XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSurrogate
贸易洗钱：趋势和发展
相关贸易数据由多个利益相关者保存，并且对这些数据的共享程度（包括操作共享和批量共享）进行限制。较新的 3 代理购物者可以代表富人行事，而富人可能会因为严格的货币管制而面临购买高价值商品的限制。其中一个例子就是代购（字面意思是替代购物），即亚洲国家以外的个人或出口商集团主要为这些国家的客户购买奢侈品。 4 这种渗透并不一定会导致随后“常见的贸易洗钱技术”的增长。在某些情况下，除了流入进口公司的非法现金增加外，贸易关系没有任何变化。本报告的贸易洗钱风险和趋势部分将更详细地探讨这一点以及替代购物的利用。
使用多项式混乱扩展和深层生成网络
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现需要面对两个有趣的挑战：准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术（例如主成分分析（PCA））来促进先前分布的定义和采样。此外，基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展（PCE）实现准确的替代模型。wever，具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术，例如深生成模型（DGM）。尽管适用于先前的抽样，但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中，我们提出了一种MCMC策略，该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外，我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解，以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下，我们的方法是例证的，提供了准确的重建和显着的加速速度，尤其是当全相正向模型的计算计算时。
Mestag海报模板24x36
组织学数据表明，MLU6054肺肿瘤模型与替代FAP X LTBR M300和抗PD-L1的组合，但不能单独使用抗PD-L1，导致形成TLS结构，这些结构遏制了contimatient conteminal and comboculation the Encorminal Centrecation contersized淋巴细胞聚集物和t和b细胞的外观。抗PD-L1和M300替代物的组合也抑制了肿瘤的生长，并导致HEV形成和T细胞浸润增加。
使用高数据效率深度学习的光子结构优化：应用于纳米蛋白和环形河流相位掩码
metasurfaces为在薄膜光学元件的领域中操纵光特性提供了一个灵活的框架。特别是，可以通过使用薄相板有效地控制光的极化。本研究旨在为这些设备引入替代优化框架。该框架用于开发针对天文学高对比度成像应用的两种涡旋相口罩（VPM）。计算智能技术被利用以优化这些设备的几何特征。较大的设计空间和计算限制需要使用替代模型，例如部分最小二乘Kriging，径向基函数或神经网络。但是，我们证明了这些方法在建模VPM的性能时的不足。为了解决这些方法的缺点，提出了使用深神经网络作为高度准确且有效的替代模型的数据效率进化优化设置。本研究中的优化过程采用了强大的粒子群进化优化方案，该方案在光子设备的显式几何参数上运行。通过这种方法，为两个候选人开发了最佳设计。在最复杂的情况下，进化优化可以优化设计原本不切实际的设计（需要太多的模拟）。在这两种情况下，替代模型都提高了程序的可靠性和效率，与常规优化技术相比，所需的模拟数量最多可将所需数量的仿真数量减少高达75％。
晶格材料倒数设计的可区分图形结构模型
具有可适应于不同环境条件的物理化学特性的构造材料体现了材料科学的破坏性新领域。在数字设计和制造方面的进步推动下，形状成晶格拓扑的材料可实现一定程度的定制，而无需提供散装材料。一个有前途的启发其设计的场所是自然的不规则微构造。然而，这种不规则性解锁的巨大设计可变性对于分析探测很具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用基于图的表示定期和不规则晶格材料的新计算方法。我们的方法使用传递算法的可区分消息来计算机械性能，因此允许使用替代衍生物自动分化，可以调整单个晶格元素的几何结构和局部属性，以实现具有所需属性的成型材料。我们进一步引入了图形神经网络替代模型，以大规模结构分析。该方法可推广到可表示为异质图的任何系统。关键字 - 超材料，晶格，逆设计，消息传递，图形神经网络，自动差异，替代梯度
WITS科学体育场计划：1月21日，星期二...
