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World File Search System替代模型
基于机器学习的替代模型近似于最佳建筑改造解决方案
大肠疾病属由几种物种和神秘的进化枝组成，包括e。大肠杆菌，表现为脊椎动物的肠道共生，也是腹泻和肠外疾病的机会性病原体。为了表征该属内肠外毒力的遗传确定者，我们对代表Escherichia Genus Genus Genologenogencementic多样性的370个共生，致病性和环境菌株进行了一项无偏的基因组研究（GWAS）研究（GWAS）。albertii（n = 7），e。fergusonii（n = 5），大肠杆菌（n = 32）和e。大肠杆菌（n = 326），在败血症的小鼠模型中进行了测试。我们发现，编码Yersiniabactin siderophore的A高致病岛（HPI）的存在与小鼠的死亡高度相关，与其他相关遗传因素相关，也超过了与铁的摄取相关的其他相关遗传因素，例如Aerobactin和Sitabcd operons。我们通过删除e中HPI的关键基因来确认体内关联。大肠杆菌菌株在两个系统发育背景下。然后，我们在E的一部分中搜索了毒力，铁捕获系统和体外生长之间的相关性。大肠杆菌菌株（n = 186）先前在生长条件下表型，包括抗生素以及其他化学和物理胁迫。我们发现，在存在大量抗生素的情况下，毒力和铁捕获系统与生长呈正相关，这可能是由于毒力和耐药性的共选择。我们还发现在存在特定抗生素的情况下毒力，铁摄取系统与生长之间的负相关性（i。e。头孢霉素和毒素），这暗示了与内在毒力相关的潜在“侧支敏感性”。这项研究表明铁捕获系统在大肠疾病的肠外毒力中的主要作用。
替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
对电动机设计优化的数据驱动的替代模型的评论
摘要 - 电动机是电子推进系统的核心组成部分之一，在该行业中起着至关重要的作用。电动机的最佳设计提出了一个复杂的非线性问题，通常会挑战传统方法，以在准确性和效率之间取得平衡。实现准确的分析和整体优化通常需要大量的计算要求，尤其是在与大型个人打交道时。结果，研究人员开始探索数据驱动的替代模型来解决这一困境的利用。本评论论文着重于研究用于构建数据驱动的替代模型的领先技术，以协助和促进电动机的设计优化过程。这些技术包括统计模型，机器学习模型，深度学习模型和其他基于人工智能的技术。本文对基本原则进行了全面的调查，并提供了利用这些不同模型的研究的详细示例。此外，这些模型的性能和潜力都以评论为强调，从而阐明了它们各自的优势和局限性。此外，讨论了在此主题下提出的研究挑战，并有望在此主题下进行改进的途径。索引术语 - 手工智能，数据驱动的模型，深度学习，电动机，机器学习，优化，替代模型。
机械动力学的机器学习替代模型
图1：通过正交投影（绿色三角形）校正a）校正a）纠正预测，嘈杂和划分的浓度（蓝色三角形），b绿色三角形）b）在缩放模型的缩放范围的缩放范围的范围（缩放量表）中的缩放范围（缩放量表）的正交投影（）缩放量表的标准循环范围（）浓度空间和与来自A）的thogonal投影进行了比较。
血浆湍流的生成机器学习替代模型
首次采用了生成人工智能中最新的技术来构建血浆湍流的替代模型，以实现长时间的传输模拟。拟议的步态（生成人工智能湍流）模型基于卷卷变量自动编码器的耦合，该模型将已预先计算的湍流数据编码为减少潜在的神经网络和深层神经网络，并产生新的湍流，该新的湍流是400倍的湍流，该湍流是400倍的富指向数字集成。该模型应用于谷川 - 瓦卡塔尼（HW）等离子体湍流模型，该模型与地球体流体动力学中使用的准真实性模型密切相关。在时空傅立叶和适当的正交分解光谱以及以Okubo-Weiss分解为特征的流程傅立叶和适当的正交分解光谱中，步态和HW模型之间的一致性非常好。一致性也可以在粒子位移的概率分布函数和有效的湍流扩散率中找到。
使用替代模型通过不确定性和敏感性分析评估 Vircators 的可靠性
摘要 不同的研究报告了 Vircator 的性能，结果表明模拟和测量的输出峰值功率和辐射频率之间存在很大差异。应用一次一个变量的方法的研究很少。进行全面分析需要在大量实验（模拟或测量）中应用统计方法，这是一个挑战，因为模拟 Vircator 需要大量的计算时间。最近，有人提出了一种替代模型来大幅缩短计算时间。在本文中，我们建议评估 Vircator 的性能变化，同时考虑机械制造公差以及脉冲电源的变化。分析是通过广为传播的随机方法（经典蒙特卡罗、谱技术）和其他灵敏度分析方法进行的。
弗吉尼亚 - VFC - 替代模型 - 简化 - ...
