XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并馈
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
量子非互易相互作用简介：从非厄米哈密顿量到量子主方程和量子前馈方案
人们齐心协力，设计出实现此类非互易散射装置的方法，而无需使用磁性材料或磁场，而是使用外部驱动（即时间调制）。有几篇优秀的评论讨论了经典系统中的这些方法（例如见[1、2]）。与此同时，人们对理解系统的独特性质的理论兴趣也日益浓厚，这些系统的内部动力学由有效非厄米哈密顿量所支配，这些哈密顿量编码了非互易相互作用。典型的例子包括非厄米晶格模型，其中存在不对称性，例如从左到右跳跃的振幅与从右到左跳跃的振幅[3]。这样的系统表现出许多不寻常的性质，例如非厄米趋肤效应，其中边界条件从周期性变为开放会完全改变哈密顿量的谱，并局部化所有特征向量[4-6]。它们还可以表现出独特的拓扑能带结构 [7,8]，甚至可以产生新颖的相变物理 [9]。该领域的大多数工作都假设定向相互作用的存在作为建立模型的起点，而不必担心微观机制。在量子领域，这可能会有问题，因为它通常相当于对开放量子系统的不完整描述（其中包括广义阻尼效应，而不考虑随之而来的相应量子涨落）[10]。在这些笔记中，我们（希望）以完全符合量子力学的方式，通过外部驱动在微观上实现非互易相互作用的方法提供了教学介绍。使用一个极其简单的三点玻色子环模型，我们明确展示了非互易散射（隔离器或循环器所需要的）如何直接与环内的非互易传播相关联，如有效非厄米哈密顿量所述。我们以一种包含所有相关量子噪声效应的方式来做到这一点。这个简单的例子强调了一个普遍原则：实现非互易相互作用既需要打破时间反转对称性（因为存在非平凡的合成规范场），也需要耗散。然后，我们使用这个玩具模型来推导一个量子主方程，该方程编码环内的非互易隧穿。这明确展示了非互易性是如何通过平衡相干哈密顿相互作用与相应类型的耗散相互作用（由非局部耦合到系统自由度的耗散库介导）而出现的。通过这个例子，我们表明这个量子主方程的基本结构可用于使两个系统之间的任何起始哈密顿相互作用完全非互易。我们将其与级联量子系统理论（其中非互易相互作用通过耦合到外部单向波导然后积分出来产生）和测量加前馈协议的量子描述（由于信息的单向流动，它们本质上是非互易的）联系起来。因此，我们的工作为参考文献 [ 11 ] 和 [ 12 ] 中介绍的产生非互易量子相互作用的基本方法提供了教学介绍。它以多种方式补充了那里的分析（例如，通过讨论与非厄米汉密尔顿量的具体联系，并通过评论非厄米相互作用产生纠缠的能力）。
循环神经网络可以解释生物视觉中速度和准确性的灵活权衡
视觉的深度前馈神经网络模型在计算神经科学和工程领域都占据主导地位。相比之下，灵长类动物的视觉系统包含丰富的循环连接。循环信号流能够随着时间的推移回收有限的计算资源，因此可能会提高物理上有限的大脑或模型的性能。这里我们展示：（1）在自然图像的大规模视觉识别任务中，循环卷积神经网络模型的表现优于参数数量匹配的前馈卷积模型。（2）设置一个置信度阈值，在该阈值处，循环计算终止并做出决策，可以灵活地以速度换取准确性。在给定的置信度阈值下，该模型会在更难识别的图像上花费更多的时间和精力，而无需额外的参数进行更深入的计算。（3）与几个参数匹配和最先进的前馈模型相比，循环模型对图像的反应时间可以更好地预测人类对同一图像的反应时间。 (4) 在置信度阈值范围内，循环模型模拟了前馈控制模型的行为，因为它以大致相同的计算成本（浮点运算的平均次数）实现了相同的精度。但是，循环模型可以运行更长时间（更高的置信度阈值），然后胜过参数匹配的前馈比较模型。这些结果表明，作为生物视觉系统的标志，循环连接对于理解人类视觉识别的准确性、灵活性和动态性可能至关重要。
并网发电的仿真研究
目的：提高太阳能热发电系统的效率和稳定性，促进太阳能热发电并网优化发展。方法：分析储热系统中换热器的工作原理，结合系统工艺要求，采用机理建模法建立换热器的数学模型。根据储热系统的固有特性和控制要求，提出控制方案，设计采用单回路控制、Smith预估补偿控制、串级-Smith控制、前馈-串级-Smith控制等不同控制算法的控制策略。建立仿真模型，得到不同控制系统的阶跃响应波形，全面分析比较不同控制策略的优缺点。结果：引入过热蒸汽质量流量扰动后，单回路控制系统误差增大，调整系统恢复振荡状态后，系统误差较大（10.24%）。 Smith预估补偿控制系统存在波动，峰值时间为548秒，峰值温度为366℃。级联Smith控制系统存在波动，峰值时间为620秒，峰值温度为398℃，最大偏差为31℃。前馈-级联Smith控制系统存在扰动，峰值时间为606秒，最小温度为347℃，最大偏差为4℃。与级联Smith控制系统相比，前馈-级联Smith控制系统的扰动偏差减小了87%。结论：提出的前馈-级联Smith控制系统具有抗干扰能力强、稳定性好、稳态误差小等优点，对聚光太阳能发电技术的发展具有一定的意义。关键词：太阳能，发电，并网，仿真。控制
非人类灵长类动物的实时脑机接口利用浅前馈神经网络解码器实现高速假肢手指运动
尽管用于恢复运动功能的脑机接口技术发展迅速，人们对此也产生了浓厚的兴趣，但假手指和假肢的性能仍无法模仿自然功能。将脑信号转换为假肢控制信号的算法是实现快速逼真的手指运动的限制因素之一。为了实现更逼真的手指运动，我们开发了一个浅层前馈神经网络来解码两只成年雄性恒河猴的实时双自由度手指运动。使用两步训练方法，引入重新校准的反馈意图训练 (ReFIT) 神经网络以进一步提高性能。在对两只动物进行 7 天的测试中，神经网络解码器的手指运动速度更快、更自然，与代表当前标准的 ReFIT 卡尔曼滤波器相比，吞吐量提高了 36%。这里介绍的神经网络解码器展示了优于当前最先进水平的连续运动的实时解码，并可以为使用神经网络开发更自然的脑控假肢提供一个起点。
产品创新背景下的人工智能/机器学习和模拟
类似网络 - 前馈：• 在此步骤中，NN 根据当前权重 𝒘 和输入预测 Ŷ。• 计算误差 ( 𝒥 ( 𝑤 )) = (Y- Ŷ) 范数 - 反向传播：
机器学习和量子计算简介
2 前馈神经网络 7 2.1 梯度下降. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Colab、Python、Tensorflow、Keras 和 Pytorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.3.2 非线性激活 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 15 2.6.1 训练. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17