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HPE ProLiant Gen11 AI 优化解决方案
在当今数据优先的世界中，有如此多的服务器和 GPU 选项可供选择，数据中心管理员一直在寻找实现 IT 基础设施现代化的下一个最佳方法。管理人员必须考虑复杂 AI 算法的复杂性以及在边缘和云端运行的其他数据密集型计算需求。当尝试将工作负载需求与服务器/GPU 解决方案相匹配时，决策过程变得更加微妙。HPE 和 NVIDIA 可以携手通过推荐的产品搭配帮助您驾驭 AI 之旅，无论它通向何方。
网格搜索优化客户流失预测的极限学习机方法
客户的行为特征，例如忠诚度状态和满意度标准，由于世界迅速变化而受到改变。因此，应在决策过程的每个步骤中有效地分析这些行为变化。客户流失分析涉及确定客户通过使用各种方法分析客户数据在情况之前倾向于离开情况的客户。这项研究的目的是开发一个基于学习机器的极端学习模型，以分析客户流失预测问题并确定改善模型性能的参数。网格搜索用于高参数调整。此外，还提出了修改的精度计算方法。在这项研究中，我们开发了基于幼稚的贝叶斯，k-nearest邻居和支持向量机方法的各种模型，并提供了每个模型性能的比较。根据获得的结果，使用拟议的极限学习机模型实现了93.1％的精度。”此外，提出的模型在解决研究问题方面非常有效，因为要确定的参数数量较少，从而减少了与其他模型的竞争。
可逆固体氧化电解液和燃料电池，以优化局部能量混合
▪在现场演示该技术的高功率到功率（P2P）往返效率（与其他基于H 2的解决方案相比）及其在动态操作中的灵活性和耐用性（电气瞬态和电解和燃料电池模式之间的切换）
性能优化的深度神经网络正在发展为较差的颞下颞叶状性皮层
过去十年来计算神经科学中最有影响力的发现之一是，深神经网络（DNN）的对象识别准确性（DNNS）与他们预测依次（IT）皮质中自然图像的神经反应的能力相关[1,2]。这一发现支持了长期以来的理论，即对象识别是视觉皮层的核心目标，并建议更准确的DNN将作为IT神经元对图像的更好模型的响应[3-5]。从那时起，深度学习就进行了一场规模的革命：经过数十亿图像训练的十亿个参数规模的DNN在包括对象识别的视觉任务上竞争或超越人类。今天的DNN在对象识别方面变得更加准确，可以预测其对图像的神经元的响应变得更加准确？在三个独立的实验中，我们发现情况并非如此：DNN逐渐变得更糟，因为其精度在Imagenet上提高了。要了解为什么DNN经历这种权衡并评估它们是否仍然是建模视觉系统的适当范式，我们转向其录音，以捕获自然图像引起的神经元活动的空间分辨图[6]。这些神经元活动图表明，接受Imagenet训练的DNN学会依靠与由其编码的DNN相比，并且随着其准确性的提高，该问题恶化。我们成功解决了这个问题，这是DNNS的插件训练程序，它使他们学到的表现与人类保持一致[7]。我们的结果表明，统一的DNN破坏了ImageNet精度和神经预测准确性之间的权衡，从而攻击了当前的DNN，并为更准确的生物学视觉模型提供了途径。我们的工作表明，使用任务优化的DNNS需要进行修订的标准方法，以及其他生物学约束（包括人体心理物理学数据）需要准确地逆转视觉皮层。
ARC5-为您的成功优化
弧线不仅仅是在存储架过道中来回旅行的普通班车。作为一个自主群机器人，它可以在正确的时间（在所需的位置）以正确数量的任何负载下降。弧线使用拉动原理运送您的产品和材料。集成的负载处理设备可以在左右甚至从赛道上方从左侧或上方卸载独立加载和卸载。自主机器人通过WLAN从控制中心获取订单，并始终选择最短的路线。
优化量子F-Diverences的可恢复性
优化的量子F-差异构成了一个可区分性的家族，其中包括量子相对熵和夹杂的r´enyi相对准肠道作为特殊情况。在本文中，我们为优化的f ddivergence建立了对数据处理不平等的物理有意义的修复。尤其是，重构表明，优化的f-ddivergence及其通道处理的版本之间的绝对差异是对人们如何恢复量子态在量子通道上的量子状态的上限，只要量子通道被视为旋转的petz恢复通道。这些结果不仅会导致夹层r'Enyi相对熵的数据处理不平等的物理有意义的修复，而且还对优化的f-detiverencence的实现可逆性（即量子辅助）具有影响。在此过程中，我们改善了以前具有标准f ddivergence数据处理不平等的物理意义的修复，如Carlen和Vershynina的最新工作中所确定的[ARXIV：1710.02409，ARXIV：ARXIV：ARXIV：1710.08080]。最后，我们将优化的F差异，其数据处理不平等以及我们所有的可恢复性结果的定义扩展到了冯·诺伊诺（Von Neumann）代数环境，以便我们所有的结果都可以在对最常见的量化量化量化量化量化量化的设置之外的物理环境中使用，从而对量定的量化信息感兴趣。
