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替代辅助进化算法中替代模型准确性对性能和模型管理策略的影响
替代辅助进化算法（SAEAS）来解决昂贵的优化问题。尽管SAEAS使用使用机器学习技术近似解决方案评估的替代模式，但先前的研究并未充分研究SAEAS中搜索性能和模型管理策略的Sherrotage模型准确性对搜索性能的影响。这项研究分析了替代模型准确性如何影响搜索绩效和模型管理策略。为此，我们构建了一个具有可调节精度的伪气管模型，以确保在不同的模型管理策略之间进行公平比较。我们比较了三种模型管理策略：（1）预选前（ps），（2）基于个人（IB）和（3）基于一代的基准基准问题的基于生成（GB）的基线模型，而基线模型不使用替代物。实验结果表明，较高的替代模型精度可提高搜索性能。但是，影响根据所使用的策略而变化。具体来说，随着估计精度的提高，PS证明了性能的明显趋势，而当准确性超过一定阈值时，IB和GB表现出强大的性能。模型策略
对电动机设计优化的数据驱动的替代模型的评论
摘要 - 电动机是电子推进系统的核心组成部分之一，在该行业中起着至关重要的作用。电动机的最佳设计提出了一个复杂的非线性问题，通常会挑战传统方法，以在准确性和效率之间取得平衡。实现准确的分析和整体优化通常需要大量的计算要求，尤其是在与大型个人打交道时。结果，研究人员开始探索数据驱动的替代模型来解决这一困境的利用。本评论论文着重于研究用于构建数据驱动的替代模型的领先技术，以协助和促进电动机的设计优化过程。这些技术包括统计模型，机器学习模型，深度学习模型和其他基于人工智能的技术。本文对基本原则进行了全面的调查，并提供了利用这些不同模型的研究的详细示例。此外，这些模型的性能和潜力都以评论为强调，从而阐明了它们各自的优势和局限性。此外，讨论了在此主题下提出的研究挑战，并有望在此主题下进行改进的途径。索引术语 - 手工智能，数据驱动的模型，深度学习，电动机，机器学习，优化，替代模型。
使用替代模型通过不确定性和敏感性分析评估 Vircators 的可靠性
摘要 不同的研究报告了 Vircator 的性能，结果表明模拟和测量的输出峰值功率和辐射频率之间存在很大差异。应用一次一个变量的方法的研究很少。进行全面分析需要在大量实验（模拟或测量）中应用统计方法，这是一个挑战，因为模拟 Vircator 需要大量的计算时间。最近，有人提出了一种替代模型来大幅缩短计算时间。在本文中，我们建议评估 Vircator 的性能变化，同时考虑机械制造公差以及脉冲电源的变化。分析是通过广为传播的随机方法（经典蒙特卡罗、谱技术）和其他灵敏度分析方法进行的。
在卫生技术评估中使用的成本效益分析中的替代终点（主要报告）
得到强大的机械和或流行病学理性的支持，因此对替代端点的影响有望与旨在评估临床试验中临床益处的端点相关，但没有足够的临床（随机）数据以表明它是验证的替代端点。围绕什么是合理的替代终点的决定，通常是通过评估个人理由和可用证据的持续讨论来做出的。合理的代孕端点可能用于加速药物批准（临床开发计划的党），也可能用于批准或清除医疗设备。在加速批准药物的情况下，需要进行营销后验证试验，以验证和描述预期对发病率或死亡率或其他临床益处的预期影响。众所周知的例子是某些癌症类型中肿瘤收缩（反应率）和无进展生存的影像学证据。（美国食品和药物管理局，2018年）
引入应用空气动力学替代建模基准案例
从飞机设计到认证，需要大量空气动力学数据以确保最佳性能，符合监管标准并保持结构完整性。这些数据必须跨越整个飞行包络，包括压力和剪切应力分布，全局系数和衍生物。传统上来自飞行测试，风洞实验或数值模拟，这些数据通常具有不同的保真度，从手册方法到高分辨率模拟。近年来，由于人工智能和机器学习的进步，对这些数据有效使用的需求已经增长，从而可以开发快速运行的替代模型。与传统的高保真模拟或实验设置不同，这些设置可能是资源密集型的替代模型，该模型在这些数据集中训练，可以提供与数据库查询相当的快速预测。AIAA应用的空气动力学替代建模（AASM）组的成立是为了将集中在航空航天科学中的数据驱动和AI建模上，并将来自学术界，工业和政府机构的专家团结在一起。AASM组优先考虑对航空航天应用的替代建模的开发，准确性和适用性，包括设计优化，不确定性量化，系统工程和任务分析，这对数字工程生态系统至关重要。为了支持方法论的评估和比较，本文介绍了四个基准案例：一个集成式机翼性能系数的空气动力学数据库，6DOF生成的导弹案例，以及两个集中在表面压力分布的数据集。这些基准强调了相关的替代建模挑战，并将通过AIAA公开提供，为航空航天社区提供宝贵的资源。
无标记数据的替代建模的深度自适应抽样
