XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System输出变量
文章 综合知识驱动的空气分类过程人工智能系统
摘要：空气分级装置与其他用于分离材料的系统相比具有明显的优势。它们最大限度地提高了磨机的产能，因此构成了降低破碎和研磨操作能耗的有效方法。由于其性能的改进具有挑战性，因此开发一种有效的建模系统具有重要的实际意义。本文介绍了一种新颖的基于知识的散装材料分类 (FLClass) 系统。研究中考虑了广泛的操作参数：进料材料的平均质量和 Sauter 平均直径、分级机转子速度、工作气压和测试进行时间。输出变量是 Sauter 平均直径和分类产品的切割尺寸，以及工艺性能。该模型已根据实验数据成功验证。测量数据和预测数据之间的最大相对误差低于 9%。所提出的基于模糊逻辑的方法允许对要进行的过程进行优化研究。对于考虑的输入参数范围，分类过程的最高性能几乎等于 362 g/min。据我们所知，本文是公开文献中第一篇涉及模糊逻辑方法对散装材料空气分类过程进行建模的论文。
不同人工智能技术在爆炸空气超压预测中的比较研究
摘要：爆破是露天矿中最常见的岩石破碎方法。然而，它的副作用也不容小觑，例如飞石、地面振动、粉尘、有毒副产品、空气过压和背裂。这些影响会显著改变周围环境，尤其是在压力高于正常水平时。本研究提出并比较了四种用于预测爆炸引起的空气过压的人工智能模型，即多层感知器 (MLP)、随机森林 (RF)、等渗回归 (IR) 和 M5 规则。根据输入变量，即堵塞长度 (T)、每延迟炸药量 (W)、负担 (B)、监测距离 (R) 和间距 (S)，选择空气过压作为输出变量。使用几个统计性能指标，包括判定系数 (R²)、根相对平方误差 (RRSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和相对绝对误差 (RAE) 来评估模型。此外，还采用了颜色强度分组排序方法和一般排序方法进一步评估模型。基于性能指标的结果证实，与其他技术相比，M5-Rules 是出色的模型。关键词：爆炸引起的空气过压；人工智能技术；地球科学；采石场；软计算
基于多物理场的减震器子系统仿真
起落架故障是航空业高度关注的问题。根据联邦航空管理局的报告，大多数飞机故障发生在飞机起飞和降落时。一般来说，飞机故障与起落架维护不当和健康监测检查有关。在本项目工作中，选择了三轮起落架减震器系统模型，并使用 AMESim 软件包在多物理域中对其进行了分析。AMESim 代表用于执行工程系统仿真的高级建模环境。该软件包提供了一个 1D 仿真套件，用于对多领域智能系统进行建模和分析，并预测其多学科性能。建模中考虑的各种多物理域包括机械、气动和液压。对这些域的每个子组件进行建模并检查其输出变量。在动态模拟下，绘制了减震器的垂直载荷、支柱位移和效率曲线，以适应各种下沉速度。使用 MATLAB 编程包执行数学函数，借助载荷和位移曲线图来查找减震器的效率。在多物理动态模拟中，绘制了相对于时间的垂直载荷和相对于时间的支柱位移。为了验证目的，这些图与实验图相吻合，并且这些图匹配良好。
对动脉粥样硬化和心血管事件的意识
一词动脉粥样硬化由两个部分组成：动脉粥样硬化（脂肪的积累，伴有几种巨噬细胞）和硬化症（包括平滑肌细胞的纤维化层。高脂血症的存在是冠状动脉疾病的主要风险问题因素。在2016年，动脉粥样硬化研究的进展集中在发现和验证新靶向遗传学以及与动脉粥样硬化心脏病的机理联系上。使用Google表格链接进行了对大学生肝硬化的危险因素和并发症的认识的调查。我们已经在100名大学生中分发了调查。饼图和条形图用于表示输出变量。结果表明，心血管的知识为54.00％，而46.00％的人说是。中风由于缺乏血液供应而导致44.00％的人说心脏，有50.00％的人说Brain，而6.00％的人说我不知道。这些发现得出的结论是，大多数人口不知道肥胖，LDL和家族史等危险因素，这些风险因素导致动脉粥样硬化的发展，但只有少数人群意识到压力，吸烟，冠心心脏病发作，胆固醇，胆固醇，睡眠呼吸暂停，工作压力，工作压力，身体疾病，身体疾病，心脏病，冠心病，领导。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜向网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对沿输出方向的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
顺序非线性编码：一种低维回归算法，用于基于EEG的驱动疲劳检测
