XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemreservoir
在语音元结构中揭示多功能机械智能，利用物理储层计算
自主系统的最新进展促使对下一代自适应结构和材料的强烈需求，以在其机械域中拥有更多的内置智能，即所谓的机械智能（MI）。以前的MI尝试主要集中在特定的设计和案例研究上，以实现MI的有限方面，并且在以有效而有效的方式构建和整合智能的不同元素时缺乏系统的基础。在这里，我们提出了一种新方法，以通过物理储层计算（PRC）框架实现集成的多功能MI来创建所需的基础。也就是说，同时体现了计算能力和智力的各种要素，即直接在机械领域中的感知，决策和指挥，从传统的自适应结构中推进了仅依赖附加数字计算机的常规自适应结构，这些结构仅依赖于附加的数字计算机和大量的电子设备来实现智能。作为一个示例平台，我们通过利用隐藏在其高度自由的非线性动力学中的PRC功率来构建具有MI集成元素的机械智能语音元结构。通过分析和实验研究，我们发现了从自我调整波控制到基于波浪的逻辑门的多种自适应结构功能。这项研究将为建立未来的新结构提供基础，这些新结构将极大地超过最新的现状，例如降低功耗，更直接的互动以及在严酷的环境或在网络攻击下更好的生存能力。此外，它将在不承担板载计算机的负担不足的情况下向系统中添加新功能和自主权。
利什曼原虫专业的低遗传异质性在伊朗不同地理区域
细胞处理信息的能力目前用于设计基于细胞的工具，用于生态，工业和生物医学应用，例如检测危险化学物质或生物修复。在大多数应用中，单个单元格被用作信息进程单元。但是，单细胞工程受到必要的分子综合性和伴随的合成回路代谢负担的限制。为了克服这些局限性，合成生物学家已经开始工程多细胞系统，将细胞与设计的亚功能结合在一起。为了进一步推进合成多细胞系统中的信息处理，我们介绍了储层计算的应用。储层计算机（RCS）通过带有基于回归的读数的固定规则动态网络（储层）近似时间信号处理任务。重要的是，RCS消除了网络重新布线的需求，因为可以使用相同的储层近似不同的任务。预见的工作已经证明了单细胞和神经元种群充当储层的能力。在这项工作中，我们在多细胞种群中扩展了储层计算，并具有基于扩散的细胞间信号传导的广泛机制。作为概念验证，我们模拟了由3D通过扩散分子通信的细胞社区制成的储层，并将其用于近似二进制信号处理任务，重点介绍了两个基准功能 - 从二进制输入信号中分配中位数和平等功能。我们证明了基于扩散的多细胞储层是一种可行的合成框架，用于执行复杂的时间计算任务，该框架比单个单元格储层提供了计算优势。我们还确定了许多可能影响这些处理系统计算性能的生物学特性。
使用隐藏的Markov建模和在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚）机器学习辅助高温储层热储能优化
美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。美国爱达荷州伯克利国家实验室的能源与环境科学技术局。
机器学习辅助高温储层热能存储优化
a 美国爱达荷国家实验室能源与环境科学技术理事会 b 美国加利福尼亚州伯克利市劳伦斯伯克利国家实验室能源地球科学部 c 美国爱达荷大学，美国爱达荷州莫斯科 d 美国爱达荷国家实验室高级科学计算部
关于水库地区地质灾难定量风险分析的研究主题的编辑
水库区域通常容易出现地质灾难，因为水文地质环境发生了重大变化（Zhou等，2022a）。例如，中国的三个峡谷水库地区已经报道了5,000多个地质灾难。极端气候和人类工程活动加剧了该水库地区地质灾难的发生，对当地居民和船只构成威胁。地质灾难的定量风险分析可以有效地支持管理人员制定预防灾难和缓解策略。由于变形和故障机制的复杂性，在各种时空量表上，定量分析和储层地质灾害的定量分析和预测中仍然存在许多未解决的问题。最近，随着新技术的开发和应用，例如岩土测试，遥感，机器学习和数值模拟，储层地质灾难的定量风险分析方法取得了巨大进步（Tang等，2019; Zhou等，2022b; Wang等，2022）。关于“水库地区地质灾难的定量风险分析的进步”的研究主题在滑坡风险分析领域已有七项贡献，包括使用高级技术，风险预测工具和实验室测试在滑坡易于区域的地形测试。
大脑连接符合储层计算
人工神经网络（ANN）的连通性与在生物神经网络（BNN）中观察到的连通性不同。实际大脑的接线可以帮助改善ANNS体系结构吗？我们可以从ANN中了解哪些网络功能在解决任务时支持大脑中的计算？在连通性的中间/宏观级别上，ANN的体系结构经过精心设计，这些设计决策在许多最近的绩效改进中具有至关重要的重要性。另一方面，BNN在所有尺度上都表现出复杂的新兴连通性模式。在个人层面上，BNNS连接性是由脑发育和可塑性过程引起的，而在物种层面上，在进化过程中的自适应重新构造也起着主要作用，可以塑造连通性。近年来已经确定了无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。 计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。 在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。 我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。