XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System梯度
cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
具有连续粘弹性梯度的工程组织模拟水凝胶用于程序性细胞迁移
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 12 月 25 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.12.24.630289 doi：bioRxiv 预印本
使用全球变暖的热带自由聚层温度梯度削弱
摘要：由于赤道附近消失的科里奥利力导致热带自由对流层中的弱温度梯度导致整个热带的强大动力耦合。使用理论和一组目标模型实验，我们表明弱温度梯度在全球变暖下进一步削弱了。我们表明，温度梯度是由循环强度设定的，较弱的循环量与较弱的梯度有关。因此，大气辐射冷却和静态稳定性之间的已知缩放差异导致变暖下的循环速度的放缓也导致热带自由对流层中温度梯度的减弱。表现出弱循环对温度梯度削弱的影响在蒙面CO 2强迫和厄尔尼诺现象的影响上占主导地位，例如模型投影中的热带酸性变暖模式。结果的关键是非线性区域动量对流项。使用众所周知的Matsuno - Gill模型具有正确的加热和静态稳定性尺度的尺度，可以给出温度梯度中响应的正确符号，但由于该模型的线性动量阻尼，因此尺度不准确。温度的稳健缩放量表在社会相关性问题上开辟了理论上进步的可能性，从热带云的变化到气候变化下的热应激。
表面和地下微生物组的全球比较揭示了大规模的生物多样性梯度，以及海洋事物分裂
地下环境是地球最大的微生物寿命之一。，直到最近，我们还缺乏适当的数据来准确区分全球分布的海洋和陆地表面和地下微生物组。在这里，我们分析了478个古细菌和964个细菌元编码数据集和147个元基因组，来自不同分布的环境。微生物多样性在局部至全球尺度的海洋和陆地微生物中相似。然而，社区组成在海洋和土地之间大不相同，证实了系统发育鸿沟，反映了动植物多样性的模式。相反，社区组成在表面与地下环境之间重叠，支持多样性连续性而不是离散的地下生物圈。微生物寿命的差异似乎比表面和地下之间的差异更大。陆地微生物组的多样性随深度减小，而海洋地下多样性和与培养的分离物竞争对手的系统发育距离或超过表面环境的距离。我们确定了不同的微虫群落组成，但对于地球地面和表面环境而言，微生物多样性相似。
采用材料挤压法制造的具有不同浓度的功能梯度材料的拉伸和疲劳分析
本研究采用材料挤出 (MEX) 技术，特别是多材料单挤出系统，通过混合 PLA 和 TPU 材料来制造功能梯度材料 (FGM)。该过程引入了旨在增强材料界面的梯度过渡。在拉伸和疲劳载荷条件下，对一系列浓度模式（按体积计从 20% 到 80% 的 FGM）进行系统评估。在制造过程中，对实验参数进行细致的控制，包括应力水平、应力比和频率。表征过程需要对 FGM 界面进行比较分析。结果显示，无论材料浓度如何梯度变化，界面强度都有显著增强。这种增强在从较软到较硬的材料成分过渡期间尤为明显。本研究的主要目标有两个：阐明材料在拉伸-拉伸载荷情况下的行为，并全面了解 FGM 界面的复杂性。
通过定向能量沉积制造的耐磨性提高的功能梯度材料
摘要 保护部件免受磨损和腐蚀是延长其使用寿命的常用方法。这可以通过在部件上涂覆硬面材料来实现。常见的涂层由碳化钨或钴铬合金（也称为司太立合金）等材料组成。硬面材料可以通过等离子焊接或激光熔覆等焊接方法沉积。基材到硬面层的离散变化会导致裂纹和碎裂。研究表明，当使用功能梯度材料在基材和硬面之间建立平滑过渡时，开裂风险会降低。文献中已经知道从奥氏体钢到钴铬合金的等级。然而，没有关于奥氏体-铁素体双相钢作为基材的知识。因此，本研究旨在证明采用新方法从双相钢到钴铬合金的功能梯度材料的可行性。通过使用基于粉末的定向能量沉积，可以增材制造具有平滑材料过渡的梯度材料。通过金相学检查开裂和孔隙率。使用显微硬度测量以及能量色散X射线光谱和X射线荧光分析化学成分来验证构建策略。
基于Fletcher-Reeves共轭梯度算法...
