XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemReservoir
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？ANNS的架构是经过精心设计的，在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNNS的出现紧急连接模式。在个人层面上，BNNS的连通性是由大脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，进化过程中的自适应重新配置也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。 我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究实际大脑连接模式对任务解决方案的潜在计算含义。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
在量子计算机上模拟费米子水库
驱动的多体问题仍然是量子力学中最具挑战性的未解决问题之一。量子计算机的出现可能为有效模拟此类驱动的系统提供了独特的平台。但是，对于如何设计水库有很多选择。可以简单地用Ancilla Qubits充当储层，然后通过算法冷却进行数字模拟。一种更具吸引力的方法，它允许人们模拟有限的储层，它是整合自由度的浴室，并通过主方程来描述驱动的散文系统，该系统也可以在量子计算机上进行模拟。在这项工作中，我们考虑了由电场驱动并耦合到费米子恒温器的晶格上的非相互作用电子的特殊情况。然后，我们提供两个不同的量子电路：第一个使用Trotter步骤重建系统的完整动力学，而第二个则在单个步骤中消散了最终的非平衡稳态。我们在IBM量子体验上运行两个电路。对于电路（i），我们最多达到了5个trotter步骤。当部分重置在量子计算机上可用时，我们希望最大的模拟时间可以显着增加。此处开发的方法提出了可以应用于模拟相互作用驱动的系统的概括。
储层解决方案 - 储能小册子
储层存储单元是一种模块化的高密度解决方案，是工厂建造和测试以降低项目风险，缩短时间表和削减安装成本的。储层存储单元是使用GE的电池刀片设计构建的，以实现行业领先的能源密度和最小化的占地面积。ge的专有叶片保护单元积极平衡每个电池刀片的安全性，寿命和性能，将电池寿命延长高达15％，并将故障电流降低到5倍。模块化系统具有多个安装和电缆选项，包括PAD或码头，并配置为在项目寿命中使用所有天气功能和高效冷却系统在项目寿命中最大程度地减少运营和维护（O＆M）费用。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？在连通性的中间/宏观级别上，ANN的体系结构经过精心设计，这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上，BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
水库防洪（世界经验）2.2
密西西比河流域面积 3,224,600 平方公里，横跨美国 31 个州和加拿大 2 个省。该流域也是毁灭性的洪水灾害的源头，1927 年和 1993 年的洪水造成了巨大的经济和社会损失。据 2002 年美国陆军工程兵团称，自 19 世纪初以来，密西西比河就由水坝和其他河流工程结构控制和管理（引自 Alexander et al., 2012）。密西西比州有数千座单一用途和多用途水坝，位于河流和支流的上游。然而，主流的中下游并没有筑坝。密西西比州有六座主要主流水坝（主干水库系统），例如佩克堡、加里森、奥阿希、大本德、兰德尔堡和加文斯角。密西西比水库库容划分如图 2.2 所示，每个水库的顶部区域均保留，以满足防洪要求。
量子储层计算中的动态相变
封闭的量子系统表现出不同的动力学状态，例如多体定位或热化，这些动力学确定了信息的传播和处理的机制。在这里，我们解决了这些动态阶段在量子储存计算中的影响，量子储存计算是一种非常规计算范式，该范式最近扩展到了量子状态，该量子范围扩展到利用动态系统来求解非线性和时间任务。我们确定热相自然适应了量子储层计算的要求，并报告了在热化过渡时的性能提高。揭示旋转网络最佳信息处理能力背后的基本物理机制对于将来的实验实现至关重要，并为动态阶段提供了新的观点。
用于水库计算的多个读数的集成学习
储存器计算 (RC) [1, 2] 是一种循环神经网络，近年来因其训练成本低、可通过专用电路 [3, 4] 和物理 RC [5, 6] 在硬件上实现而备受关注。RC 由储存器部分和读出部分组成，储存器部分接收时间序列输入并将其非线性转换为高维空间以表示输入的时空模式，读出部分从储存器部分拾取一些模式来分析输入并生成输出。RC 的主要优势是除读出部分之外的权重连接都是固定的。因此，与深度神经网络相比，其训练所需的数据量更少，计算成本更低。因此，RC 适用于计算资源有限且无需云计算即可执行训练的边缘 AI 系统。 RC 的读出大多由线性模型（单层感知器）实现，因此，读出的适应训练数据的能力有限。为了增强 RC 的训练能力，我们提出了一个具有多个读出的 RC 模型，该模型将一个读出的训练分散，以便每个读出可以专注于特定类型的训练数据。该方法可以看作是一种集成学习，用于增强 RC 泛化性能。简单地增加读出的数量对于边缘 AI 系统来说是低效的，因为它会消耗系统中有限的内存资源。本研究引入了一种自组织函数，它能够使用
开发减少水库蒸发的可持续技术
摘要：气候变化导致水量大量流失，提高了水库的蓄水需求。本研究旨在为热带气候下的大型水库开发一种可持续且经济的物理减蒸发装置。两种材料（即无纺土工布和聚丙烯片）被用作覆盖物来限制蒸发率。两种材料的水面覆盖率为 60%，分别位于 A 级蒸发盘中。准备一个没有盖子的对照盘来测量周围环境的蒸发。每天测量三个盘的蒸发率，总共 45 天。结果表明，所采用的盖子成功地阻碍了水温的上升，从而限制了蒸发率。观察到的平均蒸发减少百分比（相对于对照盘的蒸发率）为土工布 40%，聚丙烯片 60%。
实践储层计算：实际实施教程
摘要本文的特定目的在于：为材料科学、化学或电子学等领域的读者提供利用其材料系统实施储层计算 (RC) 实验的概述。关于该主题的介绍性文献很少，绝大多数评论都提出了 RC 的基本概念，这些概念对于不熟悉机器学习领域的人来说可能并不简单（例如，参见参考文献 Lukoˇseviˇcius (2012 Neural Networks: Tricks of the Trade (Berlin: Springer) pp 659–686)。考虑到大量表现出非线性行为和短期记忆的材料系统可用于设计新颖的计算范式，这是令人遗憾的。RC 提供了一个使用材料系统进行计算的框架，该框架可以避免在硬件上实现传统的、功能齐全的前馈神经网络时出现的典型问题，例如最小的设备间变异性以及对每个单元/神经元和连接的控制。相反，可以使用随机的、未经训练的储存器，其中仅优化输出层，例如使用线性回归。在下文中，我们将重点介绍 RC 在基于硬件的神经网络中的潜力，以及相对于更传统的方法，以及在实施过程中需要克服的障碍。准备一个高维非线性系统作为特定任务的高性能储存器并不像乍看起来那么容易。我们希望本教程能够降低科学家试图利用他们的非线性系统进行通常在机器学习和人工智能领域执行的计算任务的障碍。与本文配套的模拟工具可在线获取 7 。