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使用 Python 进行遗传算法实践
第 1 章：遗传算法简介 8 什么是遗传算法？ 9 达尔文进化论 9 遗传算法的类比 10 基因型 10 种群 11 适应度函数 11 选择 11 交叉 12 突变 12 遗传算法背后的理论 13 模式定理 14 与传统算法的区别 15 基于种群 16 遗传表示 16 适应度函数 16 概率行为 17 遗传算法的优势 17 全局优化 18 处理复杂问题 19 处理缺乏数学表示的情况 19 抗噪声能力 19 并行性 20 持续学习 20 遗传算法的局限性 20 特殊定义 21 超参数调整 21 计算密集型 21 过早收敛 21 没有保证的解决方案 22 遗传算法的用例 22 总结 23 进一步阅读 23 第 2 章：理解遗传算法的关键组成部分 24 遗传算法的基本流程 25 创建初始种群 26
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
高等教育的战略规划
法国人亨利·法约尔（Henri Fayol）是组织理论的父母，隐含地处理了“故意性”的概念。在1900年代初期，他将计划描述为评估未来，设定目标并设计出实现这些目标的方法。Mintzberg和Quinn（1996，p。10）在谈到策略作为计划时，他们在这些方面进行了思考，他们指定了有关策略的两个基本特征：它是针对其适用的行动提前做出的，并且有意识地有目的地开发。1中，这就是战略规划的本质。当我们剥离模型，模式和范例时；当我们丢弃PowerPoint的预告时；当我们超越网格，记分卡和矩阵时，我们就会面对思考的能力。计划涉及人类胃口以改善我们的病情的一种觉醒。在商业世界中，改善自己的状况包括捕获市场份额和改善利润。高等教育，改善自己的状况
通过合成生成间接用户请求
间接用户请求（iurs），例如“这里很冷”而不是“请提高温度？”在人类以任务为导向的对话中很常见，并掌握了听众的世界知识和务实的理由。虽然大型语言模型（LLMS）可以效率地处理这些请求，但由于资源范围而在虚拟助手上部署的较小模型经常在挣扎中挣扎。此外，现有的面向任务的Di-Alogue基准缺乏足够的复杂话语现象的例子，例如直接性。为了解决这个问题，我们提出了一组语言标准以及基于LLM的管道，用于生成现实的IARS，以测试自然语言理解（NLU）和对话状态跟踪（DST）模型，然后再部署在新领域。我们还发布了基于模式指导对话框（SGD）语料库的IURS数据集，作为一个比较测试床，用于评估较小模型在处理指定请求时的实现。
能源治理作为公共资源
随着人类生态危机的现实变得难以忽视，向可持续能源系统的过渡变得越来越紧迫。由于问题的复杂性，提出的解决方案往往针对的是当前社会经济结构的表象，而不是其核心。为了概念化未来可能的能源系统，本观点将重点放在科学技术与工程研究之间的脱节上。一方面，这种脱节导致社会科学研究被动地批评，而不是在实践中为解决社会问题做出贡献。另一方面，它产生的技术工作受到现有经济活动概念和围绕生产的组织配置的限制，而没有捕捉到更广泛的社会和政治动态。因此，我们提出了一个弥合这一鸿沟的方案，该方案使用“公地”作为一个总体概念。我们将这个框架应用于概念能源系统的硬件方面，该系统建立在由开源、低成本、适应性强、对社会负责和可持续的技术驱动的网络化微电网之上。本观点呼吁工程师和社会科学家建立真正的跨学科合作，以开发解决能源难题的根本替代方案。
支持C2SIM本体的演练
命令和控制系统 - 仿真系统互操作（C2SIM）国际标准指定重要的建模和仿真（M＆S）标准。它定义了跨命令和控制系统，模拟系统以及机器人和自主系统（RAS）的信息互换的内容[13]。该标准是由模拟互操作性标准组织（SISO）开发的，并于2020年批准。北约建模和仿真组211（MSG-211）开发了一门名为“北约联邦任务网络中的建模和模拟标准”的研究技术课程。本教育笔记论文介绍了“支持C2SIM本体的演练”主题的课程内容[8]。本文介绍了C2SIM核心逻辑数据模型，标准军事扩展（SMX）和土地运营扩展（LOX）本体的结构和内容，包括Protégé的本体特定特征。此概述是为了帮助理解和使用本体用于自己的应用程序。它描述了如何建模本体扩展，如果出现其他要求，例如对于不同的域。它还显示了如何将本体论转换为XML模式并生成C2SIM消息以在系统之间交换信息的过程。
![arxiv：2403.18929v1 [CS.NE] 2024年2月16日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a890579cc2bf33bdaefbe8ccb29a693d2a8a1909.webp)
arxiv：2403.18929v1 [CS.NE] 2024年2月16日
