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JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
用子路线线性近似模型加速图像生成
摘要。扩散模型已在图像，音频和视频生成任务中显着提高了最新技术的状态。但是，它们在实际情况下的应用是由于推理速度缓慢而阻碍。从一致性模型中汲取灵感，我们提出了pproximation m odel（Splam）的s ub-p ath linear，它可以加速扩散模型，同时保持高质量的图像产生。SPLAM将PF-ode轨迹视为一系列的PF-ode子路径除以采样点，并利用子路线线性（SL）ODES沿每个单独的PF-ode子path形成一个预处理且连续的误差估计。此类SL-dodes上的优化允许Splam与累积近似误差较小的构图构图。还开发了一种有效的蒸馏方法，以促进预训练的扩散模型（例如潜在扩散模型）的局限。广泛的实验结果表明，SPLAM达到了显着的训练效率，只需要6个A100 GPU天才能制造出2到4步生成的高质量生成模型。对Laion，MS Coco 2014和MS Coco 2017数据集进行了全面评估，还表明，Splam超过了几步生成任务中现有的加速方法，在FID和生成图像的质量上都实现了最先进的性能。
S41598-023-46214-9.pdf
本文介绍了在多孔介质的多孔弯曲表面跨越多孔弯曲表面的后果下，在多个滑移条件，磁场和热辐射的后果下，杂化纳米流体的二维流动。TiO 2和Fe 3 O 4的纳米颗粒已分散在水中以组成杂化纳米流体。问题的主要方程式通过使用适当的变量转换为ODE。在BVP4C技术的帮助下确定了本模型的解决方案，该技术将在即将到来的部分中详细说明。对当前结果的验证与已发表的工作相比进行。已经考虑并解释了各种新兴因素对流量分布的影响。此外，还合并了滑移条件以分析各种流量分布。目前的结果表明，上升的磁因子降低了速度曲线，而温度曲线上升。曲率因子支持温度和速度分布。速度，热，浓度和微生物滑移因子的生长减少了相应的分布。与纳米流体流相匹配时，嵌入式参数的更大影响在混合纳米流体流中。
研究方法的范式
流动微生物的密度在减轻和监测动量，热和溶质边界层时表现出动态特征。看到这一点，我们检查了卡森纳米流体悬浮液的流动特征，这是由于片张的拉伸而引起的。研究了辐射，不均匀的散热器或源，热经液和布朗运动的影响。流是层流和时间依赖的。检查热量和传质特征的关节影响。速度滑移边界条件被认为是研究流量特征。建模的方程式是高度耦合和非线性的。因此，对于此模型是不可能的分析解决方案。因此，我们提出了一个数值解决方案。合适的相似性被思考将原始PDE的变态变成ODE，然后通过利用基于Runge-Kutta的射击技术来解决。借助图详细讨论了各种参数在流场上的影响。同时阐明牛顿和非牛顿液。被描述，嗜热参数的增强导致热量增强，从而降低了浓度。此外，特征是生物对流刘易斯的数量和小伙子的数量降低了动感微生物的密度。关键字：MHD，热量和传质，生物概念，卡森流体，布朗运动。
scNode：时间单细胞转录组数据预测的生成模型
在不同时间点上单细胞基因表达的测量可以研究细胞降低。然而，由于与单细胞实验相关的资源限制和技术挑战，研究人员只能在离散和稀疏采样的时间点上介绍基因表达。此缺失的时间点信息阻碍了下游细胞发育分析。我们提出了SCNode，这是一个端到端的深度学习模型，可以在未观察到的时间点上在硅单细胞基因表达中进行预测。scnode将变异自动编码器（VAE）与神经常规微分方程（ODE）集成在一起，以使用连续和非线性潜在空间预测基因表达。重要的是，我们结合了一个动态正规化项，以学习一个潜在空间，该空间在预测未观察到的时间点上的单细胞基因表达时具有稳健的分布变化。我们对三个现实世界scrna-seq数据集的评估表明，SCNODE比最新方法具有更高的预测性能。我们进一步证明，SCNODE的预测有助于在缺失的时间点范式下的细胞轨迹推断和学习的潜在空间在沿发育细胞路径的相关基因的硅扰动分析中有用。数据和代码可在https://github.com/rsinghlab/scnode上公开获得。
过量阳离子无序岩盐阴极 - Ceder Group
摘要 锂过量阳离子无序岩盐 (DRX) 氧化物已显示出作为高能量密度锂离子正极的潜力。它们通常利用 O 的氧化还原来实现高容量，这会导致表面氧气损失，从而影响正极性能。在这里，我们通过比较两个原型 DRX 正极 Li 1.2 Ni 0.333 Ti 0.333 Mo 0.133 O 2 (LNTMO) 和 Li 1.2 Mn 0.6 Nb 0.2 O 2 (LMNO) 来阐明表面结构演变对其电化学性能的影响。两种正极均能实现高容量，但氧气损失会导致 LNTMO 出现显著极化，而 LMNO 受到的影响要小得多。我们表明，虽然两种材料的颗粒表面都会发生金属致密化，但产生的表面结构却截然不同。 LMNO 表面形成尖晶石相，可有效缓解氧损失并实现快速锂传输，而 LNTMO 表面形成致密的 DRX，阻碍锂传输，无法缓解氧损失。这些发现证明了 DRX 正极表面结构的重要性。
电子束金属增材制造中空间微结构控制的轨迹优化
摘要 — 金属增材制造 (AM) 为空间控制制造后的微观结构和性能提供了可能性。然而，由于驱动微观结构结果的固态扩散转变在温度方面由非线性 ODE 控制，而温度本身又由整个零件域上的 PDE 控制，因此求解实现所需微观结构分布所需的系统输入已被证明是困难的。在这项工作中，我们提出了一种用于金属 AM 中微观结构空间控制的轨迹优化方法，我们通过控制电子束粉末床熔合 (EB-PBF) 中低合金钢的硬度来证明这一点。为此，我们提出了热和微观结构动力学模型。接下来，我们使用实验数据来识别微观结构转变动力学的参数。然后，我们将空间微观结构控制作为有限时域最优控制问题。使用具有 GPU 加速的增强拉格朗日微分动态规划 (AL-DDP) 方法计算最佳功率场轨迹。然后通过近似方案在 EB-PBF 机器上实现所产生的随时间变化的功率场。对所得硬度的测量表明，优化的功率场轨迹能够紧密产生所需的硬度分布。
基于应用于工业环境的贝叶斯网络的因果增强学习
在工业环境中从传感器中收集的实时数据的增加量加速了机器学习在决策中的应用。增强学习（RL）是找到实现给定目标的最佳政策的强大工具。但是，RL的典型应用是风险的，并且在动作可能会产生不可逆转并需要解释性和公平性的环境中不足。虽然RL的新趋势可能会根据专家知识提供指导，但它们通常不考虑不确定性或在学习过程中包括先验知识。我们提出了基于贝叶斯网络（RLBN）的因果增强学习替代方案，以应对这一挑战。RLBN同时对政策进行建模，并利用国家和行动空间的联合分布，从而降低了未知情况下的不确定性。我们根据奖励功能和效果和测量的可能性，为网络参数和结构提出了一种培训算法。我们使用普通微分方程（ODE）对Cartpole基准和工业结垢进行了实验表明，RLBN比竞争对手可以解释，安全，灵活和更强大。我们的贡献包括一种新颖的方法，该方法将专家知识纳入决策引擎。它使用带有预定义结构的贝叶斯网络作为因果图和一种混合学习策略，这些策略都考虑了可能性和奖励。这将避免失去贝叶斯网络的优点。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。