Krauss,T。D.*; Bren,K。L.*; Matson,E。M*。 “通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。 Commun。,2020,56,8762-8765。Krauss,T。D.*; Bren,K。L.*; Matson,E。M*。“通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。Commun。,2020,56,8762-8765。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术,不考虑故障机制。相比之下,基于模型的方法旨在研究故障机制,以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行,但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面,我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
,例如Rasp和Al。2018,Yuval和Yuval和O'Gorman(2021),KWA在Al。 (2023)2018,Yuval和Yuval和O'Gorman(2021),KWA在Al。(2023)
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术,即概率的功能模式(sprofumo),该技术可扩展到英国生物库(UKB),有预期的100,000名参与者,并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络,同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真,我们显示了模型的效用,尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下,或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后,通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI,我们将静止状态网络(RSN)绘制为单个受试者,其详细范围比以前在UKB(> 100 rsns)中可能绘制了,并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外,我们证明了该模型的几个优点,而不是独立的组件分析与双重回归(ICA-DR)相结合,尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
环境设计空间(EDS)是为亚音速飞机设计和评估而设计的建模和仿真环境。将其与其他类似框架区分开来的主要功能之一是其执行飞机性能和尺寸,排气排放和噪音预测的能力。由于多个行业标准工具的集成,这三个要素被无缝执行。自2008年的构想以来,EDS已被用来支持多个研究实体和项目,以评估当前和未来的飞机概念和技术。与该领域的专家小组结合,在多年来对其结果和假设进行了校准和修订。因此,它经历了持续的发展,增强了其能力,不仅可以对传统的管子和翼飞机进行建模,还可以对非常规的配置进行建模。在撰写本文的撰写中,其功能范围超出了标准的单线轴和双线轴发动机,包括齿轮风扇,超高旁路涡轮扇形,开放式转子和部分涡轮推进架构。本文概述了如何使用EDS来支持主要的研究。然后,提出了一种开发和校准发动机和飞机模型以匹配现有开源数据的方法。最后,显示了可用的高级发动机和飞机架构的摘要。结果表明,EDS可以创建与现有系统性能紧密相匹配的模型,以及它具有支持未来飞机设计和技术开发研究的功能。
洛雷托的萨曼莎,亚历山德罗·里奇特利(Alessandro Ricciutelli),塞尔吉奥·蒙特帕雷(Sergio Montelpare)219 219声学压力源对教育环境中对神经介绍者个人Marco Caniato的影响伊拉里亚。 LOMBARDI,GIOVANNI AMADASI,路易吉Guerriero 129 Bejaia(Algeria)吉诺·伊安娜斯(Giniel Saidan)区域剧院的声学校正,Heniel Saidan 131声学改善了Benevento Gino Iannace Opera的声学改进TechPark)建筑绩效模拟:做正确的事情或做正确的事情?Ardeshir Mahdavi -TechnischeUniversitätGraz
表2列出了发电技术的技术经济参数,包括成本,运营生活,效率和平均能力因素。成本(资本和固定),运营生活和效率数据是从国际可再生能源机构[7,8,9]的报告中收集的,并且适用于整个非洲。这些成本数据包括可再生能源技术的预计成本降低,如表3所示。假定在建模期间,假定化石产生技术的参数的成本和性能是恒定的。在此分析中,仅考虑固定电厂成本,它们捕获可变的操作和维护成本。突尼斯太阳能PV,风能和水力发电技术的特定国家能力因素来自可再生能源忍者和
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