Pretoria大学Schalk Kok教授，“替代建模的最新进展”摘要Schalk Kok教授将对替代建模的个人观点展示。 他已经从事代理模型工作了近三十年。 他的第一次接触替代模型发生在1996年的硕士研究期间，当时他使用多项式替代物代替了瞬时的热弹性有限元模型。 下一步在2009年遇到了代孕，他参与了网状运动项目。 径向基函数用于在流体结构相互作用（FSI）求解器中移动流体网格。 最近（2022-2024），Kok教授和Nico Wilke教授监督博士生Johann Bouwer，以发展近乎最佳的梯度增强了代理人。 特定值得注意的是开发数据预处理步骤，该步骤使用缩放和旋转来转换数据集。 目的是将数据集转换为更多各向同性，这使得径向基函数替代（由各向同性基函数的求和组成）更有可能准确地近似数据。 Schalk Kok教授是机械工程领域的经验丰富的学者，目前是比勒陀利亚大学机械和航空工程系的教授兼负责人。 目前，他还被任命为EBIT教师工程学院主席。 Kok教授完成了他的B.Eng。 和M.Eng。 Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Pretoria大学Schalk Kok教授，“替代建模的最新进展”摘要Schalk Kok教授将对替代建模的个人观点展示。他已经从事代理模型工作了近三十年。他的第一次接触替代模型发生在1996年的硕士研究期间，当时他使用多项式替代物代替了瞬时的热弹性有限元模型。下一步在2009年遇到了代孕，他参与了网状运动项目。径向基函数用于在流体结构相互作用（FSI）求解器中移动流体网格。最近（2022-2024），Kok教授和Nico Wilke教授监督博士生Johann Bouwer，以发展近乎最佳的梯度增强了代理人。特定值得注意的是开发数据预处理步骤，该步骤使用缩放和旋转来转换数据集。目的是将数据集转换为更多各向同性，这使得径向基函数替代（由各向同性基函数的求和组成）更有可能准确地近似数据。Schalk Kok教授是机械工程领域的经验丰富的学者，目前是比勒陀利亚大学机械和航空工程系的教授兼负责人。目前，他还被任命为EBIT教师工程学院主席。Kok教授完成了他的B.Eng。 和M.Eng。 Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Kok教授完成了他的B.Eng。和M.Eng。Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。Kok教授的专业旅程跨越了学术界和应用研究。比勒陀利亚大学的学位，然后是博士学位。在伊利诺伊大学Urbana-Champaign大学，得到包括富布赖特奖在内的著名奖学金的支持。从2003年到2009年，他在2009年至2013年的科学与工业研究委员会（CSIR）工作，并于2013年返回比勒陀利亚大学。自返回UP以来，他的研究集中在计算固体力学和材料建模上，这是有限元分析和材料参数识别等领域的。他的贡献也扩展到了专业服务，包括在南非理论和应用机械师协会（SAAM）中的领导角色。他是Saam的前任总裁，连续三年任职（2010-2016）。
AI增强的数据同化和不确定性定量应用于地质碳存储
这项研究研究了机器学习（ML）和数据同化（DA）技术的整合，重点是实施用于地质碳储存（GCS）项目的替代模型，同时保持后状态的高富达物理结果。最初，在通道储层中的CO 2注射模拟的背景下，我们评估了两个不同的机器学习模型（FNOS）和变压器UNET（T-UNET）的替代建模能力。我们介绍了基于替代物的混合ESMDA（SH-ESMDA），这是传统的合奏对多种数据同化（ESMDA）的改编。此方法将FNO和T-UNET用作替代模型，并有可能使标准的ESMDA过程至少更快或更高，具体取决于同化步骤的数量。此外，我们引入了基于替代的混合RML（SH-RML），这是一种差异数据同化方法，依赖于随机最大似然（RML），在该方法中，FNO和T-UNET都可以计算梯度以优化目标函数，以及用于计算较高的状态模型来进行计算。我们的比较分析表明，与案例研究的常规ESMDA相比，SH-RML提供了更好的不确定性量化。
激光定向能量沉积中基于多保真度替代的不确定性量化过程映射
摘要：涉及高斯过程 (GP) 的多保真度 (MF) 替代物用于设计激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 中的时间过程图。过程图用于建立熔池特性（例如熔池深度）与工艺参数（例如激光功率和扫描速度）之间的关系。MFGP 替代物涉及高保真度 (HF) 和低保真度 (LF) 模型。选择 Autodesk Netfabb ® 有限元模型 (FEM) 作为 HF 模型，而选择 Eagar-Tsai 开发的分析模型作为 LF 模型。结果表明，MFGP 替代物能够成功地融合不同保真度模型中存在的信息，以设计时间前向过程图（例如，给定一组真实深度未知的工艺参数，熔池深度是多少？）。为了扩展新开发的建立时间逆过程图的公式（例如，为了实现所需的熔池深度，但不知道真实工艺参数，那么作为时间函数的工艺参数的最佳预测是什么？），在计算预算约束下，通过将 MFGP 代理与贝叶斯优化 (BO) 相结合来进行案例研究。结果表明，与单精度 (SF) GP-BO 相比，MFGP-BO 可以显著提高优化解决方案的质量，同时降低计算预算。与仅限于开发稳态正向过程图的现有方法相比，当前的工作成功地展示了在 L-DED 中实现结合不确定性量化 (UQ) 的时间正向和逆过程图。