XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System少层
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
更好地建造电池 - 少（PDF）
此外，与化石燃料的汽车相比，电动汽车将永远是一个更加环保的选择，仅仅是因为它们不依赖连续的化石燃料提取，后者摧毁了含水层，污染了空气并损害了过去一个世纪许多人的健康。5仅在2021年，美国运输部门就使用了48.6亿桶石油，这足以覆盖300,000多个足球场，面积比整个洛杉矶城市大25％。 6一旦这种油被燃烧，它就会永远消失。 相反，旧的电动汽车电池本质上是一个小型矿产储备，充满了极为集中和高质量的材料，例如锂和镍，可以一次又一次地重复使用。 7向EVS过渡创造了一个机会，可以减少对提取行业的长期依赖，而这种行业永远不会成为化石燃料汽车的选择。5仅在2021年，美国运输部门就使用了48.6亿桶石油，这足以覆盖300,000多个足球场，面积比整个洛杉矶城市大25％。6一旦这种油被燃烧，它就会永远消失。相反，旧的电动汽车电池本质上是一个小型矿产储备，充满了极为集中和高质量的材料，例如锂和镍，可以一次又一次地重复使用。7向EVS过渡创造了一个机会，可以减少对提取行业的长期依赖，而这种行业永远不会成为化石燃料汽车的选择。
少 - Lottomatica环境可持续性策略
作为公共游戏行业的领导者，我们希望在实现弹性，零净的全球经济中发挥自己的作用，并为实现2015年巴黎协定，2030年《 2030年议程和联合国全球契约》设定的目标做出明显的贡献。
危重病人的血糖控制：少即是多
此外，高血糖本身会诱导炎症细胞因子 (IL-6、IL-8 和 TNF-alpha) 和活性氧的产生。10 它还会削弱中性粒细胞的趋化作用和杀菌活性。11 此外，高血糖和高胰岛素血症已被证明会增加组织促凝活性，从而可能加重促凝状态。12 这些机制可能解释了高血糖所观察到的不良结果。最初的单中心随机临床试验 (RCT) 针对空腹血糖水平范围 (80-110 mg/dL) 的强化胰岛素治疗 (称为鲁汶试验) 发现了显著的死亡率和发病率益处，13,14 这一策略得到了普及。然而，随后的多中心 RCT 15–17 未能重复这些结果，并且大型
推进区块链可扩展性：第 1 层和第 2 层解决方案简介
摘要 —比特币的崛起使区块链技术成为主流，放大了其潜力和广泛用途。虽然比特币已经变得非常出名，但其交易率并没有相应提高。挖掘一个区块并将其添加到链中仍然需要大约 10 分钟。这一限制凸显了寻求解决低吞吐量交易率的扩展解决方案的重要性。区块链的共识机制使点对点交易变得可行，并有效地消除了对集中控制的需求。然而，正如我们提到的比特币的区块创建率，与集中式网络相比，分散式系统也导致速度和吞吐量较低。为了解决这些问题，已经实施了两种主流的扩展解决方案，即第 1 层扩展和第 2 层扩展。第 1 层可扩展性的增强发生在传统区块链运行的地方。本文深入研究了第 1 层协议的组件以及直接改进底层区块链的扩展方法。我们还指出，尽管由于第 1 层存储成本高且延迟高，第 1 层解决方案仍存在固有的局限性，尽管已经进行了改进。此外，我们还讨论了第 2 层协议，即高级可扩展性技术，通过处理主网外的交易来提升区块链性能。我们的研究结果表明，第 2 层协议及其各种实现（例如汇总和通道）在交易吞吐量和效率方面明显优于第 1 层解决方案。本文详细讨论了这些第 2 层扩展方法，旨在让读者全面了解这些协议及其有效性的底层逻辑。关键词 密码学、区块链、可扩展性、Web3
少突胶质细胞祖细胞如何与免疫相互作用...
免疫系统，干细胞是免疫茎细胞串扰中的活跃参与者。可以很好地确定肠道或神经干细胞可以通过分泌抗炎因子2,4来调节免疫系统。此外，已经表明，干细胞可以根据其活性水平改变主要组织相容性复合物I（MHC-I）的表面表达来调节其免疫特权状态，因此可以通过CD8 +细胞毒素细胞5。因此，免疫系统和组织驻留干细胞之间的双向串扰对于维持组织完整性和驱动再生至关重要1。然而，这种串扰直到最近才在中枢神经系统（CNS）中探索。与其他组织不同，中枢神经系统在解剖学上受到血脑屏障的保护，支持中枢神经系统是免疫特你的器官6。因此，对免疫 - 茎细胞串扰的调查集中在破坏这种障碍的病理情况上。免疫特权中枢神经系统的概念现在受到了在发育和成年期在健康实质中的外周免疫细胞以及Discoveryf脑膜淋巴管10,11的挑战。此外，在健康的中枢神经系统中已经确定了自适应免疫细胞，它们可以改变CNS干细胞行为12,13。这些报告突出了CNS干细胞和免疫系统串扰的新作用，超出了病理状况，为解决中枢神经系统开发，体内平衡和修复的串扰打开了大门。在这篇综述中，我们将把注意力集中在CNS免疫茎细胞轴上在神经炎症和髓磷脂再生的情况下的作用。