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World File Search System计算成本
一种新型的张量网络
尽管张量网络是模拟低维量子物理的有力工具，但张量网络算法在较高空间维度上的计算成本非常高。我们引入了量子规范网络：一种不同类型的张量网络假设，对于较大的空间维度，模拟的计算成本不会明显增加。我们从量子动力学的规范图 [ 1 ] 中汲取灵感，它由每个空间斑块的局部波函数组成，相邻斑块通过幺正连接相关。量子规范网络 (QGN) 具有类似的结构，只是局部波函数和连接的希尔伯特空间维数被截断。我们描述了如何从通用波函数或矩阵积态 (MPS) 获得 QGN。对于 M 个算子，任何波函数的所有 2 k 点相关函数都可以通过键维数为 O ( M k ) 的 QGN 精确编码。相比之下，仅当 k = 1 时，量子比特的 MPS 通常需要指数级更大的键维数 2 M / 6。我们提供了一种简单的 QGN 算法，用于近似模拟任意空间维度中的量子动力学。近似动力学可以实现时间无关的汉密尔顿量的精确能量守恒，并且空间对称性也可以精确保持。我们通过模拟多达三个空间维度中的费米子汉密尔顿量的量子猝灭来对该算法进行基准测试。
https://dx.doi.org/10.12785/ijcds/120166 独立混合可再生能源的最佳经济规模
收到日期：2021 年 2 月 21 日，修订日期：2020 年 2 月 20 日，接受日期：2022 年 3 月 29 日，发布日期：2022 年 9 月 30 日 摘要：本文利用不同的进化优化算法，研究了印度库鲁克谢特拉社区独立式 (HRES) 的最佳经济规模。在优化过程中，将光伏 (PV)、风力涡轮机 (WT)、电池和柴油发电机 (DEG) 等不同子系统的数量视为感兴趣的变量，以净现值成本、回收期、计算成本和平准化能源成本 (LCOE) 作为绩效衡量标准。通过对结果的分析，可以确定与粒子群优化 (PSO)、引力搜索算法 (GSA)、灰狼优化器 (GWO) 和组合 PSO-GSA 算法提供的解决方案相比，鲸鱼优化算法 (WOA) 提供的解决方案在 LCOE、净现值和回收期方面表现最佳。对这些算法的相对性能进行了定性和定量比较和对比，不仅突出了研究结果，而且突出了从经济角度对独立 HRES 进行最佳定型（根据问题陈述），还突出了其他性能指标，例如收敛时间、计算成本和复杂性。模拟在 MATLAB 软件中执行。关键词：经济定型、HRES、LCOE、独立、优化算法
高级能源材料的机器学习
筛选高级材料，加上其定量结构性关系关系的建模，由于各种各样的挑战，包括较低的成功概率，高度消耗，高计算成本，与传统能源材料的传统方法相关的高计算概率，高计算成本，因此已成为能源材料中热门和趋势的主题之一。在此之后，必须进行新的研究概念和技术来促进能源材料的研究和开发。因此，官能智能和机器学习方面的最新进步增加了人们对数据驱动的材料科学将彻底改变科学发现的期望，从而为开发货物的开发提供了新的范式。此外，目前的数据驱动材料工程的进步还表明，机器学习技术的应用不仅可以显着促进高级能源材料的设计和开发，而且还可以增强其发现和部署。在本文中，提出了开发新能源材料来促进全球碳中立性的重要性和必要性。还提供了机器学习基础知识的全面介绍，包括开源数据库，功能工程，机器学习算法和机器学习模型的分析。之后，讨论了数据驱动材料科学和工程的最新进展，包括碱性离子电池材料，pho-To-tovoltaic材料，催化材料和二氧化碳捕获材料。最后，强调了机器学习的成功应用以及对高级能源材料开发的剩余挑战的相关线索。
在当地教堂进行计划C-34
计划对教会来说并不陌生。教会相信上帝关心从混乱中降低秩序。这就是我们在圣经开始时阅读的内容。耶稣在行动之前认识到人们计划：“你们哪个打算建造塔，不先坐下来估算成本，看看[一个]是否足以完成它？或什么国王，去与另一个国王发动战争，不会先坐下来，考虑他是否能够与一万一以反对二万对他反对他的人？” （路加福音14：28，31）计算成本并带律师带来组织和指导并防止灾难。
![arxiv：2407.02109v2 [cs.cv] 2024年11月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ae4d53ed1d1cc0ff7fb46a3f603ec01aff994b63.webp)
arxiv：2407.02109v2 [cs.cv] 2024年11月23日
