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通过反硫化的申请和硫化聚合物的合成：通过剥离的工程红外透明度
摘要：氘化，硫化，无质子的玻璃状聚合物的合成为红外光学（IR）光学元件提供了一种途径，特别是用于MEDWAVE IR（MWIR）光子设备的途径。已利用一个疗法的聚合物来增强中子横截面与蛋白质聚合物的形态中子散射测量，但发现其他应用的实用性有限。我们报告了perd化的d 14-（1,3-二异丙苯基苯）的合成，其剥离水平以上超过99％，并且制备无质子的，无质子的，perdyuterated perdyerated poly- dyr-d-d-d 14-（1,3-二异丙苯基苯二异丙苯基苯二异丙苯基）（元素）（通过sulfcun）（sulfcan）。这些反应的详细结构分析和量子计算计算显示出显着的动力学同位素效应，这改变了机械途径，以形成deutero vs proteo poly（s -r -DIB）的不同共聚物微结构。此设计还可以通过将C -H键振动转移到3.3μm/3000 cm -1的3.3μm/3000 cm -1中，从而可以对MWIR透明度进行分子工程，从而在Proteo Poly（S- R -DIB）中观察到4.2μm/2200 cm -1。此外，还展示了薄膜MWIR光学光栅的制造，这些光栅由脱硫硫化的，无质子的Poly（S- r-d-d 14-dib）制成；这些光栅在3.39μm处的操作成功实现了，而proteo poly（s -r -Dib）光栅在这些波长下是不透明的，突出了这些材料中MWIR传感器和紧凑光谱仪的承诺。■简介
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。存在
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。现有的ICRL算法通常假定演示数据是由单一类型的专家生成的。在实践中，示范通常包括从尊重不同约束的各种专家代理中收集的轨迹的混合物，这使得用统一约束功能解释专家行为变得具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种多模式逆约束增强学习（MMICRL）算法，以同时估计与不同类型专家相对应的多个约束。mMICRL构建了一个基于流的否定估计器，该估计量可以从演示中实现无监督的专家识别，从而推断特定于特定的约束。按照这些约束，MMI-CRL模仿了新型多模式约束策略优化目标的专家政策，从而最大程度地减少了代理条件条件的策略熵并最大化无条件的秘诀。为了增强鲁棒性，我们将此目标纳入对比度学习框架中。这种方法使模仿政策能够限制专家代理人的行为多样性。在离散环境和连续环境中进行的广泛实验表明，在约束恢复和控制性能方面，MMICRL优于其他基线。我们的实现可在以下网址获得：https：//github.com/qiaoguanren/multi-modal-inverse-inverse-conconter-enversen-conference-Learning-Learning。
原子较薄材料中激子的反向设计的纳米光子界面
摘要：有效的纳米光子设备对于在量子网络，光学信息处理，传感和非线性光学方面的应用至关重要。广泛的研究工作重点是将二维（2D）材料整合到光子结构中，但是这种整合通常受大小和材料质量的限制。在这里，我们使用六角硼（HBN），这是一种封装原子薄材料的基准选择，作为波导层，同时提高了嵌入式膜的光学质量。与光子逆设计结合使用时，它将成为一个完整的纳米光子平台，可与光学活跃的2D材料接口。光栅耦合器和低损耗波导提供了光学接口和路由，可调腔提供了大型激子 - 光子耦合，通过purcell增强型与过渡金属二甲化合物（TMD）单层相结合，并通过purcell增强功能，并且可以通过Metasurfaces有效地检测TMD Dark Dark Ickitons。这项工作为经典和量子非线性光学器件的高级2D材料纳米光子结构铺平了道路。关键字：2D材料，纳米光子学，逆设计，集成光子学，光腔
微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。
您所需要的只是无序数据：用于广谱头部障碍检测的逆向监督学习
