XiaoMi-AI文件搜索系统
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通过直接Q功能优化增强语言模型的多步推理能力
强化学习（RL）在使大语言模型（LLMS）与人类偏好相结合并提高其执行复杂任务的能力方面起着至关重要的作用。但是，由于使用多种模型和大量的在线抽样培训（例如PPO），当前的方法要么需要大量的计算资源（例如，PPO），要么被用作匪徒问题（例如，DPO，DRO），通常在多步理学任务中挣扎，例如数学问题和复杂的推理，涉及较长的思想链条。为了克服这些局限性，我们引入了直接的Q-功能优化（DQO），该优化将响应生成过程作为马尔可夫决策过程（MDP），并利用软actor-Critic（SAC）框架来优化语言模型直接参数参数的Q函数。DQO的MDP公式提供了比基于匪徒的方法的结构优势，从而实现了更有效的过程监督。对两个数学解决问题数据集GSM8K和数学的实验结果表明，DQO胜过以前的方法，将其确定为一种有希望的离线强化学习方法，以使语言模型对齐。
优化用于加热城市空间和国内>的太阳能供暖系统
1。伊朗德黑兰大学能源治理系助理教授，助理教授。电子邮件：rahimzahedi@ut.ac.ir 2。德黑兰大学新能源与环境系教授，伊朗。 电子邮件：hosseinyousefi@ut.ac.ir 3。 医学工程学士学位，阿扎德医学科学大学，伊朗德黑兰。 电子邮件：melika.as.2000@gmail.com 4。 博士学位，地理和城市规划，人文学院，伊斯兰阿扎德大学，伊朗塞姆南。 电子邮件：fatemehshams@gmail.com 5。 电气工程学博士学位，伊朗德黑兰科学技术大学电气工程学院。 电子邮件：sareh.daneshgar@yahoo.com 6。 MSC计算机系统体系结构，计算机工程学院，伊朗德黑兰Khajeh Nasir大学。 电子邮件：sahandhdr@gmail.com 7。 伊朗科学技术大学能源系统工程系副教授，伊朗，伊朗。 电子邮件：a_ahmadi@iust.ac.ir德黑兰大学新能源与环境系教授，伊朗。电子邮件：hosseinyousefi@ut.ac.ir 3。医学工程学士学位，阿扎德医学科学大学，伊朗德黑兰。 电子邮件：melika.as.2000@gmail.com 4。 博士学位，地理和城市规划，人文学院，伊斯兰阿扎德大学，伊朗塞姆南。 电子邮件：fatemehshams@gmail.com 5。 电气工程学博士学位，伊朗德黑兰科学技术大学电气工程学院。 电子邮件：sareh.daneshgar@yahoo.com 6。 MSC计算机系统体系结构，计算机工程学院，伊朗德黑兰Khajeh Nasir大学。 电子邮件：sahandhdr@gmail.com 7。 伊朗科学技术大学能源系统工程系副教授，伊朗，伊朗。 电子邮件：a_ahmadi@iust.ac.ir医学工程学士学位，阿扎德医学科学大学，伊朗德黑兰。电子邮件：melika.as.2000@gmail.com 4。博士学位，地理和城市规划，人文学院，伊斯兰阿扎德大学，伊朗塞姆南。 电子邮件：fatemehshams@gmail.com 5。 电气工程学博士学位，伊朗德黑兰科学技术大学电气工程学院。 电子邮件：sareh.daneshgar@yahoo.com 6。 MSC计算机系统体系结构，计算机工程学院，伊朗德黑兰Khajeh Nasir大学。 电子邮件：sahandhdr@gmail.com 7。 伊朗科学技术大学能源系统工程系副教授，伊朗，伊朗。 电子邮件：a_ahmadi@iust.ac.ir博士学位，地理和城市规划，人文学院，伊斯兰阿扎德大学，伊朗塞姆南。电子邮件：fatemehshams@gmail.com 5。电气工程学博士学位，伊朗德黑兰科学技术大学电气工程学院。 电子邮件：sareh.daneshgar@yahoo.com 6。 MSC计算机系统体系结构，计算机工程学院，伊朗德黑兰Khajeh Nasir大学。 电子邮件：sahandhdr@gmail.com 7。 伊朗科学技术大学能源系统工程系副教授，伊朗，伊朗。 电子邮件：a_ahmadi@iust.ac.ir电气工程学博士学位，伊朗德黑兰科学技术大学电气工程学院。电子邮件：sareh.daneshgar@yahoo.com 6。MSC计算机系统体系结构，计算机工程学院，伊朗德黑兰Khajeh Nasir大学。电子邮件：sahandhdr@gmail.com 7。伊朗科学技术大学能源系统工程系副教授，伊朗，伊朗。 电子邮件：a_ahmadi@iust.ac.ir伊朗科学技术大学能源系统工程系副教授，伊朗，伊朗。电子邮件：a_ahmadi@iust.ac.ir
代数，拓扑，差分和优化...