抽象的替代建模对于参数微分方程系统具有很大的实用性。与经典数值方法相反，使用基于物理学的深度学习方法为这种系统构造模拟器是一个有希望的方向，因为它具有处理高维度的潜力，这需要最大程度地减少训练的随机样本损失。然而，随机样品引入了统计误差，这可能成为近似和高维问题的近似值的主要误差。在这项工作中，我们提出了一种深层自适应采样方法，用于对低规范性参数微分方程的替代建模，并说明了自适应采样的必要性以构建替代模型。在参数设置中，剩余损耗功能可以视为空间和参数变量的不均衡概率密度函数（PDF）。与非参数设置相反，可以使用分解的关节密度模型来减轻参数空间引起的困难。PDF通过深层生成模型近似，从中生成新样品并将其添加到训练集中。由于新样品与残留诱导的分布相匹配，因此重新定义的训练集可以进一步减少当前近似解决方案中的统计误差
气体附录：为自动驾驶汽车系统生成快速准确的替代模型
图1显示了在玉米田中车辆相机收集的现实世界图像的原始验证数据集上，作物 - 监测工具[1]使用的RESNET-18网络的错误分布。左右图分别用于标题和距离感知误差。直方图显示实际误差频率，而线路显示拟合的正态分布。分布与直方图非常匹配，表明神经网络的误差是正态分布的。图2从视觉上比较了神经网络输出分配与凉亭内捕获的图像预测的分布。红色虚线椭圆和蓝色实心椭圆显示了神经网络输出分布的3σ置信边界和感知模型预测的分布。这两个分布彼此紧密匹配，尤其是当车辆在中心附近并直接指向前方时。
可扩展替代建模的多余残留神经过程
多保真替代建模旨在通过结合来自多个来源的数据来学习最高保真度的准确替代物。传统方法几乎不能扩展到高维数据。深度学习方法利用基于神经网络的编码器和解码器来提高可扩展性。这些方法在不包括相应的解码器参数的情况下共享跨保真度的编码表示。这阻碍了推理的表现，尤其是在分布外的sce-narios中，当最高的保真度数据具有限制性域覆盖范围时。为了解决这些限制，我们提出了多余的残差纽约过程（MFRNP），这是一种新型的多保真替代建模框架。mfrnp可以以最高的忠诚度为较低的保真度和地面真相的凝聚输出之间的残余模型。汇总将解码器引入分享步骤，并优化了较低的保真度解码器，以准确捕获前保和交叉信息。我们表明，MFRNP sigsig-在学习偏微分方程和现实世界中的建模任务方面表现出了最先进的表现。我们的代码在以下网址发布：github.com/rose-stl-lab/mfrnp。
电动机替代模型的数据有效的机器学习方法 /作者= Wang，Bingnan; Sakamoto，Yusuke /creationDate = 2024年6月5日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
电动机广泛用于家庭和各种行业，其技术和设计原则已良好。但是，电机设计和定制的要求，特别是对于电动汽车和飞机等新应用以及工厂自动化的要求，总是对汽车设计人员构成新的挑战。参数扫描或迭代优化方法经常被使用，以评估大量设计候选者，然后再识别特定任务的最佳设计。对每个电动机设计糖果的准确分析通常依赖于有限元分析（FEA）的数值模拟，这些模拟是耗时的，尤其是当评估一个设计的各种操作点时。因此，希望寻求FEA的替代分析方法来快速预测运动性能。基于替代模型的优化已被研究以加快过程[1]。由于高度非线性的性质，传统替代模型的准确性在预测某些运动性能（例如扭矩波形和效率图）时会受到影响。近年来，机器学习和深度学习方法已经找到了许多应用，并且由于其模拟高度非线性功能的能力而应用于运动设计[2]，[3]。这种方法的一个主要挑战是达到合理预测准确性所需的大型数据集大小。在本文中，我们提出了用于电动机设计优化的数据有效机器学习模型的三种策略：一个，减少用于电机设计的机器学习模型的输入维度；第二，与基于物理的方法结合
揭示了代谢健康评估中胰岛素抵抗的替代标志物的重要性
近年来，糖尿病（DM）和其他代谢性疾病的发生率令人震惊。快速的城市化和生活方式的改变一直是这种增加的主要因素。早期诊断是更好地风险分层和迅速管理这些患者的关键。胰岛素抵抗（IR）在各种代谢性疾病的发病机理中起关键作用。因此，在初始阶段评估IR将有助于早期发现容易患有代谢疾病的患者。高胰岛素血糖夹具技术一直是评估IR的黄金标准方法。该技术的主要局限性是它具有侵入性，需要专门的设置。因此，确定评估IR的可靠替代标记是在临床和研究环境中需要小时的。本评论深入研究了用于评估IR的替代标记的当前知识，提供了对其优势，局限性和新兴趋势的全面概述。我们探索常用的替代标记物，例如禁食胰岛素，稳态模型评估 - 胰岛素抵抗（HOMA-IR），脂联素，甘油三酸酯到葡萄糖指数等。寻找准确且具有成本效益的替代标记物对早期发现，风险分层和有针对性的干预措施具有重要的希望。本评论旨在为IR的现有知识做出贡献，并突出未来的方向，以寻求IR的有效标记。印度医学生物化学杂志（2024）：10.5005/jp-journals-10054-0227关键词：脂联素，稳态模型评估 - 胰岛素抵抗，胰岛素抵抗，代谢健康评估，替代标记，甘油三酸酯和葡萄糖指数。