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GENUS 飞机概念设计环境
随着时间的推移，飞机设计已从传统设计方法演变为利用多变量设计优化的更现代的基于计算机的设计方法。近年来，飞机概念和配置变得更加多样化和复杂，从而使许多综合软件包超出了其能力范围。此外，许多飞机设计软件示例都侧重于对一个特定概念的分析，因此需要为每个概念提供单独的软件包。这可能会导致比较概念和配置的复杂性，因为性能差异可能源于使用不同的预测工具集。本文介绍了克兰菲尔德大学飞机设计小组为解决这些问题而开发的 GENUS 飞机设计框架。本文回顾了现有的飞机设计方法，并描述了它们在开发和应用中面临的挑战。随后，介绍了 GENUS 飞机设计环境，以及程序架构背后的理论背景和实际推理。特别关注所涉及的编程、方法选择和优化技术。随后，介绍了在框架中实施的开发方法的一些应用，以说明该方法的多样性。简要介绍了三类特殊的飞机设计概念。关键词
PLMFIT：使用蛋白质工程蛋白质语言模型进行基准测试转移学习
（a）Spearman在以下比较的层相关性最佳PLM配置相对于每种TL技术（X轴）使用的层，下游的头部和汇总方法（X轴），请进行：（i）AAV采样，（ii）AAV-ONE vs. REST vs. REST，（iii）gb1-three，（iii）gb1-three vs.s vs.s Rest，（iiv）和（IV）vs. vs.-iv vs vs v。 SS3采样。使用了不同的PLM：Proteinbert，Progen2（小，中，Xlarge），ESM2（650m，3b，15b），具有TL策略，包括Fe，Lora，Lora-，Lora-，适配器和适配器。红色虚线表示使用序列OHE训练的基线模型，请参见方法。（b）相对于FT（绿色）和Fe（蓝色）的基线的性能差异百分比。微调始终会产生更大的性能改进，尤其是在更复杂的数据集（如Meltome）中。BoxPlots在任务和TL方法之间显示出绩效增长的可变性。
电解质在稳定硬碳作为长周期寿命的可充电钠离子电池
硬碳（HC）是网格级钠离子电池（NIB）的有吸引力的阳极材料，这是由于碳的广泛可用性，其高特定能力和低电化学工作潜力。然而，需要解决第一周期库仑的效率和较差的HC的问题，以使其成为NIB的实用长期解决方案。这些缺点似乎是电解质依赖性的，因为与碳酸盐电解质相比，基于醚的电解质可以在很大程度上改善性能。对这些性能差异背后机制的解释对于高度可逆的钠储存的合理设计至关重要。结合气相色谱，拉曼光谱，低温传递电子显微镜和X射线光电子光谱，这项工作表明，固体电解质中相（SEI）是基于乙醚和碳酸电解质之间的关键不同，这确定了电荷转移Kinetics和parasitic反应的范围。尽管两个电解质都没有在HC散装结构中储存的残留钠，但基于醚的电解液形成的均匀和共形SEI可以提高循环的效率和速率性能。这些发现突出显示了通过界面工程使用HC阳极实现长寿命级笔尖的途径。
激光定向能量沉积制造高性能NbMoTa–Al2O3多层复合结构
摘要：传统的制备金属—陶瓷复合结构的方法，由于金属与陶瓷材料之间的热膨胀系数等性能差异，容易产生分层、开裂等缺陷。激光定向能量沉积（LDED）技术具有在成形过程中可以改变材料成分的独特优势，该技术可以克服成形复合结构时存在的问题。本研究利用LDED技术制备了多层复合结构，不同的材料采用各自合适的工艺参数进行沉积。先沉积一层Al 2 O 3 陶瓷，再沉积三层NbMoTa多主元合金（MPEA）作为单一复合结构单元。在φ20 mm×60 mm圆柱体上表面成形了由多个复合结构单元组成的NbMoTa–Al 2 O 3 多层复合结构试件，耐磨性较NbMoTa提高了55%。平行成形方向电阻率为1.55×10 − 5 Ω×m，垂直成形方向电阻率为1.29×10 − 7 Ω×m，成功获得了一种电各向异性的新型材料，本研究为智能材料及新型传感器的制备提供了实验方法和数据。
竞争性编程人工智能的实证评估
摘要 —AlphaCode 是一个代码生成系统，用于帮助软件开发人员使用自然语言问题描述解决竞争性编程问题。尽管代码生成系统具有诸多优势，但开源社区仍对实用性和数据许可表示担忧。但是，尚无研究从代码克隆和性能方面调查生成的代码。在本文中，我们进行了实证研究，以发现 AlphaCode 生成的代码与人类代码之间的代码相似性和性能差异。结果表明：(i) AlphaCode 生成的代码与人类代码相似（即平均最大相似度得分为 0.56），(ii) 生成的代码在执行时间和内存使用方面的表现与人类代码相当或更差。此外，对于低难度问题，AlphaCode 倾向于生成与人类更相似的代码（即四种情况具有完全相同的代码）。对于高难度问题，它还采用了过多的嵌套循环和不必要的变量声明，这导致我们的手动调查性能低下。复制包可在 https:/doi.org/10.5281/zenodo.6820681 获得索引术语 — 代码生成、代码相似性、代码性能
评论文章的微小机器学习资源
