XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTTN
机器学习中张量网络的平稳集成
张量网络是将高维张量的因素化为较小张量的网络样结构。起源于凝结物理学，并以其有效表示量子多体系统的有效表示[1-10]，这些结构允许重新搜索者理解此类系统的复杂属性，并使用经典计算机模拟它们[11-13]。值得注意的是，张量网络是模拟量子优势实验结果的最成功的方法[14-16]。此外，在数值线性代数群落中重新发现了张量网络[17-19]，其中该技术已适应其他高维问题，例如数值整合[20]，信号处理[21]或流行性模型[22]。随着机器学习的出现和寻求表达且易于培训的模型的追求，张量网络被认为是有前途的候选人，因为它们能够在输入功能的数量中参数化大小指数的复杂空间的区域。自从使用简单的一维网络的Pioneering作品[23，24]中，在物理学文献中被称为矩阵产品状态（MPS）[4，25]，并且作为数值线性代数文献中的张量训练[18]最近的研究还研究了替代体系结构，包括树张量网络（TTN）[29，30]和预测的纠缠对状态（PEPS）[31，32]。但是，越来越多的情况张张网络似乎具有优势。存在张张量网络体系结构在某些情况下的神经网络的作用[33]，但神经网络在多功能性和效率方面仍然占上风。首先，张量网络提供了一种压缩现有神经网络中使用的矩阵的方法。此过程称为张力，可减少存储模型所需的内存量，并提高模型在训练和推理中的效率[34]。在几项研究中已经探索了张力的潜力[34-36]，它提供了一种在边缘计算设备中执行复杂模型的方法[37]。第二，量子网络中量子多体物理学的庞大专业知识及其在实际物理系统中的灵感，可以更好地理解与解释性有关的问题[29，38，39]。第三，这种专业知识还可以带来新颖的功能，例如保证不妥协模型性能的隐私[40]。最后，另一个有希望的研究线涉及张量的整合
空气污染、远程排放的地理空间测量...
本测试方法涉及使用装有仪器的地面车辆获取位于行驶路线附近的空气污染源信息的一般做法。通过 OTM 33 的特定子方法，可以执行源排放评估，范围从小型逃逸排放的近场检查到整个设施的质量排放率测量。空气污染的地理空间测量 (GMAP) 是一个通用术语，指的是使用移动格式的快速响应仪器和精确的全球定位系统 (GPS) 在各种使用场景中时空解析空气污染模式。一般的“移动测量”或 GMAP 应用可以利用许多不同的仪器和移动方案来调查一系列空间尺度上的众多空气质量问题。该方法由 EPA 研发办公室 - 国家风险管理研究实验室提交给 EPA 空气质量、规划和标准办公室 - 空气质量评估部 - 测量技术组 (MTG)，以纳入 EPA 排放监测中心 (EMC) 网站的其他测试方法 (OTM) 类别：http://www.epa.gov/ttn/emc/tmethods.html#CatC/ 。在 EMC 的 OTM 部分发布测试方法既不代表 EPA 认可该测试方法的有效性，也不代表监管机构批准该测试方法。EMC 的 OTM 部分的目的是促进对开发排放测量方法的讨论，并为监管机构、受监管社区和广大公众提供可能有用的工具。其他测试方法是尚未受到联邦规则制定过程约束的测试方法。EMC 工作人员审查了这些方法以及支持这些方法的可用技术文档，发现它们可能对排放测量界有用。审查的技术信息类型包括现场和实验室验证研究；协作测试结果；同行评审期刊的文章；同行评审意见；以及方法本身的质量保证 (QA) 和质量控制 (QC) 程序。可在以下链接中找到总结每种方法可用技术信息的表格。EPA 强烈建议提交额外的支持现场和实验室数据以及有关这些方法的评论。这些方法也可被视为满足 40 CFR 第 60、61 和 63 条联邦要求的替代方法的候选者。这些方法可考虑用于联邦强制执行的州和地方计划（例如，Title V 许可证、州实施计划 (SIP)），前提是它们受 EPA 区域 SIP 批准流程或许可否决权和公众通知的约束，并有机会发表评论。但是，在来源可以将它们用于此目的之前，它们必须根据 60.8、61.13 或 63.7(f) 获得批准作为替代方案。考虑方法是否适用于特定目的应基于所述适用性以及表中概述的支持技术信息。这些方法可用于其他非 EPA 计划用途，包括州许可计划以及科学和工程应用，而无需 EPA 监督。
会议报告：创新与预防。农业新基因组技术 21.02. - 2024 年 2 月 22 日，福音学院 Tutzing Few
会议报告：创新与预防。农业新基因组技术 21.02. - 2024 年 2 月 22 日，图茨青福音学院 在欧盟议会环境委员会处理完基因组技术新法规几天后，来自科学、政治和其他利益集团的 45 多位专家于 2 月 21 日至 22 日来到图茨青福音学院参加“创新与预防”会议。农业新基因组技术。这是第三方资助项目“生物经济中的创新与供应”的最后一次会议，该项目由德国联邦教育与研究部、基督教社会伦理学系（Markus Vogt 教授、Jan Grossarth 教授、Nora Meyer、Sebastian Kistler 博士）和技术-神学-自然科学研究所（TTN、Stephan Schleissing 博士、Anselm 教授）资助。博士Stephan Schleissing介绍了本次会议的背景，即欧洲议会将于2024年2月7日批准欧盟委员会目前提出的关于新基因组植物育种技术（NGT）的妥协提案。折衷方案规定，新的基因组技术只要引入来自各自物种基因库的遗传物质（即所谓的NGT 1植物）就不再受《欧洲基因工程法》的管制，就像2001年欧盟《故意释放指令》所规定的一样。然而，所有其他使用新基因组技术（NGT 2 植物）生产的植物将继续受到严格监管，需获得授权和标签，并且基本上会接受与以前相同的风险评估。然而，欧洲议会原则上批准的折衷方案提出了以下变化：NGT 1植物应强制向最终消费者贴上标签，并且通常不应被授予专利。博士Frank Hartung：从科学角度看新育种技术 会议的第一场演讲从分子生物学角度探讨了植物育种中的新基因组技术这一主题。基本上，新旧育种技术的目的都是创造或改良农作物已知的所需性状，或创造具有更好特性的新植物变种。更好的特性包括在相同投入下获得更高的产量、对生物和非生物因素的适应力，以及为消费者提供的特性，例如更好的口感或更高的营养价值。新基因组技术（NGT）可以在计划的位置对基因组进行改变。利用这些基因组编辑技术，尤其是 CRISPR/Cas，与传统的诱变技术相比，改变的精度大大提高。此外，基因组中非计划位置的意外变化（所谓的脱靶效应）明显减少，并且可以更快、更经济高效地产生所需的突变。这就是它也被称为靶向诱变的原因。在这个过程中，在基因组的计划位置诱导双链断裂，然后通过细胞自身的修复机制以及添加更小或更复杂的基因序列进行重新组装，从而产生突变。迄今为止，研究和使用最频繁的基因组编辑植物是中国，其次是美国。教授、博士Detlef Bartsch：欧盟新基因组技术的监管选项：欧盟研究项目 GeneBEcon 的成果研究项目 GeneBEcon（捕捉基因编辑对可持续生物经济的潜力）是来自不同学科和大学的科学家以及实践合作伙伴的国际合作。该项目的目的首先是开发一个利用马铃薯和微藻进行基因编辑的工具箱，作为