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为期三天的智能全国研讨会......
为期三天的全国研讨会“通过人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 实现智能自动化”的主要目的是向学生介绍使用特征工程和机器学习技术进行的深度学习工业研究工作的激动人心的应用。主要主题是卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器、受限玻尔兹曼机等。还讨论了自然语言处理、计算机视觉、路径规划等领域的应用。本次研讨会的主要目标必须概述 Python 和 R 编程语言并提供机器学习和深度学习模型的实践经验。
一种基于能量的控制策略，以提高LVRT的能力
NOMENCLATURE DFIG Doubly Fed Induction generator MW, Mvar Megawatt, Mega volt ampere reactive WEC Wind Energy Conversion I, pv, Vpv Output current (A) and output voltage (V) PCC Point Of Common Coupling Iph Photocurrent generated by light (A) LVRT Low Voltage Ride Through Rs, Rsh Series resistance and shunt resistance (Ω) PSO Particle群的优化n，k的k理想因子和玻尔兹曼常数（1.38×10-23J/k）ITAE ITAE积分时间绝对误差t PV细胞温度（K）FRT故障乘坐D，Q D – Q轴成分
原子频率和时间标准部分
' 长度计量并不是频率计量产生根本影响的唯一领域。已经就频率标准和涉及频率计量进行了一些绝对温度测量 [Kamper and Zimmcrmnn 197 I]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系与频率噪声相关。最好的 [即。 ，最可重复，最稳定，最易运输] 目前直流电位差（电动势，E M F ）的次标准是约瑟夫森结
原子频率和时间标准部分
长度计量学并不是频率计量学产生根本影响的唯一领域。Kamper 和 Zimmcrmnn 1971 已经完成了一些绝对温度测量，这些测量涉及频率标准和频率计量学 [Kamper 和 Zimmcrmnn 1971]。他们测量了约瑟夫森结振荡器的频率噪声，该振荡器与浸没在低温浴中的电阻耦合。温度 T 与频率噪声通过涉及 h、e 和 k（分别为普朗克常数、电解质电荷和玻尔兹曼常数）的基本物理关系相关。目前，直流电位差（电动势，EMF）的最佳 [即最清晰、最稳定、最便携] 二级标准是约瑟夫森结
利用神经网络量子态寻找量子临界点
摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
COMP596 类脑人工智能
编程作业如上所述，将有两个编程作业，第一个将于 1 月 13 日那一周发布，第二个将于 2 月 24 日那一周发布。对于这两个作业，你将收到一个 Python 代码主干，你将使用它来构建模型。第一个作业将让你编写一个玻尔兹曼机来建模手写数字图像。第二个作业将让你编写一个演员评论家网络来完成空间导航任务。对于这两个作业，你将不被允许使用提供自动求导功能的现代机器学习库。你将用老办法来做！在这两项作业中，都会有几个问题需要回答，还有一些额外的任务需要研究生完成。
生物囊膜的主动和被动矿化...
1口腔生物学系，维也纳医科大学大学牙科诊所，奥地利1090年； caroline7_k@hotmail.com（k.a.a.a.）; layla.panahipour@meduniwien.ac.at（L.P.）2 Karl Donath硬组织和生物材料研究实验室，维也纳医科大学牙科诊所，奥地利1090，奥地利维也纳； patrick.heimel@trauma.lbg.ac.at（P.H.）; stefan.tangl@meduniwien.ac.at（S.T。）; stefan.lettner@meduniwien.ac.at（S.L.）; carina.kampleitner@meduniwien.ac.at（C.K。）3奥地利维也纳1090号组织再生的奥地利集群4路德维希·鲍尔茨曼创伤学院，与AUVA合作研究中心，奥地利维也纳维也纳1200号，奥地利维也纳大学诊所，奥地利1090 Vienna，奥地利1090 Vienna，奥地利，奥地利，奥地利1090; ulrike.kuchler@meduniwien.ac.at 6牙科医学院牙科医学学院，伯尔尼大学3010，瑞士伯尔尼 *通信：Reinhard.gruber.gruber@meduniwien.ac.at3奥地利维也纳1090号组织再生的奥地利集群4路德维希·鲍尔茨曼创伤学院，与AUVA合作研究中心，奥地利维也纳维也纳1200号，奥地利维也纳大学诊所，奥地利1090 Vienna，奥地利1090 Vienna，奥地利，奥地利，奥地利1090; ulrike.kuchler@meduniwien.ac.at 6牙科医学院牙科医学学院，伯尔尼大学3010，瑞士伯尔尼 *通信：Reinhard.gruber.gruber@meduniwien.ac.at
肿瘤肥大细胞的表观遗传变化和肥大细胞增多症的潜在影响
1分子遗传学和表观遗传学系，诺弗职业医学研究所，波兰91-348； ewa.jablonska@imp.lodz.pl（E.J.）; edyta.wieczorek@imp.lodz.pl（E.W.）2内科学系I，维也纳医科大学血液学和止血学系，奥地利维也纳1090； peter.valent@meduniwien.ac.at 3 3路德维希·鲍尔茨曼（Ludwig Boltzmann）血液学和肿瘤学研究所，维也纳医科大学，奥地利1090维也纳，奥地利4号血液学生物学系，皮蒂·塞普（Pitié -sap） - 萨普三米，索波尼大学，索波恩大学，75013 PARIS，75013 PARIS，FRAIS，FRASE，FRASE； Michel.arock@aphp.fr 5免疫学和过敏部，医学系Karolinska Institutet和Karolinska大学医院，SE-171 76瑞典斯德哥尔摩； gunnar.p.nilsson@ki.se 6，gdansk医科大学皮肤病学和过敏症系，波兰80-211； bned@gumed.edu.pl 7 Invicta生育与生殖中心，分子实验室，Polna 64，81-740 SOPOT，波兰81-740 SOPOT，波兰8 Antrergology系，GDANSK医科大学，80-211 GDANSK，POLAND *通信）; marek.niedoszytko@gumed.edu.pl（M.N。）;电话。： +48-42-6314-627（E.R.）; +48-58-5844-300（M.N.）
单层量子近似优化算法干涉测量与热分布采样的联系
量子近似优化算法 (QAOA) 最初是为了在量子计算机上寻找组合优化问题的近似解而提出的。然而，该算法也引起了人们对采样目的的兴趣，因为在合理的复杂性假设下，理论上证明了算法的一层已经设计出了一种超出经典计算机模拟范围的概率分布。在这方面，最近的一项研究还表明，在通用伊辛模型中，这种全局概率分布类似于纯粹但类似热的分布，其温度取决于自旋模型的内部相关性。在这项工作中，通过对该算法的干涉解释，我们扩展了单层 QAOA 生成的本征态振幅和玻尔兹曼分布的理论推导。我们还从实际和基本角度回顾了这种行为的含义。