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介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。
网络优化和管理的人工智能和机器学习
这项研究深入研究了人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用，以优化和管理现代通信网络。随着数据流量的指数增长以及网络体系结构的增加，网络管理和优化的传统方法证明是不足的。AI和ML提供了新颖的方法来通过实现智能，自适应和自动化网络解决方案来应对这些挑战。该研究探讨了各种AI和ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，及其在交通预测，资源分配，故障检测和自我修复网络中的应用。它还解决了AI/ML算法与网络管理系统的集成，研究了与可扩展性，实时处理和安全性有关的问题。通过模拟和现实世界案例研究，该研究表明了AI和ML提高网络性能，降低运营成本并提高整体服务质量的潜力。这项工作强调了AI和ML对网络优化和管理的变革性影响，强调了它们在下一代通信网络发展中的关键作用。
AI驱动的网络优化5G和超越
这篇全面的文章探讨了人工智能在优化现代电信网络中的变革性作用，尤其是专注于5G和未来的6G系统。本文探讨了AI驱动的解决方案如何通过高级数据分析，模式识别和实时优化功能来彻底改变网络管理。它研究了关键技术和技术，包括机器学习模型，预测分析和自动网络操作，同时评估其对网络效率，服务质量和运营成本的影响。本文还深入研究了未来的前景和挑战，解决了塑造AI-ai-ai-ai-ai-a-a-seventers进化的技术障碍，运营注意事项和监管框架。
在人工神经网络优化学习过程中使用深厚的增强学习过程
摘要 - 用于优化问题的元数据包括粒子群优化（PSO）技术。他们从表现出集体行为的鱼类和鸟类的协调运动中获取线索。人工神经网络（ANN）需要一个复杂的学习阶段，例如后传播，被认为是人工智能的来源（AI）。此阶段允许计算每个神经元的误差梯度，从最后一层到第一个。但是，目标函数的某些特质是必需的（成本）。这促使我们尝试使用元映射学，以简化ANN的训练，以管理复杂的非线系统。这项研究的目的是应用深度加固学习（DRL）自动计算PSO算法的参数，同时还优化了ANN的监督学习过程。经过许多案例研究，我们的方法始终导致理想ANN的系数。
公共交通网络优化在减少碳排放中的作用
在分析一个地区城市的客运运输分析期间，人口少于100万注册居民和发达的公共交通网络，人们发现，随着流行病的开始，乘客交通的主要指标减少了，并且少量增加了将碳气体排放到大气中的碳排放量。由于对现有概念方法进行了分析和分类，以优化公共交通网络的组织以减少碳排放，这是建立了三种主要方法：公共交通的优先次序，车辆的杂交和电气化以及IT监控的实施。在研究不同类型的神经网络时，建议使用那些有助于路线优化和道路交通预测的神经网络，即：经常性，卷积和深神经网络。在研究了现有的概念方法和手段以优化公共交通网络的组织以减少碳排放的组织之后，迫切需要建立一个有吸引力的替代品来驾驶城市的替代方案，从而减少公共交通的碳足迹，并为城市的可持续发展做出贡献，以实施智慧城市的概念原理。
工业碳供应链网络优化的有效策略
