XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟试验
欧洲网络将开发虚拟双胞胎技术，用于房颤患者的个性化卒中管理：TARGET 联盟
该项目恰逢其时——虚拟双胞胎、人工智能、计算机模拟试验和相关技术在医疗保健应用中越来越普遍，利用了学习型健康系统模型方法。旨在增进我们对 AF 理解的人工智能和机器学习出版物呈指数级增长，这主要得益于深度神经网络的进步和大型开放获取数据库的可用性。9 TARGET 将利用这一点和技术的成熟，进一步推进个性化护理方向的工作。该项目涵盖的时间表包括 (i) 个性化模型和决策支持工具的开发，(ii) 这些模型和工具的验证（包括计算机模拟试验），以及 (iii) 对新收集的数据（来自观察性临床研究）进行测试，所有这些都有患者、医疗保健专业人员和相关利益相关者的参与（共同开发和评估）。
消除噪声量子计算模拟中的冗余计算
摘要 - 经典机器上的量子量子计算（QC）模拟非常耗时，因为它需要大量错误注射试验的蒙特卡洛模拟来模拟随机噪声的效果。与现有QC仿真优化的正交，我们的目标是通过消除这些蒙特卡洛模拟试验中的冗余计算来加速模拟。 我们观察到许多试验的中间状态通常相同。 一旦在一个试验中计算了这些状态，就可以在其他试验中暂时存储和重复使用它们。 但是，存储此类状态将消耗明显的内存空间。 为了利用共享的中间状态而不引入过多的存储开销，我们建议在实际仿真之前静态生成和分析蒙特卡洛模拟模拟试验。 重新排序这些试验，以最大化两个连续试验之间的重叠计算。 在后续模拟中无法重复使用的状态被删除，因此我们只需要存储一些状态即可。 实验结果表明，所提出的优化方案平均可以节省80％的计算，而仅存储了少量的状态向量。 此外，提出的仿真方案显示出很大的可扩展性，因为可以通过更多的仿真试验或降低错误率的未来QC设备来保存更多的计算。与现有QC仿真优化的正交，我们的目标是通过消除这些蒙特卡洛模拟试验中的冗余计算来加速模拟。我们观察到许多试验的中间状态通常相同。一旦在一个试验中计算了这些状态，就可以在其他试验中暂时存储和重复使用它们。但是，存储此类状态将消耗明显的内存空间。为了利用共享的中间状态而不引入过多的存储开销，我们建议在实际仿真之前静态生成和分析蒙特卡洛模拟模拟试验。重新排序这些试验，以最大化两个连续试验之间的重叠计算。在后续模拟中无法重复使用的状态被删除，因此我们只需要存储一些状态即可。实验结果表明，所提出的优化方案平均可以节省80％的计算，而仅存储了少量的状态向量。此外，提出的仿真方案显示出很大的可扩展性，因为可以通过更多的仿真试验或降低错误率的未来QC设备来保存更多的计算。
智能临床试验：利用生成式人工智能加速治疗创新
通过 Gen AI 增强试验设计 未来，团队将使用 Gen AI 从先前方案和先前试验结果、真实世界数据 (RWD)、监管先例和指导、患者和站点反馈等中挖掘非结构化数据。 他们将使用这些数据来开发试验概念和计划、设计关键统计要素、优化方案和模拟场景以帮助设计决策。 随着时间的推移，试验团队将使用 Gen AI 创建数字和替代终点、合成对照组和计算机模拟试验（仅通过计算机模拟进行）。 Gen AI 将利用非结构化数据释放更大的预测能力，并通过自动化传统的手动流程来简化试验设计和方案起草。 这样做将减少错误、消除冗余工作、减轻管理负担并加快试验启动。
有针对性的随机剂量优化试验可实现稀缺药物的分数剂量
以低于关键临床试验（称为分数给药）的剂量施用药物可以扩展资源稀缺。有信心实施分数剂量需要了解药物的剂量反应关系。旨在描述稀缺，有效药物的剂量反应的临床试验，有效的药物可能不足，领先的剂量调查试验，尽管它们明显的潜在益处明显。我们开发了一组新的反应自适应随机剂量调查试验，并在跨不同剂量反应曲线的一系列模拟试验中证明了这些设计在识别获得令人满意效果的微型剂量方面的效率。与常规设计相比，这些三元素具有较高的概率，可以识别较低剂量，同时降低人口和受试者级别不足的风险。我们强烈建议，在证明药物的功效后，大流行药物开发迅速进行了反应调整剂量调查试验。这种统一的策略确保稀缺有效的药物会产生最大的社会利益。
基于生理特征的飞行员认知负荷识别...
