XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模型结构
水电潜力和发展机会
水文水平衡模型旨在计算流入鲁韦鲁湖子系统的所有水量以及湖泊与 RRFHP 之间的水量。所应用的降水径流模型（COSERO 模型）是在学术领域开发的，AFRY 的主要专家参与了开发过程 [2]。该模型已广泛应用于世界许多气候区，其中包括尼日尔和赞比西河流域 [3, 4]。COSERO 的概念结构类似于著名的 HBV 模型，并通过详细的河流路由和湖泊模块进行了扩展。该模型的输入是降水和气温数据。潜在蒸散量是根据经验关系从气温计算出来的。该模型通过使用一系列线性水库组件来考虑截留损失、土壤过程和径流生成。在径流计算中考虑了快速和慢速成分，反映了地表流、中间流和基流的不同响应时间。通过模拟路径、洪泛区洪水衰减和湖泊过程，沿河流网络聚集径流。模型结构示意图如下所示。
基于移动的零信任人工智能模型
摘要 - 本文研究了通过模型动物园和文件传输机制分发AI模型的挑战。尽管有安全措施的进步，但漏洞仍存在，需要采取多层方法来有效地减轻风险。模型文件的物理安全性至关重要，重新确定了严格的访问控制和攻击预防解决方案。本文提出了一种新的解决方案结构，该结构由两种预防方法组成。第一个是内容解除和重建（CDR），它的重点是解除序列化攻击，使攻击者在加载模型后立即运行恶意代码。第二个是通过使用移动目标防御（MTD）来保护模型体系结构和权重，以免受攻击，警告模型结构并提供验证步骤以检测此类攻击。本文重点介绍了高度可利用的泡菜和Pytorch文件格式。它证明了100％的解除武装率，同时验证了Huggingface模型动物园的已知AI模型存储库和实际恶意软件攻击。
农业水管理
农业经济学水理计划模型（WPM）发现，水稀缺地区的灌溉者对水价有相当无弹性的反应，从而使水价对节水的成本保护作用。我们认为，由于将赤字灌溉排除在常规WPM中的代理商可用的一组决策变量之外，由于模型结构问题的预测，定价的预测性能被大大低估了。为了检验我们的假设，我们开发了一个模型，该模型将连续的农作物生产功能整合到一个积极的多属性WPM中，这使我们能够通过赤字灌溉评估代理人对定价的适应性响应。该模型用应用于西班牙的El Salobral-Los llanos灌溉区域。我们的结果表明，将赤字灌溉纳入适应选项，与替代模型设置相比，水需求曲线的弹性明显更大，在该模型设置中排除了赤字。我们得出的结论是，忽略赤字灌溉可能会导致对节水对节水的成本效益的明显低估。
LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
3D打印功能性脑模型研究进展
现代神经科学越来越依赖 3D 模型来研究神经回路、神经再生和神经疾病。人们已经探索了几种不同的生物制造方法来创建 3D 神经组织模型结构。其中，3D 生物打印已显示出成为高通量/高精度生物制造策略的巨大潜力，可以满足对 3D 神经模型日益增长的需求。在这里，我们回顾了神经组织工程的设计原则。将打印技术应用于神经组织模型的生物制造的主要挑战是开发神经生物墨水，即具有可打印性和凝胶化特性且适用于神经组织培养的生物材料。这篇综述介绍了广泛的生物材料以及 3D 神经组织打印的基础知识。此外，还回顾了 3D 生物打印技术的进展，特别是针对生物打印神经模型。最后，讨论了用于评估制造的 2D 和 3D 神经模型的技术，并在可行性和功能性方面进行了比较。
大脑有效的连通性学习深入增强学习
摘要 - 近年来，使用功能磁共振成像（fMRI）数据来推断不同大脑区域之间的大脑有效连通性（EC）是神经信息学的重要高级研究。但是，由于神经成像数据的高噪声，当前方法总是表现不佳。在本文中，我们提出了一种有效的连通性学习方法，其中具有深厚的增强学习，称为EC-DRL，旨在更准确地从fMRI数据中确定大脑有效的连通性。提出的方法基于参与者批判性算法框架，使用编码器模型作为Actor网络。更具体地说，编码器采用变压器模型结构，解码器使用带有注意机制的双向长期记忆网络。对模拟fMRI数据和现实世界fMRI数据的大量实验结果表明，与最新方法相比，EC-DRL可以更好地推断有效的连通性。索引术语 - 脑有效的连通性，深度强化学习，编码器模型，双向长短记忆网络，fMRI时间序列。
课程vitae tzuhsiung（nick）yang（杨自雄）...
