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用D-Wave Quantum退火器训练受限制的Boltzmann机器
限制的玻尔兹曼机器（RBM）是一种基于能量的，无方向的图形模型。它通常用于无监督和监督的机器学习。通常，RBM是使用对比差异（CD）训练的。但是，使用CD的训练很慢，无法估计对数可能成本函数的确切梯度。在这项工作中，使用量子退火器（D-Wave 2000q）计算了对RBM梯度学习的模型期望，在CD中，获得样品的速度比Markov Chain Monte Carlo（MCMC）快。使用量子退火训练的RBM的训练和分类结果与基于CD的方法进行了比较。相对于分类精度，图像重建和对数可能的结果，将两种方法的性能进行比较。分类精度结果表明两种方法的性能可比性。图像重建和对数可能性结果表明，基于CD的方法的性能提高了。表明，从量子退火器获得的样品可用于在64位“条形和条纹”数据集上训练RBM，其分类性能类似于经过CD培训的RBM。尽管基于CD的培训表现出改进的学习成绩，但是使用量子退火器的训练可能会有用，因为它消除了CD的计算昂贵的MCMC步骤。
2022 Chevrolet Bolt EUV所有者手册
键和锁定键。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6远程无钥匙进入（RKE）系统。。。。。7远程无钥匙进入（RKE）系统操作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7远程启动。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13个门锁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15个电动门锁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16延迟锁定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16个自动门锁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17锁定保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17个安全锁。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
玻尔兹曼熵与冯·诺依曼
我们提出了一种方案，利用数值“精确”分层运动方程 (HEOM) 中的准静态亥姆霍兹能量，评估在时间相关外力作用下与热浴耦合的系统的热力学变量。我们计算了不同温度下与非马尔可夫热浴强耦合的自旋系统产生的熵。我们表明，当外部扰动的变化足够缓慢时，系统总会达到热平衡。因此，我们基于 HEOM 计算了等温过程的玻尔兹曼熵和冯诺依曼熵，以及准静态平衡系统的各种热力学变量，例如内部能量、热量和功的变化。我们发现，尽管玻尔兹曼和冯诺依曼情况下的系统熵作为系统-浴耦合强度的函数的特征相似，但总熵产生的特征完全不同。在玻尔兹曼情况下，总熵产生总是正的，而在冯·诺依曼情况下，如果我们选择整个系统的热平衡状态（未分解的热平衡状态）作为初始状态，则总熵产生为负。这是因为冯·诺依曼情况下的总熵产生没有适当考虑系统-浴相互作用的熵贡献。因此，必须使用玻尔兹曼熵来研究完全量子状态下的熵产生。最后，我们检查了 Jarzynski 等式的适用性。
使用深度学习算法对激光超声波传播数据进行基于人工智能的螺栓松动诊断
摘要：深度学习 (DL) 算法在无损评估 (NDE) 中的应用正成为该领域最有吸引力的主题之一。作为对此类研究的贡献，本研究旨在研究 DL 算法在使用激光超声技术检测和评估螺栓接头松动度方面的应用。本研究基于关于螺栓头板真实接触面积与超声波穿过时损失的导波能量之间关系的假设进行。首先，分别使用 Q 开关 Nd：YAG 脉冲激光器和声发射传感器作为激励和感应超声信号。然后，使用超声波传播成像 (UWPI) 过程创建 3D 全场超声数据集，之后应用多种信号处理技术来生成处理后的数据。通过使用基于 VGG 类架构的回归模型的深度卷积神经网络 (DCNN)，计算估计误差以比较 DCNN 在不同处理数据集上的性能。还将所提出的方法与 K 最近邻、支持向量回归和深度人工神经网络进行了比较，以证明其稳健性。因此，发现所提出的方法显示出结合激光生成的超声波和 DL 算法的潜力。此外，信号处理技术已被证明对自动松动估计的 DL 性能具有重要影响。
已发布版本的引用：Bhargava, A、Bester, M 和 Bolton, L 2021，《员工对机器人、人工智能和自动化 (RAIA) 对工作满意度、工作保障和就业能力的影响的看法》，《行为科学技术杂志》，第 6 卷，第 106-113 页。https://doi.org/10.1007/s41347-020-00153-8
出版商权利声明：© 作者 2020。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的认可，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。
格子玻尔兹曼交互式血流模拟管道
摘要目的脑动脉瘤 (也称为颅内动脉瘤或脑动脉瘤) 是全世界成人中最常见的脑血管疾病之一，由脑动脉薄弱引起。脑动脉瘤最有效的治疗方法是介入放射治疗，这极大地依赖于放射科医生的技术水平。因此，准确检测和有效治疗脑动脉瘤仍然是重要的临床挑战。事实上，一个可靠的建模和可视化环境来测量和显示体内血流模式可以洞察脑动脉瘤的血流动力学特征。在这项工作中，我们引入了一种脑血流模拟和实时可视化的流程，涵盖了从医学图像采集到实时可视化和操纵的所有方面。方法我们开发并使用了改进版本的 HemeLB 作为流程的主要计算核心。 HemeLB 是一款针对稀疏和复杂几何结构优化的大规模并行格子玻尔兹曼流体求解器。该管道的可视化组件基于在支持 CUDA 的 GPU 核心上实现的射线行进方法。
确定螺栓力和法向接触压力...
摘要 本文提出了一个论点，即可以将非对称非线性多螺栓连接建模为一个系统。介绍了由四个子系统组成的装配状态系统建模。这些子系统包括：一对连接元件（法兰和支架）、它们之间的接触层和螺栓。系统的物理模型是考虑到按照特定顺序拧紧螺栓而描述的。在这个模型中：法兰和支架使用空间有限元构建，接触层形成为非线性温克勒模型，螺栓被替换为由柔性梁制成的简化模型。介绍了可用于确定螺栓力变化的计算模型，以及在系统拧紧期间和系统结束时连接元件之间的法向接触压力。显示了所选多螺栓系统的样本计算结果。
HKP PowerPivotTM 断线钳
独特的 PowerPivot TM 几何形状采用先进的计算机辅助设计开发而成，可创建双复合动作系统，效率高于同类断线钳。PowerPivot TM 断线钳与经过特殊设计的 HKP 刀片配合使用，可提供卓越的强度，在切割 7/16 英寸 HRC-31、3/8 英寸 HRC-42 和 5/16 英寸 HRC-48 时，切割力可减少 30%。
