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AI（人工知能）
3-1. 深度学习处理概述 ..................................................39 3-2. 准备的数据集 ..............................................................40 3-3. 神经网络中的计算 ..............................................................41 3-4. 激活函数 ......................................................................42 3-5. 损失函数 ......................................................................44 3-6. 独热向量 ......................................................................45 3-7. 误差最小化方法 .............................................................46 3-8. 反向传播方法 .............................................................50 3-9. 批量学习和小批量学习 .............................................51 3-10. 消失梯度问题 .............................................................52 3-11. 过拟合、过拟合 .............................................................53 3-12. 分类评价指标 .............................................................54
俄勒冈州健康计划（OHP）药房现在可以对Covid进行账单...最小化疫苗废物的策略听力通知热水器生效日期
330-092-0015 Effective Dates for Regulated Equipment ¶ The following list specifies the effective dates for equipment standards, test procedures, listing, and labeling requirements which have been adopted in these rules.¶ (1) Bottle-type water dispensers, as defined in OAR 330-092-0010(1): The standards in OAR 330-092-0020(1) are effective for bottle-type water在2022年1月1日或之后制造的分配器。（2）商业热食品持有柜，如ORS 469.229（13）所定义的：ORS 469.233（2）的标准是2009年9月1日生效的，在俄勒冈州销售，2010年9月1日，安装。 469.233（3）是2009年9月1日生效的，用于安装俄勒冈州的设备。在OAR 330-092-0010（14）中定义：OAR 330-092-0020（5）中的标准对于在2022年1月1日或之后制造的便携式电动水疗中心有效。 （7）ORS 469.229（6）中定义的电池充电器系统：ORS 469.233（7）的标准有效：¶（a）2014年1月1日或之后制造的大电池充电器系统。在2018年6月13日或之后生产的联邦监管的大型电池充电器系统被预先获得进一步的州法规。¶（b）零售业出售的小型电池充电器系统不是USB充电器系统，不是电池容量为20瓦小时或更长时间，并且在2014年1月1日或在2014年1月1日之后制造。在2018年6月13日或之后生产的联邦监管的小型电池充电器系统被抢占进一步的州法规。¶（c）零售业出售的小型电池充电器系统是USB充电器系统，其电池容量为20瓦小时或更长时间，并且在2014年1月1日或之后。在2018年6月13日或之后生产的联邦监管的小型电池充电器系统被抢占了进一步的州法规。¶（d）在2017年1月1日或之后生产的零售业未出售的小型电池充电器系统。在2018年6月13日或之后制造的联邦调节的小电池充电器系统是从进一步的州法规中供不应求的。Federally regulated inductive charger systems that are manufactured on or after June 13, 2018 are pre-empted from further state regulation.¶ (f) Battery backups and uninterruptible power supplies, manufactured on or after January 1, 2014, for small battery charger systems for sale at retail, which may not consume more than 0.8+ (0.0021xEb) watts in battery maintenance mode, where (Eb) is the battery capacity in瓦特小时。Federally regulated uninterruptible power supplies that are manufactured on or after June 13, 2018 are pre-empted from further state regulation.