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World File Search System过梁
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
用梁搜索解码分子语言模型
摘要。关键字：分子设计·生成建模·模型·搜索·梁搜索·解码语言模型分子设计是由于有效分子的较大搜索空间而导致的化学合作问题之一。现有的方法基于两种关键编码方法：分子图和文本微笑。分子图编码方法具有表达性和化学意识，因为它们包括原子，键和其他分子证券。基于微笑的方法没有考虑任何化学信息，并将这些分子视为一系列特征。当前的生成分子图和基于微笑的模型了解输入的分布，然后从学习分配中进行采样以生成新的分子。基于微笑的方法容易产生无效的分子，并且尚不在化学上意识到。尽管如此，大型语言模型（LLM）在NATU语言处理（NLP）中的成功导致了强大的LLM方法的开发，这些方法与最先进的分子基于图形的方法具有竞争力。本文显示了如何通过梁搜索对基于碎片的微笑LLM进行训练和采样，以提高产生的分子的有效性，新颖性和独特性。我们在两个标准分子设计数据集上评估了该模型：锌和PCBA。我们表明，我们的模型可以生成具有较高va效率，新颖性和唯一性的精确分子，同时记录结果与最先进的基于分子图的方法相当或更好。
HAFB 大楼 1 和 1A WSEP 重大翻新
C. 结构 希尔空军基地 1 号楼和 1A 号楼改建工程的结构范围包括填充 CMU 墙中的现有开口和现有 CMU 墙中的新开口。新填充物将由与现有墙体尺寸相匹配的 CMU 构成。将安装穿过墙体的钢角过梁，以支撑新开口上方的横梁。将在群众简报室建造新的升高座位。升高座位的平台将由冷弯金属框架和胶合板护套构成。将在 1 号楼的屋顶层安装新梁，以支撑办公室和会议室中新的可移动隔断门。这些梁由现有砖石墙的钢角拱腹和走廊侧的金属螺柱箱柱支撑。该项目包括在 1 号楼和 1A 号楼之间选定的入口处建造新的檐篷。它们将由空心结构钢型材建造。钢柱将由新的钢筋混凝土点基础支撑。作为项目工作范围的一部分，对 1 号楼和 1A 号楼的改造部分进行了简单的抗震结构评估。将报告建筑剪力墙的需求/容量比和其他缺陷。实际的抗震升级工作不在项目范围内。