XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用机器学习来利用自动加速设计，以进行智能建筑优化
在智慧城市和可持续发展的时代，越来越强调优化建筑绩效以减少能源消耗，最大程度地减少环境影响并提高建筑项目的整体效率。虽然AutoCAD擅长制定详细的设计计划，但它缺乏基于现实世界变量（例如能源使用，物质可持续性和气候适应性）进行动态优化设计的能力。这是机器学习（ML）与AutoCAD的集成可以提供变革性的好处的地方。通过利用AI的力量，建筑师和工程师可以自动化分析和优化其设计的过程，从而导致更智能，数据驱动的决策。尽管如此，在当代城市环境的背景下，典型的AutoCAD Workflow经常无法满足能源高效，可持续性的建筑设计的越来越多的期望，但仍无法满足其越来越多的期望。
使用动态供应链中的实时库存优化
摘要 本文探讨了先进的人工智能 (AI) 技术对动态供应链中实时库存优化的变革性影响。引言强调了库存优化的重要性和传统方法的局限性，为人工智能的整合奠定了基础。全面的文献综述总结了人工智能在供应链管理中的应用的现有研究，确定了关键差距和需要进一步探索的领域。然后，本文深入研究了各种人工智能技术，包括机器学习、深度学习和强化学习，详细介绍了它们在预测需求和供应方面的应用，以及在实时库存系统中实施这些技术的好处和挑战。对人工智能驱动的库存优化的分析揭示了供应链响应能力、效率和风险管理的显著改善，同时讨论了不同行业和组织规模的可扩展性和适应性。结论总结了主要发现并为未来的研究和实际实施提供了建议，强调需要提高数据质量、模型透明度和道德考虑。通过利用
使用 ... 实现的 32 位 ALU 性能优化
在当今快速发展的技术中，许多设备的尺寸都非常小，通常以纳米为单位，而算术逻辑单元 (ALU) 在这些系统中必不可少。ALU 负责对二进制数据执行数学和逻辑任务，二进制数据由基本计算机语言零和一组成。算术逻辑单元 (ALU) 是中央处理器 (CPU) 处理计算的主要组件，它解码 CPU 命令并执行加法、减法、乘法和比较等运算，以促进有效的数据处理。在获得二进制输入后，ALU 执行诸如加法之类的任务，然后将结果传输到 CPU 以用于其他目的。除了算术函数之外，ALU 还执行逻辑运算，例如 AND、OR、XOR 和 NOT，这些对于数据比较和决策至关重要。作为计算机设计中的关键元素，ALU 在执行从基本数学运算到复杂数据处理的各种功能中起着至关重要的作用，在当今的计算机系统中至关重要。
用于抗生素优化的生成人工智能方法
抗菌素耐药性 (AMR) 对全球健康构成严重威胁，凸显了创新抗生素发现策略的迫切需求。虽然肽设计方面的最新进展已经产生了许多抗菌剂，但由于不可预测且资源密集的反复试验方法，通过实验优化这些分子仍然具有挑战性。在这里，我们介绍了 APEX 生成优化 (APEX GO)，这是一个生成人工智能 (AI) 框架，它将基于变压器的变分自动编码器与贝叶斯优化相结合，以设计和优化抗菌肽。与筛选现有分子固定数据库的传统监督学习方法不同，APEX GO 通过任意修改模板肽来生成全新的肽序列，代表了肽设计和抗生素发现的范式转变。我们的框架引入了一种新的肽变分自动编码器，具有设计和多样性约束，以保持与特定模板的相似性，同时实现序列创新。这项工作代表了在任何环境下对生成贝叶斯优化的首次体外和体内实验验证。 APEX GO 使用十种已灭绝的肽作为模板，生成了具有增强抗菌性能的优化衍生物。我们合成了 100 种优化肽，并进行了全面的体外表征，包括抗菌活性、作用机制、二级结构和细胞毒性评估。值得注意的是，APEX GO 在增强对临床相关革兰氏阴性病原体的抗菌活性方面实现了出色的 85% 真实实验命中率和 72% 的成功率，优于以前报道的抗生素发现和优化方法。在鲍曼不动杆菌感染的临床前小鼠模型中，几种 AI 优化的分子（最显著的是 mammuthusin-3 和 mylodonin-2 的衍生物）表现出强大的抗感染活性，可与广泛使用的最后手段抗生素多粘菌素 B 相媲美或超过多粘菌素 B。这些发现凸显了 APEX GO 作为一种用于肽设计和抗生素优化的新型生成式 AI 方法的潜力，为加速抗生素发现和应对日益严峻的 AMR 挑战提供了强有力的工具。