¶ (g) Battery backups and uninterruptible power supplies, manufactured on or after January 1, 2017, for small battery charger systems not sold at retail, which may not consume more than 0.8+ (0.0021xEb) watts in battery maintenance mode, where (Eb) is the battery capacity in瓦特小时。在2018年6月13日或之后制造的联邦监管的不间断电源被预先获得进一步的州法规。¶（8）高光输出双端双层石英卤素灯，如ORS 469.229（27）所定义的，ORS 469.233（8）（8）（8）的标准为2016年1月1日，设备均为1月1日的empplion。 OAR 330-092-0020（9）中的标准对高CRI荧光灯有效，该灯在2023年1月1日或之后制造。
全局收敛修正牛顿法用于直接最小化 Ohta-Kawasaki 能量及应用于二嵌段共聚物的定向自组装
嵌段共聚物 (BCP) 是由通过共价键连接的化学性质不同的单体的子链或嵌段组成的聚合物，每个嵌段都是一系列相同单体的线性序列。大量一种类型的嵌段共聚物的集合称为熔体。在高温下，不可压缩熔体中的嵌段会均匀混合。随着温度降低，不同的嵌段会分离，并导致称为微相分离的过程。BCP 熔体的微相分离导致中观尺度多相有序结构的自组装，如片层、球体、圆柱体和螺旋体 [1, 5, 26]。微相分离可进一步由在下面表面形成的化学和/或拓扑图案化模板引导，从而实现复杂纳米结构的设计。该过程称为 BCP 的定向自组装 (DSA)。设计 BCP 的 DSA 以复制具有所需特征的纳米结构在纳米制造应用中非常有吸引力 [4, 31, 40, 45]。已证明，BCP 的 DSA 的计算研究在确定材料特性、薄膜厚度、聚合物-基底相互作用和几何限制对自组装过程的影响方面非常有价值 [23, 34, 48, 49]。BCP 熔体的微相分离连续模型 [37]，如自洽场论 (SCFT) 模型、Ohta-Kawasaki (OK) 模型和 Swift-Hohenberg 模型，使得以相对较低的计算成本探索由 DSA 过程形成的纳米结构空间成为可能。它们通常用于与 BCP 的 DSA 相关的设计和逆问题 [ 21 , 27 – 29 , 32 , 36 , 43 ]。为了进一步降低计算成本，必须开发快速而强大的算法来获得模型解，特别是因为在解决设计和逆问题的过程中必须反复求解模型。在本文中，我们重点研究了二嵌段共聚物（具有两个
最小化初始实验设计样本集分位数的预算分配策略 Ziwei Lin、Andrea Matta、Shichang Du 这是 Acce
N ：总预算规模 K ：聚类组数 nk ：分配给组 k 的总预算规模，PK k =1 nk = NS ( n 1 , · · · , n K , ξ ) ：最终样本集 α ：S ( n 1 , · · · , n K , ξ ) 中良好解决方案的比例，α = r/NN s ：阶段后的总分配预算规模 sns,k ：阶段 s 后组 k 的总分配预算规模 ˆ µ k , ˆ σ 2 k ：组 k 中 y ( · ) 的样本均值和样本方差 ˆ b ：当前最佳组 ˆ τ ：估计阈值
最初发表于：Leite, Vanessa RC；Su, Zhe；Whatley, Adrian M；Indiveri, Giacomo (2022)。皮质启发式布局和布线：最小化
摘要 — 受大脑启发的基于事件的神经形态处理系统已成为一种有前途的技术，特别是用于生物医学电路和系统。然而，神经网络的神经形态和生物实现都具有关键的能量和内存限制。为了最大限度地减少多核神经形态处理器中内存资源的使用，我们提出了一种从生物神经网络中汲取灵感的网络设计方法。我们使用这种方法设计了一种针对小世界网络优化的新路由方案，同时提出了一种硬件感知的布局算法，该算法优化了小世界网络模型的资源分配。我们用一个典型的小世界网络验证了该算法，并给出了从中衍生的其他网络的初步结果。索引术语 — 编译器、神经形态处理器、分层路由、小世界网络、多核、扩展、皮质网络
免疫健康： - 家禽性能的核心
针对免疫系统的病原体可能导致免疫抑制。通过适当地管理三合会元素，准备具有强烈被动免疫的小鸡，从而产生了适当和及时的疫苗接种的主动免疫力，并保持良好的饲养能力，可以将特有免疫靶向病原体的影响最小化，甚至可以最小化或甚至消除。
更换海军反应堆中的高浓缩铀
通过将武器级 HEU 混合为民用动力反应堆的低浓缩铀 (LEU) 燃料，在减少民用研究反应堆中 HEU 的使用、制备用于医疗目的的同位素，甚至消除武器库存 HEU 方面都取得了重大进展。HEU 最大的剩余非武器用途是作为海军推进反应堆的燃料。与对其他 HEU 最小化努力的关注相比，国际上为消除或最小化海军推进使用所做的努力相对较少。一些研究已经讨论了这个主题，特别是在 9/11 袭击后不久，国际舞台上也对这个问题进行了关注，例如在两次关于 HEU 最小化的国际研讨会上的讨论。2
Jonasson, E.、Lindberg, O.、Lingfors, D. 和 Temiz, I. (2023) 通过最小化能源存储需求来设计风能-太阳能混合发电厂：
设计风能和太阳能光伏混合发电厂的一个重要方面是确定能量转换器的尺寸，以尽可能实现高效的功率平滑。在本研究中，混合发电厂中风能和光伏能量转换器的比例是通过最小化实现恒定功率输出所需的总存储能量来确定的。使用傅里叶变换，在与电网集成相关的预定义时间尺度上隔离可变性。对于所研究的时间尺度，确定能量存储的能量和功率额定值以抵消可变性。最终的配置是能够以最少的存储能量实现恒定功率输出的配置。结果表明，风能和光伏能量转换器共置可以平滑季节性能量生成，并减少昼夜和季节时间尺度上的能量存储需求。本文介绍了瑞典东南部的一个案例研究，其中确定了最小化能量存储需求并因此最接近恒定输出功率的风能和太阳能混合发电厂配置。我们发现，混合发电厂中风力发电的比例约为 40-45% 时，对能源存储的需求最低。所提出的方法适用于任意数量的共置能源，也可以扩展到混合电力系统的规模确定。