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机器学习预测酶最佳pH
全基因组关联研究已将数百万个遗传变异与生物医学表型联系起来，但是由于缺乏机械理解和广泛的上毒相互作用，它们的效用受到了限制。最近，变压器模型已成为机器学习中强大的通用体系结构，具有解决这些挑战和其他挑战的潜力。因此，在这里，我们介绍了基因型到表型变压器（G2PT），这是一个建模变体，基因，多基因功能和表型之间层次信息流的框架。作为概念证明，我们使用G2PT对TG/HDL（甘油三酸酯至高密度脂蛋白胆固醇）的遗传学进行建模，这是代谢健康的指标。g2pt学会通过高度关注24个功能的遗传变异来预测这种特征，包括免疫反应和胆固醇转运，准确性超过了最先进。它暗示了意外的上皮相互作用，包括APOC1和CETP之间的相互作用。这项工作将分层变压器定位为一种在功能上解释多基因风险的一般方法。源代码可在https://github.com/idekerlab/g2pt上找到。
训练时间的视觉变压器的结构修剪
基于注意力的变压器已成为实现自然语言处理和计算机视觉等任务的强大范式。但是，与卷积网络相比，变压器通常会显示更高的计算成本和参数计数。这种效率低下会阻碍将变压器部署到资源约束设备（例如边缘设备）上。结构化的修剪技术提出了一个有前途的方向，可以压缩变形金刚的边缘计算方案。本文研究了修剪技术以在视觉变压器中诱导结构化的稀疏性，从而减少了计算要求，同时最大程度地减少准确性降解。目标是为有效的视觉变压器推理开发方法。结构化的修剪在训练时间时通过解决一个优化问题来学习对单个网络组合的重要性得分，该问题试图最大程度地提高任务性能，同时最大程度地减少模型中参数的数量。随后，重要性得分转化为二进制掩码，这些面具修剪不重要的结构，例如特定线性层输出二 - 段或整个注意力头。为了促进诱发稀疏模式的规律性，提出了各种面具分享策略，以使相关构件元素的修剪决策对夫妇进行修剪决策。规律性至关重要，因为由于特定的变压器的特定连接模式，完全独立性排除了某些蒙版组件的去除，从而导致模型实际部署在硬件上时，导致压缩率较低。经验结果表明，在图像分类任务中，组件完全独立的掩蔽优于平衡准确性和稀疏性的共享策略。仍然是实验表明，通过共享和独立面具的混合，提出的修剪方案成功地压缩了视觉变压器的90％，精度仅为4％或70％的压缩率，精度下降小于1％。
Genai / Transformers研讨会概述，内部和见解< / div>
➢j和l是损失 /错误 /成本功能的通常符号，即< / div>模型预测的内容与根据地面真理预测的内容之间的区别。
使用视觉变压器检测植物疾病
植物性疾病对全球粮食安全和农业的可持续性构成了重大风险，从而导致经济损失和阻碍农村生计。传统的疾病检测方法，包括视觉检查和基于实验室的技术，其可扩展性，效率和准确性受到限制。本文解决了使用高级机器学习技术（特别是视觉变压器（VIT））准确检测和诊断植物疾病的关键问题，以克服这些限制。VITS利用自我发明的机制来捕获植物图像中的复杂模式，从而实现准确有效的疾病分类。本文回顾了有关农业深度学习技术的文献，强调了对植物疾病检测的VIT的日益兴趣。此外，它为培训和评估植物疾病分类任务的VIT模型提供了全面的方法。实验结果证明了VIT在准确识别55种平衡类别数据集中的各种植物疾病方面的有效性，强调了它们的潜力彻底改变了精密农业并促进可持续的农业实践。
Transformers 彻底改变了 AI。什么将取代它们？
熟悉 AI 世界的人都知道，当今 AI 模型的一大特征是其永不满足的计算需求。如今，训练尖端的大型语言模型需要连续数月全天候运行数千个 GPU。例如，OpenAI 今年早些时候筹集了惊人的 100 亿美元，原因就是为了支付构建高级 AI 模型所需的大量计算资源。再举一个例子，成立 18 个月的初创公司 Inflection 最近筹集了超过 10 亿美元的风险投资，以构建一个庞大的 GPU 集群来训练其语言模型。
ADSL 和·超越变压器 - 世界无线电史
数据包结构 ADSL 具有分组传输模式，数据包含在帧结构中，可以是高级数据链路控制 (HDLC) 格式，也可以是异步传输模式格式。在题为“异步传输模式系统 - ATM”的面板中，有更多关于 ATM 的内容。典型的帧由两个报头字节和最多 1600 个数据字节组成，由两个标志字节分隔。由于 ATM 广泛用于在电视演播室和制作区域内传输数字信号，因此它应该用于 DSL 系统中的类似视频需求是合乎逻辑的。虽然为 ATM 定义了五个“适配”层，每个层都有前缀 AAL，但只有 AAL l 和 AAL5 用于电视分发。AALJ 层是为恒定比特率 (CBR) 制作分发而定义的，而 AAL5 是为消费者质量 VOD 可变比特率 (VBR) 系统而定义的。每个 MPEG-2 传输流 (TS) 数据包由 204 个字节组成，而每个 A TM 单元仅包含 55 个字节。单独的面板中有更多相关信息。
