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液体流量控制器 (LFC) 液体流量计 (LFM)
LFC 内的柱塞式控制阀由脉冲宽度调制 (PWM) 信号控制，该信号实际上改变了施加到阀门上的平均能量。在没有电源的情况下，弹簧会迫使柱塞向下，推动阀座上的精密密封件，从而实现可靠关闭。当能量添加到电路中时，柱塞会顶住弹簧，从而允许液体流量增加。控制阀的设计针对摩擦进行了优化，并根据用户的确切工艺参数进行尺寸调整。
液流量控制器（LFC）液流量计（LFM）
LFC内部的柱塞类型控制阀由脉冲宽度调节（PWM）信号控制，该信号实际上会改变施加到该阀的平均能量。没有电力的弹簧迫使柱塞向下推动阀座上的精密密封，以可靠地关闭。随着能量被添加到电路中，柱塞会在弹簧上升高，并允许液体流量增加。控制阀的设计针对摩擦进行了优化，并根据用户的确切程序参数进行大小。
光场显微镜的计算框架...
光场显微镜 (LFM) 是对活体动物脑内神经元活动进行光学成像的关键技术。然而，目前还没有能够提供统一模拟和优化过程的计算框架。本文提出并展示了一种用于 LFM 系统的计算模拟和优化框架。所提出的框架由三个主要模块组成：前向模型、后向模型和优化器。本文全面介绍了每个模块背后的理论背景和实现细节。所开发的计算框架的期望是让非计算方面的用户仍然可以快速原型化并进一步优化他们的 LFM 光学设计和重建模型。此外，本文还对当前 LFM 系统的分类、微透镜阵列优化方法以及基于模型可微性的优化流程做出了贡献。
冷却还是不冷却？温度网络通过DRO
温度参数在训练和/或推理大型基本模型（LFM）（例如大语言模型（LLMS）和剪辑模型）中起着重要作用。，它调整了LLMS中的软马克斯函数的逻辑，这对于接下来的令牌生成至关重要，并且可以扩展训练夹模型的对比损失中的相似性。一个重要的问题仍然存在：“学习一个新网络以预测任何输入数据以增强LFM的个性化温度是否可行？”在本文中，我们提出了一个原则上的框架，用于学习一个小型但可推广的预测网络（TEMPNET），以改善LFM。我们的解决方案由一个新颖的学习框架组成，其强大的损失受到约束的分布强劲优化（DRO）和具有理论灵感的正确设计的fempnet。tempnet可以通过大型基础模型从头开始训练，也可以单独学到了审议的基础模型。它不仅用于预测个性化温度以促进LFM的训练，而且可以推广到新任务。我们在LLM和夹子模型上进行的实验表明，Tempnet极大地改善了现有解决方案或模型的性能，例如表1。可以在https://github.com/zhqiu/tempnet上找到重现本文实验结果的代码。
![arxiv：2501.14189v1 [cs.ai] 2025年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad0826889a538270a9068b0b5ddda338f5f94e1c.webp)
arxiv：2501.14189v1 [cs.ai] 2025年1月24日
分布式约束优化问题（DCOPS）为多代理协调提供了一个强大的框架，但通常依靠劳动力密集的，手动的问题构建。为了打扮，我们介绍了VL-DCOPS，该框架利用大型多模式基础模型（LFMS）自动从视觉和语言指令中生成构造。然后，我们引入了用于求解VL-DCOPS的代理原型：从将某些算法决定委托给LFM的神经符号剂中，向完全神经剂授予完全在LFM上的完全神经药物。我们使用最先进的LLM（大型语言模型）和VLM（VI-SION语言模型）在三个新颖的VL-DCOP任务上评估了这些代理原型，并比较了它们各自的优势和缺点。最后，我们讨论了这项工作如何在DCOP文献中面临更广泛的边界挑战。
束状花序对玉米花序结构的影响
图 2 玉米雌花序穗的雌性化。AI 玉米穗发育的 SEM。A 未成熟穗显示抑制苞片（SB）腋中 SPM 的规则叶序。B SPM 分成两个 SM。C、D SM 形成两个颖片（GL）原基并产生两个 FM，即上部（UFM）和下部（LFM）。EH UFM 形成花器官原基，心皮的周围细胞形成雌蕊脊（GR），变成称为花丝的长柱头。I 去除 GL 露出 LFM，它也形成花器官原基，但在发育早期中止。JA 从穗尖长出一簇花丝。K 穗中生殖分生组织转变（左）和小穗雌性化（右）的示意图。L，外稃；P，内稃；ST，雄蕊； PI，雌蕊；O，胚珠。比例尺：100 μm。
利用库珀对分离器进行费米子量子计算
多年来，量子比特已成为量子计算事实上的基础，其宿主平台多种多样：超导电路 [ 2 ， 3 ] ::::: [2,3]、捕获离子 [ 4 ， 5 ] 和量子点 [ 6 ] 等等。最近的研究使用基于量子比特的量子计算机来模拟费米子系统 [ 7 – 9 ]。然而，从量子比特到局部费米子模（LFM）的映射效率低下，因为它会给计算带来额外的开销 [ 10 ， 11 ]。例如，从 n 个量子比特到费米子的映射需要通过 Jordan-Wigner 变换进行 O ( n ) 次额外运算 [ 12 ]，通过 Bravyi-Kitaev 变换进行 O (log n ) 次额外运算 [ 1 ]。避免量子比特到 LFM 映射中的开销的另一种方法是使用已经使用局部费米子模式运行的量子计算机 [ 1 ]。此外，局部费米子模式的优势不仅限于费米子系统的模拟 :::::::: 费米子 :::::::: 系统
将业务流程建模与多个业务模型进行映射
能源社区 (EC) 通过实现可再生能源的分散生产和分配，在能源系统中发挥着重要作用。本文应用业务流程建模来增强和协调各种 EC 成员的业务模型。使用业务流程模型和符号 (BPMN)，它映射了主要参与者的运营工作流程，包括生产消费者、存储所有者、电动汽车充电站、聚合器以及参与本地能源市场 (LEM) 和本地灵活性市场 (LFM) 的实体。提出的 BPMN 模型提供了对能源市场中基本任务、决策点和交互的结构化视角，捕捉了能源预测、交易、灵活性交易和日常运营等流程。通过流程可视化，这些模型为优化能源使用、增强电网稳定性和最大化经济效益提供了宝贵的见解。这种方法突出了 BPMN 在分散系统中支持更高效、可持续和弹性的 EC 的能力。关键词：能源社区、商业模式、业务流程模型、BPMN
srlm：具有大语言模型和深度强化学习
摘要 - 交互式社交机器人助手必须在复杂而拥挤的空间中提供服务，同时根据实时人类语言命令或反馈来调整其行为。在本文中，我们提出了一种新型的混合方法，称为社会机器人计划者（SRLM），该方法集成了大型语言模型（LLM）和深度强化学习（DRL），以浏览人体充满的公共空间并提供多种社会服务。srlm实时从人类中的命令中注入全球计划，并将社会信息编码为基于LLM的大型导航模型（LNM），以进行低级运动执行。此外，基于DRL的计划者旨在维持基准测试性能，该性能由大型反馈模型（LFM）与LNM混合，以解决当前文本和LLM驱动的LNM的不稳定性。最后，SRLM在广泛的实验中表现出了出色的表现。有关此工作的更多详细信息，请访问：https：//sites.google.com/view/navi-srlm。