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旋转的好处 - 部分重力 - 航天器
长期微重力环境对人类生理学有许多有害影响。与长时间探索任务有关的此问题的最明显解决方案是纠正缺乏重力。这可以使用短臂人体离心机来完成，但似乎没有足够的有效性，也许是因为这种对策的持续时间很短和/或巨大的身体重力梯度。必须研究新的观点，例如查看（非常）长臂旋转系统是否会产生连续的1 g或部分重力场可能会解决此问题。除了有关宇航员微重力病理学的预期益处，此外，航天器本身之外，其机上（子）系统和过程可能会受益于旋转配置。在本文中，我们非常简短地解决了医疗问题，但是这项工作主要集中在工程，运营，生命支持，安全性和预算方面的优势，即首先在低地球轨道上不断旋转的航天器，然后在长期持续到火星。一个大型旋转航天器是可行的，并且可以负担得起，并且可以负担得起。它具有政府和商业用途的优势，但也鉴于太空旅游业的预期增加。它还将节省机组的时间和数十亿美元，以抵消微重力的影响。
封锁：对 2030 年代电网的部分测试
封锁：对 2030 年代电网的部分测试 英国第一次封锁（2020 年春季）试运行了 2030 年代和 2040 年代电网运营的“夏季最低”挑战，其中可再生能源发电占需求的很大比例。事实上，国家电网自己也表示，“到 2025 年，2020 年夏季的情况将不再是独一无二的，而是正常的。” 配电网和输电网的需求处于历史低位，而可再生能源发电量处于历史高位。这不仅意味着通过输电网的电力流量严重下降，而且惯性也下降到需要大量干预的水平。这进一步表明，Storelectric 的 CAES 不仅需要在可再生能源超过需求时吸收可再生能源，而且还需要提供实际惯性和其他相关的电网稳定性服务，这些服务目前由燃气发电站提供。Storelectric 的工厂不仅比同等规模的发电站提供更多的惯性，而且如果需要，还可以全天候提供。最低能源流量 国家电网在其 2015 年未来能源情景中宣布，为了避免电网出现黑启动条件，至少需要 5GW 的电力通过电网。根据当时已知的分布式太阳能发电情况，他们认为，在最坏的情况下，到 2035 年，他们可能会低于这一数字。然而，他们低估了太阳能发电量 3GW，并且没有考虑分布式风能发电量，因此他们第一次达到 5GW 的门槛实际上是在同年 8 月。
保存我们的物种：设定优先级的框架
为了证明将部分损失评分作为BDAR或BCAR的一部分，证明将在开发的所有阶段（包括结构后和操作）保持剩余的生物多样性值。通过这些阶段考虑需求和局限性以及这些阶段将如何影响部分损失评分（例如地形，使用涉及建筑的重型机械，需要道路和通道）。提供管理的详细信息，以使生物多样性价值保留。如果存在不确定性的植被将被保留，则将影响评分为全部损失。
有效的视力变压器，有部分注意力
摘要。作为视觉变压器（VIT）的核心，自我注意力在建模长期空间相互作用方面具有很高的多功能性，因为每个查询都聚集在所有空间位置。尽管VIT在视觉任务中实现了有希望的表现，但自我注意力的复杂性与令牌长度相关。将VIT模型适应需要高输入分辨率的下游任务时，这会导致挑战性问题。前瞻性艺术试图通过引入稀疏的注意力（例如空间减少关注和窗户注意力）来解决这个问题。这些方法的一个常见点是，在计算注意力重量的情况下，所有图像/窗口令牌都连接在一起。在本文中，我们发现注意力重量与造成的计算冗余之间存在很高的相似性。为了解决这个问题，本文引入了新的关注，称为部分注意力，该问题通过减少注意图中的冗余信息来更有效地学习空间相互作用。我们注意力中的每个查询只与一小部分相关令牌相互作用。基于部分关注，我们提出了一个高效而通用的视觉变压器，名为Partialformer，该变压器在视觉任务之间的准确性和计算成本之间达到了良好的权衡。例如，在Imagenet-1K上，PartialFormer-B3超过1.7％的TOP-1准确性，同时节省25％的GFLOPS，而焦点T则超过0.8％，同时节省了30％的GFLOPS。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。
海洋人工智能的偏微分方程
摘要。海面温度 (SST) 在分析和评估天气和生物系统的动态方面起着重要作用。它有各种应用，例如天气预报或沿海活动规划。一方面，用于预测 SST 的标准物理方法使用基于 Navier-Stokes 方程的耦合海洋-大气预测系统。这些模型依赖于多个物理假设，并且不能最佳地利用数据中可用的信息。另一方面，尽管有大量数据可用，但直接应用机器学习方法并不总能产生具有竞争力的最新结果。另一种方法是将这两种方法结合起来：这就是数据模型耦合。本文的目的是在另一个领域使用模型。该模型基于数据模型耦合方法来模拟和预测 SST。我们首先介绍原始模型。然后，描述修改后的模型，最后得到一些数值结果。
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
序列 MSWDDAIEGV DRDTPGGRMP RAWNVAARLR AANDDISHAH VADGVPTYAE LHCLSDFSFL RGASSAEQLF ARAQHCGYSA LAITDECSLA GIVRGLEASR VTGVRLIVGS EFTLIDGTRF VLLVENAHGY PQVCGLVTTA RRAASKGAYR LGRADVEAQF RDVAPGVFAL WLPGVQPQAE QGAWLQQVFG ERAFLAVELH REQDDGARLQ VLQALAQQLG MTAVASGDVH MAQRRERIVQ DTLTAIRHTL PLAECGAHLF RNGERHLRTR RALGNIYPDA LLQAAVALAQ RCTFDISKIS YTYPRELVPE GHTPTSYLRQ LTEAGIRKRW PGGITAKVRE DIEKELALIA LKKYEAFFLT过程RVRERMQGKG YASTFIDQIF EQIKGFGSYG FPQSHAASFA KLVYASCWLK RHEPAAFACG LLNAQPMGFY SASQIVQDAR RGSPERERVE VLPVDVVHSD WDNTLVGGRP WRSAADPGEQ PAIRLGMRQV AGLSDVVAQR IVAARTQRAF ADIGDLCLRA ALDEKACLAL AEAGALQGMV GNRNAARWAM AGVEARRPLL PGSPEERPVA FEAPHAGEEI LADYRSVGLS LRQHPMALLR PQMRQRRILG LRDLQGRPHG SGVHVAGLVT QRQRPATAKG TIFVTLEDEH GMINVIVWSH LALRRRRALL ESRLLAVRGR WERVDGVEHL IAGDLHDLSD LLGDMQLPSR DFH
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
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马尔可夫决策过程的因果模仿：部分...
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况，并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战，已追求因果模仿学习的最新进步。但是，这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构，从而带来实际挑战。在本文中，我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程（MDP）内的强大模仿学习，即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下，也允许代理商实现专家性能。特定的，首先，我们从理论上证明，当MDP中存在未观察到的混杂因素（UCS）时，学习者通常无法模仿专家的表现。然后，我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中，转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法（Ho＆Ermon，2016年），我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法，这些算法可以获得有效的政策，以确保实现专家绩效。