我们每天在能够在其内部运行机器学习模型的电子设备中使用2500亿微控制器。不幸的是，这些微控制器中的大多数在计算资源（例如内存使用情况或时钟速度）方面受到了高度限制。这些与使用基本计算机在教学和运行机器学习模型中起关键作用的资源完全相同。但是，在微控制器环境中，有限的资源构成了重要的区别。因此，必须创建一种称为微型机器学习的新范式，以满足嵌入式设备的约束要求。在这篇综述中，我们讨论了可用于克服这些资源不同崇拜的微小机器学习和不同方法的资源优化挑战。此外，我们总结了微小的机器学习框架，库，开发环境和工具的当前状态。微型机器学习设备的基准测试是另一件事。微控制器的这些相同约束以及硬件和软件的多样性转向基准挑战，在嵌入式设备之间可靠地测量性能差异之前，必须解决这些挑战。我们还讨论了新兴技术和方法，以增强和扩展微小的机器学习过程并提高数据隐私和安全性。最终，我们就微型机器学习及其未来的发展做出了结论。
多语言脑外科医生：大型语言模型可以压缩，不会留下任何语言
摘要 大型语言模型 (LLM) 开创了自然语言处理的新时代，但它们的庞大规模需要有效的压缩技术才能实用。尽管已经研究了许多模型压缩技术，但它们通常依赖于忽略多语言上下文的校准集，并导致低资源语言的准确性显著下降。本文介绍了一种用于多语言 LLM 压缩的新型校准数据采样方法多语言脑外科医生 (MBS)。MBS 通过按比例从各种语言中采样校准数据来克服现有方法以英语为中心的局限性。我们在 BLOOM 多语言 LLM 上进行的实验表明，MBS 提高了现有以英语为中心的压缩方法的性能，尤其是对于低资源语言。我们还揭示了压缩过程中语言交互的动态，表明语言在训练集中的比例越大，并且该语言与校准语言越相似，则该语言在压缩后保留的性能就越好。总之，MBS 提出了一种压缩多语言 LLM 的创新方法，解决了性能差异问题并提高了现有压缩技术的语言包容性。代码可在以下网址获取：https://github.com/X-LANCE/MBS 。
提高无铅焊料的热疲劳可靠性...
摘要 将含有大量添加物和铋 (Bi) 和锑 (Sb) 组合的多种高可靠性焊料合金的热疲劳可靠性与仅添加 Bi 或 Sb 的合金进行了比较。该研究使用菊花链测试工具，其中包括 192 针芯片阵列球栅阵列 (192CABGA) 和 84 针薄芯 BGA (84CTBGA)。热循环按照 IPC-9701 附件可靠性指南进行，使用三个不同的热循环曲线，0/100°C、-40/125°C 和 - 55/125°C。结果表明，Bi 和 Sb 的组合通常比单一合金添加物更有效，尽管热循环测试中的可靠性裕度并不总是很大。使用威布尔统计、微观结构表征和故障模式分析比较了两种 BGA 封装的合金性能差异。关键词：无铅合金、高性能焊料合金、高可靠性焊料合金、球栅阵列、热疲劳可靠性、故障模式、固溶强化。引言自欧盟 RoHS 指令 [1] 实施和第一代近共晶商用无铅合金问世以来，无铅焊料合金的开发持续了十多年。随着所谓的第三代高性能无铅合金的出现，无铅焊料合金的发展也日新月异。
利用对话上下文改进语音脑机接口
对于瘫痪患者来说，无法交流是他们疾病中最痛苦的部分之一。语音脑机接口 (BCI) 可以通过将人们说话时的神经模式转化为句子，从而帮助人们克服这一问题。我们构建了一个管道，该管道由一个 RNN 组成，用于解码神经数据，一个 n-gram 语言模型 (LM)，用于输出按可能性排序的可能单词序列列表，以及一个 Transformer 大型语言模型 (LLM)，用于选择最可能的序列。我们在 LLM 中实现了对话上下文，其中为模型提供了额外的上下文信息以提高字错误率 (WER)，并执行了结构化的超参数搜索。我们发现，在不同的上下文长度下，性能差异并不大，但最佳上下文窗口为 1,000 个字符，最终 WER 为 14.0%，比原始（无上下文）的 WER 16.7% 有所改善。在 600 个测试短语中，我们只能找到 170 个的上下文，有上下文的句子的 WER 为 10.6%。此外，我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 直接评估句子，虽然没有成功，但可以提供可解释的结果。我们尝试了不同的 OPT 模型大小，但发现第二大模型（6.7B 参数）以微弱优势取得了最佳结果。
垃圾收集器船的设计和原型开发
摘要 - 该研究重点是对现代电池技术中使用的不同电池管理系统（BMS）进行全面比较分析。其目标是完全检查和确定几个重要参数的性能差异。经验数据分析揭示了对关键因素的电池之间的实质性差异。电池规格显示出一系列容量，电池B003的最大容量为120 AH，电池B002的容量最低为85 AH。温度性能测试显示工作温度的显着差异，B003的温度最大为-20至50°C。注意到充电和排放率的显着差异，B004的率最高。此外，效率和衰老特性存在显着差异。具体来说，B005的效率最高，达到97％，而劣化率最低，仅为0.09％。这些数据突出了电池之间的显着变化，强调了对定制BMS技术的需求。比较研究提供了对电池行为复杂复杂性的关键见解，从而为创建有效的BMS设计提供了必不可少的基本信息。理解这些差异对于改善电池管理技术，确保各种应用程序中的有效电池操作以及指导电动汽车储能系统的未来进度，可再生能源和便携式设备至关重要。