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评估，调整和解释神经网络，用于与气象应用中的图像一起工作
摘要：神经网络的方法（又名深度学习）为在气象学中使用了许多新的机会来利用远程感知的图像。常见应用包括图像分类，例如，确定图像是否包含热带旋风，以及图像 - 图像翻译，例如，为仅具有被动通道的卫星效仿雷达图像。然而，关于使用神经网络来处理气象图像，例如用于评估，调整和解释的最佳实践，还有许多公开问题。本文重点介绍了神经网络发展的几种策略和实际考虑因素，这些策略和实际考虑因素尚未在气象界受到很多关注，例如接收领域的概念，未充分利用的气象性能指标以及神经网络解释的方法，例如合成实验和层次相关性传播。我们还将神经网络解释的过程视为一个整体，将其视为基于实验设计和假设的产生和测试的Itera tive tive the triben驱动的发现过程。最后，尽管气象学中的大多数关于神经网络解释的工作迄今已集中在用于图像分类任务的网络上，但我们将重点扩展到包括图像到图像翻译的网络。
![通过硅烷化和乙烯基插层 Peterson 消除反应将碳酸乙烯酯调节为 [4 + 2] 环加成反应](/simg/7\76d43e7d74495a79891072f0d921afa99b62f2c9.webp)
通过硅烷化和乙烯基插层 Peterson 消除反应将碳酸乙烯酯调节为 [4 + 2] 环加成反应
与各种亲电伙伴进行环加成反应，5 Zhao 等人和 Glorius 等人独立报道了[5 + 4] 环加成反应，以合成不同大小的高度功能化的环。6a、b Glorius 等人随后通过协同 N-杂环卡宾有机催化和钯催化，实现了乙烯基碳酸亚乙酯与烯醛的首次对映选择性[5 + 2] 环化反应，6c 而 Liang 等人报道了配体控制的乙烯基碳酸亚乙酯与萘酚之间的[3 + 2] 和[3 + 3] 环加成反应。7 尽管进行了这些广泛的研究，但我们不知道有关乙烯基碳酸亚乙酯[4 + n] 环加成反应的报道。 [4 + n] 环加成反应，尤其是 [4 + 2] 环加成反应，在合成有机化学中起着关键作用，因为它们可以快速生成具有挑战性但具有合成价值的环状化合物
朝着天气和气候模型的自动精确调整：案例研究
摘要 - 浮点精度调整（FPPT）搜索TAR-获取可降低精确度的计算程序的程序，从而交易绩效准确性。fppt通过搜索程序变体的混合精确设计空间来最大程度地受到某些正确性crite-crite-ria的约束。鉴于它们的计算强度和复杂性，天气和气候模型呈现出主要的FPPT目标。然而，过去在该领域的FPPT尝试受到域专家（乏味）和低精度仿真（掩盖速度）的手动努力的限制。自动化和性能引导的技术自然是感兴趣的，但尚未在此规模上探索。由定制的福特转换工具促进，本文介绍了第一个案例研究：基于在三个现实世界中的天气和气候模型中将FPPT应用于计算热点的各种结果（MPAS-A，ADCIRC和MOM6）（MOM6），我们确定和讨论了众多的范围，以获取最佳的范围，以获取最佳的范围。 这。
通过高压调整手性2D钙钛矿的圆极化光致发光
手性2D钙钛矿作为圆形极化的光致发光材料引起了极大的关注，但是这些材料通常在环境条件下表现出较弱的CPL。几项研究表明，使用强的外部磁场或低温可以增强CPL的程度。在这里，我们报告了一种通过使用极高的高压来调整手性2D钙钛矿的圆两极化的光致发光的方法。（S-和R-MBA）2 PBI 4钙钛矿表现出良好的光学可调性，其压力在PL波长，强度和带隙方面。极化分辨的光致发光测量表明，在环境压力下，CPL的程度从近乎零增加到8.5 GPA时高达10％。adxrd和拉曼结果表明，在施加压力时，结构失真和增加的层间耦合是造成增强性手性的。我们的发现提供了一种调整CPL材料并显示下一代CPL设备中潜在应用的新方法。
在嘈杂环境中调整单个和多个量子发射器的光谱特性
动态环境中的量子发射器的能级可能会随着波动的浴液而不受控制地漂移。这会导致发射和/或吸收光谱分布在很宽的频率范围内，并对各种应用构成挑战。我们考虑一个量子发射器，它处于一个能级改变的环境中，因此发射频率由给定平均值周围的高斯随机分布表示，给定标准差和相关时间。我们研究了该系统在受到周期性有限宽度π脉冲序列影响时的发射光谱。我们表明，这种外部场协议可以通过将大部分发射光谱重新聚焦到脉冲载波频率上来有效克服该系统中的光谱扩散。我们进一步考虑了不同噪声环境中的两个这样的发射器，发现通过在两个系统上应用有限宽度脉冲序列可以使双光子干涉操作变得高效。最后，我们展示了一组名义上相似的发射器，每个发射器都有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱可以重新聚焦到具有明确中心峰的线形上，该峰的线宽与单个孤立无噪声发射器的线宽相同，而这些发射器各自具有不同的环境，因此发射频率会随机偏移，其整体发射光谱本来会根据随机分布不均匀地加宽。这些结果表明，对于这种特定的噪声环境模型，外部控制协议可以保护光谱特性，这里用有限宽度脉冲的周期性序列来表示。