对深度学习中心的一项主要批评围绕用于学习的信用分配模式的生物学不可能 - 错误的反向传播。这种难以置信的性能转化为实际的局限性，涵盖了科学领域，包括与硬件和非差异实现的不兼容，从而导致了昂贵的能源需求。相比之下，生物学上合理的信用分配实际上与任何学习条件兼容，并且具有节能。因此，它适合硬件和科学建模，例如通过物理系统和非不同的行为学习。此外，它可以导致实时，自适应神经形态处理系统的发展。在解决这个问题时，已经出现了神经科学，认知科学和机器学习的交集的人工智能研究的跨学科分支。在本文中，我们调查了几种重要的算法，这些算法对人工神经网络中的信用分配规则进行了建模，讨论了它们为不同的科学领域提供的解决方案，以及它们在CPU，GPU和新颖的神经形态硬件实现方面提供的优势。我们通过探讨将需要解决的未来挑战，以使这种算法在实际应用中更有用。
CoreData、Realm 和 GRDB 之间的性能差距
轻量级存储：CoreData、Realm 和 GRDB 之间的性能差距 Amit Gupta 加利福尼亚州圣何塞 电子邮件 ID：gupta25@gmail.com 摘要 在 Apple 应用程序开发领域，选择正确的数据库管理系统对于实现最佳性能和效率至关重要。本文对三个主要选项进行了彻底的比较分析：CoreData、Realm 和 GRDB。评估围绕关键性能指标进行，包括写入、读取、删除和模式创建功能。通过结合现有研究、实证测试和基准数据，该分析旨在全面了解每个系统的优势和劣势。通过阐明这些数据库的细微性能属性，开发人员可以根据其特定项目要求和约束做出明智的决策。 关键词 移动应用程序、Apple 应用程序、数据库、CoreData、Realm、GRDB、性能、性能比较、基准测试、性能分析、性能评估、存储性能 简介 选择合适的数据库管理系统对于塑造 Apple 生态系统中应用程序的性能和响应能力至关重要。 CoreData、Realm 和 GRDB 是开发人员的首选，它们各自都具有独特的功能和性能属性，可满足不同的应用需求。认识到这些系统发挥的关键作用，本文致力于提供详细的比较，深入探讨 CoreData、Realm 和 GRDB 的细微差别。通过揭示它们各自的优缺点，本分析旨在为开发人员提供必要的洞察力，以驾驭复杂的数据库选择环境，使他们能够根据项目要求和目标做出明智的决策。方法论本研究采用的方法融合了从广泛的文献综述和严格的实证基准测试工作中获得的洞察力。基准测试是利用性质相似的数据集和精心选择的统一硬件配置精心进行的，以在整个评估过程中保持一致性。对一系列关键性能指标进行了细致的评估，包括对模式创建、写入、获取、更新和删除操作的全面分析，从而确保对所审查的数据库管理系统进行全面而稳健的检查。文献综述已经进行了多项研究和基准测试来评估 CoreData、Realm 和 GRDB 的性能。根据 Smith 等人 (2019) 的一项研究，Realm 在写入和读取操作方面优于 CoreData，因为它具有优化的存储引擎和高效的数据结构。同样，Johnson 的基准测试
基于LLM的医疗助理个性化
大型语言模型（LLM），例如GPT3.5，在理解和产生自然语言方面表现出非常熟练的熟练程度。另一方面，医疗助理具有为个人提供可观利益的潜力。但是，基于LLM的个性化医疗助理探索相对稀缺。通常，患者会根据其背景和偏好方式不同，这需要使以用户为导向的医疗助理进行任务。虽然可以完全训练LLM以实现此目标，但资源消耗是无法承受的。先前的研究探索了基于内存的方法，以增强对话中的新查询错误，以增强响应。我们认为，单纯的内存模块是不足的，并且充分训练LLM的成本可能过高。在这项研究中，我们提出了一种新型的计算仿生记忆机械，配备了一个有效的细调（PEFT）模式，以个性化医疗助手。为了鼓励对该领域的进一步研究，我们正在发布基于开源的语料库生成的新对话数据集和我们的实施代码1。
用于光伏能源系统电池管理的高木关野模糊控制器的设计和实时数字模拟器实现
本文介绍了一种光伏 (PV) 储能系统的综合设计和控制策略。该系统由一个 2kW 光伏系统、两个转换器电路、一个 6 欧姆的电阻负载和一个集成直流总线的锂离子电池存储组成，为电阻负载提供恒定功率。该方案提供了两种转换器拓扑，一种是升压转换器，另一种是 DC/DC 双向转换器。升压转换器直接串联连接到 PV 阵列，而双向 DC/DC 转换器 (BDC) 连接到电池。升压转换器用于调节 PV 阵列的最大功率点跟踪 (MPPT)。双向控制器的闭环控制采用 Takagi-Sugeno 模糊 (TS-Fuzzy) 控制器来实现，以调节电池充电和放电功率流。所提出的方案提供了良好的直流总线电压稳定性。给出了所提出的控制方案在 MATLAB/Simulink 下的仿真结果，并与比例积分 (PI) 控制器进行了比较。在实时数字模拟器（RTDS）上验证了MATLAB获得的仿真结果。