7决定因素209 7.1排列，签名置换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。209 7.2交替多线性地图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213 7.3决定因素的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。217 7.4逆矩阵和决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。226 7.5线性方程式和决定因素的系统。。。。。。。。。。。。。。。。229 7.6线性图的决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 232 7.8 permannt。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 237 7.9摘要。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。232 7.8 permannt。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。237 7.9摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>239 7.10进一步读数。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 711问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 div>
实时系统优化的多代理强化学习：从理论到工业应用
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2703-2714，文章ID：IJCET_16_01_190在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_190
优化锂铁电池的锂，铝，铁和铜的纯铝恢复
电池技术最近已成为全球研究的重点。锂铁磷酸锂（LFP）电池是一种较新的可充电电池类型，由正和负电极材料组成（或等等。2020）。正电极由LFP制成，而负电极主要由铜和石墨制成（Raccichini等人。2019）。锂铁（Li-Fe）电池由于其高能量密度，耐用性，安全性和友善性而在储能扇区中脱颖而出（Wang，2021）。他们还对高温提供了极好的抵抗力，可确保在极端条件下可靠的性能（Li等人2018; Du等。2022）。由电动汽车市场繁荣驱动的Li-Fe电池需求激增预计到2030年将与全球电动汽车销售达到2150万，年增长率为24％（International Energy Agency＆Birol 2013）。这种增长有望在2030年到2030年产生500万吨Li-Fe电池浪费，这突显了有效的回收方法的紧迫性，以防止环境损失和资源损失（Beaudet等人。2020）。如果Li-Fe电池没有正确回收，电池浪费中的重金属可能会污染土壤和地下水，对环境和生态系统构成严重威胁（Zhang等人2024）。研究确定了三种主要的回收方法：高温法，水透明和直接
优化dieldrin的选择用于伊德斯的遗传性别性
1组公共场合publicronocéAnien（Cyroi），2 rue MaximeRivièRe，97490法国Ste Clotilde； s.scussel@cyroi.fr（S.S.）; b.gaudillat@cyroi.fr（B.G.）; j.esnault@cyroi.fr（J.E。）; m.dupopoyer@cyroi.fr（M.D.）2昆虫控制的共生技术（共生），Cyroi研究平台，2 Rue MaximeRivièRe，97490，法国Ste Clotilde； Quentinlejarre.symbiotic@gmail.com 3 Groupe Berkem，20 Rue Jean Duvert，33290法国Blanquefort； daouia.messaoudi@berkem.com 4在热带岛环境（UMR PIMIT）的研究传染过程，CNRS 9192，Inserm 1187，IRD 249，Union Union，Souching Platform，Souching Platform，97490，Stee Clotilde，法国史蒂·克洛蒂尔德； patrick.mavingui@univ-reunion.fr（p.m.）; pablo.tortosa@univ-reunion.fr（p.t.）*通信：juliencattel@gmail.com†这些作者对这项工作也同样贡献。
AI驱动的MPPT优化基于钙钛矿的柔性太阳能PV面板在部分阴影条件下
摘要将人工智能（AI）集成到最大功率点跟踪（MPPT）系统中已成为一种变革性解决方案，以提高基于钙钛矿的柔性太阳能光伏（PV）面板，尤其是在部分阴影条件下。本研究探讨了针对动态城市环境量身定制的AI-wive MPPT技术的设计，实施和评估。使用高级钙钛矿材料制造并封装以柔韧性和耐用性，这些面板具有高功率转换效率和对非传统表面的适应性。比较分析表明，基于AI的MPPT在跟踪准确性，响应时间和能量产量方面的传统方法优于常规方法。这些发现强调了AI-wired系统的可扩展性和鲁棒性，突出了它们在城市应用程序中的潜力，例如屋顶PV安装，太阳能集成窗口和便携式太阳能设备。该研究得出的结论是，AI增强的MPPT系统可显着提高光照不均匀的环境中太阳能解决方案的生存能力，为可持续的城市能源基础设施铺平了道路。关键字：最大功率点跟踪，太阳能光伏，人工智能，部分阴影条件
重点介绍了商业SERS底物以及优化的Nanorough大区域SERS传感器：Raman研究
摘要使用带有电热模型的TCAD-Santaurus工具设计和优化了基于GAN纳米线的新垂直晶体管结构。具有准1D漂移区域的研究结构适用于在高度N掺杂的硅底物上与自下而上方法合成的GAN纳米线。对电性能的研究是各种Epi结构参数的函数，包括区域长度和掺杂水平，纳米线直径以及表面状态的影响。结果表明，优化的结构具有正常的阈值模式，其阈值电压高于0.8 V，并且表现出最小化的泄漏电流，州电阻较低，并且最大化的击穿电压。据我们所知，这是对基于GAN的纳米晶体管的首次详尽研究，为科学界提供了宝贵的见解，并有助于更深入地了解GAN NANOWIRE参数对设备性能的影响。据我们所知，这是对基于GAN的纳米晶体管的首次详尽研究，为科学界提供了宝贵的见解，并有助于更深入地了解GAN NANOWIRE参数对设备性能的影响。
推荐引用 推荐引用 Garcia-Novo, P., Coles, D., Kyozuka, Y., Yamada, R., Moriguchi, H., & Sakaguchi, D. (2023) 《优化
摘要：由于未来几十年电力需求预计会增加，以及碳氢燃料燃烧发电引起的经济和环境问题，可再生能源并入偏远岛屿电网引起了人们的关注。在所有可再生能源中，潮汐能由于其可预测性和半日周期性，在潮汐流强的地区显示出积极贡献的潜力，这使得它与短期储能兼容。然而，它在可用功率密度较低的地区的表现尚未得到解决。本文根据全系统性能指标（如年度能源短缺和盈余以及电池负载率）评估了日本五岛群岛结合太阳能、海上风能和潮汐能的能源系统。如果没有储能，31% 的太阳能、47% 的海上风能和 22% 的潮汐能的能源结构提供了最低的年度能源短缺值（占总电力需求的 29.26%）和盈余值（29.26%）。当电池被纳入系统时，潮汐能是降低这两个参数的主要因素，在安装存储容量为 30 MW 的太阳能和潮汐能情景下，这两个参数的值分别高达 23.58% 和 19.60%。这些结果显示了在独立能源系统中利用潮汐能的优势，即使容量系数相对较低（0.33）。