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![arXiv:2502.01012v1 [cs.LG] 2025 年 2 月 3 日](/simg/6/64c8887d233e4545c48c2c43afc145dcc5acc984.webp)
arXiv:2502.01012v1 [cs.LG] 2025 年 2 月 3 日
最近的技术进步引入了新的高通量方法来研究宿主-病毒相互作用，但在感染期间测试宿主基因对之间的协同相互作用仍然相对缓慢且劳动密集。识别有效抑制病毒复制的多基因敲除需要搜索所有可能的目标基因对的组合空间，而通过蛮力实验是行不通的。尽管用于顺序实验设计的主动学习方法已显示出良好的前景，但现有方法通常仅限于单基因敲除或小规模双基因敲除数据集。在本研究中，我们提出了一个集成的深度主动学习 (DeepAL) 框架，该框架结合了来自生物知识图谱 (SPOKE，可扩展精准医学开放知识引擎) 的信息，以有效地搜索 HIV 感染中 356 个人类基因的所有成对敲除的大型数据集的配置空间。通过图形表示学习，该框架能够生成特定于任务的基因表示，同时平衡探索-利用权衡，以精确定位高效的双基因敲除对。我们还提出了一种用于不确定性量化的集成方法，以及通过通路分析对我们的算法选择的基因对进行解释。据我们所知，这是第一项在规模可观的双基因敲除实验数据（356 x 356 矩阵）上显示出良好结果的研究。
Nathalie Glais。人工智能在教育中的挑战：对联合国教科文组织 2019-2021 年报告的分析。 Carnets de Laboratoire RL-2 Bonheurs，2，230，ISSN：2967-3631，2023.，2（2），EDBH，第 117-129 页，2023，978-2-493781-15-4。10.5281/zenodo.10382844。hal-04401512v2
人工智能在教育领域的挑战：联合国教科文组织 2019-2021 年报告分析 DOI: 10.5281/zenodo.10382844 Glais Nathalie CY U Cergy Paris Université nathalie.glais@outlook.fr ID: 0000-0003-4745-7481 摘要：报告联合国教科文组织分析了人工智能给教育带来的挑战。本文献综述介绍了各国面临的问题及其建议的演变。一个两步方法，从构建报告分析网格开始。然后，我们将根据报告摘要的文本计量处理来确定建议的演变。摘要：联合国教科文组织的报告分析了人工智能给教育带来的挑战。本文献综述提出了各州面临的挑战及其建议的演变。提出了一种两步方法，首先构建一个网格来分析报告。然后，我们将根据报告摘要的文本计量处理来确定建议的演变和教育中可观察到的主题。关键词：教育人工智能（AIEd）、问题、联合国教科文组织。关键词：教育人工智能（AIEd）、挑战、联合国教科文组织。
![arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日](/simg/b/b182430460dac1aa304742f79e75a070b5a147e7.webp)
arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日
增强学习（RL），一个人工智能的子场（AI），重点是培训代理，通过与环境互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。本文概述了RL的概述，涵盖了其核心概念，方法和资源以进行进一步学习。它对基本组成部分（例如国家，行动，政策和奖励信号）提供了详尽的解释，以确保读者发展扎实的基本理解。此外，本文提出了各种RL算法，根据关键因素（例如，基于模型，基于价值，基于策略，基于策略，基于策略和其他关键因素）进行分类。还提供了用于学习和实施RL的资源，例如书籍，课程和在线社区。通过提供清晰的结构化介绍，本文旨在简化初学者的RL复杂性，从而为理解和应用实时技术提供直接的途径。
2405.03912v1_.pdf-纳米级光学实验室
实用的量子网络将需要由许多内存量子位组成的量子节点。这反过来将增加控制每个量子线所需的光子电路的复杂性，并需要策略以多重记忆并克服其过渡频率的不均匀分布。在可见的近红外（VNIR）波长范围内运行的集成光子学，与领先的量子内存系统的过渡频率兼容，可以为这些需求提供解决方案。在这项工作中，我们意识到了VNIR薄膜锂Nio-bate（TFLN）集成光子平台与关键组件，以满足这些要求。这些包括低损失耦合器（<1 dB/ - facet），开关（> 20 dB灭绝）和高带宽的电光调节器（> 50 GHz）。使用这些设备，我们证明了高效率和与CW兼容的频率变化（在15 GHz时效率> 50％），以及通过嵌套调制器结构的同时激光振幅和频率控制。最后，我们突出显示了使用演示的TFLN
特斯拉对12V电池说不，并使用16V锂。