• 资格审查是 VFC 计划的一项要求，以便供应商确定使用哪种疫苗库存，公立还是私立 • 在 VFC 计划的“传统”登记中，必须将公立和私立疫苗库存分开 • 接种疫苗前的资格审查和医院环境中疫苗库存的分离是医院登记弗吉尼亚州 VFC 计划的障碍。 • 根据弗吉尼亚州 VFC 替代模式进行供应商登记允许供应商仅拥有一个疫苗库存，并且无需在接种疫苗之前对客户进行筛查。
气体附录：为自动驾驶汽车系统生成快速准确的替代模型
图1显示了在玉米田中车辆相机收集的现实世界图像的原始验证数据集上，作物 - 监测工具[1]使用的RESNET-18网络的错误分布。左右图分别用于标题和距离感知误差。直方图显示实际误差频率，而线路显示拟合的正态分布。分布与直方图非常匹配，表明神经网络的误差是正态分布的。图2从视觉上比较了神经网络输出分配与凉亭内捕获的图像预测的分布。红色虚线椭圆和蓝色实心椭圆显示了神经网络输出分布的3σ置信边界和感知模型预测的分布。这两个分布彼此紧密匹配，尤其是当车辆在中心附近并直接指向前方时。
电动机替代模型的数据有效的机器学习方法 /作者= Wang，Bingnan; Sakamoto，Yusuke /creationDate = 2024年6月5日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
电动机广泛用于家庭和各种行业，其技术和设计原则已良好。但是，电机设计和定制的要求，特别是对于电动汽车和飞机等新应用以及工厂自动化的要求，总是对汽车设计人员构成新的挑战。参数扫描或迭代优化方法经常被使用，以评估大量设计候选者，然后再识别特定任务的最佳设计。对每个电动机设计糖果的准确分析通常依赖于有限元分析（FEA）的数值模拟，这些模拟是耗时的，尤其是当评估一个设计的各种操作点时。因此，希望寻求FEA的替代分析方法来快速预测运动性能。基于替代模型的优化已被研究以加快过程[1]。由于高度非线性的性质，传统替代模型的准确性在预测某些运动性能（例如扭矩波形和效率图）时会受到影响。近年来，机器学习和深度学习方法已经找到了许多应用，并且由于其模拟高度非线性功能的能力而应用于运动设计[2]，[3]。这种方法的一个主要挑战是达到合理预测准确性所需的大型数据集大小。在本文中，我们提出了用于电动机设计优化的数据有效机器学习模型的三种策略：一个，减少用于电机设计的机器学习模型的输入维度；第二，与基于物理的方法结合
使用基于替代模型的强化学习
注入温室气（例如二氧化碳）进入深层地下水库以进行永久存储，当注射诱导的应力超过关键阈值时，会无意中导致故障重新激活，Caprock破裂和温室气体泄漏。必须在注射过程中密切监测压力的演变和二氧化碳羽流的运动，以允许及时进行补救措施或快速调整存储设计。在注射过程的各个阶段提取预先存在的流体，称为压力管理，可以减轻相关的风险并减少环境影响。但是，确定最佳压力管理策略通常需要数千个模拟，从而使该过程计算出色。本文介绍了一种基于替代模型的新型强化学习方法，用于为地质二氧化碳隔离设计最佳的压力管理策略。我们的方法包括两个步骤。首先，通过嵌入到控制方法开发替代模型，该方法采用编码型转换结构来学习潜在或减小空间中的动力学。利用这种代理模型，利用强化学习来找到一种最大化经济利益的最佳策略，同时满足各种控制限制。加固学习代理人将获得潜在的状态表示，并立即为CO2隔离量身定制的奖励，并选择受预定义工程限制的实时控制，以最大程度地提高长期累积奖励。为了证明其有效性，该框架应用于将CO2注入盐水含水层的组成模拟模型。结果表明，我们基于替代模型的强化学习方法显着优化了CO2固相策略，与基线情景相比，经济增长显着。