*通讯作者，电子邮件地址：fjl@topsoe.com摘要本研究研究了供应链网络优化的有效策略，旨在减少工业碳排放。在对全球气候变化的担忧中升级时，行业有动力抵消其供应链网络对环境的负面影响。本文通过战略方法介绍了一个新型框架，以优化这些网络，从而导致碳排放量的明确减少。我们引入了自适应碳排放索引（ACEI），利用实时碳排放数据来推动供应链操作中的瞬时调整。这种适应性鉴于不断发展的环境法规，市场趋势波动和新兴技术进步。经验验证证明了我们的战略在各个工业领域的有效性，表明碳排放量显着降低和运营效率的提高。这种方法在面对突然的破坏和危机时也证明了弹性，反映了其稳健性。关键字：供应链网络；优化策略；减少碳排放；工业结构；操作研究。1。引言行业在全球经济中的基本作用带来了令人生畏但不可避免的挑战 - 优化工业生产和供应链运营，同时减轻碳排放。随着国际气候变化小组（IPCC）释放令人震惊的报告，确认了气候变化的人为起源，全球行业面临着不断增长的压力，以采用环境负责的操作。国际市场正在稳步倾向于平衡经济效力与环境管理的组织，这使该领域成为积极主动的组织可以获得竞争优势的舞台。
计算机网络优化的遗传算法中的定向交叉
摘要：使用遗传算法（GA）的优化是几个科学学科的众所周知的策略。交叉是遗传算法的必不可少的操作员。这是为该操作数开发可持续形式的研究领域。在这项工作中，提出了一个新的跨界操作数。该操作数取决于对染色体的描述，并为父母的等位基因带来了新的结构。建议每个等位基因都有两种态度，一种态度与另一种态度不同，两者都与等位基因相称。因此，如果一种态度是好的，则另一种态度应该不好。这适用于许多包含钦佩参数和未加工参数的系统。拟议的跨界将改善所需的态度，并抑制不希望的态度。可以在两个阶段实现所提出的跨界：第一阶段是一种父母的态度的一种交配方法，以提高一种态度，以牺牲另一种态度。第二阶段是在不同父母之间交配的第一个改进阶段之后。因此，将采用两个并发的改进步骤。系统的仿真实验显示出拟合函数的改善。所提出的跨界车可能对不同的领域有所帮助，尤其是优化路由算法和网络协议，该应用程序已在这项工作中被测试为案例研究。
Microsoft Word -Hinkamp_ismael网络优化油田服务公司中型交付
摘要全球运输部门是温室气体排放的主要来源，道路运输，尤其是重型车辆，是主要来源。温室气体通过捕获地球大气中的热量来显着影响全球变暖，从而导致温度升高。这种现象，即温室效应，导致各种气候变化影响。应对日益严重的气候变化问题，国际，国家和工业社区已采取行动。全球公司正在努力实现净零排放，旨在到世纪中叶一个气候中性的世界。一种打击气候变化的方法涉及优化公司的供应链设计。有效的供应链网络设计可以降低运输成本，减少碳排放并改善公司的整体业绩。本研究探讨了在油田服务公司的供应链网络中引入中英里履行中心的运输成本和温室气体排放的潜在影响。通过评估项目发起人提出的两个候选地点，该研究评估了货物运输过程中产生的可变运输成本和总碳排放，以满足客户需求。本文介绍了混合企业线性编程公式，以解决单期多echelon供应链网络设计问题的解决方案。该模型旨在最大程度地减少总运输成本和温室气体排放，这主要来自供应链中的移动源。研究小组发现，拟议的地点都没有在运输成本或碳排放方面提供好处。这项研究强调了将环境因素整合到战略供应链网络设计决策中的重要性。Capstone顾问：Elenna Dugundji博士标题：研究科学家
基于混沌粒子—蚁群算法的多目标可持续供应链网络优化
对于可持续供应链网络的优化设计，考虑问题因素的综合性，综合考虑经济、环境和社会三个方面，以建立成本最小、环境污染排放最小和劳动力数量最大为目标，建立以供应链网络效率最大化为目标的混合整数规划模型。本文的创新之处，首先是在连续供应链中考虑经济、环境和社会效益的影响，其中环境效益不仅考虑碳排放，还包括工厂废水、废弃物和固体废弃物的排放作为影响因素。其次，构建了多目标模糊隶属函数，以总体满意度值来衡量模型解的质量。最后，提出了混沌粒子蚁群算法，解决了粒子群算法运行中出现的过早收敛问题。实验结果表明,本文提出的PSCACO算法与MOPSO、CACO、NSGA-II算法进行比较,得出算法的收敛效果更加有效,验证了混沌粒子蚁群算法求解多目标函数的有效性和可行性,为供应链管理提出了一种新的可行方案。