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![arxiv：2401.06312v4 [CS.CV] 29 2024年3月29日](/simg/8/8f626a5a2e27417b245caccf424f2faffb5a7963.webp)
arxiv：2401.06312v4 [CS.CV] 29 2024年3月29日
最近，Vision Transformer在低分辨率序列（即视频超分辨率（VSR）任务）中恢复缺失细节方面取得了巨大成功。尽管具有VSR准确性，但重大计算率以及大型内存足迹阻碍了受约束设备上基于变压器的VSR模型的实现。在本文中，我们通过提出一个新颖的功能级掩盖的处理框架来解决上述问题 - 与M询问的VSR工作：vsr和mia-vsr（MIA-VSR）。MIA-VSR的核心是利用相邻框架之间的特征水平的时间连续性来重新计算冗余计算，并更合理地使用以前增强的SR特征。具体而言，我们提出了一个框架内和框架间的注意力块，该障碍占据了过去的特征和输入特征的各个角色，并且仅利用先前增强的fe fore fors for提供补充信息。此外，开发了一个自适应屏蔽预测模块，以根据相邻帧之间的特征模拟跳过不重要的计算。我们进行了详细的研究研究，以验证我们的贡献，并将所提出的方法与最近最新的VSR APARCHES进行比较。实验结果表明，微VSR提高了最先进方法的内存和计算效率，而无需交换PSNR准确性。该代码可在https://github.com/ labshuhanggu/mia-vsr上找到。
![arxiv：2403.14012v1 [cond-mat.supr-con] 2024年3月20日](/simg/4/4dc5d63d593bbe824d3083ba27d8233f1a7799b7.webp)
arxiv：2403.14012v1 [cond-mat.supr-con] 2024年3月20日
Kitaev超导链是一种无旋转费米的模型，具有三胞胎样超导体。自从其参数的某些值以来，它引起了人们的兴趣，它提出了一个非平凡的拓扑阶段。在实际物理系统中，三胞胎超导性的稀缺性使Kitaev链的物理实现变得复杂。已经提出了许多建议，以克服这一困难并捏造人工三胞胎超导链。在这项工作中，我们研究了一个形成Cooper对的拼写的超导链，以S = 1状态，但S Z =0。的动机是，可以通过与S波超导底物的抗对称杂交相对诱导的链条诱导这种配对。我们研究边缘状态的性质和这些链的拓扑特性。在存在磁场的情况下，链可以用成对的费米亚点维持无间隙的超导性。这些费米点的动量空间拓扑是非平凡的，因为它们只能通过互相消灭而消失。对于小磁场，我们发现具有有限Zeemann Energy的良好定义的简并边缘模式。这些模式并非受到对称的保护，并且在散装中突然衰减，因为它们的能量与激发的连续体融合在一起。
12v电池尺寸表
国际电池委员会 (BCI) 根据物理尺寸将电池尺寸分为不同的组，使用英寸和毫米进行测量。使用 BCI 电池尺寸表可以帮助用户找到合适的替代品。要找到合适的替换电池，必须知道旧电池的 BCI 组号，但仅靠这些信息可能还不够。一些作为最佳匹配的电池可能比标准尺寸稍大，这可能会在紧密贴合的隔间中造成问题。下面提供了列出流行 BCI 电池组及其尺寸的图表：27 组电池：子组尺寸指南27 组电池细分为三个子组，按其尺寸（长 x 宽 x 高）分类。每个子组的实际尺寸为：306 x 173 x 225 毫米、318 x 173 x 227 毫米和 298 x 173 x 235 毫米。选择新电池时，请验证实际尺寸以确保兼容性。 31 组电池概述 BCI 将 31 组深循环电池定义为适用于车辆、船舶和远程电源。这些电池可以多次放电和充电。尺寸：13 英寸长、6 13/18 英寸宽和 9 7/16 英寸高。 34 组电池：中型动力源 BCI 34 组电池为中型，功能强大，提供 750-900 CCA、100-145 分钟的储备容量。它们具有 50-75 Ah 范围内的 20 小时容量。重量在 16.8kg 和 23.1kg 之间不等，具体取决于电池类型和内部结构。 35 组电池：两用电源 BCI 35 组电池常用于启动和两用应用，例如汽车、卡车、房车和医疗设备。这些铅酸电池的尺寸范围从 20h 到 125-230 cm3，电气特性取决于设计、预期用途和电池类型。47、48 和 49 组电池 BCI 51 组电池的尺寸为 9.374 x 5.0625 x 8.8125 英寸和 23.8 x 12.9 x 22.3 厘米，适用于大多数汽车的防振应用。这些吸收性玻璃垫密封铅酸电池设计为适合标准电池仓。BCI 65 组电池通常用于汽车、船舶和工业环境。平均容量范围从 70 到 75 Ah/20h，最大放电电流为 750-950 安培，它们适用于启动和深循环应用。这些中型 AGM SLA 电池通常重 20-25 千克，尺寸为 306 x 190 x 192 毫米（12 x 7.5 x 6.6 英寸）。BCI Group 75 电池主要设计用于汽车和轻工业，具有出色的启动能力和双重用途。它们通常用于汽车、卡车和轻型卡车，为内燃机和各种负载供电。Group 78 电池可用作汽车、轻型卡车、船舶和工业环境中的多种启动和通用电池。