认知负荷是飞行员在对飞机操控信息认知过程中产生的，与飞行安全息息相关。认知负荷是飞行员在完成任务过程中产生的生理和心理需求，因此研究在复杂的人-机-环境相互作用下飞行员认知负荷的动态识别具有重要意义。本文设计了机场交通航线飞行模拟试验，获取飞行员的心电生理和NASA-TLX心理数据，分别对其进行小波变换预处理和数理统计分析，并利用Pearson相关分析法对预处理后的心理生理数据进行特征指标选取。基于心理生理特征指标，结合RNN和LSTM构建飞行员认知负荷识别模型。与RNN神经网络、支持向量机等其他方法建立的认知负荷识别模型相比，本研究结果更加准确。本研究可为预防和减少飞行任务中认知负荷引起的人为失误提供有益参考，有望实现飞机驾驶舱的智能控制，改善飞行操纵行为，保障飞行安全。
自动化水平对动态控制任务中的性能、态势感知和工作量的影响
在动态控制任务的背景下，探索了各种自动化水平 (LOA)，这些自动化水平指定了人类操作员和计算机控制的程度，作为提高整体人机性能的手段。传统上，自动化系统被探索为二元功能分配；人类或机器被分配到给定的任务。最近，中间级别的自动化被讨论为保持操作员参与系统性能的一种手段，从而提高情境意识并减少环外性能问题。这里介绍了一种适用于各种心理运动和认知任务的 LOA 分类法。该分类法包括各种通用控制系统功能分配方案。分配给人类操作员和/或计算机的功能包括监控显示、生成处理选项、选择“最佳”选项并实施该选项。通过测量 LOA 分类法对人类/系统性能、情境意识和工作量的影响，在动态和复杂的认知控制任务中评估了 LOA 分类法的影响。30 名受试者进行了涉及各种自动化水平的模拟试验。发生了几次自动化故障，并评估了环外性能下降。结果表明，就性能而言，人类操作员从任务实施部分的自动化中获益最多，但仅限于正常操作
如何引用本文：Su M，Pu R，Wang Y，YuM。基于重新执行学习的多个无人车辆的协作攻城方法。 inte
提出了一种基于多机构增强学习的方法，以应对捕获无人接地车辆（UGV）的逃避焦油的挑战。最初，本研究介绍了针对合作UGV捕获的环境和运动模型，以及明确定义的直接捕获成功标准。将注意力集成到软演员批评（SAC）中的注意机制已杠杆化，将注意力集中在与任务有关的关键状态特征上，同时有效地管理较少相关的方面。这使捕获代理可以专注于目标代理的范围和活动，从而增强追求期间的协调和协作。关注目标代理的重点有助于完善捕获过程，并确保对价值功能的精确估计。多余的活动和不产生的场景的重新产生会增强效率和鲁棒性。此外，注意力加权动态适应环境变化。要解决在iOS中引起的有限激励措施 - iOS带有多个车辆捕获目标的动力，该研究引入了改进的奖励系统。它将奖励功能分为个人和合作组成部分，从而优化了全球和本地化的激励措施。通过Fa-Div>捕获UGV之间的合作协作，这种方法削弱了目标UGV的动作空间，从而成功地捕获了结果。与以前的SAC算法相比，提出的技术表明捕获成功增强。模拟试验和与替代学习方法的比较验证了算法的有效性和奖励函数的设计方法。
Benjumea, José; Saiidi, M.“Saiid”; Itani, Ahmad 预制桥梁计算模型的抗震性能分析与评估 DYNA, 第 87 卷，第
摘要：在内华达大学雷诺分校的地震工程实验室，对一座由预制构件组装而成的大型双跨桥梁模型进行了一系列双轴地面运动模拟试验。在试验前，使用 OpenSees 软件开发的三维计算模型估算了桥梁的响应。试验后，将测量到的关键地震响应与计算模型预测的地震响应进行比较，以评估建模假设。观察到桥梁的位移、底部剪力和滞回响应存在较大的误差。本文讨论了地震荷载、材料、预制构件的连通性和计算模型中的边界条件对误差的影响。提出了未来的建模方向以减少这些误差。关键词：预制桥，计算模型，OpenSees，振动台试验。简历：Un puente de gran escala, de dos vanos, construido con varios elementos prefabricados fue ensayado bajo sismos biaxises en una mesa sísmica del Laboratorio de Ingeniería Sísmica de la Universidad de Nevada, Reno.通过使用 OpenSees 软件中的数字模型三维解集来估计预期的预测结果。在对数字模型的预测结果进行比较期间，重要的是要考虑模型的设计有效性。 La comparación reveló diferencias relativamente grandes en desplazamientos, cortante basal, y respuesta histerética.对西斯米卡的兴奋、材料、预制元件的连接、以及在文章中讨论的错误的前沿条件和错误的影响。不同的模型指导可以减少错误。参数：预制构件、计算模型、OpenSees、台面结构。