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高斯混合模型分类器模拟集成低...
如今，数据的空前可用性和计算硬件的进步已推动机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 领域取得重大进展。[1] 通过利用大量开放获取数据，ML 技术可实现自动化决策，适用于医疗预测 [2]、财务预测 [3]、工业故障管理 [1] 等广泛应用。ML 技术在生产中的部署涉及数据收集和计算要求高的算法推理过程。在大多数情况下，此过程发生在昂贵的硬件系统中，例如数据中心。上述许多 ML 应用都需要实时计算，这就需要在数据采集系统和数据中心之间进行不切实际的数据传输。解决这个问题的方法是边缘计算，将采集和计算系统集成在同一设备中，从而消除了通信开销 [4]。这催生了智能工业的一个新领域，物联网 (IoT) 应用可从使用 ML 模型中获益 [5]。物联网系统的一个重要方面是功耗 [6]；设备必须依靠电池自主执行高计算任务。这反过来又导致对前所未有的低功耗和低面积利用率的需求。因此，在过去的几十年里，出现了一种新趋势，即在物联网和 ML 应用中使用低面积和低功耗硬件加速器，直接连接到智能传感器或系统 [7]。
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
通过生成AI与专家的混合物增强物理层通信安全
摘要 - AI技术在无线通信中已被更广泛地采用。作为一种新兴的AI技术类型，生成人工智能（GAI）在通信安全方面引起了很多关注。由于其强大的学习能力，GAI模型表现出了比常规AI方法的优越性。但是，GAI仍然有几个局限性，包括高计算复杂性和有限的适应性。专家（MOE）的混合物通过门机制使用多个专家模型来词典，提出了可能的解决方案。首先，我们回顾GAI模型在物理层通信安全性中的应用，讨论局限性，并探讨MOE如何帮助GAI克服这些局限性。此外，我们为通信安全性的网络选择问题提供了一个启用MOE的GAI框架。为了证明该框架的有效性，我们在合作友好的障碍场景中提供了一个案例研究。实验结果表明，支持MOE的框架有效地有助于GAI算法，解决其局限性并增强通信安全性。
使用感应和微波加热
沥青路面是全球道路建设的一种常见类型。，它在舒适性，耐用性和防水性方面提供了出色的性能。沥青路面道路容易受到不同类型的路面疾病的影响，这会影响其使用寿命。此外，过度使用不可再生的材料和大规模的建筑废物会产生负面影响。但是，沥青路面的自我修复技术减少了频繁维护和维修裂缝的需求，从而使它们随着时间的推移更加可持续。因此，本文旨在生产可持续的沥青路面混合物，降低维护成本，减少使用天然材料进行道路维护以及处置工业废物。为了实现上述目标，最多20％的电弧炉炉渣（EAFS）作为替代天然粗骨料，使用三个不同百分比的钢羊毛纤维（SWF）来制备沥青混合物。的机械性能，例如马歇尔稳定性，裂纹阻力，间接拉伸强度和耐水性。此外，还分析了热分布，并使用三点弯曲测试（TPB）来评估自我修复效率。根据结果，EAFS具有良好的波吸收能力，因为它包含许多金属氧化物。在沥青混合物中同时使用EAFS和SWF可带来明显的时间和节能。另外，用EAF代替20％的天然粗骨料，并通过沥青混合物的重量增加0.2％的SWF是一种有希望的方法。EAFS不仅提供了最佳的治愈结果，而且还提高了混合物的机械性能。在沥青混合物中使用EAFS是支持可持续发展的著名解决方案。
单萜和挥发性苯酚的独特混合物的特征是Zelen Wine的芳香轮廓
这项研究旨在通过化学和感觉评估来表征Zelen（Vitis Vinifera L.）葡萄酒的芳香独特性，这是一种来自斯洛文尼亚西部的Vipava山谷的自多品种。通过HS-SPME-GC-MS分析了七十种芳香族化合物，包括品种硫醇，酯，C6-醇，挥发性苯酚，萜类化合物，萜类化合物和丙烯酸酯，在两个调查中，通过HS-SPME-GC-MS进行了比较，将Zelen Wines与Vipava Valley的其他四种种植者进行了比较。Zelen葡萄酒的嗅觉空间是通过将其芳香剖面与Pinela葡萄酒的芳香剖面在分类任务中进行比较，并通过HPLC分数获得的芳香族馏分的嗅探。Zelen葡萄酒的特征是干草药和辣味，例如百里香，迷迭香和罗勒，与Pinela Wines相比。Zelen葡萄酒的化学特征是由单烯烯的原始混合物（包括萜烯异构体，林烯，limonene，p-甲苯，萜酚，linalool，linalool和α-耐酚）的原始混合物所支配的。获得的4-乙烯基鸟醇和甲基水杨酸酯的浓度位于与报道的嗅觉阈值接近或更高的水平上，从而推断了这些化合物对Zelen葡萄酒的辛辣芳香族成分的潜在贡献。通过HPLC半生育分级溶解的Zelen葡萄酒的两种芳族馏分，并通过HS-SPME-GC-MS进行了进一步分析，并通过HS-SPME-GC-MS进行了浏览的存在，这些原始混合物的存在是水合碳单位烯的原始混合物，包括定量测量的化合物，以及其他β-Myrc-β-Myrc，例如β-Myrc，以及其他化合物，以及其他化合物。 E-β-乙烯，Z-β-乙二烯和两个2,4,6-二十二烯-2,6-二甲基异构体。半定量测量结果表明，这组新的单甲烯类也比Pinela，Malvasia Istriana，Chardonnay和Sauvignon Blanc葡萄酒更高。