摘要。对现实世界数据的回归分析并不总是一件容易的任务，尤其是当输入向量以非常低的维空间呈现时。基于EEG的疲劳检测涉及低维问题，并且在降低致命事故的风险中起着重要作用。我们提出了一种内核投影追踪回归算法，该算法是一种针对低维问题（例如疲劳检测）量身定制的两步非线性。以这种方式，可以从两个不同的角度研究数据非线性：通过将数据转换为高维中间空间，然后将其样条估计应用于允许数据层次展开的输出变量。种子VIS数据库的实验结果说明了大脑的时间和后区域的平均RMSE值分别为0.1080％和0.1054％。我们的方法是通过对帕金森氏病预测进行的一些实验来验证的，这进一步证明了我们方法的效率。本文提出了一种新型回归算法，以解决高度复杂的低维数据的编码问题，该问题通常在生物神经学预测任务中遇到，例如基于EEG的驱动疲劳检测。
CMIP7的方案模型对比项目
框1：表征场景可能性的术语，通常使用许多术语来描述场景的可能性。严格来说，鉴于潜在的未来数量众多，因此可以预测实现未来的情况的可能性准确地预测了未来的未来。我们在这里参考了一个场景的可能性，该方案近似许多关键输出变量（例如强迫）。一个合理的场景包含一系列发生的结果，这些结果的发生可能性不可忽略（参见（Carter等，2007 :)）因此，令人难以置信的情景的发生可能会忽略不计。合理性是一种主观判断，可以基于许多标准。因此，将其与可行性的相关概念进行比较是有用的。可行性通常用于描述发生行动的潜力，因此与从给定的行动过程中得出的方案更加紧密相关。然而，尽管这两个术语之间存在细微的差异，但在对合理性做出判断时，我们可以借用IPCC评估中确定的可行性的多个维度：地球物理，技术，经济，社会文化和制度性（Brutschin et al。，2021; Riahi et al。等，2018b）。换句话说，要使方案是合理的，应该根据上述5个维度可行。文献中有时使用的其他方案描述符包括可能的方案，其中包括一系列结果，这些结果的发生可能性是非零的，因此可能是或可能不可能的。可能（或可能的）场景具有基于当前趋势的知识以及对未来发展和行动的共同期望的可能性相对较高的可能性。222
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
摘要 神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对输出方向上的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
REMIND2.1：气候和可持续性限制内的能源经济系统的转型和创新动力
摘要。本文介绍了区域投资与发展模型 (REMIND) 的全新开源版本 2.1。REMIND 作为一种综合评估模型 (IAM)，提供了全球能源-经济-排放系统的综合视图，并探索了自洽的转型路径。它描述了各种可能的未来及其与技术和社会经济发展以及政策选择的关系。REMIND 是一个多区域模型，结合了经济和能源部门的详细表示，在通用代数建模系统 (GAMS) 中实现。它使用非线性优化来推导出受气候和可持续性约束的能源经济系统在 2005 年至 2100 年时间范围内的福利最优区域转型路径。在代理人完全预见和外部影响内部化的假设下，最终的解决方案对应于分散的市场结果。 REMIND 能够分析气候变化缓解的技术选择和政策方法，尤其擅长代表新技术的推广，包括可再生能源及其在电力市场的整合。REMIND 代码被组织成模块，这些模块收集与特定主题相关的代码。通过明确定义的输入和输出变量集，不同模块之间的交互变得明确。每个模块都可以用不同的实现来表示，从而实现灵活的配置和扩展。REMIND 的空间分辨率
人工智能与心脏病专家：2020 年你需要了解的内容
我们生活在一个临床和生物数据空前丰富的时代，这些数据包括电子健康记录、可穿戴传感器、生物医学成像和多组学。收集这些数据的规模、复杂性和速度要求统计学和计算机科学采用创新方法，利用人工智能 (AI) 的快速发展，有效地识别疾病过程的可行见解。现在，研究人员和临床心脏病专家必须对人工智能的优势、应用和局限性有基本的了解。在这种情况下，人工智能是指一组计算概念，可以概括为机器概括学习的能力，以便有效地自主完成复杂任务。机器学习 (ML) 通过使用算法来提高任务性能，而无需明确编程来实现这一点，并且可以大致分为监督方法和无监督方法。在监督学习中，成对的输入和输出变量之间的映射经过迭代优化，以用于回归和分类任务。在无监督学习中，只有输入数据可用，并且使用算法来查找固有的聚类或关联。近年来，机器学习已由深度学习 (DL) 主导，这是一种使用多层神经网络逐步获得复杂数据更抽象表示的方法。图 1 提供了 AI 领域的高级示意图。DL 算法由三种类型的层组成：输入层、隐藏层和输出层。网络架构和初始训练变量（超参数）是预先确定的。每个神经元都有一个激活函数，它定义给定集合的输出