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建筑能源系统的概率预测
概率时间序列预测在一系列现实世界中（例如能量系统）中起着至关重要的作用，尤其是基于置信区间或基于随机模型的预测性控制的异常检测的预测模型。当难以获得准确且可拖延的第一原理模型（例如，基于物理学的模型）时，深度预测模型特别有用。因此，最近的发展集中在深度学习方法上，这些方法可以从历史数据中识别出模式并提供预测。 C.F.d eep ar [18]，n-beats [15]和时间融合变压器（TFT）[13]。虽然深度学习方法可以产生准确的时间序列预测[16]，但它们通常也会产生不可靠的预测，有时甚至与传统的统计模型（如季节性ARIMA或经典MLP）相比，甚至表现不佳[10]。此外，对于小型数据集，这些方法容易出现过度拟合或模式崩溃[7，14]。
新闻稿
• 4 th November – 3pm: Keynote “FDI: strength and resilience” , with Vincent Martinot- Lagarde (Executive VP Surface Ships, Naval Group) and Stéphane Frémont (VP Surface combatant, Naval Group) • 5 th November – 11am: Keynote “Seaquest S: the first USV from warship”, unveiling Naval Group's first drone product, with Aurore Neuschwander（执行副总裁，无人机，无人系统和水下武器，海军集团），帕特里克·佩纳曼（Patrick Pennamen）（首席执行官Sirehna）和弗洛伦特·巴蒂斯特拉近距离武器系统”，与LilianBraylé（执行副总裁，设备和推进；海军集团）和Vincent Fabre（海军设备战略与创新总监，海军集团）
perovs-opant：掺杂散装结构的机器学习潜力
探索新的掺杂材料对于提高半导体的性能，效率和多功能性至关重要。perovskites具有多种结构和可调性，已成为下一代半导体的有前途的候选人。机器学习潜力（MLP）在有效预测散装材料的材料特性方面表现出了巨大的希望。然而，缺乏用于钙壶的全面掺杂数据集阻碍了数据驱动技术在该域中进行高通量筛选和材料发现的应用。在这项工作中，我们提出了一个掺杂数据集“ perovs-opant”，其中包含来自438个不同掺杂的钙钛矿材料宽松轨迹的20,000多个密度功能理论（DFT）数据点。使用perovs-opants，我们评估了在散装材料轨迹上预先介绍的基础模型MACE-MP，以标记最先进的MLP的性能。我们的结果表明，尽管MACE-MP在散装晶体上表现出色，但Perovs-opants代表了分布的挑战，并具有重大的预测错误。我们通过对MACE-MP进行填充以实现佩洛斯型和原始散装晶体的比较建模来赎回这些效果。
液体硫的结构和聚合在L- ...
可以克服并模拟数千原子的系统，以获取纳秒级的时间尺度。的确，MLP允许以第一条原理方法成本的一小部分进行从头启动 - 质量的MD模拟。在这种方法中，按照Behler和Parrinello率先提出的策略，36通过神经网络（NN）对原子间的相互作用进行建模，该神经网络（NN）经过训练，可以忠实地预测一套参考文献con的dft计算获得的能量和力量。为了进行反应性过程的准确性，因此，最重要的是，训练数据集不仅包含来自亚稳态状态的采样的低能量结构，而且还包括跨性别状态的情况。不幸的是，对于复杂的系统（例如液体硫），由于存在大型自由能屏障，大多数反应性事件都是在时间尺度上发生的，远远超过了在标准MD模拟中可访问的，因此无法采样。幸运的是，ES方法旨在克服这一限制，并允许在可行的计算时间中对罕见事件进行采样。许多这样的方法基于
人工智能赋能未来无线网络的资源管理
摘要 —资源管理在无线网络中起着至关重要的作用，但不幸的是，这会导致具有挑战性的 NP 难题。人工智能 (AI)，尤其是深度学习技术，最近已成为一种颠覆性技术，可以实时解决此类挑战性问题。然而，尽管已经报告了有希望的结果，但仍然缺乏基于 AI 的方法的实用设计指南和性能保证。在本文中，我们努力解决两个基本问题：1）与传统技术相比，基于 AI 的方法的主要优势是什么；2）对于给定的资源管理任务，我们应该选择哪种神经网络。对于第一个问题，我们确定并讨论了四个优势。对于第二个问题，提出了最优差距，即与最佳性能的差距，作为选择模型架构的一种衡量标准，同时也可以对不同的基于 AI 的方法进行理论比较。具体来说，对于 K 用户干扰管理问题，我们从理论上证明了图神经网络 (GNN) 优于多层感知器 (MLP)，并且这两种方法之间的性能差距随着√而扩大
肠道菌群在雄激素脱发中的作用
