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DNA-eval：通过分解和聚合增强大语模型评估
大型语言模型（LLMS）研究的加速度为评估生成的文本开辟了新的可能性。尽管LLM是可扩展和经济的评估者，但这些评估者的可靠性仍然不足。在法官将LLM的提示限制为单一用途以获得最终评估决定时，在元评估中进行了元评估。 然后，他们计算LLMS的输出和Human标签之间的一致性。 这缺乏理解LLM的评估能力的解释性。 鉴于这一挑战，我们提出了DNA-eval，它将评估过程分解为基于教学实践的分解和聚集阶段。 我们的实验表明，它不仅为LLMS评估的评估提供了一个更容易解释的窗口，而且还可以在各种元评估台上的不同LLM中改善高达39.6％的窗口。在元评估中进行了元评估。然后，他们计算LLMS的输出和Human标签之间的一致性。这缺乏理解LLM的评估能力的解释性。鉴于这一挑战，我们提出了DNA-eval，它将评估过程分解为基于教学实践的分解和聚集阶段。我们的实验表明，它不仅为LLMS评估的评估提供了一个更容易解释的窗口，而且还可以在各种元评估台上的不同LLM中改善高达39.6％的窗口。
一种一般的自动荧光方法来表征聚合进度
摘要：开发了一种自发荧光技术来表征实时/在线的聚合进展，该技术在单体或聚合物上没有典型的荧光基团的情况下起作用。单体双环戊二烯和聚合物聚环戊二烯是缺乏传统的荧光光谱官能团的碳氢化合物。在这里，利用了芳族催化环的元置聚合（ROMP）在含有该单体和聚合物的配方的自发荧光进行反应监测。光漂白后的荧光恢复（FRAP）和此处开发的荧光寿命恢复（FLRAP）在这些天然系统中的聚合进展（FLRAP）（FLRAP）不需要外源性荧光团。（自动）聚合过程中荧光寿命的恢复变化线性与治疗程度相关，从而提供了与反应进度的定量联系。这些变化的信号还提供了背景聚合的相对速率，从而可以比较10种不同的催化剂 - 抑制剂稳定的配方。多孔分析证明了对热固性制剂的未来高通量评估的适用性。组合自动荧光和FLRAP/FRAP方法的中心概念可能扩展到监测以前由于缺乏明显的荧光手柄而被忽视的其他聚合反应。
基于多标准聚合辅助的人工智能可信度评估整体方法 ⋆
摘要 基于人工智能的系统可信度评估是一个具有挑战性的过程，因为该主题的复杂性涉及定性和可量化的概念、属性的广泛异质性和粒度，在某些情况下甚至后者的不可比性。评估人工智能系统的可信度在安全关键领域尤其具有决定性，因为人工智能预计主要会自主运行。为了克服这些问题，Confiance.ai 程序 [ 1 ] 提出了一种基于多标准决策分析的创新解决方案。该方法包含几个阶段：将可信度构建为一组定义明确的属性，探索属性以确定相关的性能指标（或指标），选择评估方法或控制点，以及构建多标准聚合方法来估计对信任的全局评估。该方法通过将一些性能指标应用于数据驱动的 AI 环境来说明，而对聚合方法的关注则作为 Confiance.ai 里程碑的近期视角。
PETRA 将推出住宅屋顶太阳能聚合计划 CREAM
布特拉贾亚：能源转型和水资源转型部（PETRA）将推出社区可再生能源聚合机制（CREAM），这项举措旨在聚合住宅屋顶空间用于可再生能源发电，为当地用户提供绿色电力。这项举措将基于开放电网接入的概念实施，通过调整 2024 年 9 月推出的企业可再生能源供应计划（CRESS）计划。据 PETRA 称，CREAM 将允许房主将其屋顶空间出租或出租给第三方，然后第三方可以聚合多个屋顶来开发太阳能光伏（PV）发电系统。该系统将生产并向当地消费者供应绿色电力。“可再生能源开发商可以整合屋顶”空间，按照联邦政府的规定，
通过线性双磷酸化模糊软性最大聚合操作员