莫桑比克的疫苗和医疗供应分布的轻触式路由优化工具（根）
规划农村和城市贫困社区中的疫苗分配具有挑战性，部分原因是车辆不足，冷藏有限，道路可用性和天气状况。华盛顿大学和Villagereach共同开发并测试了一个基于用户友好的，基于Excel电子表格的优化工具，用于将和时间安排供应，以将效率分配给Mozambique的卫生中心。本文描述了该工具和过程，用于定义问题并在开发过程中从用户中获取馈送。分布和路由工具（名为Route“优化工具”（root））使用索引算法来优化受约束资源下的路由。使用五个数据集，三个现实和两个人工数据集提出了数值结果。root可以在常规或紧急情况下使用，并且可以轻松适应其他产品，区域或物流问题。
直接偶极 - 偶极相互作用对强烈不均匀红外腔场中二维材料的光学响应的影响蚂蚁菌落优化
本文是对生命评论物理学的第一个20年中发表的最引用的文章之一的后续行动。特定的主题是“蚂蚁菌落优化”，它是解决挑战性优化问题的元疗法。由于自然蚂蚁菌落最短的路径发现行为的灵感，该优化技术构成了一个被称为群智能的较大领域的一部分。在对蚂蚁菌落优化的简短介绍之后，我们首先提供了针对算法发展而不是应用的年代。本文的主要部分介绍了对蚂蚁菌落优化文献的书目计量研究。关于有关出版物的地理起源以及随着时间的推移的研究重点的有趣趋势，可以从提出的图形和数字中学到。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，因此脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
多阈值优化的元启发式方法
由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
对智能电网整合和优化的人工智能方法的全面审查
技术进步，城市化，高能源需求和减轻碳足迹的全球需求，导致采用了创新的绿色技术进行能源生产。绿色技术与传统网格的集成为您带来了巨大的好处。这种合并可能会由于间歇性可再生能源生产和非线性能耗模式而带来功率不匹配的困境，这可能会影响整个系统的可靠性和运营效率。有效的能源管理系统（EMS）对于处理与可再生能源生产和负载需求相关的不确定性至关重要，同时选择分布式能源发电源的运行。本最先进的评论介绍了基于人工智能的解决方案，以改善EMS，重点介绍发电源的最佳调度，预测负载和可再生能源生产以及基于多代理的分散控制。审查的发现，高级元启发式算法可以克服捕获本地Optima和过早融合的挑战，因此，现在它们被广泛采用并有效地用于调度问题。为了减轻可再生能源产生和负载需求的不确定性，长期的短期记忆和卷积神经网络可以管理可再生和负载数据集的时空特征，并预测结果高度准确。基于多代理的系统为复杂问题提供了分布式控制，这些问题在计算上便宜，并且优于集中式方法。观察到高级元启发式优化技术和混合机器学习和深度学习模型的使用增加，以进行优化和预测应用。先进的元启发式算法是文献中的一个很好的补充，它们仍处于新兴阶段，并且可以进一步提高其性能。本综述还提出了互连的微网格之间的分散和集中式EMS的能量共享机制。使用先进的预测和元启发式算法可以潜在地处理可再生能源生产和负载需求的随机性质。
通过机器学习方法增强投资组合优化
投资组合优化是根据某些审视，投资者的偏好和约束选择最佳资产投资组合的过程，通常优化风险和回报之间的权衡。这项研究评估了传统和新颖的机器学习组合优化技术的有效性，这是通过卖空销售（在先前的研究中经常忽略的设计功能）来评估的。我们从七个商品群体中采用历史商品市场数据。所研究的策略包括均值优化，全球最小差异，相等的权重，最大多元化，风险平价和分层风险平价。调查结果表明，允许短暂销售会影响性能组合优化策略。均值变化优化潜在地增加了返回，但以更大的波动性为代价。全球最小差异始终显示出稳定性和最小风险，非常适合采用保守投资策略的投资组合经理。最大程度的多元化投资组合和风险奇偶校验表现出适度但有弹性的性能，尽管其创新，但较高的临床风险均等往往更加动荡。出乎意料的是，同等的加权策略在更复杂的方法上保持了其基础，为那些重视简单性的人提供了可行的选择。此分析强调了将投资组合策略与投资者风险偏好相匹配的重要性，尤其是在整合诸如短销售之类的技术时。