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通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
rn-bsn转移高级位置.docx
▪向其学术顾问提交请愿书，要求对指定课程进行课程审查。▪请愿书必须包括课程课程，包括学习成果，活动和评估。o计划主任可以要求对已提交材料的教师进行审查，以建议批准或拒绝请求。o计划要求：学生在护理中至少需要30个学分来满足学位要求。o学生将需要满足所有亚利桑那州立大学的毕业要求，包括一般研究，45小时的上层和30小时居留。●过程
直接金属沉积中基于神经网络的过程模型的迁移学习
增材制造工艺在工业领域越来越重要。特别是直接金属沉积 (DMD) 是一种很有前途的制造技术，因为它可以实现广泛的应用，例如从头开始制造零件、在传统加工的原始零件上添加材料，甚至高效修复高价值零件 [1]。除了许多优点外，该工艺的可控性仍然很困难，导致内部缺陷、几何偏差或微观结构不均匀。相变、粉末-气体动力学和参数不确定性等多种物理现象会影响工艺行为并使工艺处理复杂化。因此，需要进行大量的实验活动来确定具有可接受几何和材料性能的工艺参数
一般均衡经济中的转移悖论
摘要：转移悖论是一般均衡理论中的经典悖论，即影响均衡价格的资源转移使捐赠者受益而损害接受者。本文使用预测会出现这种悖论的三主体纯交换经济的理论框架对转移悖论进行了实验研究。进行了两种处理。在第一种处理中，实验经济中每个主体角色都有一个受试者。在另一种处理中，实验经济中每个主体角色有五个受试者（总共 15 个受试者）。实验结果表明，主体之间的禀赋转移影响了市场清算价格，因此捐赠者从这种转移中受益，这与竞争均衡理论一致。在群体规模较大的处理中，均衡效应最强，这与拥有更多市场参与者会鼓励他们表现出竞争性的想法相呼应。此外，当有转移的选择时，大多数捐赠主体会内生地决定调整禀赋分布。详细分析发现，受试者的转学决定主要受到价格均衡效应的驱动，他们的决定基本不受其测量的认知能力水平的影响。
对表面质子耦合电子转移的反应性进行建模
Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。 “通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。 Commun。，2020，56，8762-8765。Krauss，T。D.*; Bren，K。L.*; Matson，E。M*。“通过多氧化烷层簇从CDSE量子点中增强光催化氢的活性”。Commun。，2020，56，8762-8765。
II 型二维异质结构中层间共振能量转移的主导作用
图 1. (a) 单层 (1L) MoSe 2 和 ReS 2 晶体结构。上图显示晶体结构的侧视图，下图显示晶体结构的顶视图。侧视图显示了这些层状材料上偶极子平面内取向的示意图。(b) 样品 1 (S1) 的 ReS 2 -MoSe 2 异质结构的光学图像。插图是样品侧视图的示意图。(c) MoSe 2 、ReS 2 和 HS 区域的拉曼光谱。HS 拉曼光谱由来自各个 1L 区域的不同振动模式组成。(d) 在透明蓝宝石基板上制作的类似异质结构的三个不同区域的吸收光谱数据（样品 2，S2）。MoSe 2 A 和 B 激子峰清晰可见，ReS 2 较低能量吸收峰用箭头标记。HS 光谱由两个 1L 区域的峰组成。
基于MTPI自动转移学习的深层网络自动训练方法和D
UAV图像采集和深度学习技术已被广泛用于水文监测中，以满足数据量需求不断提高和质量的增加。但是，手动参数培训需要反复试验成本（T＆E），现有的自动培训适应简单的数据集和网络结构，这在非结构化环境中是低实用性的，例如干山谷环境（DTV）。因此，这项研究合并了转移学习（MTPI，最大转移电位指数法）和RL（MTSA强化学习，多汤普森采样算法）在数据集自动启动和网络中自动培训，以降低人类的经验和T＆E。首先，为了最大程度地提高迭代速度并最大程度地减少数据集消耗，使用改进的MTPI方法得出了最佳的迭代条件（MTPI条件），这表明随后的迭代仅需要2.30％的数据集和6.31％的时间成本。然后，在MTPI条件（MTSA-MTPI）中提高了MTSA至自动提高数据集，结果显示准确性（人为误差）提高了16.0％，标准误差降低了20.9％（T＆E成本）。最后，MTPI-MTSA用于四个自动训练的网络（例如FCN，SEG-NET，U-NET和SEG-RES-NET 50），并表明最佳的SEG-RES-NET 50获得了95.2％WPA（准确性）和90.9％的WIOU。本研究为复杂的植被信息收集提供了一种有效的自动培训方法，该方法提供了减少深度学习的手动干预的参考。
国际分子科学杂志
本期特刊旨在探讨高级材料中热量和传质领域的最新进步和挑战。高级材料，例如纳米材料，复合材料，智能材料，相变材料和生物材料，正在通过增强的热管理，能源效率和质量扩散能力来彻底改变行业。然而，这些材料中的理解和优化的高温和质量仍然是复杂而多学科的挑战，需要从材料科学，热量工程和计算建模中提供的见解。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：增强的热电导率和能源在高级材料中增强的电导率和能源存储。先进的材料中的材料和综合材料中的环境和环境中的环境和环境中的环境，以及在环境中，并在环境中进行了范围，并在环境中进行了环境，并在环境中，并在环境中进行范围，并在环境中，并在环境中进行了环境，并在元素中进行了环境，，并在环境中进行范围，并在环境中，并在元素中进行了环境，并在上面的环境中，并在元素中储存。工程。在热导电材料的创新设计中的兵工智能方法。用于表征和优化热量和传质特性的动物技术。