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使用随机设备的概率神经计算
在追求这一目标的过程中，消除不可预测的行为已被视为一项必要的工程费用。消除计算噪声的努力涵盖了整个微电子技术堆栈，从研究高可靠性材料和设备到纠错电路和架构，再到容错系统和算法。确定性计算显然取得了令人难以置信的成功——在不到四分之三个世纪的时间里，我们已经从大约一千个只能进行相对简单计算的阴极管阵列过渡到每秒能够处理 10 18 次浮点运算的高性能计算百亿亿次系统。[2,3] 然而，能耗已日益成为传统处理器面临的挑战。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在多种应用中的采用越来越广泛，以及对更多计算的需求不断增长，导致对结合多种技术（图形处理单元 (GPU)、中央处理单元 (CPU) 等）的异构计算平台的需求更高。随着越来越多的处理器被整合，未使用的处理器需要关闭以处理散热问题（即“暗硅”）。[4] 这些问题加上大量新设备、内存计算、高效的芯片间通信、3D 堆叠和集成技术
净零能耗房屋的随机最优投资策略
1 东京工业大学工学院系统与控制工程系，东京 152-8550，日本。2 早稻田大学理工学院先进科学与工程学院电气工程与生物科学系，东京 169-8555，日本。3 富山大学工学院电气与电子工程系，富山 930-8555，日本。4 大阪大学信息科学技术研究生院信息与物理科学系，大阪 565 0871，日本 5 北九州大学经济学与工商管理学院，福冈 802-8577，日本。* 电子邮件：{li.m; tanaka; carnerero}@hfg.sc.e.titech.ac.jp；wasa@waseda.jp；hirata@eng.u-toyama.ac.jp；藤崎@ist.osaka-u.ac.jp； ushifusa@kitakyu-u.ac.jp； hatanaka@sc.e.titech.ac.jp。
随机环境中预测模拟的解决方法
a 美国克利夫兰州立大学机械工程系 b 瑞士洛桑联邦理工学院生物工程研究所生物机器人实验室 c 德国埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学工程学院机器学习和数据分析实验室
随机三维数值幻象，可以在乳腺癌的定量光声计算机中启用计算研究
光声计算机断层扫描（OAT），也称为光声计算的Tomography，是一种非侵入性成像方式，可积极用于临床乳房成像和其他生物医学应用。1 - 8燕麦的独特特征是能够基于与发色团浓度和组织内的发色团浓度和氧化状态相关的内源性光学对比度产生图像的能力，而无需电离辐射和空间分辨率丢失，通常与纯粹的光学技术相关的纯粹光学技术，例如纯粹的光学技术。1，9这允许进行组织代谢和血管生成的成像，这些代谢和血管生成已被鉴定为在肿瘤生长和进展中起关键作用。7，10因此，理想地将光声成像定位为在体内解决这两个标志。2 - 8，10因此，优化且经过验证的燕麦系统可以成为治疗乳腺癌的强大工具。通过评估肿瘤微举行密度和血液氧合，它可以使肿瘤侵袭性的初步评估以告知治疗计划和预后。它还可以随着时间的推移监测肿瘤对治疗的反应。然而，为了实现其全部诊断潜力，燕麦应具有提供有关光吸收系数真实值的定量信息的能力，该信息与分子浓度成正比。7、11、12
设计：随机色谱：随机
图3。色谱的宏观和显微镜描述。（a）色谱法的范德特描述通过经验优化预测在最小板高度下的最大分离。（b）GIDDINGS之后的随机单分子描述通过考虑均匀的US（时间，τ1）以及罕见的异质相互作用（时间，τ2）来结合吸附异质性。（c）（顶部）观察到的色谱图具有两个基本种群，由均质（蓝色）和异质（红色）相互作用组成。（底部）基础单分子对可视化亚群的贡献。均质和异质相互作用的解吸时间分别为τ1和τ2。在固定阶段（τ1）花费的时间表示为单个分子事件和j保留模式的总和。
一种自适应的半空间投影方法，用于稀疏正则化的随机优化问题
