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固体的总能量的快速准确预测...
摘要我们使用图形卷积神经网络（GCNN）来快速准确地预测固体溶液二元合金的总能量。gcnns允许我们抽象固体物质的晶格结构作为图，从而将原子建模为节点和金属键作为边缘。此表示自然结合了有关材料结构的信息，从而消除了对标准神经网络（NN）方法所需的计算昂贵数据预处理的需求。我们在Ab-Initio密度功能理论（DFT）上训练GCNN，用于铜金（CuAU）和铁铂（FEPT）数据，这些数据是通过运行LSMS-3代码而生成的，该数据实现了OLCF SuperCutisters titan and Immit的LSMS-3代码，该代码实现了本地自称的多重散射方法。gcnn在计算时间方面，按数量级胜过Ab-Initio dft模拟，以产生给定的原子结构的总能量的估计。我们通过使用根平方的误差来量化深度学习（DL）模型的预测质量，将GCNN模型与标准NN的预测性能进行比较。我们发现，GCNN的可达到的准确性至少比MLP的数量级好。
基于启发式的深度神经网络自动修剪
摘要 深度神经网络 (deep NN) 的性能取决于大量需要训练的权重参数，这是一个计算瓶颈。更深层次的架构日益增长的趋势对资源受限设备上的训练和推理方案造成了限制。剪枝是去除深度 NN 中不重要的参数并使其更容易在资源受限的设备上部署以供实际应用的重要方法。在本文中，我们提出了一种基于启发式的新型滤波器剪枝方法来自动识别和剪枝不重要的滤波器，并加快资源有限设备上的推理过程。不重要的滤波器的选择由一种新颖的剪枝估计器 (c) 进行。所提出的方法在各种卷积架构 AlexNet、VGG16、ResNet34 和数据集 CIFAR10、CIFAR100 和 ImageNet 上进行了测试。在大规模 ImageNet 数据集上的实验结果表明，VGG16 的 FLOP 可降低高达 77.47%，实现 5 倍推理加速。与其他最先进方法相比，更流行的 ResNet34 模型的 FLOP 降低了 41.94%，同时保持了具有竞争力的性能。
用廉价的聚合物薄膜传感器跟踪机械应力和细胞迁移
聚二乙烯（PDA）Langmuir膜以其蓝色至红色色彩过渡而闻名，以响应各种刺激，包括紫外线，热，生物分子结合和机械应力。在这项工作中，我们详细介绍了调整PDA langmuir膜以响应应用机械应力而表现出离散的彩色过渡的能力。使用表面力设备对正常和剪切诱导的过渡进行了定量，并确定为二元且可调作为膜形成条件的函数。使用单体烷基尾部长度和金属阳离子来操纵彩色过渡力阈值，以实现正常载荷的离散力感测至〜50至〜500nnμm-2，〜2至〜20至〜40nnμm-2用于剪切诱导的过渡，这些过渡适用于生物学细胞。用粘液模具型多头化显示了PDA薄膜传感器的效用。启用了膜的荧光读数：物理学所探索的区域，可以量化运动的力，并揭示了与物理学对其环境相关的新型点状形成。
一种研究基于人工智能的动态系统稳定性的玩具模型
过去几年，人们做出了许多努力，试图将人工智能 (AI) 应用于大气和气候建模。有一条研究路线试图开发新的数据驱动的参数化方案来取代部分大气模型（例如，Brenowitz & Bretherton，2018 年；Gentine 等人，2018 年；O'Gorman & Dwyer，2018 年）；学习基于 ML 的参数化方案意味着学习预测亚网格尺度大气过程（例如湍流和对流）的时间导数。尽管它们承诺为低分辨率大气模型（例如气候模型）提供数值上可承受但准确的物理结果，但当前最先进的 AI 参数化仍然存在偏差，更重要的是，它们面临数值不稳定的问题。据 Rasp (2020) 报道，当与大规模大气流体力学求解器结合时，神经网络 (NN) 通常在数值上不稳定（例如，Brenowitz & Bretherton，2019；Rasp 等人，2018）。据报道，基于随机森林 (RF) 的参数化是稳定的（Yuval & O'Gorman，2020）。但是，与离线相比，基于 NN 的参数化似乎优于基于 RF 的参数化（Brenowitz、Henn 等人，2020）。
液体硫的结构和聚合在L- ...
