XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System瓶颈
打破Metabarcoding中的生物信息学瓶颈
fi g u r e 2多价协议的品种。仅通过组合在此处可视化的双向品种来可视化仅可视化双向算法协议，三向和四向算法协议测试也可以进行。（a）分配和聚类算法之间的协议。显示了三个群集，其中每个等级的组件ASV的比例分配给每个分类单元，而大型蓝色圆圈中的分类学分配代表了所有组件ASV收到的分类。例如，cluster1包含三个ASV，均分配给了节肢动物和玛拉科斯特拉卡类，但它们被分配给不同的顺序（decapoda和euphausiaceae）。因此，一种保守的方法是将群集分配给Malacostraca级，但在较低的排名中将其分配得不明。（b）聚类算法之间的一致性。显示了两个替代聚类输出（红色和蓝色椭圆形，包含由黑条表示的ASV）。例如，蓝色cluster1包含两个红色簇，每个簇包含三个和四个ASV。在这种情况下，聚类算法之间的一致性和分歧提供了其他信息，以询问特定感兴趣的特定簇之间的内部结构或潜在关系。（c）分配方法之间的协议。显示了两个ASV，每个ASV都从IDTAXA和BLAST接收分配。ASV1在较低的等级（家庭和属）中获得不同的作业，而ASV2在所有等级中都从两种算法中接收相同的作业。因此，一种保守的方法将把ASV1分配给Charchariniformes的订单，但在较低的等级中将其分配给了。
电力系统中边际瓶颈识别...
为了量化对应于给定调度策略 p * 的电力系统能力，[2] 提出了可调度区域 (DPR) 的概念，该概念似乎既有效又鼓舞人心。另一方面，一个有趣的问题是哪个约束最有可能被违反。这个主题还没有得到广泛的研究，[3] 报告了开创性的工作，其提出通过将 p * 投影到 DPR 的每个边界来确定这个约束。到 p * 距离最近的边界将是最危险的瓶颈。然而，WPPE 的相关性是预测 WPG 的固有性质，却被忽略了。为了弥补这一空白，本文提出了一种在考虑 WPPE 相关性的情况下识别电力系统边际瓶颈的方法，从而对本研究课题进行有益的补充，并为电力系统运营商提供有用的信息。该方法基于用椭圆凸集表示风力发电区域 (WGR) 的公式化，该区域描述了实现的风力发电区域可能落入的空间。然后将识别过程公式化为三级最大-最大-最小问题。利用所提出的方法生成适当的初始点，可以通过基于迭代线性规划 (ITLP) 的算法来解决该问题。在两个测试系统上的仿真表明
用于吞吐量瓶颈分析的人工智能
识别并最终消除吞吐量瓶颈是提高生产系统吞吐量和生产率的关键手段。然而，在现实世界中，消除吞吐量瓶颈是一项挑战。这是由于工厂动态环境复杂，数百台机器同时运行。学术研究人员试图开发工具来帮助识别和消除吞吐量瓶颈。从历史上看，研究工作一直集中在开发分析和离散事件模拟建模方法来识别生产系统中的吞吐量瓶颈。然而，随着工业数字化和人工智能 (AI) 的兴起，学术研究人员基于大量数字车间数据，探索了使用 AI 消除吞吐量瓶颈的不同方法。通过进行系统的文献综述，本文旨在介绍使用 AI 进行吞吐量瓶颈分析的最新研究成果。为了让学术界的 AI 解决方案更容易为实践者所接受，研究工作分为四类：（1）识别、（2）诊断、（3）预测和（4）开处方。这是受到现实世界吞吐量瓶颈管理实践的启发。识别和诊断类别侧重于分析历史吞吐量瓶颈，而预测和开处方侧重于分析未来的吞吐量瓶颈。本文还提供了未来的研究主题和实用建议，可能有助于进一步突破 AI 在吞吐量瓶颈分析中的理论和实际应用的界限。
深度学习的信息瓶颈理论
在过去的几年中，我们开发了一套全面的深度神经网络 (DNN) 大规模学习理论，并使用随机梯度下降 (SGD) 进行优化。该理论建立在三个理论组成部分之上：(1) 重新思考标准（类似 PAC）分布独立的最坏情况泛化界限 - 将它们转变为独立于模型架构的问题相关典型（信息论意义上的）界限。(2) 信息平面定理：对于大规模典型学习，样本复杂度和准确度权衡仅由两个数字来描述：表示（网络中的一层）在输入模式上维护的互信息，以及每层对所需输出标签的互信息。编码器和解码器信息值之间的信息理论最优权衡由规则特定输入输出分布的信息瓶颈 (IB) 界限给出。(3) DNN 的各层通过标准 SGD 训练在高维（输入和层）中达到这个最优界限。
自动化深瓶颈残留82层建筑...