最近，世界能源系统正在经历重大的过渡。过渡主要是由更新不断发展的电基础设施，整合低碳能源并通过新型需求（例如智能住宅，电动运输，维持供应保护）来满足多余功耗的需求[1]。整体上，由于持续的气候变化，世界被迫从使用化石燃料发电厂转变为使用可再生能源，这与可持续发展目标（SDG）7一致，这需要从使用化石燃料转变为使用清洁和负担得起的能源的过渡。尽管整合各种来源具有提高的能源效率以及其可持续性的优势，但在分析电力系统稳定性期间，它也引入了新的困难。
IL-6是19 Covid-19的关键细胞因子靶标吗？ -orca 应用能量 - 欧洲 - 加迪夫大学 统一的电力质量调节素太阳能电动电动汽车充电... 使用300 mt/m梯度系统在体内扩散MRI 多巴胺信号传导富集的纹状体基因组预测体内纹状体多巴胺的合成和生理活性 单原子催化剂上的氨开裂-orca prime-cam的第一个280 GHz MKID阵列的表征 高Q/V ... 中NV中心收集的光纤锥 脑血流量和脑血管反应性通过青年期间的成熟阶段和运动训练状态改变 RFS+：一种临床适应性和计算高效的策略，用于增强脑肿瘤分割 比较基因组学揭示了果乳杆菌菌株的遗传多样性和代谢性状的变化 累积产科并发症和儿童创伤对具有精神病经历的年轻人的脑量的影响 1型糖尿病中的高血糖厌恶 - 欧洲> 微生物 - 欧洲 - 卡迪夫大学
在大流行时，细胞因子水平升高（尤其是IL-6，GM-CSF，TNF，IFNS和IL-18），通常在严重疾病的COVID-19患者中报告。这些细胞因子通常被描绘成对促进病毒疾病的SARS-COV-2反应失调的一部分。然而，差的患者结局与持续的病毒滴度和影响血管健康的健康状况密切相关。从未有过，皮质类固醇在管理Se-Vere Covid-19中的功效支持了这样一种观念，即免疫组合有助于疾病的严重性。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。 此外，IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。 因此，如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学，减少全身性炎症并改善患者预后3,4，则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。 然而，尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子，但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。 IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用，但也维持组织稳态1。 因此，尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。IL-6水平升高与包括败血症1的多种炎症状态有关。此外，IL-6封锁已用于管理某些癌症患者的CAR T细胞治疗后的细胞因子释放综合症2。因此，如果住院的COVID-19患者中的IL-6封锁会减轻IL-6介导的病理学，减少全身性炎症并改善患者预后3,4，则进行临床试验以确定IL-6封锁是否会减轻IL-6封锁。然而，尽管IL-6在Covid-19中经常被描述为促炎性细胞因子，但该描述在健康和疾病中脱离了IL-6的更广泛特性1。IL-6在促进对不同病原体的耐药性方面具有重要作用，但也维持组织稳态1。因此，尚不清楚IL-6在COVID-19中的主要作用是否是对病毒遏制或有助于局部免疫病理学和全身并发症1-4。
全局模块从局部相互作用和平滑梯度1
模块化结构和功能在生物学中无处不在，从动物体和大脑的组织到生态系统的规模。然而，模块化的机理尚不清楚。在这里，我们介绍了峰值选择的原理，该过程纯粹是局部相互作用和光滑的梯度可以导致全球模块化组织。可以从平稳的全局梯度中导致不连续模块边界的自组织，从而统一了形态发生的位置假设和图灵模式形成假设。应用于大脑的网格细胞网络，峰选择会导致具有离散间隔空间周期的功能不同模块的潮流出现。应用于生态系统，该过程的概括导致离散的系统级别的壁ni。动力学表现出对系统大小和“台式鲁棒性” [1]的新自我缩放，从而使模块出现和模块属性对大多数参数不敏感。此外，峰选择赋予模块内的鲁棒性。即使在单个网格细胞模块中，它也对连续吸引力动力学的微调需求进行了评估。它做出了一个独立于细节的预测，即网格模块周期比率应近似相邻的整数比率，并提供迄今为止最准确的数据匹配。其他可测试的预测有望弥合生理学，连接组学和转录。总的来说，我们的结果表明，与低信息全局梯度相结合的局部交互可以驱动强大的全局模块出现。
实施疾病分类的梯度提升...
摘要 - 在2型糖尿病的分类中梯度增强算法的应用在提高侵略性的准确性方面显示出显着的结果。这项研究教授了各种研究，这些研究使用梯度提升来通过使用医疗数据集来预测2型糖尿病。结果表明，该算法能够达到-82％，比其他方法（例如随机森林和幼稚的贝叶斯）更好。通过确定有助于糖尿病发展的重要特征，梯度不仅提高了准确性，而且还为预防和管理这种疾病提供了宝贵的见解。这项研究的结果证明了机器学习在糖尿病早期诊断中的潜力，这对于公共卫生管理很重要。