客观运动提示调整冬季条件下的车辆动力学评估
车辆制造商努力建立日益高效，更快的开发过程。尽管计算机辅助工程已经在完全虚拟开发过程中取得了重大进展，但仍在整合人类主观反馈以完全关闭虚拟开发循环的挑战。对乘车和驾驶特征的主观评估仍然是乘用车的非常重要的特征。移动式驾驶模拟器具有将人类引入虚拟开发环的能力，从而可以对虚拟车辆模型进行主观评估。这样的介绍有可能通过避免物理测试并在车辆开发周期的早期阶段提供明智的决策来显着加快开发过程，同时节省资源。这样做的挑战在于有可能在驾驶模拟器中评估车辆，这高度依赖于运动提示。
使用机器学习的硅和基于SIGE的量子设备的跨体系结构
基于SI和SIGE的设备对量子电路缩放的潜力受到设备可变性的污染。每个设备都需要调整为操作条件，并且每个设备实现都需要一个不同的调整协议。我们证明，可以从使用相同算法的划痕中自动调整4门Si Finfet，5门GESI纳米线和7门GE/SIGE异质结构双量子点设备的调整。我们分别达到30、10和92分钟的调整时间。该算法还提供了这些设备中每个设备的参数空间景观的洞察力，从而可以对发现双重量子点状态的区域进行表征。这些结果表明，通过机器学习启用了用于调整量子设备的总体解决方案。
biot5+：通过IUPAC整合和多任务调整
计算双学学的最新研究趋势越来越集中于整合文本和生物实体建模，尤其是在分子和蛋白质的背景下。，以前的努力（例如Biot5）在跨越各种任务的概括方面面临着挑战，并且缺乏对分子结构的细微理解，尤其是在其文本代表中（例如，IUPAC）。本文介绍了Biot5+，这是Biot5框架的扩展，该框架是为了增强生物学研究和药物发现而定制的。biot5+结合了几种新颖特征：IUPAC名称的集成，用于分子理解，包括Biorxiv和PubChem等来源的扩展生物文本和分子数据，用于跨任务的多任务中的多任务指定调整，以及用于数值的数字处理的数值数据。这些增强功能允许Biot5+弥合分子表示之间的差距及其文本描述，从而提供了对生物实体的更全面的理解，并在很大程度上改善了对生物质量和生物序列的基础推理。该模型经过预先训练和微调，并通过大量实验，包括3种类型的问题（分类，回归，一代），15种任务和21种基准数据集，在大多数情况下表现出了显着的性能和现状的结果。biot5+因其在生物学数据中捕获复杂的关系船的能力而脱颖而出，从而有助于生物信息学和计算生物学。我们的代码可从https：//github.com/qizhipei/biot5获得。
通过光物质杂化调节和增强分子中的量子相干时间尺度
摘要：保护物质中的量子相干性不受环境影响对于在量子技术中使用分子和材料以及开发增强光谱至关重要。本文展示了如何在光学腔的背景下用量子光修饰分子发色团，以产生具有可调相干时间尺度的量子叠加态，这些相干时间尺度比裸分子的相干时间尺度更长，即使在室温和浸入溶剂中的分子中也是如此。为此，我们开发了分子极化态的退相干率理论，并证明涉及这种混合光物质态的量子叠加可以比裸分子存活时间长几个数量级，同时保持光学可控性。此外，通过研究有损腔存在下的这些可调相干增强，我们证明它们可以使用当今的光学腔来实现。该分析提供了一种可行的策略来设计和增加分子中的量子相干寿命。
通过大型语言模型的指令调整生物医学中的实体识别
结果：我们开发了一种基于指导的学习范式，该范式将生物医学NER从序列标记任务转换为一代任务。此范式是端到端的，并通过自动重新利用先前存在的生物医学NER数据集来简化培训和评估过程。，我们使用拟议的范式将llama-7b作为基础LLM进一步开发了Bioner-lalama。我们对三个公认的生物医学数据集进行了对Bioner-lalama的广泛测试，该数据集由与疾病，化学物质和基因有关的实体组成。结果表明，与具有不同生物医学实体的数据集中的GPT-4相比，Bioner-lalama始终达到的F1得分范围从5％到30％。我们表明，通用域LLM可以与严格微调的PubMedbert模型和PMC-llama（生物医学特异性语言模型）相匹配。我们的发现强调了我们提出的范式在开发一般域LLM中的范式，这些范式可以与生物医学和健康应用中的多任务，多域中的SOTA表现相媲美。