可以克服并模拟数千原子的系统，以获取纳秒级的时间尺度。的确，MLP允许以第一条原理方法成本的一小部分进行从头启动 - 质量的MD模拟。在这种方法中，按照Behler和Parrinello率先提出的策略，36通过神经网络（NN）对原子间的相互作用进行建模，该神经网络（NN）经过训练，可以忠实地预测一套参考文献con的dft计算获得的能量和力量。为了进行反应性过程的准确性，因此，最重要的是，训练数据集不仅包含来自亚稳态状态的采样的低能量结构，而且还包括跨性别状态的情况。不幸的是，对于复杂的系统（例如液体硫），由于存在大型自由能屏障，大多数反应性事件都是在时间尺度上发生的，远远超过了在标准MD模拟中可访问的，因此无法采样。幸运的是，ES方法旨在克服这一限制，并允许在可行的计算时间中对罕见事件进行采样。许多这样的方法基于
AG /123.3 (2(l Dec t\7)1 IV .. 北卡罗来纳州塔里尔军械工厂。Nf(cctive 1 Jaauarv 1.'l!i8，Goyemmrnt 拥有的 fndliL)' 以前称为 I.he Flrestoue 'l'lt·n nn伊尔皮恩特（也称为 Fnlrchil<1 发动机和 Alrvlunc Corporu-
[AG 323.3 (211 十二月 117) JV •.美国 AllMY ELEMBNT、美国陆军航空兵交换服务公司 (869,J)。 H{fcctl1,c 19 Dcocmliar 1D5"t，L11c 美国 Al'IIIY 元素，美国陆军航空部队 E:,:eh1111gc Sel'l'icc (8Gll4)，u <'lns!i II 忠实cc 交易所
√sNN=2.4 GeV 时 HADES Au+Au 碰撞中质子和氘的定向和椭圆流
在耦合微观聚结模型的输运模型中，研究了√ s NN = 2 . 4 GeV时20-30% Au+Au碰撞中心性中质子和氘的有向和椭圆流及其标度特性。研究发现，用同位旋和动量相关的核平均场（不可压缩率K 0 = 230 MeV）模拟的流动及其标度特性与HADES数据有很好的拟合度，而常用的动量无关的核平均场（不可压缩率K 0 = 380 MeV）模拟的流动及其标度特性只能部分拟合HADES数据。此外，通过检查√ s NN = 2时0-10% Au+Au碰撞中心性中质子和氘的快度分布，发现质子和氘的快度分布与HADES数据有很好的拟合度。 4 GeV，我们发现，使用动量独立的核平均场模拟低估了氘的快度分布，而高估了质子的快度分布。相比之下，使用同位旋和动量相关的核平均场模拟的质子和氘的快度分布与 HADES 数据高度一致。我们的发现意味着，核平均场的动量依赖性是理解核物质特性和成功解释 HADES 数据的一个不可避免的特征。
“人工智能的光学和光学的人工智能”特刊
我们生活在一个信息爆炸和数字革命的时代，这导致了生活不同方面的技术快速发展。人工智能（AI）在这场数字化转型中发挥着越来越重要的作用。AI应用需要具有低延迟连接的边缘云计算，而其中最大的挑战是它需要大量的计算机处理能力。最近，基于光学硬件的AI实现[1-5]因其从根本上降低功耗和加快计算速度而成为热门话题。另一方面，作为现代电信和数据通信的基础，光网络变得越来越复杂，数据和连接越来越多。生成、传输和恢复如此大容量的数据需要具有高性能、高成本和高功耗效率的先进信号处理和网络技术。AI对于表现出复杂行为的系统的优化和性能预测特别有用[6-20]。在这方面，传统的信号处理算法可能不如AI算法高效。人工智能方法近期已进入光学领域，涉及量子力学、纳米光子学、光通信和光网络。特刊旨在将光学和人工智能结合起来，以应对各自面临的难以单独解决的挑战。特刊精选了 12 篇论文，代表了光学和人工智能相结合领域令人着迷的进展，从光子神经网络 (NN) 架构 [5] 到人工智能在光通信中的进展，包括物理层收发器信号处理 [10-17] 和网络层性能监控 [18,19]，以及人工智能在量子通信中的潜在作用 [20]。光子神经网络架构：石斌等人提出了一种基于广播和权重方法的新型光子加速器架构，通过光子集成交叉连接实现深度 NN [5]。测试了一个用于图像分类的三层 NN，结果表明每个光子神经层都可以达到高于 85% 的准确率。它为设计可扩展到更高维度的光子 NN 以解决更高复杂度的问题提供了见解。正如书中所反映的那样，人工智能的应用，尤其是机器学习在光通信领域的应用更受欢迎。在物理收发器层，讨论最多的话题是使用机器学习来减轻从短距离到长距离应用的光通信系统中的各种线性和非线性影响。用于短距离光通信的人工智能：对于短距离可见光通信，陈晨等人引入了一种概率贝叶斯学习算法来补偿发光二极管
预测9月北极海冰：多模型的季节性技能比较
米切尔·布什克（Mitchell Bushuk），位于撒哈拉阿里（Sahara Ali），b david A. Bailey，C Qing Bao，D LaurianeBatté，E Uma S. Bhatt，E Edward Blanchard-Wrigestworth，G Ed Blockley，G Ed Blockley，Hgavin Cawley，Hgavin Cawley，i Junhaw Goulet I. Culllet Richlet I. Cullath，M，M，Kk Francis Dirkis X. diberial Exracu，QMaximilianGöbel，R William Gregory，S Virgini Guemas，T Lawrence Hamilton，U Bean He，D Senifer E. Caya，Uther，Uther，Elliot Kim，M Noriaki Kimura，N Dmitry Condrashov，Y Zachary M. CCED WISED LIN，DD YU’MASSONNET，GG WALTER N. pp Steefen Titsche, qq Michel Tsamadus, rr Keguang Wang, ss Jianwu Wang, b Wonqi Whee Yigo Wang, c Younghua, dad James Williams, bolun Yag, dedd Zhang, n and Youngfei Zhang s
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2023年12月，斯科特当选为弗吉尼亚州土壤和节水区协会（VASWCD）的第二副主席，是其立法委员会的活跃成员，代表弗吉尼亚州有害杂草咨询委员会的VASWCD。Scott是北弗吉尼亚州土壤和节水区的董事兼副主席，该区为费尔法克斯县的120万人提供服务，在那里他还主持了其立法委员会。在国家一级，他是全国保护区立法委员会和入侵物种小组委员会的成员。 斯科特由州长格伦·杨金（Glenn Youngkin）任命为弗吉尼亚州水控制委员会。 他是美国国家公共管理学院的会员，高级管理人员协会董事会成员，以及与公共服务合作伙伴关系的贤哲。在国家一级，他是全国保护区立法委员会和入侵物种小组委员会的成员。斯科特由州长格伦·杨金（Glenn Youngkin）任命为弗吉尼亚州水控制委员会。他是美国国家公共管理学院的会员，高级管理人员协会董事会成员，以及与公共服务合作伙伴关系的贤哲。