XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemParameter
从热状态估计哈密顿参数
我们对通过测量已知温度的吉布斯热态来估计未知汉密尔顿参数的最佳精度设定了上限和下限。界限取决于包含参数的汉密尔顿项的不确定性以及该项与完整汉密尔顿量的不交换程度：不确定性越高和交换算子越多，精度越高。我们应用界限来表明存在纠缠热态，使得可以以比 1 = ffiffiffi np 更快的误差来估计参数，从而超过标准量子极限。这个结果支配着汉密尔顿量，其中未知标量参数（例如磁场分量）与 n 个量子比特传感器局部相同耦合。在高温范围内，我们的界限允许精确定位最佳估计误差，直至常数前因子。我们的界限推广到多个参数的联合估计。在这种情况下，我们恢复了先前通过基于量子态鉴别和编码理论的技术得出的高温样本缩放。在应用中，我们表明非交换守恒量阻碍了化学势的估计。
3D打印参数优化超声扫描仪的ABS探针持有器
近年来，3D打印技术引起了很多关注。由于其低生产成本以及制造复合和几何形状的能力，在许多行业中使用3D打印技术被广泛接受。本文通过将3D打印技术用于超声扫描仪应用程序，介绍了探针持有人的制造。3D打印探针持有人的制造始于Taguchi技术设计（DOE）。确定了三个主要影响：打印温度，层厚度和填充密度。SolidWorks软件用于构建探针持有人的计算机辅助设计（CAD）模型。随后，将CAD模型文件转换为3D打印过程的标准Tessellation语言（STL）文件。使用3D打印机成功制造了探针持有人，在3D印刷产品的外表面上没有任何缺陷。基于弯曲测试结果，可以得出结论，探针持有人的强度是由层厚度归因于层的。
年龄在粪便微生物群中的影响以及牛遗传核中血液参数的相关性
摘要：这项研究旨在确定年龄对牛遗传核对牛的影响，重点是微生物丰富度，组成，功能多样性以及与血液参数的相关性。粪便和血液样本。较老的牛表现出更大的细菌多样性和丰度，其α多样性指数发生了显着变化（p <0.05）。β多样性分析显示，年龄组之间的微生物组成与年龄与性别的相互作用之间存在显着差异（p <0.05）。α多样性，社区组成和血液学价值之间的相关性突出了微生物群对牛健康的影响。有益的产生丁酸酯的细菌，例如ruminococcaceae，在较老的牛中更丰富，这表明在肠道健康中起作用。功能多样性分析表明，在发酵和厌氧化学杂质营养中，年轻的牛具有更丰富的代谢途径。这些发现提出了管理策略，包括量身定制的益生菌疗法，饮食调整以及有针对性的健康监测，以增强牲畜的健康和绩效。进一步的研究应包括全面的代谢分析，以更好地将微生物群的变化与年龄相关的变化相关联，从而增强对微生物群，年龄和生殖状态之间复杂相互作用的理解。
基于双参数FBG传感器的铁路坡度监视
摘要：铁路建设期间该线路沿线出现了大量斜坡，这将对铁路安全行动构成威胁。坡度监视在确保铁路运营的安全性方面起着重要作用。针对传感器多路复用，较低精度和火车的大干扰的困难，本文提出了一种基于倾斜和振动的集成融合检测的铁路斜率监测方法。通过有限元方法（FEM）分析，分析了Shuohuang铁路中K3斜率的不稳定性和失败特性和在火车载荷激发下的动态特征。基于上述分析，使用自开发的双参数纤维Bragg光栅（FBG）传感器建立了坡度监测系统。过去四年的监视数据表明，斜率目前处于相对稳定的状态。监视数据与FEM的结果一致。验证了基于倾斜度和振动特征的损伤识别方法的可行性，这为铁路坡度监测提供了一种新方法。
数据驱动参数化中的数据不平衡，不确定性定量和转移学习：WACCM中重力波动量传输的经验教训
抽象的神经网络（NNS）越来越多地用于天气和气候模型中数据驱动的亚网格尺度参数化。虽然NNS是从数据中学习复杂的非线性关系的强大工具，但将它们用于参数化存在一些挑战。这些挑战中的三个是（a）与学习稀有（通常是大振幅）样本有关的数据失衡； （b）预测的不确定性定量（UQ）提供精确指标； （c）对其他气候的概括，例如那些具有不同辐射的刺激的气候。在这里，我们使用基于整个大气的社区气候模型（WACCM）物理学的重力波（GW）参数化来解决这些挑战的方法的性能。WACCM具有地讲，对流和前驱动的GWS的复杂状态，对对流和前驱动的GWS。对流和地形驱动的GWS由于在大多数网格点缺乏对流或地球而具有显着的数据失衡。我们使用重采样和/或加权损失功能来解决数据不平衡，从而成功地模仿了所有三个来源的参数化。我们证明了三种UQ方法（贝叶斯NN，变异自动编码器和辍学器）提供了与测试过程中准确性相对应的集合差，提供标准，用于识别NN何时给出不准确的预测。最后，我们表明这些NN的准确性降低了温暖的气候（4×CO 2）。但是，通过应用转移学习，仅使用约1％的新数据从温暖的气候中重新训练一层，从而显着提高了它们的性能。这项研究的结果为开发可靠且可推广的数据驱动参数的各种过程（包括（但不限于）GWS）提供了见解。
