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使用自动化的机器学习来升级一级生产力
摘要。在时间和时间上估计总生产率（GPP）对于理解陆地生物圈对气候变化的反应至关重要。eddy covari-ance塔塔在生态系统量表上提供了GPP的原位估计，但是它们稀疏的地理分布限制了更大尺度的推断。机器学习（ML）技术已用于通过使用卫星遥感数据在空间上推出本地GPP测量来解决此问题。但是，重新设备模型的准确性可能会受到模型选择，参数化和解释特征的选择等不确定性的影响。自动化ML（AUTOML）的最新进展提供了一种新型的自动化方法，可以选择和合成不同的ML模型。在这项工作中，我们通过培训有关GPP在243个全球分布地点的GPP测量的三个主要汽车框架来探索汽车的潜力。我们根据不同的遥感解释变量集，比较了他们预见GPP及其空间和时间变异的能力。例外变量仅来自中等分辨率的光谱仪（MODIS）表面反射数据和光合作用的辐射，该变量在GPP中每月可变性的70％以上，而卫星衍生的Prox-ees，而范围衍生的Prox-IES用于冠层结构，光合作用，环境和环境，并将其流动性地层和ERANIALIAD RARIA raria rariacy（ERAL）变体（erean）。框架的预测能力。我们发现，自动框架的自动框架始终优于其他自动框架，以及预测GPP的经典随机森林回归器，但具有较小的性能差异，达到了
基于EEG Microstate分析预测运动图像BCI性能
摘要：电动图像（MI）脑电图（EEG）自然而舒适，并且已成为大脑 - 计算机界面（BCI）领域的研究热点。探索主体间MI-BCI性能变化是MI-BCI应用中的基本问题之一。EEG微晶格可以代表大脑认知功能。在本文中，使用了四个EEG微骨（MS1，MS2，MS3，MS4）进行分析，分析受试者的Mi-BCI性能差异，并计算四个微杆菌特征参数（平均持续时间，每秒出现，时间覆盖率和时间覆盖率和过渡概率）。测量了静息状态EEG Microstate特征参数与受试者的MI-BCI性能之间的相关性。基于MS1的发生的负相关性和MS3平均持续时间的正相关性，提出了静静态微晶格预测指标。28名受试者参加我们的MI实验，以评估我们静止状态的Microstate预测指标的性能。实验结果表明，与频谱熵预测变量相比，我们静止状态的Mi-Crostate预测器的平均面积（AUC）值为0.83，增加了17.9％，表明微骨特征参数可以更好地表明受试者的MI-BCI性能比光谱enterpy enterpropy预测器。此外，在单节水平和平均水平上，Microstate预测指标的AUC高于光谱熵预测变量的AUC。总体而言，我们的静止状态微晶格预测指标可以帮助MI-BCI研究人员更好地选择受试者，节省时间并促进MI-BCI的发展。
研究论文：优化心脏扩大检测：处理胸部 X 光影像的随机森林方法
摘要：本研究探索了随机森林分类器在胸部 X 光图像中自动检测心脏扩大的应用，利用了从 NIH 胸部 X 光数据集处理和派生的数据集。鉴于对心脏扩大的准确及时诊断以提供适当的治疗决策的迫切需求，本研究旨在确定机器学习模型在增强诊断过程中的有效性。本研究采用图像预处理技术，例如用于边缘检测的 Sobel 滤波和用于特征提取的 Hu 矩，增强了模型的输入特征。使用 5 倍交叉验证方法评估分类器的性能，得出的平均准确度、精确度、召回率和 F1 分数大约在 52% 到 54% 之间的结果。这些发现表明可靠性和一致性处于中等水平，表明集成机器学习方法在医学成像分析中具有潜在效用。然而，不同数据子集之间的性能差异凸显了挑战，需要进一步优化。这项研究有助于推动将机器学习融入临床环境的持续讨论，展示了其潜在的优势和当前的局限性。建议未来的研究扩大数据集的种类，整合先进的深度学习方法，并在临床环境中严格测试这些模型。这些发现对医疗保健领域自动诊断工具的开发具有重要意义，可能提高诊断的准确性和效率。
找到正确的XAI方法 - 气候科学中可解释AI方法的评估和排名指南
摘要：可解释的人工智能（XAI）方法阐明了机器学习算法的预测。存在几种不同的方法，并且已经在气候科学中应用。然而，通常缺少地面真相解释使他们的评估和比较变得复杂，随后阻碍了XAI方法的选择。因此，在这项工作中，我们在气候环境中介绍了XAI评估，并讨论了不同所需的解释属性，即稳健性，忠诚，随机化，复杂性和本地化。为此，我们选择了预测的预测年度平均温度图的案例研究。在训练多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN）之后，应用了多种XAI方法，并参考每个属性计算其针对随机均匀解释的技能得分。独立于网络，我们发现XAI方法（例如综合梯度，相关性传播）和输入时间梯度梯度表现出可观的鲁棒性，忠诚和复杂性，同时牺牲随机性表现。灵敏度方法，梯度，光滑，噪声果质和融合，与稳健性的技能相匹配，但牺牲性忠诚度和复杂性对于统治技能。我们发现有关不同XAI方法的鲁棒性，复杂性和本地化技能的体系结构依赖性性能差异，从而强调了研究任务评估的必要性。，我们旨在支持气候研究人员选择合适的XAI方法。总的来说，我们的工作概述了气候科学环境中不同评估属性的概述，并展示了如何比较和台式 - 基于优势和劣势评估其适合性，以评估其特定研究问题。
田口方法和响应面分析用于设计全加器 S 中的高性能单壁碳纳米管束互连