尽管在过去的二十年中，全世界的孕产妇死亡率下降，但低收入国家和高收入国家之间存在很大的差距，其中94％的孕产妇死亡率集中在低收入和中等收入国家。超声是一种普遍的诊断工具，用于监测胎儿的生长和发育。尽管如此，即使对于熟练的超声师来说，以准确的解剖结构获得标准的胎儿超声平面也被证明具有挑战性和时间密集型。因此，为了确定超声图像的常见母胎胎儿，需要自动化的计算机辅助诊断（CAD）系统。已经提出了一种新的基于剩余的瓶颈机制的深度学习体系结构，其中包括82层深度。所提出的体系结构添加了三个残差块，每个块包括两个高速公路路径和一个跳过连接。此外，在每个残留块之前，已经添加了一个尺寸为3×3的卷积层。在训练过程中，使用贝叶斯优化（BO）而不是手动初始化初始化了几个超级参数。深度特征是从平均合并层中提取的，并执行了分类。在分类过程中，计算时间发生了增加；因此，我们提出了一种改进的基于搜索的飞蛾火焰优化算法，以进行最佳特征选择。然后根据所选功能使用神经网络分类器对数据进行分类。实验阶段涉及对超声图像的分析，专门针对胎儿脑和常见的母亲胎儿图像。所提出的方法可实现78.5％和79.4％的脑胎儿平面和常见母体胎儿平面的精度。与几个预训练的神经网和最先进的（SOTA）优化算法的比较显示出提高的精度。
日本火电CCS政策瓶颈与风险
另一方面，日本政府将“零排放火力发电”战略定位为“零排放火力发电”，包括火力发电与CCS（以下简称“CCS火力发电”）、氨与煤电混烧、氢能发电等，强调发展零排放火力发电是“脱碳的王牌”。日本政府在《战略能源计划》审议过程中提出了2050年火力发电约30%、氨和氢能发电约10%的未来设想。CCS火力发电厂号称能够捕获并减少90%的二氧化碳排放，但实际捕获率一直被限制在60%至70%之间。《战略能源计划》规定，在煤电厂中占20%的氨基火力发电仍会排放出约两倍于天然气的二氧化碳。引入CCS和氨基火力发电，将有可能让运营商有理由延长燃煤电厂的寿命。
通过药物再利用突破癌症治疗瓶颈
发现用于癌症治疗的新药的障碍一直存在，这促使人们开发药物再利用的替代策略，即将旧药开发用于新的治疗目的。这种具有成本效益的策略为治疗人类肿瘤疾病提供了难得的机会，有助于快速实现临床转化。随着对癌症特征的了解不断加深以及各种数据驱动方法的发展，药物再利用进一步促进了药物发现的整体生产力，并合理地关注靶向抗肿瘤化合物。非肿瘤药物的“宝库”不容忽视，因为它们不仅可以针对已知的癌症弱点，还可以针对迄今为止未知的癌症弱点。事实上，与靶向药物不同，这些通常用于多靶点策略的旧仿制药可能会给患者带来好处。在这篇综述中，为了展示药物再利用的全部潜力，我们介绍了各种有前途的用于临床癌症管理的再利用非肿瘤药物，并将这些候选药物分类为单药或联合治疗。我们还总结了药物重新利用的方法并讨论了其应用的主要障碍。
胎儿大脑中的白质束交叉和瓶颈区域
