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Piratenets：具有残留自适应网络的物理信息深度学习
虽然物理知识的神经网络（PINN）已成为一个流行的深度学习框架，用于解决由部分差分方程（PDES）控制的前进和反问题（PDES），但众所周知，当采用更大和更深层的神经网络架构时，他们的性能会降低。我们的研究表明，这种反直觉行为的根源在于使用具有不适合初始化方案的多层感知器（MLP）架构，从而导致网络衍生物的培训较差，最终导致PDE残留损失的不稳定最小化。为了解决这个问题，我们引入了物理信息的残留自适应网络（Piratenets），这是一种新型的体系结构，旨在促进对深色Pinn模型的稳定且有效的培训。Piratenets利用了一种新型的自适应残差连接，该连接允许将网络初始化为在训练过程中逐渐加深的浅网络。我们还表明，提出的初始化方案使我们能够在网络体系结构中对与给定PDE系统相对应的适当的归纳偏差进行编码。我们提供了全面的经验证据，表明piratenets更容易优化，并且可以从深度大大提高，最终在各种基准中获得最新的结果。此手稿随附的所有代码和数据将在https://github.com/predictivectiveIntelligencelab/jaxpi/jaxpi/tree/pirate上公开提供。
LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
体内疼痛在自适应行为期间起着不同的功能
疼痛推动了自我保护行为，进化论的理论表明它在不同的时间表上起作用以发挥不同的功能。阶段性疼痛提供了一种教学信号，以避免避免新损伤，但主张滋补疼痛来支持恢复性的行为，例如通过减少动机活力。我们在沉浸式的虚拟现实脑电图觅食任务中检验了这一假设，其中受试者在森林中收获了果实：一些水果引起了握手的短暂性疼痛，而这种选择降低了选择的概率。同时，对侧上臂的滋补压力疼痛与动作速度降低有关。这可以通过自由手术框架来解释，该计算框架在动机的活力和决策价值方面对滋补和阶段性疼痛的功能进行形式化和量化，以及与脑电图响应相关的模型参数。总体而言，结果表明，补体和阶段性疼痛如何效果在持续的自适应行为期间支持最小化的不同客观动机功能。
AI驱动的智能照明系统，用于节能和自适应城市环境
城市照明系统对于安全，保障和生活质量至关重要，但是它们经常消耗巨大的能量，并且缺乏对不断变化的状况的适应性。传统的照明系统依赖于固定的时间表和手动调整，从而导致效率低下，例如过度灌输和能源浪费。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过基于环境条件和人类活动的实时调整，节能和自适应照明来优化城市照明。通过整合运动传感器，天气预报和交通系统的数据，城市可以减少能源消耗，提高安全性并改善居民的生活质量。实验结果表明，能源效率，照明质量和运营成本的显着提高，为智能城市照明系统提供了可持续的蓝图。
通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
新加坡是在整个大英帝国发展的广泛交易路线网络中成立的。该定居点的价值在于在欧洲/印度，中国和马来群岛之间的高度战略地位，这是在这些地理子系统中运营的商品和商人最方便的十字路口，而在亚洲荷兰人与英国之间的地理政治相互作用的背景下。的确，它的位置是新加坡增长的唯一资源（Huff 1997，7）。在19世纪初期的特定贸易和地理政治模式中，地理位置的早期优势非常重要，并以自由港口地位的补充，促进了新加坡作为大英帝国和亚洲贸易的主要群体的增长。
自适应复合策略 (ACS)
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第 11 届年度深部脑刺激智库会议论文集：通过功能网络映射、自适应深部脑刺激的生物标志物、生物伦理困境、人工智能引导的神经调节和转化进展推动神经调节的前沿
引文 Johnson KA, Dosenbach NUF, Gordon EM, Welle CG, Wilkins KB, Bronte-Stewart HM, Voon V, Morishita T, Sakai Y, Merner AR, L´azaro-Mu˜noz G, Williamson T, Horn A, Gilron R, O'Keeeffe J, Gittis AH, Neumann WJ, Little S, Provenza NR, Sheth SA, Fasano A, Holt-Becker AB, Raike RS, Moore L, Pathak YJ, Greene D, Marceglia S, Krinke L, Tan H, Bergman H, P¨otter-Nerger M, Sun B, Cabrera LY, McIntyre CC, Harel N, Mayberg HS, Krystal AD, Pouratian N, Starr PA, Foote KD, Okun MS 和 Wong JK (2024) 第 11 届深部脑刺激智库会议论文集：推动神经调节的前沿，包括功能网络映射、自适应 DBS 的生物标志物、生物伦理困境、人工智能引导的神经调节和转化进展。Front. Hum. Neurosci. 18:1320806。doi：10.3389/fnhum.2024.1320806
适用于多群中子扩散方程的混合有限元离散化的笛卡尔网格的自适应网格改进
自适应网状修复基于基本要素：后验估计。在中子中，后验错误控制是一个正在进行的研究主题。AMR。在[16，第3.3节]中，作者解决了A后验估计中使用的规律性假设的问题。在[21，22，25]中，A后验估计值基于双重加权残差方法，其中保证的估计器涉及确切的伴随溶液。在[17]中，他们设计了一个可靠的估计，该估计依赖于双重问题的定义，并突出了由于这个双重问题缺乏稳定性而缺乏效率。严格的估计值不需要过剩的规律性以及适应性网格重新确定策略，以解决运输方程式上的源问题[9]。在这项工作之后，[10]中已经解决了有关特征值问题的理论方面。在这些论文中，作者设计了一种数值策略，该策略依赖于精确控制的操作员评估，例如在[9]中用于解决源问题。在反应堆核心尺度上，使用简化的模型在核工业中很常见。准确地说，简化的模型可以是中子分歧模型或简化的传输模型。在[7]中，我们对中子差异方程的混合有限元离散量进行了严格的后验误差估计，并提出了一种自适应网格重新填充策略，以保留Carte-sian结构。在[13]中执行了这种方法对临界问题的第一个应用，尽管具有次级估计器。关于工业环境和特定的数字模拟，我们的方法是在Apollo3®代码[23]中开发混合有限元求解器[4]的一部分。
质量死亡率事件发生后，在Pinna nobilis中Toll样受体库的表征表明自适应intodression
fi g u r e 3 TLR-7编码DNA序列单倍型的中间连接网络以及在侵入性个体中Microsatellites和TLR基因座的P. rudis等位基因的组成。上面：考虑了八十六个序列：敏感，抗性和未定义的诺比利杆菌表型的38、30和8单倍型，以及rudis或杂交的10个单倍型，自然抗性表型。连接线上的破折号提到了单倍型之间的突变数。饼图的大小反映了观察到的单倍型的个体的数量。下面：分别考虑了微卫星和TLR基因座的十二个基因座和14个基因座。左：个人内部的P. rudis等位基因的比例。右：TLR基因座的P. Rudis等位基因的组成。ptl，蛋白质收费，（a）重叠群38,093，（b）重叠群84,580，（c）重叠群39,158。
Agentic抹布重新定义自适应的检索效果
未来调查代理抹布的机会将需要合并多模态数据以产生更丰富的输出。这些应用程序需要更丰富，上下文意识到的响应，并且可以通过这些系统来解决，因为我们使用广泛的数据源（文本，图像，音频）。此外，研究更高级的反馈回路将改善连续学习，以便系统可以更好地处理动态环境。他们可以研究改善反馈的方法以使其快速，并且仍然保持准确。最后，必须探讨跨联盟应用程序和道德AI原则的集成领域，以便这些自适应系统在多个市场中的设计，公平性，透明度和问责制中体现出来。