LOT 2：配电和电力变压器任务 1-7
我们的简要发现（按任务顺序）如下：任务 1：变压器被定义为用于电力传输和配电系统。这些变压器可以根据其应用进行细分。配电变压器由配电系统运营商或最终用户安装，并且最常提供与低压 (LV) 配电网 (230/400 VAC) 的连接。这些变压器包括用于连接分布式能源 (DER)（例如风力涡轮机）的变压器。由输电系统运营商安装的变压器也称为“电力变压器”。它们用于中压 (MV) 和/或高压 (HV) 电网。另一类较小的工业变压器是隔离（分离）变压器或安全超低压 (SELV)（控制）外部电源变压器。较小的工业变压器是根据其他标准制造的，并且不连接到中压系统，因此很容易区分。根据 EN 60076-1（IEC 60076-1），电力变压器一般被视为 1 kVA 单相和 5 kVA 多相以上的变压器（包括自耦变压器），因此本研究不考虑较低的额定值。任务 1 还准确地揭示了正在使用的立法和标准。变压器最重要的效率参数是空载和负载损耗，它们是使用阶段电力损耗的原因。根据变压器类型，这些参数由不同的标准涵盖：
电池储能系统 (BESS) 变压器
关于我们 Virginia Transformer – Georgia Transformer 是一家总部位于美国的公司，已营业近 50 年，在北美拥有 4 家工厂，设计和制造全系列电力变压器，从 500 kVA 到 500 MVA，最高可达 500 kV 级。我们的价值主张：我们承诺提供最“有弹性”的电力变压器，设计使用寿命为 60 年，可满足客户 24/7/365 的弹性电力需求。我们的价值主张基于三个关键的流程理念： 由拥有 300 多年电气设计经验的专业工程师使用专有数字设计工具开发的稳健设计，通过现成的数字仿真工具库进行验证，并通过高效且经过验证的流程执行； 基于 3T 支柱的完美执行：培训、技术和变压器制造流程； 使用 VCM 技术对变压器进行持续监控，并提供 24/7 全方位服务机构支持； 弗吉尼亚 - 佐治亚变压器公司以成为少数族裔企业而自豪 - 配备了较新的技术、最先进的设备、高素质和经验丰富的工程师以及全面改进的流程 - 这使我们能够提供最可靠的产品和最短的交货时间。 行业。
CNN，RNN和变形金刚
人类行动识别（HAR）涵盖了监视各个领域的人类活动的任务，包括但不限于医学，教育，娱乐，视觉监视，视频检索以及对异常活动的识别。在过去十年中，HAR领域通过利用卷积神经网络（CNN）和经常性的神经网络（RNN）来有效提取和理解复杂的信息，从而增强了HAR系统的整体性能，从而取得了实质性的进展。最近，计算机视觉的领域见证了视觉变压器（VIT）的启示作为有效的解决方案。超出图像分析的范围，已验证了变压器体系结构的功效，从而将其适用性扩展到了不同的视频相关任务上。值得注意的是，在这一景观中，研究界表现出对HAR的浓厚兴趣，承认其多种效用并在各个领域中广泛采用。本文旨在提出一项涵盖CNN的涵盖调查，鉴于它们在HAR领域的重要性，RNNS对VIT的发展。通过对现有文献进行彻底研究并探索新兴趋势，本研究对该领域的累积知识进行了批判性分析和综合。此外，它还研究了正在进行的开发混合方法的努力。遵循此方向，本文提出了一种新型的混合模型，该模型旨在整合CNN和VIT的固有优势。
电源变压器中故障识别的机器学习
摘要：功率变压器在电能的有效和可靠分布中起关键作用。及时检测和诊断变压器中的故障对于预防昂贵的停机时间至关重要，确保安全和维持电力系统的完整性。变压器中故障识别的传统方法通常依赖于手动检查和定期测试，这可能是耗时的，劳动的，并且容易受到人为错误。机器学习（ML）技术提供了有前途的解决方案，用于自动化故障检测和功率变压器中的诊断过程。近年来，机器学习（ML）技术已成为自动化故障检测和功率变压器诊断过程的有希望的工具。mL算法可以分析从变压器传感器收集的大量数据，以识别指示各种故障的模式，包括绕组故障，绝缘降解和过热。通过利用ML，公用事业和运营商可以朝着预测和主动的维护策略迈进，最大程度地降低了灾难性失败的风险并优化资产绩效。本文对应用ML算法在功率变压器中的故障识别中的最新进步进行了全面综述。它探讨了各种ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，突出了它们在变形金刚故障检测中的优势和局限性。本文讨论了数据可用性，模型的解释性和概括，以应对这些挑战并解锁ML在增强电力系统的可靠性和效率方面的全部潜力。