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评论文章 新兴锂金属主体梯度设计取得进展
开发宿主材料已被认为是一种潜在的对策，可以避免锂金属负极 (LMA) 的固有缺陷，例如不受控制的枝晶生长、不稳定的固体电解质界面和有限的体积波动。为了实现适当的锂容纳，特别是自下而上的锂金属沉积，包括亲锂性和/或导电性的宿主材料梯度设计近年来引起了广泛关注。然而，对于这个快速发展的主题，仍然缺少批判性和专门性的综述。在这篇综述中，我们试图全面总结和更新指导锂成核和沉积的相关进展。首先，讨论了有关锂沉积的基本原理，特别关注宿主材料的梯度设计原理。相应地，系统地回顾了在亲锂性、导电性及其混合方面创建不同梯度的进展。最后，提供了面向实用 LMA 的先进宿主材料梯度设计的未来挑战和前景，这将为未来的研究提供有用的指导。
分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
大肠杆菌在微流体限制和化学梯度下的异常扩散
我们报告了一种双层微流体装置，以研究限制和化学梯度对野生型大肠杆菌运动性的综合影响。我们在 50 µm 和 10 µm 宽的通道中跟踪单个大肠杆菌，通道高度为 2.5 µm，以产生准二维条件。我们发现与预期相反，即使在没有化学（葡萄糖）梯度的情况下，细菌轨迹也是超扩散的。在引入化学梯度或加强横向限制时，超扩散行为会变得更加明显。在没有化学梯度的情况下，弱限制的游程分布遵循指数分布。限制和化学吸引都会导致这种行为的偏差，在这些条件下，游程分布接近幂律形式。限制和化学吸引都抑制大角度翻滚。我们的结果表明，野生型大肠杆菌在物理限制和化学梯度下以类似的方式调节其运行和翻滚。
具有连续粘弹性梯度的工程组织模拟水凝胶用于程序性细胞迁移
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 12 月 25 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.12.24.630289 doi：bioRxiv 预印本
探索大语模型中生成精度的神经梯度体系结构
摘要 - 将神经梯度体系结构（NGA）集成到大语言模型（LLMS）中，导致了自然语言处理的明显进步，从而增强了生成文本的精确性和相干性。通过采用梯度驱动的计算，NGA根据上下文提示动态调整内部途径，从而使LLMS能够更有效地适应各种语言任务。这种方法证明了在上下文理解至关重要的情况下，诸如机器翻译，摘要和对话生成等任务的改进。NGA的融合也有助于减少常见问题（例如重复性或无关的产出），从而提高了生成内容的总体质量。此外，NGA的适应性允许在各个领域对LLM进行更有效的微调，从而促进了其在专业领域的应用，而无需大量的重新培训。经验结果表明，NGA在完善LLM的生成过程中的功效，强调了其大大提高自然语言处理系统性能的潜力。因此，NGA的采用代表了LLM体系结构演变中的关键进展，为开发更响应敏感和上下文意识到的语言模型提供了强大的框架。
采用边界元法和 Aifantis 梯度弹性理论进行弹性静力学分析
摘要：微纳结构的应用日益广泛，这引起了人们对包含尺度效应的理论的兴趣，因为经典连续体理论在捕捉依赖于尺寸的效应方面存在局限性。出于这样的动机，本文使用边界元法 (BEM) 进行三维弹性静力学微结构建模。为了解释微结构效应，采用了 Aifantis 提出的简化梯度理论，这是 Mindlin 一般理论的具体化。建立了变分论证来确定问题的控制方程和边界条件。该论证解释了梯度弹性的基本解，并借助倒数恒等式构建了积分轮廓表示。Proriol 谱函数的弯曲三角元素用于近似 BEM 离散化的几何和物理参数。所提出的公式得出的结果与文献中的其他分析一致。
MEMS高温梯度传感器用于高度湍流中的皮肤摩擦测量
摘要 - 本文介绍并讨论了使用MEMS（微电机电系统）获得的高温梯度传感器获得的结果，以在高度湍流中进行时间平均和波动的皮肤摩擦测量。设计为强大的壁挂式悬挂热线结构，使用传统的微观加工技术制造微传感器，该技术与微电脑兼容用于设计集成的智能系统。成功实施了两条风风隧道，在大量湍流中测试了该传感器，主流速度高达270 m/s（马赫数为0.79），这对应于客机巡游的平均速度。实验证明了微传感器的广泛动态范围，而没有达到其极限。微传感器因此表明了其在空气动力应用中测量湍流的价值，特别适合航空药物。
分散的自然政策梯度，降低了协作多代理增强学习的差异
本文研究了一个政策优化问题，这是由协作多代理强化学习在分散的环境中引起的，在该环境中，代理商通过无方向的图表与邻居进行交流，以最大程度地提高其累积奖励的总和。提出了一种新型的分散自然政策梯度方法，称为基于动量的分散自然政策梯度（MDNPG），提出了该方法，它结合了自然梯度，基于动量的方差降低，并梯度跟踪到分散的体积梯度梯度梯度上升框架中。MDNPG的O（n -1 ϵ -3）样品复杂性，以收敛到一个定位点，已建立在标准假设下，其中N是代理的数量。表明MDNPG可以实现分散策略梯度方法的最佳收敛率，并且与集中式优化方法相比，具有线性加速。此外，MDNPG的出色经验性能超过了其他最先进的算法。
利用量子梯度算法实现金融市场风险中的量子优势
我们引入了一种量子算法来计算金融衍生品的市场风险。先前的研究表明，量子振幅估计可以使目标误差的衍生品定价速度成二次方加速，我们将其扩展到市场风险计算中的二次误差缩放优势。我们表明，采用量子梯度估计算法可以在相关市场敏感度（通常称为希腊值）的数量上带来进一步的二次优势。通过对实际感兴趣的金融衍生品上的量子梯度估计算法进行数值模拟，我们证明我们不仅可以成功估计所研究示例中的希腊值，而且实践中的资源需求可以明显低于理论复杂性界限所预期的水平。这一在金融市场风险计算中的额外优势降低了 Chakrabarti 等人估计的金融量子优势所需的逻辑时钟速率。 [Quantum 5, 463 (2021)] 提高了 ∼ 7 倍，从 50MHz 提高到 7MHz，即使对于按行业标准计算的希腊字母数量不多的（四个）也是如此。此外，我们表明，如果我们有足够的资源，量子算法可以在多达 60 个 QPU 上并行化，在这种情况下，实现与串行执行相同的总体运行时间所需的每个设备的逻辑时钟速率将约为 100 kHz。在整个工作过程中，我们总结并比较了可用于计算金融衍生品市场风险的几种不同的量子和经典方法组合。