心脏生长和重塑的均质约束混合模型：分析机械生物学稳定性和逆转
抽象的心脏生长和重塑（G＆R）模式在全球范围内和本地都会改变心室大小，形状和功能。生物机械，神经激素和遗传刺激通过心肌尺寸和纤维化的变化驱动这些模式。我们提出了一个新型的微观结构动机模型，该模型基于均质的约束混合理论来预测心脏中器官的G＆R。以前的模型，基于运动学生长理论，通过规定生长的方向和程度，但忽略了潜在的细胞机制，从而再现了G＆R在散装心肌组织中的后果。在我们的模型中，G＆R的方向和程度自然来自心肌组织成分的细胞内和细胞外的转移过程及其首选的稳态伸展状态。我们还提出了一种获得机械相位平衡的参考配置的方法。我们在理想化的3D左心室几何形状上测试了我们的模型，并证明我们的模型旨在在高血压条件下维持紧张的稳态。在稳定图中，我们从具有不同的收缩压和生长因子的相同参数集中确定稳定和不稳定的G＆R区域。此外，我们在第1阶段和第2期高血压后将收缩压返回到基线后的G＆R逆转程度。一种现实的器官心脏G＆R模型有可能识别有心力衰竭风险，实现个性化心脏疗法的患者，并促进医疗设备的最佳设计。
attmoe：注意与锂离子电池的使用寿命预测的专家混合在一起
对于锂离子（锂离子）电池，诸如材料老化和容量衰减之类的问题会导致电池性能降解甚至灾难性事件。预测剩余的使用寿命（RUL）是指示锂离子电池健康的有效方法，这有助于提高电池动力系统的可靠性和安全性。我们提出了一个新型的神经网络Attmoe，该网络将注意力机制与专家（MOE）的混合物结合在一起，以捕获电池RUL预测的容量淡出趋势。面对从传感器收集的原始数据始终充满噪音的问题时，Attmoe使用辍学掩码来代替原始数据。为了进行RUL预测，一个关键思想是，注意机制捕获了序列中的元素和更多注意力之间的长期依赖性，这是对包含更多降级信息的重要特征。另一个关键思想是，MoE使用许多专家来提高模型能力以实现更好的表示。最后，我们使用两个公共数据集进行了实验，以表明ATTMOE在RUL预测中有效，并且在相对误差方面提高了10％–20％。我们的项目都是开源的，可在https://github.com/xiuzezhou/rul上找到。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
对于抗体序列生成建模，混合模型可能是您需要的
抽象的抗体治疗候选者不仅必须与其目标表现出紧密的结合，而且还必须表现出良好的发展性能，尤其是免疫原性的风险。在这项工作中，我们将一种简单的生成型Sam拟合到600万人重和七千万人类轻型连锁店。我们表明，由模型计算出的序列的概率与其他物种在各种基准数据集上与其他模型中的任何其他模型相同或更高的精度区分了具有相同或更高准确性的序列，比文献中的任何其他模型都超过了大型语言模型（LLMS）。SAM可以人性化序列，生成新的序列和人类的得分序列。它既快速又完全可解释。我们的结果强调了使用简单模型作为蛋白质工程任务的基准的重要性。我们还引入了一种用于编号抗体序列的新工具，该工具比文献中现有工具更快。这两个工具均可在https://github.com/wang-lab-ucsd/antpack上获得。
革命性的表面增强：Ni-boron氮化物混合物的微波辅助覆层到SS-304
摘要。这项研究通过微波辅助覆层和15％的粒子混合物在SS-304底物上提出了一种革命性的方法来增强表面增强。进行了细致的准备步骤，包括底物清洁和预热，以确保最佳的粘附和涂料质量。使用木炭作为振动者材料的微波混合动力加热，促进了粉末混合物的快速和均匀加热，而纯石墨板在此过程中阻止了污染。使用特定功率和频率设置的多模微波涂抹器进行了实验，从而导致最佳涂层形成的受控加热。通过SEM图像说明了微波辅助的覆层过程的精度，揭示了整个底物的覆层颗粒的均匀分布。此外，观察到表面硬度和耐磨性的显着改善，表面硬度增加了44.67％，低磨损速率为0.0020 mm3/m。这些发现突出了开发的覆层技术在增强SS-304底物的机械性能和耐磨性方面的有效性，为其在各种行业中的潜在应用铺平了道路，这些行业需要在滑动接触条件下可靠的表面保护和耐用性。