积液 487 0.963（0.952, 0.975） 0.920（0.897, 0.945） 0.890（0.872, 0.907） 蛛网膜下腔出血 485 0.976（0.967, 0.985） 0.928（0.905, 0.953） 0.922（0.906, 0.938） 硬膜下血肿 482 0.958（0.946, 0.971） 0.898（0.873, 0.925） 0.890（0.872, 0.909） 气头畸形 474 0.967（0.956, 0.979） 0.922 (0.899, 0.947) 0.915 (0.899, 0.933) 脑实质出血 474 0.955 (0.943, 0.969) 0.901 (0.876, 0.928) 0.890 (0.873, 0.908) 多发性脑梗塞 465 0.865 (0.844, 0.887) 0.738 (0.699, 0.776) 0.866 (0.847, 0.886) 放射冠性脑梗塞 459 0.667 (0.636, 0.698) 0.560 (0.514, 0.606) 0.688 (0.662, 0.716) 腔隙性梗塞 456 0.687 (0.657, 0.719) 0.667 (0.623, 0.713) 0.596 (0.568, 0.624) 基底神经节缺血 454 0.861 (0.839, 0.885) 0.731 (0.692, 0.773) 0.865 (0.847, 0.885) 基底神经节脑梗塞 453 0.716 (0.687, 0.747) 0.561 (0.512, 0.609) 0.778 (0.754, 0.802) 缺血 444 0.928 (0.914, 0.945) 0.867 (0.838, 0.899) 0.837 (0.816, 0.858) 钙化 442 0.825 (0.801, 0.852) 0.692 (0.647, 0.738) 0.836 (0.814, 0.858) 软化灶 436 0.917 (0.900, 0.935) 0.853 (0.821, 0.890) 0.833 (0.811, 0.856) 挫伤 424 0.954 (0.940, 0.969) 0.906 (0.880, 0.934) 0.897 (0.879, 0.914) 尾状核头部脑梗死 422 0.898 (0.878, 0.916) 0.820 (0.784, 0.855) 0.813 (0.790, 0.836) 脑室周围脑梗死 397 0.803 (0.777, 0.829) 0.713 (0.668, 0.758) 0.733 (0.707, 0.759) 结节 362 0.819 (0.792, 0.846) 0.671 (0.624, 0.721) 0.830 (0.810, 0.852)脑室内出血 323 0.986 (0.978, 0.995) 0.944 (0.923, 0.969) 0.942 (0.929, 0.957) 脑肿胀 315 0.952 (0.938, 0.969) 0.898 (0.867, 0.933) 0.880 (0.862, 0.900) 硬化 272 0.840 (0.810, 0.872) 0.746 (0.695, 0.801) 0.823 (0.799, 0.844) 占位性病变 261 0.925 (0.904, 0.946) 0.862 (0.820, 0.904) 0.847 (0.827, 0.869) 硬膜外血肿 252 0.947 (0.927, 0.967) 0.893 (0.857, 0.929) 0.892 (0.875, 0.912) 脑水肿 216 0.965 (0.952, 0.981) 0.903 (0.866, 0.944) 0.900 (0.882, 0.918) 轻微出血 212 0.966 (0.953, 0.982) 0.910 (0.873, 0.953) 0.892 (0.874, 0.911) 丘脑脑梗死 205 0.713 (0.671, 0.754) 0.610 (0.546, 0.673) 0.690 (0.662, 0.717) 软组织肿胀 203 0.937 (0.916, 0.962) 0.877 (0.833, 0.926) 0.852 (0.831, 0.873) 动脉硬化 196 0.810 (0.771, 0.849) 0.668 (0.602, 0.735) 0.831 (0.809, 0.853) 实质性血肿 176 0.982 (0.971, 0.995) 0.949 (0.920, 0.983) 0.938 (0.924, 0.952) 半卵圆中心脑梗塞 151 0.733 (0.690, 0.781) 0.702 (0.636, 0.775) 0.663 (0.635, 0.693) 顶叶脑梗塞 148 0.788 (0.742, 0.836) 0.622 (0.541, 0.703) 0.874 (0.856, 0.894) 额叶脑梗塞 123 0.729 (0.674, 0.787) 0.537 (0.447, 0.626) 0.880 (0.862, 0.899) 蛛网膜囊肿 119 0.844 (0.806, 0.886) 0.714 (0.639, 0.798) 0.831 (0.809, 0.852) 脑积水 108 0.999 (0.998, 1.000) 0.991 (0.981, 1.000) 0.969 (0.961, 0.980) 脑白质变性 107 0.831 (0.787, 0.878) 0.682 (0.598, 0.776) 0.851 (0.830, 0.871) 室旁缺血 104 0.875 (0.834, 0.921) 0.702 (0.615, 0.798) 0.938 (0.925, 0.953) 透明隔腔 102 0.842 (0.801, 0.887) 0.814 (0.745, 0.892) 0.689 (0.662, 0.716) 皮下血肿 102 0.896 (0.857, 0.936) 0.843 (0.775, 0.912) 0.816 (0.793, 0.837) 颞叶骨折 101 0.915 (0.875, 0.959) 0.871 (0.812, 0.941) 0.831 (0.809, 0.854) 额叶缺血 92 0.842 (0.795, 0.893) 0.815 (0.739, 0.891) 0.753 (0.729, 0.778) 硬膜下出血 89 0.985 (0.971, 1.000) 0.955 (0.921, 1.000) 0.943 (0.930, 0.957) 脑室扩大 83 0.992 (0.985, 1.000) 0.976 (0.952, 1.000) 0.817 (0.795, 0.839) 顶骨骨折 83 0.909 (0.864, 0.960) 0.880 (0.807, 0.952) 0.831 (0.809, 0.854) 枕骨骨折 82 0.922 (0.881, 0.971) 0.878 (0.817, 0.951) 0.867 (0.847, 0.886) 枕叶脑梗塞 73 0.918 (0.877, 0.962) 0.849 (0.767, 0.932) 0.841 (0.819, 0.862) 额骨骨折 71 0.875 (0.821, 0.936) 0.817 (0.732, 0.915) 0.760 (0.736, 0.784) 骨瘤 70 0.844 (0.790, 0.906) 0.743 (0.643, 0.843) 0.865 (0.845, 0.886)
基于神经网络的逆模型
图5。（a）在训练数据下推断a。该模型在图。1a和训练有素的NNFM对线路左侧的数据的预测如下所示。nmae = 0.162。（b）推断上述训练数据。nmae = 0.112。（c）在训练数据下方外推s。nmae = 0.057。（d）在训练数据上方推断s。nmae = 0.027。在每个图中，从图中所示的参数范围的每个边缘删除了10％的数据1a，被排除在培训集外。NNFM经过剩余90％数据的训练。每个点的颜色表示SDD，如图3
多孔材料的逆向设计：扩散模型...
图 1. 沸石生成扩散过程的图形模型。a，本文开发的扩散模型的沸石结构输入表示。b，沸石生成扩散模型的噪声和去噪过程的图形说明。c，沸石网格的渐进采样过程
氧化平衡评分与事件2型糖尿病之间的逆关联
摘要：可以通过保持健康体重，采用健康饮食并进行常规体育锻炼来减轻2型糖尿病（T2DM）的风险。氧化平衡评分（obs）是促和抗氧化剂暴露条件的综合度量，代表个人的总体氧化平衡状态。这项研究旨在使用来自大型的，基于社区的前瞻性队列研究的数据来评估OBS和T2DM发病率之间的提示。分析了从事韩国基因组和流行病学研究（KOGES）的40-69岁参与者的数据。使用单变量和多变量的COX比例危害回归分析来计算性别特异性观察组T2DM发生率的危险比（HR）和95％的置信区间（CI）。在平均13。6年的随访期内，有908名男性和880名妇女发展为T2DM。与指南最低组相比，中间和最高三级组的事件T2DM的全面调整后的HR（95％CI）为0.86（0.77-1.02）和0.83（0.70-0.99），男性为0.94（0.94（0.80-1.1.11）和0.78（0.80-1.1.78（0.78）和0.78（0.78）（0.78-0.65-0.94.94.94）。具有较高OBS的个体的发展风险较低。这意味着具有更多抗氧化特性的生活方式修饰可能是T2DM的预防策略。
1 本征带隙金属的光学性质和电子结构：逆
电子邮件：oleksandrmalyi@gmail.com 摘要：传统固体物理学长期以来将材料的光学特性与其电子结构关联起来。然而，最近对本征间隙金属的发现挑战了这一经典观点。间隙金属具有不同于金属和绝缘体的电子特性，具有大量未经任何有意掺杂的自由载流子和内部带隙。这种独特的电子结构使间隙金属可能优于通过有意掺杂宽带隙绝缘体设计的材料。尽管间隙金属具有透明导体等有希望的应用，但由于缺乏对其电子能带结构与光学特性之间相关性的了解，因此为特定目的设计间隙金属仍然具有挑战性。本研究重点关注有间隙金属的代表性实例，并展示了以下情况：(i) 在可见光范围内具有强带内吸收的有间隙金属（例如 CaN 2 ），(ii) 在可见光范围内具有强带间吸收的有间隙金属（例如 SrNbO 3 ），(iii) 有间隙金属（例如 Sr 5 Nb 5 O 17 ），这些金属是潜在的透明导体。我们探索了识别透明导体的潜在间隙金属的复杂性，并提出了发现新一代透明导体的逆材料设计原理。