普遍性，并提出了一个通用和灵活的软件包，用于在R编程环境中进行贝叶斯内部受试者内部调解分析。我们使用认知心理学的实验数据来说明理论测试和比较的受试者内部调解的好处。