摘要：为了确定地热来源的最佳和最有效的储层温度，使用专门设备的长期现场研究和分析是必不可少的。尽管这些要求增加了项目成本并引起延迟，但基于水力地球化学数据的机器学习技术可以通过准确预测储层温度来最大程度地减少损失。近年来，将混合方法应用于现实世界中的挑战已经变得越来越普遍，而不是传统的机器学习方法。这项研究介绍了一种新型的机器学习AP-aosma-MLP，它集成了自适应对立的粘液模具算法（AOSMA）和多层感知器（MLP）技术，该技术专门设计用于预测地层资源的储存。此外，在同等条件下，使用各种评估回归指标，在文献中比较了文献中基本的人工神经网络和文献中广泛认识的算法。结果表明，AOSMA-MLP的表现优于基本MLP和其他基于元启发式的MLP，而经AOSMA训练的MLP实现了最高的性能，以R 2值为0.8514。提出的AOSMA-MLP方法显示出在各种回归问题中产生有效结果的显着潜力。
树突状局部学习：迈向生物学上合理的算法
反向传播是培训神经网络的基础算法，也是深度学习成功的关键驱动力。然而，由于现有文献所强调的，由于三个方面的限制，其生物学上的合理性受到了挑战：体重对称性，对全球误差信号的依赖和训练的双相性质。尽管已经提出了各种替代学习方法来解决这些问题，但大多数要么无法满足同时发生的所有三个标准，要么无法降低结果。受到金字塔神经元动力学和可塑性的启发，我们提出了树突局部学习（DLL），这是一种旨在克服这些挑战的新型学习算法。广泛的经验实验表明，DLL满足生物合理性的所有三个标准，同时在满足这些要求的算法中实现最先进的性能。此外，DLL在包括MLP，CNN和RNN在内的一系列架构中表现出强烈的概括。这些结果是针对现有的生物学上合理学习算法的基准，为未来的研究提供了有价值的经验见解。我们希望这项研究能够激发用于培训多层网络的新生物学合理算法的发展，并在神经科学和机器学习方面发展进步。
清洁能源过渡：基础设施投资超级周期
子顾问使用的投资策略，实践和风险分析可能不会产生预期的结果。对基础设施相关证券的投资将使该基金可能对影响此类投资的潜在不利经济，监管，政治，法律和其他变化。与基础设施相关企业中证券的发行人受到各种因素的影响，这些因素可能会对其业务或运营产生不利影响，包括与资本建设计划，高杠杆，高杠杆，与环境或其他法规相关的高利息成本以及经济减速的影响。MLP承担投资合伙企业固有的许多风险。统治伙伴关系的州法律通常比统治公司的州法律不太限制。因此，在MLP中提供的投资者可能更少的保护措施。外国证券受利率，货币汇率，经济和政治风险的约束。在新兴市场上投资的风险包括流动性不足的风险，增加价格波动，较小的市值，政府的监管较少，较少且频繁的会计频率较低，财务和其他报告要求，股份注册问题和保管股份问题，实质性经济和政治中断以及国民损失的损失风险，以及国内外造成的外国损失。中小型股票通常比大型股票更波动。
深度学习在心电图心律失常检测和分类中的应用：2017 年至 2023 年进展概述
心血管疾病是全球死亡的主要原因。心电图 (ECG) 仍然是识别心律不齐的基准方法。自动检测 ECG 中的异常有助于早期发现、诊断和预防心血管疾病。深度学习 (DL) 架构已成功用于心律失常检测和分类，并且比传统的浅层机器学习 (ML) 方法具有更优的性能。本调查对 2017 年至 2023 年期间用于 ECG 心律失常检测且表现出优异性能的 DL 架构进行了分类和比较。回顾了不同的 DL 模型，例如卷积神经网络 (CNN)、多层感知器 (MLP)、Transformers 和循环神经网络 (RNN)，并总结了它们的有效性。本调查为愿意开发使用 DL 模型检测 ECG 异常的有效算法的新兴研究人员提供了全面的路线图，以加快适应过程。我们量身定制的指南弥补了知识差距，使新手能够顺利跟上心电图心律失常检测的当前研究趋势。我们阐明了模型开发和优化方面未来研究和改进的潜在领域，旨在促进心电图心律失常检测和分类的进步。
医疗保健中的人工智能：使用统计、神经和集成架构进行时间序列预测
文献中已经提出了统计和神经方法来预测医疗保健支出。然而，对比较这两种方法的预测以及医疗保健领域中的集合方法的关注更少。本文的主要目的是评估其预测某些止痛药每周平均支出的能力，以评估不同的统计，神经和集合技术。两个统计模型，持久性（基线）和自回归积分移动平均（ARIMA），一个多层感知器（MLP）模型，一个长期的短期内存（LSTM）模型以及结合ARIMA，MLP预测的集合模型和LSTM模型进行校准，以预测两种不同的止痛药的支出。在MLP和LSTM模型中，我们比较了训练数据的障碍和MLP和节点中某些节点的辍学的影响，并在训练过程中LSTMS中的LSTMS中的复发连接。结果表明，整体模型在两种止痛药中的持久性，Arima，MLP和LSTM模型都优于持久性。一般而言，不助长训练数据并添加辍学有助于MLP模型并助长了训练数据，而没有添加辍学帮助两种药物中的LSTM模型。我们强调了使用统计，神经和集合方法来预测医疗领域结果的时间序列。