它们需要高质量和耐用的性能，以频繁提供大电流和快速充电。它们的尺寸为 10.25 x 7.0625 x 7.6875 英寸（26 x 17.9 x 19.6 厘米），可以与其他组尺寸互换使用。同样来自 BCI 的 94R 组电池广泛用于汽车和轻工业应用，常见于乘用车和商用设备。BCI 94R 组电池类型包括 H7、L4 和 LN4，主要用于宝马、奔驰、奥迪等公司生产的车辆。这些电池在低温条件下提供电力，充电迅速，支持各种车载电子设备，并可承受自动启停应用。尺寸范围从 12.4 x 6.9 x 7.5 英寸到 315 x 175 x 190 毫米，重约 3.6 至 25.8 公斤。常见的 BCI 集团电池包括：* GC2 和 GC2H：深循环电池，用于高尔夫球车、船舶应用、离网系统、医疗和安全系统。* 尺寸：（长 x 宽 x 高）GC2 为 10.375 x 7.18 x 10.625 英寸或 264 x 183 x 270 毫米，GC2H 为 11.625 英寸或 295 毫米。其他电池类型包括：* BCI 集团 GC8 和 GC8H：重型深循环电池，用于高尔夫球车、船舶应用、离网系统、医疗和安全系统。* 尺寸：（长 x 宽 x 高）GC8 为 10.375 x 7.18 x 10.625 英寸或 264 x 183 x 277 毫米，GC8H 为 11.625 英寸或 295 毫米。 BCI Group GC12 电池为汽车、离网和轻工业应用提供可靠电力，专为深循环使用和离网发电而设计。这种类型的电池通常用于高尔夫球车和其他需要稳定电源的应用。BCI Group 提供一系列电池，包括 4D、6D 和 8D 电池等重型商用电池，以及 U1 和 U1R 电池等通用电池。这些电池的尺寸因其大小而异。- **BCI Group 4D、6D 和 8D 电池：** - 这些是重型商用电池，用于高需求应用，如离网系统、安全和医疗设备备用装置、电动车、车辆电池和船用马达电池。- 它们具有相似的高度和长度，但宽度不同。例如： - BCI 组 4D 电池：20 3/4 x 7 9/16 x 10 1/2 英寸或 527 x 193 x 266 毫米 - BCI 组 6D 电池：21 5/8 x 8 1/4 x 12 1/4 英寸或 549 x 210 x 311 毫米 - BCI 组 8D 电池：20 3/4 x 11 x 9 7/8 英寸或 527 x 279 x 251 毫米 - **BCI 组 U1 和 U1R 电池：** - 这些是通用电池，用于医疗和安全设备、高尔夫球车、割草机、露营和电动滑板车等应用。 - 它们有以下尺寸： - BCI 电池组尺寸 U1：7 3/4 x 5 3/16 x 7 5/16 英寸或 197 x 132 x 186 毫米 - BCI 电池组尺寸 U1R（U216）：6 5/16 x 5 3/16 x 7 1/8 英寸或 160 x 132 x 181 毫米 这些电池专为特定用途而设计，具有不同的容量、重量和尺寸。汽车电池有各种尺寸和规格，有些很轻，有些很重。有些类似于标准 AA 电池，有些则具有独特的形状。12v 电池的尺寸差异很大，范围从 8 3/16 x 6 13/16 x 8 3/4 英寸到 10 1/4 x 6 13/16 x 9 3/8 英寸。这些尺寸特定于汽车电池，与其他电子应用中使用的尺寸不同。船舶、儿童玩具车和户外设备的电池也因其预期用途而具有不同的尺寸。有些电池是可充电的，这是可能的，因为启动车辆只需要初始电流。然后交流发电机接管，为电池充电。可充电电池适合频繁使用，而不可充电电池更适合不频繁使用。制造商还开发了较小版本的电池，例如用于鱼探仪的电池。将 12v 电池与 6v 电池进行比较会发现显著差异。 12v 电池包含六个电池，提供比 6v 电池（100 安培小时）高出两倍的电压和更大的安培小时容量（200-2400 瓦时）。
![arxiv：2310.16912v1 [physics.ao-ph] 2023年10月25日](/simg/3/382bd5c2eb4d34e3dc293539756884987c09b61e.webp)
arxiv：2310.16912v1 [physics.ao-ph] 2023年10月25日
随着2025年太阳能周期的峰值接近，并且单个地磁风暴显着改变居民空间对象（RSO）的轨道的能力，大气密度预测的技术对于空间情况意识至关重要。虽然先前已将线性数据驱动的方法（例如使用控制模式分解（DMDC））用于预测大气密度，但基于深度学习的预测具有捕获数据中非线性的能力。通过从历史大气密度数据中学习多层权重，数据集中的长期依赖性被捕获在当前大气密度状态与控制下一个时间段的大气密度状态之间的映射中。通过开发基于非线性变压器的大气密度预测的非线性变压器结构，这项工作可改善大气密度预测的先前线性传播方法。经验NRLMSISE-00和JB2008，以及基于物理的TIEGCM大气密度模型，以与DMDC和基于变压器的传播器进行预测。
afman13-212v1.pdf - 空军 - AF.mil
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