任何模型（SAM）具有先进的分割分割，但受高分辨率图像上的高计算成本的限制。这需要下采样以满足GPU的约束，牺牲了高精度交互式分割所需的细粒度。为了解决SAM的局限性，我们专注于视觉长度外推，并提出了一个名为HRSAM的轻量级模型。外推可以使接受低分辨率的HRSAM推广到高分辨率。我们首先找到推断和注意力评分之间的联系，这使我们在Swin的注意力下基于HRSAM。然后，我们使用CUDA优化的有效记忆注意以加速HRSAM引入灵活的局部关注（FLA）框架。在FLA中，我们实施了Flash Swin的注意，与传统的Swin注意相比，速度达到了35％的速度，并提出了一种仅KV的填充机制来增强术语。我们还开发了使用状态空间模型有效扩展HRSAM的受访场的自行车扫描模块。我们通过添加锚固图进一步开发了FLA中的HRSAM ++，从而以少量的计算成本为外推提供了多尺度数据和更大的接受场。实验表明，在标准培训下，HRSAMS仅占延迟的38％。随着SAM-依据，推断会使HRSAM能够在较低的延迟下胜过教师模型。进一步的填充能够显着超过先前的SOTA。代码可在https://github.com/youhuang67/high-resolution-segment-anything.git
使用变压器无监督的大脑异常检测和分割
病理脑外观可能是如此异质，以至于仅作为异常而言可以理解，这是由于它们偏离正常性而不是任何特定的病理特征而定义的。在医学成像中最艰巨的任务中，检测这种异常需要正常大脑的模型，将紧凑性与复杂的，远程相互作用的表达性结合在一起，以表征其结构组织。这些要求是变形金刚比其他候选候选体系结构具有更大的满足潜力，但是它们对数据和计算资源的要求抑制了它们的应用。在这里，我们将矢量定量的变异自动编码器的潜在表示与自动回应变压器的集合结合在一起，以在相对适度的数据制度内以低计算成本以低计算成本实现的健康脑成像数据来偏离健康的脑成像数据，从而实现无监督的异常检测和分割定义。我们将我们的方法与涉及合成和实际病理病变的一系列实验中的当前最新方法进行了比较。在实际病变上，我们对来自英国生物库的15,000名放射线正常参与者进行训练，并评估四个不同的脑MR数据集，患有小血管疾病，脱髓鞘病变和肿瘤。我们在图像和像素方面都表现出了出色的异常检测性能，而无需后处理就可以实现。这些结果引起了对变压器在这项最具挑战性的成像任务中潜力的关注。关键字：变压器，无监督的异常分割，异常检测，neu-Roimaging，vector量化变异自动编码器
Liu, Junxiu, Li, Mingxing, Luo, Yuling, Yang, Su ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6618-7483, Li, Wei and Bi, Yifei (2021) Alzheimer's disease detect
摘要：为了诊断阿尔茨海默病 (AD)，人们采用了磁共振成像等神经成像方法。深度学习 (DL) 在计算机视觉方面的最新进展进一步激发了对机器学习算法的研究。然而，这些算法的一些局限性，例如需要大量的训练图像和强大的计算机，仍然阻碍了基于机器学习的 AD 诊断的广泛使用。此外，大量的训练参数和繁重的计算使得 DL 系统难以与移动嵌入式设备（例如手机）集成。对于使用 DL 进行 AD 检测，目前大多数研究仅侧重于提高分类性能，而很少有研究获得更紧凑、复杂度更低、识别准确率相对较高的模型。为了解决这个问题并提高 DL 算法的效率，本文提出了一种用于 AD 分类的深度可分离卷积神经网络模型。本文使用深度可分离卷积 (DSC) 来代替传统的卷积。与传统神经网络相比，所提出的神经网络的参数和计算成本大大降低。与传统神经网络相比，所提出的神经网络的参数和计算成本显著降低。由于其低功耗，所提出的模型特别适合嵌入移动设备。实验结果表明，基于 OASIS 磁共振成像数据集的 DSC 算法在 AD 检测方面非常成功。此外，本文还采用了迁移学习来提高模型性能。使用两个训练有素的复杂网络模型 AlexNet 和 GoogLeNet 进行迁移学习，平均分类率分别为 91.40%、93.02%，功耗更低。
数据驱动的天气预报的兴起-AMS期刊
摘要：基于机器学习（ML）的数据驱动建模显示出巨大的天气预测潜力。在某些应用中取得了令人印象深刻的结果。ML方法的摄取可能是改变游戏规则的游戏规则，即传统的数值天气预测（NWP）被称为“安静革命”天气预报的“安静革命”。使用标准NWP系统运行预测的计算成本极大地阻碍了通过增加模型分辨率和合奏大小来进行的改进。使用高质量的重新分析数据集（如ERA5进行培训）开发的新一代新一代ML模型允许进行预测，这些预测需要较低的计算成本，并且在准确性方面具有高度竞争力。在这里，我们首次将ML生成的预测与基于标准NWP的预测在类似于操作的上下文中进行比较，该预测是从相同的初始条件初始化的。着眼于确定性预测，我们应用了共同的预测验证工具来评估与最近开发的ML模型之一（Panguweather）一起产生的数据驱动预测的程度，可匹配从领先的全球NWP系统（ECMWF）中的一个领先的全球NWP系统（eCMWF）的预测质量和属性。与操作IFS分析和概要观察结果一起验证时，结果非常有前途，对于全球指标和极端事件而言，具有可比的精度。过于平滑的预测，随着预测提前时间的增加偏差，预测热带气旋强度的性能差，被确定为基于ML的预测的当前缺点。新的NWP范式正在依靠ML模型以及最新分析和重新分析数据集进行预测初始化和模型培训的推论。