人们越来越有兴趣使用扩散 MRI 研究胎儿大脑的白质束和结构连接。数据采集和处理方面的最新进展表明，这种成像方式在阐明子宫内神经发育的正常和异常模式方面具有独特的作用。然而，还没有努力量化交叉束和瓶颈区域的普遍性，这是成人大脑中已广泛研究的重要问题。在这项工作中，我们确定了妊娠 23 至 36 周之间具有交叉束和瓶颈的大脑区域。我们对 59 个胎儿脑部扫描进行了概率纤维束成像，并提取了一组 51 个不同的白质束，我们将其分为 10 个主要的束束组。我们分析了结果以确定束交叉和瓶颈的模式。我们的结果表明，20-25% 的白质体素包含两个或三个交叉束。瓶颈现象更为普遍。75-80% 的体素被描述为瓶颈现象，超过 40% 的体素涉及四个或更多束。这项研究的结果强调了胎儿脑纤维束成像和结构连通性评估的挑战，并呼吁创新的图像采集和分析方法来缓解这些问题。
通过冯·诺依曼瓶颈引导脑部通信
脉冲神经网络的通用模拟代码大部分时间都处于脉冲到达计算节点并需要传送到目标神经元的阶段。这些脉冲是在通信步骤之间的最后一个间隔内由分布在许多计算节点上的源神经元发出的，并且相对于其目标而言本质上是不规则的和无序的。为了找到这些目标，需要将脉冲发送到三维数据结构，并在途中决定目标线程和突触类型。随着网络规模的扩大，计算节点从越来越多的不同源神经元接收脉冲，直到极限情况下计算节点上的每个突触都有一个唯一的源。在这里，我们通过分析展示了这种稀疏性是如何在从十万到十亿个神经元的实际相关网络规模范围内出现的。通过分析生产代码，我们研究了算法更改的机会，以避免间接和分支。每个线程都承载着计算节点上相等份额的神经元。在原始算法中，所有线程都会搜索所有脉冲以挑选出相关的脉冲。随着网络规模的增加，命中率保持不变，但绝对拒绝次数会增加。我们的新替代算法将脉冲均匀地分配给线程，并立即根据目标线程和突触类型对它们进行并行排序。此后，每个线程仅完成向其自身神经元的脉冲部分的传递。无论线程数如何，所有脉冲都只被查看两次。新算法将脉冲传递中的指令数量减半，从而将模拟时间缩短了 40%。因此，脉冲传递是一个完全可并行的过程，具有单个同步点，因此非常适合多核系统。我们的分析表明，进一步的进展需要减少指令在访问内存时遇到的延迟。该研究为探索延迟隐藏方法（如软件流水线和软件诱导预取）奠定了基础。
具有变分信息瓶颈的图结构学习
图神经网络（GNN）在广泛的应用领域中已显示出良好的效果。大多数 GNN 实证研究直接将观察到的图作为输入，假设观察到的结构完美地描述了节点之间准确和完整的关系。然而，现实世界中的图不可避免地是有噪声的或不完整的，这甚至会降低图表示的质量。在本文中，我们从信息论的角度提出了一种新的变分信息瓶颈引导的图结构学习框架，即 VIB-GSL。VIB-GSL 是首次尝试推进图结构学习的信息瓶颈 (IB) 原理，为挖掘底层任务相关关系提供了更优雅、更通用的框架。VIB-GSL 学习一种信息丰富且压缩的图结构，以提炼出特定下游任务的可操作信息。 VIB-GSL 对不规则图数据推导变分近似，形成易处理的 IB 目标函数，有利于提高训练稳定性。大量实验结果表明 VIB-GSL 具有良好的有效性和鲁棒性。