无处不在的大脑连接性特征，但是它们在大脑执行具体计算的能力中的作用仍然很少了解。计算神经科学研究仅揭示了特定的大脑连接性特征对抽象动力学特性的影响，尽管实际上几乎没有探索真实的大脑网络拓扑对机器学习或认知任务的影响。在这里，我们提出了一项跨物种研究，采用混合方法整合了真实的大脑连接组和生物回声状态网络，我们用来求解具体的内存任务，从而使我们能够探究在求解任务解决方面的真实大脑连接模式的潜在计算模拟。我们还提出了一个框架Bio2Art，以映射和扩展可以集成到经常性ANN中的真实连接组。我们发现在物种和任务之间保持一致的结果，表明，如果允许最小的随机性和连接的多样性，则具有生物学启发的网络以及经典的回声状态网络的性能以及经典的回声状态网络。这种方法还使我们能够表明核次间连通模式多样性的重要性，强调了决定神经网络连通性的随机过程的重要性。
使用库计算预测自适应仓本网络中的宏观动态
预测系统行为是复杂系统理论中遇到的一项基本任务。机器学习提供监督算法，例如循环神经网络和储层计算机，它们可以预测由多维时间序列组成的模型系统的行为。在现实生活中，我们通常对复杂系统的行为了解有限。最典型的例子是脑电图描述的大脑神经网络。预测这些系统的行为是一项更具挑战性的任务，但为实际应用提供了潜力。在这里，我们训练储层计算机来预测相位振荡器网络产生的宏观信号。李雅普诺夫分析揭示了信号的混沌性质，储层计算机无法预测它。使用 Takkens 定理增强特征空间可以提高预测质量。当信号数量与通过最近假邻居方法估计的嵌入维度一致时，RC 获得了最佳预测分数。我们发现短期预测需要大量特征，而长期预测则使用有限数量的特征。这些结果涉及偏差-方差权衡，这是机器学习中的一个重要概念。
非均质砂岩储层氢气地下储存效率
摘要：地下储氢已被公认为储存大量氢气的关键技术，有助于氢经济的工业规模应用。然而，人们对地下储氢的了解甚少，导致项目风险很高。因此，本研究考察了盖层可用性和氢气注入率对氢气回收率和氢气泄漏率的影响，以解决与地下储氢有关的一些基本问题。建立了三维非均质储层模型，并利用该模型分析了盖层和氢气注入率对氢气地下储存效率的影响。结果表明，盖层和注入率对氢气泄漏以及捕获和回收的氢气量都有重要影响。结论是，当没有盖层时，较高的注入率会增加氢气泄漏。此外，较低的注入率和盖层可用性会增加回收的氢气量。因此，这项工作为地下储氢项目评估提供了基本信息，并支持能源供应链的脱碳。
水库储能对地热发电灵活调度的价值
利用先进的钻井和井眼刺激技术的地热系统有可能在 2050 年前为美国提供数十至数百千兆瓦的清洁电力。由于可变成本接近于零，地热发电厂传统上被设想为提供“基载”电力，始终以最大额定输出发电。然而，随着可变可再生能源 (VRE) 在能源市场上得到更广泛的部署，基载电力相对于灵活、可调度的发电和储能变得越来越没有竞争力。本文，我们分析了未来地热发电厂提供这两种服务的潜力，利用密闭、工程地热储层的自然特性，以累积的加压地流体形式储存能量，并提供灵活的负荷跟踪发电。我们开发了一个基于多物理储层模拟的线性优化模型，该模型可以捕捉密闭、工程地热储层内的瞬态压力和流动行为。然后，我们根据一组历史和建模的未来电价系列，优化利用此类水库的发电厂的投资决策和每小时运营。我们发现，运营灵活性和水库内储能可以显著提高地热发电厂在 VRE 渗透率较高的市场中的价值，与在相同条件下运行的传统基载电厂相比，能源价值可提高高达 60%。在一系列现实的地下和运营条件下，我们的建模表明，受限的工程地热水库可以提供大量且有效的
量子比特和连续变量量子库计算中非线性的分析证据
复杂网络是社会、生物、物理和工程系统中的重要范式，用于理解新兴行为、弹性、可控性、影响力和传输等多种现象 [1-11]。人们广泛关注的一个问题是复杂网络中的信息动力学，以了解传播、存储和处理等方面 [12]。经典系统中已经考虑了这些方面，突出的例子包括万维网、大脑和机器学习中的神经网络。近年来，人们还探索了基于量子系统设计网络的可能性 [13,14]。据报道，复杂网络在量子通信 [15,16]、量子生物学 [17-19] 和新兴量子现象 [20-25] 中都有应用。在这些情况下，网络链接可以通过 (量子) 节点之间的相干耦合 [ 26 – 32 ] 以及通过量子关联 [ 21 ， 33 ， 34 ] 或传输信号 [ 35 – 37 ] 来建立，重点是高效、安全的能量和信息传输以及新出现的复杂现象。最近，人们也开始探索量子网络处理信息的能力。通过结合神经网络的性质和量子领域独有的特征，量子神经网络有望比经典神经网络提供多种优势，例如有效维度更高、内存容量呈指数级增长，以及训练和学习速度更快 [ 38 ， 39 ]。在此背景下，最近还提出了基于量子比特网络将储存器计算 (RC) 扩展到量子领域的首个提案 [ 40 ]。 RC 是一种三层（循环）神经网络，特别适合解决时间任务 [41]。近年来，经典 RC [41-43] 的几种实现已在光子学、自旋电子学、力学和生物系统 [44-53] 中得到实现。众所周知，通过利用高维物理系统、内部存储器和非线性，RC 可以实现良好的性能 [41,54]。至于系统规模，可以在经典系统中考虑大型储存器网络，或者在量子系统中作为一种有前途的替代方案。事实上，对于量子网络，即使节点数量减少也能显示出巨大的希尔伯特空间，这是扩展 RC 的主要动机之一