在各种下游应用中，稀疏正则化的优化问题无处不在，例如深层神经网络（DNNS）的特征选择和压缩。尽管如此，当将这种正则化与随机损耗函数结合使用时，文献中现有的方法并不能很好地执行。，设计具有转换保证的计算有效算法并可以计算组较高的解决方案是一项挑战。最近，提出了一种半空间的预测梯度（HSPG）方法，部分解决了这些挑战。本文介绍了我们称之为ADAHSPG+的HSPG的大大增强版本，这取得了两个明显的进步。首先，与HSPG所要求的假设相比，ADAHSPG+在明显较宽的假设下具有更强的收敛结果。通过将差异技术与新的自适应策略整合在一起，以迭代预测解决方案的支持来实现这种改善。第二，与HSPG相比，ADAHSPG+的参数调整要少得多，从而使其更实用和用户友好。通过设计自动和自适应策略来选择每次迭代中采用的步骤类型并更新关键的HyperParam-eters来实现这一进步。我们提出的ADAHSPG+算法的数值有效性在凸面和非凸基准问题上都证明了。源代码可在https://github.com/tianyic/adahspg上找到。
初步翼盒结构设计中刚性的随机建模
本文介绍了一种利用自动化工具在概念设计过程早期考虑机翼结构刚度和气动弹性的方法。由于机翼非结构质量（如燃油负荷和控制面）的不确定性和可变性很高，因此在概念设计过程中，可以用随机模型很好地表示刚度和气动弹性。为了实现这一点，我们改进了现有的设计工具，利用基于规则的自动化设计从特定的机翼外模线生成机翼扭矩盒几何形状。对挠度和推断刚度的简单分析表明，早期概念设计选择会强烈影响结构刚度。本文讨论了设计选择的影响以及屈曲约束如何在特定示例中驱动结构重量。本文为未来进一步研究的模型做准备，包括有限元模型 (FEM)，用于分析所得的模态形状和频率，以用于气动弹性分析。
初始翼盒结构中的随机建模...
本文介绍了一种利用自动化工具在概念设计过程早期考虑机翼结构刚度和气动弹性的方法。由于机翼非结构质量（如燃油负荷和控制面）的不确定性和可变性很高，因此在概念设计过程中，可以用随机模型很好地表示刚度和气动弹性。为了实现这一点，我们改进了现有的设计工具，利用基于规则的自动化设计从特定的机翼外模线生成机翼扭矩盒几何形状。对挠度和推断刚度的简单分析表明，早期概念设计选择会极大地影响结构刚度。本文讨论了设计选择的影响以及屈曲约束如何在特定示例中驱动结构重量。本文为模型的进一步研究做准备，包括有限元模型 (FEM)，以分析用于气动弹性分析的所得模态形状和频率。
随机冷食品供应链（CFSC）设计
农产品供应连锁店是食品行业的关键部分，因为它们负责确保按时以正确的成本以及所需的质量按时向客户交付水果和蔬菜。在过去的几十年中，研究人员一直在提议使用轮毂和辐条网络作为一种建模方法来优化大型食品供应链。供应链的传统优化涉及识别和消除效率低下，减少交货时间，改善库存管理，增强供应商关系以及利用技术以改善整个过程中的可见性和控制。但是，以前的大多数模型都是确定性的，并且无法考虑作物产量的隐含变异性以及气候变化对农业供应的影响。大气中二氧化碳量的增加，以及温度和天气变化的变化可能会影响收获。因此，迫使分销商和消费者在其他地区寻找不同的供应商，以弥补农产品供应的波动。在这项研究中，提出了随机的轮毂和辐条网络模型和运行算法，以通过寻找最佳的生产，分配和运输网络来降低运输成本，同时考虑气候变异性及其对作物产量的影响。考虑了使用气候模型和加利福尼亚州的真实土壤数据创建的多种情况，该案例研究是针对随机冷食供应链（CFSC）的。草莓在这项工作中进行了研究，因为加州大学是美国主要生产的草莓分析的初步结果表明，表现出更多降水量的天气情况更有可能增加农作物的产量，而降水量较小的情景产生了较低的新鲜水果。
用于孤岛可再生能源微电网随机发电优化的增强型多目标优化器
摘要：微电网是由可再生能源组成的自主电力系统，可有效实现网络中的功率平衡。由于可再生能源发电机组的间歇性和变化的功率，配电网变得复杂。微电网的重要目标之一是根据态势感知进行能源管理并解决优化问题。本文提出了一种增强型多目标多元优化算法 (MOMVO)，用于基于可再生能源的孤岛微电网框架中的随机发电功率优化。所提出的算法用于在各种可用发电来源之间进行最佳功率调度，以最大限度地降低微电网的发电成本和功率损耗。在 6 单元和 10 单元测试系统上评估了 MOMVO 的性能。仿真结果表明，所提出的算法优于其他用于多目标优化的元启发式算法。