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基于图形的 CMOS 晶体管紧凑建模 (GCM)，用于高效参数提取：一种机器学习方法
CMOS晶体管的紧凑建模是硅制造和电路仿真之间的重要桥梁[1]。为了捕捉器件物理的复杂性，必须在紧凑模型中引入越来越多的模型参数，这对参数提取和仿真效率提出了巨大挑战。为了提取CMOS晶体管的模型参数，已经提出了一种基于机器学习的方法[2,3]。此外，人工神经网络（ANN）已用于通用晶体管行为的紧凑建模[4,5]。然而，由于没有明确的物理意义，这种人工神经网络（ANN）会阻碍模型的可扩展性和效率。因此，开发一种紧凑、可扩展、计算高效的CMOS晶体管模型势在必行。
太阳能，上下文 - 自适应和...
摘要本研究提出了一个概念和工作流程，用于太阳能，上下文自适应和可重复使用的立面。使用参数立面设计的整数太阳能控制，工作流程使用太阳辐射来告知具有可变开放度或属性的立面模块（例如封面），使信封在促进循环的同时适应城市环境的变化。该方法通过模拟测试，评估不断变化的城市场景中的日光，眩光，能量和循环。引入了太阳圆形指示器（SCI），以跟踪立面的改变和重复使用。在100m新的阻塞Sce-Nario中，维持了79％的立面模块，而29％的改变模块被重复使用，得出的SCI为85％。阳光自治指标与SCI很好地对齐。随着能量最小的增加（<1％），重新设计的空间日光自治提高了4％。我们的解决方案提供的日光有用2％（100–3000lux）比玻璃外墙多，而眩光少11％。工作流程提供了一个基于循环，基于性能的设计的框架，以保留美学和适应性。
干百里香叶粉对产蛋母鸡生产性能、蛋品质和血液参数的影响
摘要背景：在发展中国家，在没有饲料抗生素的情况下，使用商业提取的植物源化合物来维持家禽的健康和生产力成本过高。目的：本研究旨在确定饮食中添加百里香叶粉 (TLM) 对博万褐蛋鸡生产性能、蛋品质和血液生化参数的影响。方法：将 96 只 25 周龄产蛋母鸡随机分配到 4 个处理组，每个处理组重复 6 次。处理组包括对照组（标准商业产蛋饮食）、TLM1.5（对照组 + 1.5% TLM）、TLM2.5（对照组 + 2.5% TLM）和 TLM3.5（对照组 + 3.5% TLM）。记录每个重复的产蛋量、饲料摄入量和饲料转化率。每个重复使用两个鸡蛋来每月测量内部和外部蛋品质特征。试验结束时，从 2 只鸡/重复中采集血液样本，以测定白蛋白、尿酸、天冬氨酸氨基转移酶、丙氨酸氨基转移酶、碱性磷酸酶、促黄体生成素、催乳素和孕酮。结果：所有血液参数均在该品种的正常范围内。饲喂含有 2.5% TLM 的日粮的母鸡的产蛋量、饲料转化率、内部蛋品质特征和外部蛋品质特征明显高于对照组。此外，与所有其他日粮处理相比，含有 2.5% TLM 的日粮导致饲料转化率显著降低。结论：总之，建议使用 2.5% TML 来提高产蛋量和蛋品质，而不会对母鸡健康产生不利影响。
辅助医疗招股说明书 2024-25
2024-25 学年根据主管部门配额入学理学士辅助医疗技术课程的招股说明书。规定：以下是 2024-2025 学年根据安得拉邦私立无资助非少数民族理学士辅助医疗技术学院主管部门配额入学理学士辅助医疗技术学院附属于 Dr. NTR UHS Vijayawada 的招生规定。1. 资格：- 前提是，在 2021 年 3 月 4 日或之后注册为印度裔人士 (PIO)/海外印度公民 (OCI) 卡持有人的考生仅有资格入学任何非居民印度席位或任何额外席位；并且没有资格入学专为印度公民保留的任何席位。 2. 最低年龄：-
基于人工智能的数字病理学表明 Denifanstat 可改善多项参数
• 通过抑制肝内 DNL 减少肝脏脂肪和脂毒性物质 • 通过抑制基于细胞的 DNL 阻止星状细胞活化 • 通过降低 NLRP3 炎症小体活性减少炎症
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：
混合机器学习参数化中夹带封闭的在线学习
摘要这项工作将机器学习整合到大气参数化中，以目标不确定的混合过程，同时保持可解释，预测和建立良好的物理方程。我们采用涡流质量频阵（EDMF）参数化来对各种对流和湍流制度的统一建模。为避免流失和不稳定性，随后与气候模型相结合，我们陷入了离线训练的机器学习参数化，我们将学习作为一个逆问题：数据驱动的模型嵌入了EDMF参数化中，并将其嵌入在一个二维的在线培训中，以一维垂直气候模型（GCM）列。训练是针对太平洋中GCM模拟的大型大规模条件的大型模拟（LE）的输出进行的。我们的框架不是优化亚网格尺度趋势，而是直接针对感兴趣的气候变量，例如熵和液态水路的垂直剖面。具体来说，我们使用集合卡尔曼反转来同时校准edmf参数和管理数据驱动的侧向混合速率的参数。校准的参数化优于现有的EDMF方案，尤其是在当前气候的热带和亚热带位置，并且在模拟AMIP4K实验的海面温度下增加的海面温度下，在模拟浅层积木和层状机制方面保持了高忠诚度。结果展示了物理上约束数据驱动模型的优势，并通过在线学习直接针对相关变量，以构建强大而稳定的机器学习参数化。