胞嘧啶基础编辑器针对马铃薯原生质体中的基因组编辑进行了优化
在这项研究中，我们生成并比较了三个针对马铃薯（卵巢结核）制成的胞苷碱基编辑器（CBE），该量子量其最多赋予了原生质体池中所有等位基因的43％C-T转换。早些时候，基因编辑的马铃薯植物是通过聚乙烯二烯介导的CRISPR/CAS9转化原生质体的转化而成功产生的。在一项研究中，通过用内源性马铃薯ST U6启动子替换U6-1启动子的标准拟南芥，从而获得了3 - 4倍的编辑效率。在这里，我们使用了这种优化的构建体（SP Cas9/ st u6-1 :: grna1，Target GRNA序列GGTC 4 C 5 TTGGAGC 12 AAAAAC 17 TGG）用于生成CBES量身定制的马铃薯，并测试了用于C-T碱基编辑的CBES在Granule-Bounchase-bound starch synthase 1 Gene中的C-T碱基编辑。首先，将链球菌CAS9转化为（D10A）Nickase（NCAS9）。接下来，来自人hapobec3a（A3a），大鼠（EVO_RAPOBEC1）（RA1）或Sea Lamprey（EVO_ PM CDA1）（CDA1）的三种胞质脱氨酶之一（cda1）与NCAS9和A尿素 - DNA Glycosylase融合了C-Encas9（CDA1）与每种模块化的链接。CBE的总体高度有效，A3A具有最佳的总体基础编辑活动，平均为34.5％，34.5％和27％的C-T转换为C4，C5和C12，而CDA1的平均基础编辑活动的平均基础编辑活性为34.5％，34％，34.5％，14.25％C4和C4，C4和C4，C4和C4，C4和C4，C4。ra1在C4和C5时表现出平均基础编辑活性为18.75％，19％的基础编辑活动，是唯一在C12时显示C-TO-T转换的基本编辑器。
光伏直流微电网优化潮流控制系统
摘要。功率流控制系统在具有光伏输入的直流微电网中发挥着重要作用，可为负载提供连续电力。由于太阳辐射和温度的波动，光伏模块的输出功率可能会下降，因此必须使用电池和公用电网来减少不良变化的负面影响。然而，需要一种有效的控制策略来确保不间断地向负载单元供电。本文提出了一种基于库仑计数法的充电状态电池功率估计技术的改进能量流控制。通过使用充电状态技术准确估计电池的可用功率，微电网能够确定是否需要在光伏模块的功率输出不足以满足负载需求时切换到电网。所提出的方法还消除了基于直流总线电压水平的方法来对电池进行充电或放电的需要，具有显著减少直流总线电压变化的优点。该方法的仿真结果表明，该方法提供了令人满意的控制性能，满足了负载需求。
CAP：协作式高级规划、空域管理与优化飞行性能之间的权衡：通过协作式飞行规划演示航路减少空域拥堵
管制部门会导致高延误、额外燃料消耗和二氧化碳排放，还可能因航空网络不稳定而导致安全问题。本文介绍了一种新的控制策略方法，以控制欧洲最繁忙航段（兰斯、巴黎和马赛航段）的当前航班需求。区域管制中心的流量管理岗位向航空公司运营中心建议，为法国领空内容量最大的航班提供无延误航线。这种创新方法不是将航班需求分散到时间，而是旨在依靠本地专业知识和加强协作，在空间上分散需求。2015 年 7 月至 9 月进行的试验证明对航空公司运营有益，与 2014 年夏季相比，延误时间缩短了 12,000 多分钟，而交通量从 UTC 时间的 9 点到 13 点增加了 6% 以上。继机场协同决策之后，协同高级规划流程为航路协同决策概念铺平了道路。
针对 Cerner 优化的 Nuance AI 解决方案
“从一种 EHR 过渡到另一种 EHR 需要很长的学习时间。我们知道语音识别会有所帮助，我们希望选择一家与 Cerner 合作良好的供应商。实施 Dragon Medical One 是整个企业向新 EHR 过渡过程中最顺利的部分之一。它改进了提供商的文档流程，并为他们奠定了信心基础，帮助他们顺利过渡到 Cerner。”