摘要：提高绿色供应链的有效性是最大程度地减少废物，优化资源使用并减少业务运营对环境影响的关键一步。为了实现这些目标，应在整个供应链中实施可持续实践。这样做，企业不仅可以提高环境绩效，而且可以降低成本，提高客户满意度并在市场上获得竞争优势。但是，由于存在竞争特征，不精确的信息以及缺乏知识，因此选择适当的绿色提供商是一个复杂且无法预测的决策问题。线性二磷酸化（LIDF）框架的主要目标是帮助决策者选择最佳的行动过程。本文介绍了几个新型聚合操作员（AOS），即线性双苯胺模糊软性最大含量平均值（LIDFSMA）和线性双苯胺模糊软性软体几何（LIDFSMG）操作员。然后通过一个简单的示例来证明所提出的方法的绿色供应商优化技术，该技术包含线性双磷灰石模糊含量，显示了该方法的实用性和适用性。总体而言，拟议的LIDF框架和AOS可以帮助决策者选择最合适的绿色提供商，从而提高绿色供应链的效率。
聚合需求响应系统中的产消合一
近年来，可再生能源和节能技术的日益普及，正在掀起一股走向更可持续社区的新潮流。了解能源消耗对于优化资源和实施生态趋势非常重要。本文将电力消费者整合到一个合作框架中，通过聚合器规划可持续的智能社区，该框架根据从消费者和服务提供商收集的可用可再生能源供应重新分配消费者的需求。聚合需求响应还包括通过微型发电能力参与能源生产活动的消费者。通过定义社区和消费者行为场景，对不同类型的需求偏好进行特征研究，并通过声誉因素进行验证。结果表明，该系统能够根据消费者和/或产消者的偏好和贡献充分管理需求重新分配。此外，本研究分析了西班牙当前有关需求灵活性、需求聚合和微型发电能力的能源政策及其规定。最后，还通过一系列调查研究了微型发电的接受度、聚合器和产消者在调度过程中的作用。
功能梯度材料的槽光聚合增材制造：综述
摘要：功能梯度材料 (FGM) 可在零件体积上提供离散或连续变化的属性/成分。过去，由于制造方法的限制，FGM 的广泛应用速度不够快。制造技术（尤其是增材制造 (AM)）的重大发展使我们能够制造具有特定体积/表面变化的材料。使用 AM 方法制造 FGM 可以让我们弥补传统方法的一些缺点，并以经济高效的方式生产复杂且近净成型的结构，更好地控制梯度。桶光聚合 (VP) 是一种 AM 方法，其工作原理是逐层固化液态光聚合物树脂，近年来，由于其成本低、表面质量控制高、无需支撑结构、材料不受限制等优点而受到高度重视。本文回顾了使用 VP 方法制造 FGM 的现状和未来潜力。结论是，打印机硬件设置和软件、设计方面和打印方法的改进将加速 VP 方法在 FGM 制造中的使用。
与真空紫外线二硫化物的原位光合作用和聚合有机薄膜
摘要：已研究了液相有机化合物碳二硫化物（CS 2）的真空紫外线（VUV）光解析。在每个氮环境和大气空气环境中，在微腔等离子体灯的Si底物上照射了SI底物上的自胸膜灯的172 nm（7.2 eV）VUV光子。在反应期间，在不同气体环境中观察到CS 2在C-C，C-C，C-S或C-O-S基片段中的选择性和快速分离。薄层聚合物微型沉积物。这款来自VUV微质量灯的新型照片过程引入了大面积沉积的低温有机（或合成）转换的另一种途径。可以在光电和纳米技术应用中使用各种有机前体的原位，选择性转换。
聚合学习：一种学习神经网络分类器的矢量量化方法
我们更进一步考虑学习神经网络分类的问题。在信息瓶颈 (IB) 原则下，我们将这个分类问题与表示学习问题联系起来，我们称之为“IB 学习”。我们表明，IB 学习实际上等同于量化问题的一个特殊类别。率失真理论的经典结果表明，IB 学习可以受益于“矢量量化”方法，即同时学习多个输入对象的表示。这种方法辅以一些变分技术，产生了一种用于使用神经网络模型进行分类的新颖学习框架“聚合学习”。在这个框架中，多个对象由单个神经网络联合分类。通过在标准图像识别和文本分类任务上的大量实验验证了该框架的有效性。
在聚合科学中长期记忆（LSTM）网络的应用：评论
摘要：本评论探讨了长期记忆（LSTM）网络的应用，该网络是一种专门的经常性神经网络（RNN），在聚合科学领域。LSTM网络在建模顺序数据和预测时间序列结果方面表现出显着的有效性，这对于理解聚合物中的复杂分子结构和动态过程至关重要。本综述深入研究LSTM模型来预测聚合物性能，监测聚合过程并评估聚合物的降解和机械性能。此外，它解决了与数据可用性和解释性相关的挑战。通过各种案例研究和比较分析，综述证明了LSTM网络在不同聚合物科学应用中的有效性。还讨论了未来的方向，重点是实时应用程序和跨学科协作的需求。本综述的目的是将高级机器学习（ML）技术与聚合物科学联系起来，从而促进创新并提高该领域的预测能力。