比较用于优化电子商务集成中椭圆曲线加密参数的AI算法：一种量词前分析
摘要 - 本文提出了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）之间的比较分析，这是两个重要的人工智能算法，重点介绍了操作椭圆曲线加密（ECC）参数。这些包括椭圆曲线系数，质数，发电机点，组顺序和辅因子。研究提供了有关哪种生物启发算法为ECC配置产生更好的优化结果，并在相同的健身函数下检查性能。此函数包含了确保鲁棒的ECC参数的方法，包括评估罪行或异常曲线，并应用Pollard的Rho Attack和Hasse定理以优化精度。在模拟的电子商务环境中测试了由GA和PSO生成的优化参数，与诸如SECP256K1之类的知名曲线在使用椭圆曲线 - diffie Hellman（ECDH）和基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）的过程中形成鲜明对比。专注于量词前时代的传统计算，这项研究突出了GA和PSO在ECC优化中的功效，这对增强了第三方电子商务整合的网络安全的影响。我们建议在量子计算广泛采用之前立即考虑这些发现。
自动驾驶车辆的自动参数调整
摘要 - 现代自动化驾驶解决方案利用少量的计划和控制组件，其中需要对不同的驾驶情况和车辆类型进行调整，以实现最佳性能。本文提出了一种自动调整此类参数的方法，以重新进行专家演示。我们利用一个成本函数，该成本函数捕获了控制器与记录所需驾驶行为的闭环操作的偏差。参数调整。在一个案例研究中比较了三种优化替代方案，在案例研究中，在现实世界驾驶的情况下，轨迹规划师为车道调整了轨道。结果表明，即使在嘈杂的演示数据方面，提出的方法也可以显着改善手动调整的初始参数。
2025 年通胀参数
2024 年 6 月 20 日 致： 所有受费率监管的电力分销商和传输商 所有受费率监管的天然气公用事业公司 安大略发电公司 2025 年费率申请中所有注册介入者 所有其他相关方 主题：2025 年通胀参数 本信提供了通胀因素的计算方法，并建立了在适用的 2025 年费率申请中实施这些因素的流程。 1 安大略能源委员会 (OEB) 已经制定了特定行业的通胀因素。 2 每个行业的通胀因素计算使用相同的加拿大统计局数据和相同的基本公式，但根据劳动力和非劳动力（即材料、资本资产和设备）的权重，每个行业的通胀参数有所不同。 对于电力分销商，通胀参数指标（投入价格指数或 IPI）在《安大略省电力分销商新监管框架下的费率制定参数和基准测试委员会报告中列出。 3 对于电力传输商，该方法已在多个传输商的决策中得到批准。 OEB 已计算出 2025 年电力分销商的通胀率为 3.6%，电力传输商的通胀率为 3.7%。附录中提供了显示 2025 年通胀值推导的表格。对于电力分销商的价格上限激励利率制定 (IR) 和年度 IR 申请，OEB 的 2025 年激励利率制定机制 (IRM) 模型将反映通胀因素的变化，该模型预计将于 2024 年 7 月在 OEB 网站上发布。
富含睾丸血小板的血浆（PRP）注射对严重的寡脂蛋白杂质植物植物学男性的精子参数的影响：临床评估
不育症。男性不育症通常是指无法受孕与男性伴侣中发现的特定改变有关的条件。这一变化的可能后果包括低于射精（少杂质者）低于较低参考的精子浓度（<1500万精子/ml），新鲜射精（Atthenenozooospermia）中的精子运动降低或没有精子运动（<32％），而精子形式异常（Teratospermia）。然而，这些因素的组合通常被视为寡硫代植物植物植物（燕麦）（8）。令人遗憾的是，大多数严重燕麦的实例归因于无法解释的睾丸异常或疾病（9）。因此，尚未采用理性的治疗方法。取而代之的是，不育男性被处方了许多不受控制的治疗方法，没有足够的病理生理学理由或仅基于经验证据。
fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。