本研究尝试设计全加器中的高性能单壁碳纳米管 (SWCNT) 束互连。为此，使用 HSPICE 软件中的仿真研究了电路性能，并考虑了 32 纳米技术。接下来，使用田口方法 (TA) 分析了几何参数（包括纳米管直径、束中纳米管之间的距离以及束的宽度和长度）对全加器中 SWCNT 束互连性能的影响。田口灵敏度分析 (TSA) 的结果表明，束长度是影响电路性能的最有效参数（约占功率耗散的 51% 和传播延迟的 47%）。此外，与其他参数相比，纳米管之间的距离对响应的影响很大。此外，响应面法 (RSM) 表明，增加互连长度 (L) 会提高功率耗散的输出。随着互连线宽度 (W) 和碳纳米管直径 (D) 的增加，功耗也增加。减小束中碳纳米管之间的距离 (d) 会导致功耗增加。如果考虑互连线长度和宽度 (L、W) 以及碳纳米管直径 (D) 的参数的最大值以及束中碳纳米管之间距离 (d) 的最小值，则功耗最高。结果还表明，互连线长度 (L) 的增加会增加传播延迟。最后，报告了最佳参数，并使用不同方法 (TA 和 RSM) 比较了优化系统的性能。结果表明，用不同方法预测的全加器中 SWCNT 束互连线最优设计的性能差异小于 6%，根据工程标准是可以接受的。
多波段光学网络中资源分配的深度加固学习
近年来，全球数据流量已经快速增长，这给现有的光网基构成带来了负担。为了解决这个问题，在部署的光网络中对多波段（MB）传输的开发已成为一种有前途的解决方案，以增加网络容量并满足对更多带宽需求的激增，同时进行/推迟租赁/滚动的额外纤维的需求[1]。然而，随着MB光网络的优势，新的挑战带来了新的挑战。随着可用频谱资源的增加，由于需要考虑多个频带，大量的通道数量明显更大，并且不同频段之间的通道之间的性能差异更大，因此网络设计和操作复杂性会增长。这种增加的复杂性会影响路由和频谱分配（RSA），这是控制网络和维持有效资源的最关键任务之一。传统的RSA算法，例如用于频谱分配的路由和首次拟合（FF）等传统的RSA算法（K -SP），已在商业部署中得到广泛研究和通过。最近，已经考虑使用机器学习（ML）技术来替换/补充传统的RSA算法，尤其是在具有大量源和非简单物理层约束的复杂系统中，如MB光学网络中所存在的那样。深钢筋学习（DRL）[2]，[3]可以是RSA的有趣解决方案，因为它的学习能力
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
耳部脑电图传感器验证工具包
摘要：支持 EEG 的耳塞代表着超越传统实验室测试的脑活动监测领域的一个有前途的前沿。它们的离散外形和与大脑的接近度使它们成为第一代离散非侵入式脑机接口 (BCI) 的理想候选。然而，这项新技术需要全面的特性描述，才能被广泛用于消费者和健康相关领域。为了满足这一需求，我们开发了一个验证工具包，旨在促进和扩大对耳-EEG 设备的评估。该工具包的第一个组件是一个桌面应用程序（“EaR-P Lab”），它控制几个 EEG 验证范例。此应用程序使用实验室流层 (LSL) 协议，使其与大多数当前 EEG 系统兼容。该工具包的第二个元素将幻影评估概念的改编引入了耳-EEG 领域。具体而言，它利用测试对象耳朵的 3D 扫描来模拟耳朵周围和内部的典型 EEG 活动，从而可以对不同的耳-EEG 外形和传感器配置进行受控评估。每种 EEG 范例都使用湿电极耳部 EEG 记录进行验证，并与头皮 EEG 测量结果进行对比。耳部 EEG 模型成功获取了硬件特性的性能指标，揭示了基于电极位置的性能差异。此信息用于优化电极参考配置，从而提高了听觉稳态响应 (ASSR) 功率。通过这项工作，我们开发了耳部 EEG 评估工具包，旨在促进对新型耳部 EEG 设备从硬件到神经信号采集的系统评估。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
拓扑优化增材制造 SS316L 部件的实验验证和微观结构表征
a 威斯康星大学麦迪逊分校机械工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 b 威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 c 威斯康星大学麦迪逊分校格兰杰工程研究所，美国威斯康星州麦迪逊 53706 ⸸ 通讯作者 摘要 拓扑优化 (TO) 与增材制造 (AM) 的结合有可能彻底改变现代设计和制造。然而，制造优化设计的实例很少，而经过实验测试的设计实例就更少了。缺乏验证再加上 AM 工艺对材料性能的影响，使我们对工艺-微观结构-性能关系的理解存在差距，而这对于开发整体设计优化框架至关重要。在这项工作中，使用定向能量沉积 (DED) 和选择性激光熔化 (SLM) 方法对功能设计进行了拓扑优化和制造。这是首次在 TO 背景下直接比较这些 AM 方法。在单轴位移控制拉伸载荷下，研究了 SS316L 和优化部件在制造和热处理条件下的机械性能，并与有限元建模 (FEM) 预测进行了比较。优化样品在试件中提供了压缩和拉伸载荷区域。实验结果表明 FEM 预测较为保守。微观结构分析表明，这种差异是由于增材制造过程中形成的细化微观结构，可增强高应力区域的材料强度。此外，由于晶粒尺寸更细化和位错结构更密集，SLM 样品表现出比 DED 样品更高的屈服强度。TO 结果对 AM 方法、后处理条件和机械性能差异很敏感。因此，通过结合微观结构特征来考虑制造部件中的局部微观结构变化，可以最好地优化用于 AM 框架的 TO。