2。Wu，Y.-T。; Kumbhar，S。； Tsai，R.-F。; YANG，Y.-C。; Zeng，W.-Q.; W.-C。Hsu; Chiang，Y.-W。;杨，t。;* lu，i-c。;*王，Y.-H。* acs org。inorg。au，2024，4，306。“操纵增强电化学水氧化的速率和过电势：含有非处以生成双（Benzimidazole）吡唑啉配体的钴催化剂的机械见解”3。3。Lee，Z.-H。; Lin，P。C。; Yang，T。* J. Chin。 化学。 Soc。 2023，70（5），1095。 “配体的逆设计使用由数据驱动的配体强度度量半监督的深生成模型” 4. HSU，W.-C。; Zeng，W.-Q. ; lu，I.-C。* Yang，t。;* Wang，Y.-H。* Chemsuschem。 2022，E202201。 “用于均匀水氧化的双核钴络合物：通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。 Yang，T。;* Berry，J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018，14，3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物：复杂分子系统上的启用和加速频率计算”（CO）首次撰写的出版物6。 Taylor，M。G。; ⊥Yang，t。; lin，s。; ⊥nandy，a。;珍妮特（J. P.） Duan，C。； Kulik，H。 J. * J. Phys。 化学。 A，2020，124，3286。 “看见是相信的：来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”，这些作者同样贡献了7。 黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017，139，17376。 am。Lee，Z.-H。; Lin，P。C。; Yang，T。* J. Chin。化学。Soc。2023，70（5），1095。“配体的逆设计使用由数据驱动的配体强度度量半监督的深生成模型” 4.HSU，W.-C。; Zeng，W.-Q. ; lu，I.-C。* Yang，t。;* Wang，Y.-H。* Chemsuschem。 2022，E202201。 “用于均匀水氧化的双核钴络合物：通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。 Yang，T。;* Berry，J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018，14，3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物：复杂分子系统上的启用和加速频率计算”（CO）首次撰写的出版物6。 Taylor，M。G。; ⊥Yang，t。; lin，s。; ⊥nandy，a。;珍妮特（J. P.） Duan，C。； Kulik，H。 J. * J. Phys。 化学。 A，2020，124，3286。 “看见是相信的：来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”，这些作者同样贡献了7。 黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017，139，17376。 am。HSU，W.-C。; Zeng，W.-Q.; lu，I.-C。* Yang，t。;* Wang，Y.-H。* Chemsuschem。2022，E202201。 “用于均匀水氧化的双核钴络合物：通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。 Yang，T。;* Berry，J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018，14，3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物：复杂分子系统上的启用和加速频率计算”（CO）首次撰写的出版物6。 Taylor，M。G。; ⊥Yang，t。; lin，s。; ⊥nandy，a。;珍妮特（J. P.） Duan，C。； Kulik，H。 J. * J. Phys。 化学。 A，2020，124，3286。 “看见是相信的：来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”，这些作者同样贡献了7。 黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017，139，17376。 am。2022，E202201。“用于均匀水氧化的双核钴络合物：通过氧化还原非无纯配体进行调整和过电势”5。Yang，T。;* Berry，J。F.* J. Chem。 理论计算。 2018，14，3459。 “计算网格上的数值核第二个衍生物：复杂分子系统上的启用和加速频率计算”（CO）首次撰写的出版物6。 Taylor，M。G。; ⊥Yang，t。; lin，s。; ⊥nandy，a。;珍妮特（J. P.） Duan，C。； Kulik，H。 J. * J. Phys。 化学。 A，2020，124，3286。 “看见是相信的：来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”，这些作者同样贡献了7。 黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017，139，17376。 am。Yang，T。;* Berry，J。F.* J. Chem。理论计算。2018，14，3459。“计算网格上的数值核第二个衍生物：复杂分子系统上的启用和加速频率计算”（CO）首次撰写的出版物6。Taylor，M。G。; ⊥Yang，t。; lin，s。; ⊥nandy，a。;珍妮特（J. P.） Duan，C。； Kulik，H。 J. * J. Phys。 化学。 A，2020，124，3286。 “看见是相信的：来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”，这些作者同样贡献了7。 黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017，139，17376。 am。Taylor，M。G。; ⊥Yang，t。; lin，s。; ⊥nandy，a。;珍妮特（J. P.） Duan，C。； Kulik，H。J.* J. Phys。化学。A，2020，124，3286。“看见是相信的：来自机器学习模型结构预测的实验性旋转状态”，这些作者同样贡献了7。黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. am。 化学。 Soc。 2017，139，17376。 am。黄，M。； ⊥Yang，t。; paretsky，J。; Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J.am。化学。Soc。2017，139，17376。am。“反转空间效应：使用'有吸引力的'非共价相互作用来直接催化硝基转移”⊥这些作者同样贡献了8。Dolan，N。S。; ⊥Scamp，R。J。; ⊥Yang，t。; ⊥Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J. 化学。 Soc。 2016，138，14658。 “催化剂控制的，可调节的，化学选择性银催化的分子间硝基转移：实验和计算研究”⊥这些作者同样贡献了9。 Yang，T。; Quesne，M。G。; Neu，H。M。; Cantu，F。G。; Goldberg，D。p。;* De Visser，S。P.* J. am。 化学。 Soc。 2016，138，12375。 “ Mn（V） - 氧化物种中的单线与三重反应性：针对实验证据的理论预测” 10。 varela-álvarez，a。; ⊥Yang，t。; ⊥詹宁斯（H。） K. P. Kornecki； Macmillan，S.N。；兰开斯特（K. M。）； Mack，J。 B. C。;Dolan，N。S。; ⊥Scamp，R。J。; ⊥Yang，t。; ⊥Berry，J.F。;* Schomaker，J。M.* J.化学。Soc。2016，138，14658。“催化剂控制的，可调节的，化学选择性银催化的分子间硝基转移：实验和计算研究”⊥这些作者同样贡献了9。Yang，T。; Quesne，M。G。; Neu，H。M。; Cantu，F。G。; Goldberg，D。p。;* De Visser，S。P.* J. am。 化学。 Soc。 2016，138，12375。 “ Mn（V） - 氧化物种中的单线与三重反应性：针对实验证据的理论预测” 10。 varela-álvarez，a。; ⊥Yang，t。; ⊥詹宁斯（H。） K. P. Kornecki； Macmillan，S.N。；兰开斯特（K. M。）； Mack，J。 B. C。;Yang，T。; Quesne，M。G。; Neu，H。M。; Cantu，F。G。; Goldberg，D。p。;* De Visser，S。P.* J.am。化学。Soc。2016，138，12375。“ Mn（V） - 氧化物种中的单线与三重反应性：针对实验证据的理论预测” 10。varela-álvarez，a。; ⊥Yang，t。; ⊥詹宁斯（H。） K. P. Kornecki； Macmillan，S.N。；兰开斯特（K. M。）； Mack，J。B. C。;B. C。;
注意个性化临床决策支持系统
摘要 - 健康管理已成为主要问题，因为新型疾病和复杂的症状被引入迅速发展的现代社会。建立一个更好，更智能的医疗基础设施是智慧城市的最终目标之一。据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。 通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。 此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。 为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。 我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。 因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。 此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。 因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。 索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习
开放环境下的不平等与汇率变动......
自 2007-08 年美国金融危机爆发以来，金融与不平等之间的关系受到越来越多的关注。这个主题经常被纳入“金融化”这一更宽泛的概念之中。大多数研究都集中于单个国家或地区。因此，跨国资本流动和汇率的作用通常被忽视。我们提出了一个开放经济模型，即 IEROE（开放经济中的不平等和汇率），旨在弥合这一研究空白。其基本结构源自 Godley 和 Lavoie（2007）开发的 OPENFLEX 模型。基准模型已增强三个方程组。新特点包括：（1）每个国内家庭部门根据其中位收入分为两组；（2）低收入家庭试图模仿高收入家庭的消费模式（相对收入假设，RIH）； （3）低收入家庭的消费信贷由银行贷款提供资金。本文的结构如下。第二部分介绍了“金融化”的概念，并提供了它如何被用来总结一系列连贯的“结构性社会经济变化”的证据。第三部分回顾了关于金融和不平等的最新贡献。模型结构在
用各向异性...
随着AI生成内容的应用程序（例如Chatgpt和稳定的扩散）的开花，已经对深层生成模型引起了很多关注。扩散概率模型（DPM）是一种创新的图像生成模型，灵感来自热力学中的扩散现象，具有稳定的训练过程和简单的模型结构。然而，基于DPM的图像一代中的一个重要挑战是通过结构，布局和颜色约束来控制输出。当前的方法主要集中于在生成过程中引入额外的分类器或在培训过程中添加条件，这仍然遭受诸如不稳定的生成产出和高培训成本之类的问题。为了探索更好的控制策略，在本论文中，我们提出了一个具有前回溯框架的具有结构的图像生成模型。各向异性扩散[1]将是向前图像退化过程的骨干，条件流匹配方法[2]将用于逆转该过程并生成新图像。各向异性的特性使该模型可以在破坏过程中保留边缘和一般结构，从而可以将几何信息作为条件引入图像生成。