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sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
博士职位：科学机器学习应用的可扩展培训算法
科学机器学习（SCIML）通过简化计算建模并提供具有成本效益的替代模型，从而显着增强了传统的数值方法。尽管有这些优势，但SCIML代理的训练阶段仍然在计算上仍然昂贵，从而限制了它们在现实世界，多尺度和多物理学，工程问题中的适用性。这个博士学位项目旨在通过为利用多级技术和/或域分解方法开发新颖的培训算法来解决这一局限性。重点将放在设计创新的优化器，调查各种网络分解以及实施有效的并行化策略以提高可扩展性和降低计算成本。
摘要书 - 人工智能与机器学习
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中相关的发展的杰出成功取得了巨大的成功，激发了基础模型的外观以及它们将在基于大规模实验和模拟数据的科学计算（SC）中获得的丰富，多样，多模式的数据时，它们将启用哪些新进展。这样的模型可以为科学机器学习（SCIML）提供强大而有原则的基础，这远远超出了仅使用用于互联网和社交媒体应用程序开发的ML工具来帮助解决未来的科学和工程问题。我将描述最近的工作，以证明在简历和NLP中广泛使用的“预训练和微调”范式的潜力，以解决SCIML问题，这表明了建立SCIML基础模型的清晰途径；除了最新的工作，突出了尝试将数据驱动的ML方法与域驱动的SC方法相结合时出现的多种“故障模式”，从而证明了成功地穿越该路径的明显障碍。我还将描述开发新方法来应对这些挑战的初步工作，以及它们大规模的实现，这将是一种一般解决方案，以建立由数百万或数十亿或万亿个参数组成的强大而可靠的SCIML模型。
博士生（f/m/x）科学机器学习领域
»在SCIML领域的研究项目上的工作»开发新型混合，机器学习加速了求解器以及具有提高准确性的求解器»在医学和固体机制中应用新颖的SCIML求解器，例如，在医学图像处理中，医学图像处理和段落中的段落，流动动力学或固体机械师的模型，以及数字模型的模型»chosection»consecution»consection»consection»consection»soled and numer sermogation consorts osergation»经过考虑的机器学习模型的有效培训方法»支持3 sws的教学活动（学期每周每周45分钟）
''推进行业的科学机器学习''
科学的机器学习（SCIML）一直将学术界带入了传统科学建模与机器学习（ML）方法（如深度学习）的有趣融合。尽管传统的机器学习方法论在科学问题上遇到了困难，诸如可解释性和实施物理约束，但ML与数值分析和微分方程式的融合已演变为一个新的研究领域，在添加数据驱动的自动学习特征的同时，它可以克服这些问题。已经证明了许多成功，借助物理知情的神经网络，通用差分方程，深部随机微分方程方程求解器，用于高维偏微分方程，以及神经代理人展示了深度学习如何极大地改善科学建模实践。因此，Sciml有望在各种科学学科中使用多功能应用，从对亚原子颗粒的研究到对经济和气候等宏观系统的理解。然而，尽管在提高这些方法的速度和准确性方面取得了显着的进展，但它们在实用，特别是工业环境中的效用仍受到限制。科学界的许多领域仍然缺乏对SCIML方法的全面验证和鲁棒性测试。当面对从工业中通常解决的机械和环境传感器之间的相互作用的复杂的现实世界数据集面对复杂的现实世界数据集时，这种限制特别明显。仍然可以通过适当的解决方案，其承诺通过大幅度的顺序加速创新和科学发现，这提供了独特的机会，可以解决许多领域对更快，更准确预测的无限愿望。该研讨会致力于探索SCIML技术实施方面的最新进步。它召集了积极参与这些方法的主要专家，以确保其实际的可行性和可扩展性，尤其是在数字和物理组件汇聚的工业领域。研讨会的目标是制作研究路线图，以推动行业中的科学机器学习，以应对应用/工业化挑战。以后要关注的更多信息：https：//www.ias.tum.de/ias/research-areas/advanced-compoint-and-modeling-and-modeling/scientific-inater-inachan-learning/
计算生物学-STFC Indiono
SCD…材料中的其他地方 - MD，Messcale，QM/MM，电子结构工程 - 网格，有限元数学 - 算法SCIML - 机器学习DAAAAS-服务云 - 硬件后端
Christopher V. Rackauckas
应用数学家6的高级论文颁奖典礼在从随机微分方程到2020年ISOP新兴科学家奖的自动化GPU加速药物学家获奖者奖项，是早期职业生涯的最高职业药物奖学金奖，该奖项是早期职业生涯资金资助良好的奖励良好的奖励> 20个领域，包括20个领域，从数值的领导者到电源型号的高度型号，高级型号的范围，较高的型号型号的型号，造型型号的高级型号，构成了较高的现实型号。差异化。
科学机器学习中的计算范例
科学机器学习（SCIML）已成为解决部分分化方程（PDE）并解决广泛现实世界挑战的强大工具。这种感兴趣的激增导致对传统数值方法的重新评估和重新思考，强调了对更有效和可靠的方法的需求，从而整合了模型驱动和数据驱动的方法。在这种情况下，物理知识的神经网络（PINN）是解决与非线性PDE相关的前进和反问题的新型深度学习框架。尽管PINNS展示了出色的有效作用，但几种新兴的人工智能（AI）方法学值得考虑更复杂和要求的应用程序。在本演讲中，我们将探索与AI迷人世界相关的新理论和应用挑战，因为它与SCIML相交。
Modelli e Metodi matematici per l'...
机器学习（ML）和科学计算的交集为增强物理，工程和应用科学中使用的计算模型提供了变革的机会。传统的数值方法虽然建立了良好，但通常会受到限制其适用性的过度计算成本和时间的限制。此外，常规方法通常仅利用可用数据的一小部分，而数据在模型构建中很少起着核心作用。科学机器学习的最新进展（SCIML），尤其是在功能空间之间的学习操作员方面，提供了有希望的范式转移。然而，仍然存在关键挑战，包括执行身体限制，严格量化预测性不确定性以及确保认证的准确性。这项研究旨在开发桥接数值分析和ML的新方法，开发可靠的模型，这些模型将物理与数据无缝整合，同时保留理论声音。此外，它将探索与传统求解器相比，迅速近似差异问题解决方案的新方法，大大降低了计算成本和环境影响。这样做，我们试图提高科学计算中ML驱动技术的可靠性，可解释性，适用性和可持续性。