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使用快速不确定性定量质量映射的生成建模
抽象理解宇宙中暗物质的本质是现代宇宙学的重要目标。探测此分布的关键方法是通过弱重力透镜质量映射 - 这是一个具有挑战性的逆问题，其中一个人从观察到的剪切测量值中吸收收敛场。即将进行的IV阶段调查，例如Vera C. Rubin天文台和欧几里得卫星进行的将提供更大的数据和精确度，以进行镜头分析，因此需要在计算上具有高效的质量映射方法，并且还为集成到下斯流的综合分析提供了不认真的效率。 在这项工作中，我们介绍了MMGAN，这是一种基于正则条件生成对抗网络（GAN）框架的新型质量映射方法，该框架生成了给定剪切数据的收敛场的近似后验样品。 我们采用Wasserstein Gans来提高训练稳定性并应用正则化技术来克服模式崩溃，否则对于有条件的gan而言，否则尤其是严重的问题。 我们将模型应用于模拟宇宙风格的数据集，然后将其应用于真正的宇宙调查数据。 我们的方法极大地超过了Kaiser-Squires技术，并实现了与替代性深度学习方法相似的重建保真度。 值得注意的是，虽然从学习的后验产生样品的替代方法很慢（例如， 每个后部样品需要约10分钟分钟），MMGAN可以在不到一秒钟的时间内产生高质量的收敛样品。将提供更大的数据和精确度，以进行镜头分析，因此需要在计算上具有高效的质量映射方法，并且还为集成到下斯流的综合分析提供了不认真的效率。在这项工作中，我们介绍了MMGAN，这是一种基于正则条件生成对抗网络（GAN）框架的新型质量映射方法，该框架生成了给定剪切数据的收敛场的近似后验样品。我们采用Wasserstein Gans来提高训练稳定性并应用正则化技术来克服模式崩溃，否则对于有条件的gan而言，否则尤其是严重的问题。我们将模型应用于模拟宇宙风格的数据集，然后将其应用于真正的宇宙调查数据。我们的方法极大地超过了Kaiser-Squires技术，并实现了与替代性深度学习方法相似的重建保真度。值得注意的是，虽然从学习的后验产生样品的替代方法很慢（例如，每个后部样品需要约10分钟分钟），MMGAN可以在不到一秒钟的时间内产生高质量的收敛样品。
ULTRACOLD SR ATOMS - 时间和频率分割
超冷物质的量子态工程和光场的精确控制共同实现了对光与物质相互作用的精确测量，可用于基础物理的精密测试。最先进的激光器可在一秒钟内保持光相位相干性。光频梳将这种光相位相干性分布在电磁波谱的整个可见光和红外部分，从而可以直接可视化和测量光波纹。同时，被限制在光学晶格中的超冷原子在两个时钟状态之间具有零差分交流斯塔克位移，这使我们能够在增强时钟信号的同时最大限度地减少量子退相干。对于 87Sr，我们在 698 nm 的 ISO _ 3 Po 双禁戒时钟跃迁中实现了 >2.4 x 10 14 的共振品质因数 [1]。这款新时钟的不确定度已达到 1 x 10。16，其不稳定性接近 1 x 10。1 秒时为 1:5 [2]。这些发展代表了超冷原子、激光稳定和超快科学的显著融合。进一步的改进仍然令人着迷，量子测量和精密计量相结合，探索下一个前沿。
3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
现在的未来！
我们使用多少能量？麦当劳书中最令人惊叹的见解之一就是世界现在实际使用的能量是多少。数字令人震惊！全球，我们每天消耗约1亿桶石油。是40亿加仑（十亿加仑！）“……足以让尼亚加拉瀑布奔跑两个小时。”现在这是很多石油。但实际上有多少能量？麦当劳解释说：“想想埃及的大金字塔，这是地球上最大的纪念碑。基于构成金字塔的所有石头的质量以及在施工过程中抬高这些石头的高度，纯粹的能量术语，已经计算出大约2.4万亿焦耳的焦点来建造这些结构。” （公制的焦耳是用于提起1公斤向上1米的能量。）“被翻译成石油，可以用约400桶建造金字塔……不到世界石油生产的一秒钟。因此，如果我们从各种来源（化石燃料，水力，地热，风，太阳能，核，核，核，核，核，核，核，它）每年都有超过200万个金字塔的工作！古埃及人花了二十年的时间建造一次。”如此大量的能量需要用清洁的来源代替：哇，这是一项艰巨的任务！，但正如麦当劳坚持认为，现在完全有可能。
grnade：3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
Intelecy如何使用Synadia ngs和Jetstream
Intelecy是无代码AI平台，可帮助工业公司通过实时机器学习见解来优化工厂和工厂流程。这些见解允许过程工程师手动或自动改善结果，质量和可持续性，而无需大量的自定义代码或硬件。旨在帮助工厂朝着更大的自动化和真实的“灯光”操作能力发展，Intelecy安全地从工厂中的数万传感器中牢固地收集了数据，并使用NAT和NGS全球数据结构将数据推入云中。然后，智能平台通过为工厂中的每个工业过程定制的机器学习模型运行数据，并将分析和洞察力返回传感器和控制系统，并近乎实时地返回系统，往返往返潜伏期不到一秒钟。intelecy可以以所有广泛使用的工业格式（包括SCADA，HMI，DCS和MES）摄入和处理数据。直觉客户来自各种工业部门，包括食品和饮料，材料，发电和采矿。Intelecy在云本机架构上运行，使用Kubernetes/Nomad精心策划的容器，Engoy Proxy，GRPC，用于消息传递的GRPC，单击“单击”时间序列数据存储以及用于数据流和智能持久性的NATS的NATS，使用kubernetes/nomad，grpc，grpc，grpc，grpc和智能持久性。
通过机器学习的环境监视 -
摘要：我们介绍了使用相互联系的光网络进行早期地震检测和定位，从而利用了现有的陆地纤维基础架构。采用波板模型，我们整合了从七个地震中的实际地面位移数据，幅度从四到六个地震范围从四到六个地震，以模拟纤维电缆中的应变，并收集大量的光偏光演化数据。这些模拟有助于增强经过训练和验证的机器学习模型，以检测地震破坏性表面波之前的主要波浪到达。验证结果表明该模型的精度超过95％。然后对机器学习模型进行M4.3地震测试，以智能传感网格利用了三个相互连接的网络网络。每个网络都配备了一个感应纤维，可与三个不同的地震站相对应。目的是确认跨互连网络的地震检测，通过三角测量方法定位震中坐标并计算纤维到纤维到调的距离。此设置允许在靠近Epicenter地点的市政当局的市政当局发电的预警，并延伸到较远的地方。模型测试显示检测主要波和一秒钟检测时间的精度为98％，可为附近21 s的区域提供对策，在更遥远的区域中延伸至57 s。
空调检测报告
SCE 和其他公用事业公司在电力系统发生故障后，一直存在电压恢复延迟的情况。在正常情况下，故障清除后电压会在不到一秒钟的时间内恢复到正常水平。在过去几年的几起案件中，一些变电站在正常故障清除后电压恢复延迟了 30 秒以上，尤其是在气温和电力系统负荷较高的情况下。这种电压恢复延迟是由于空调机组停转造成的。在最坏的情况下，电压恢复延迟可能导致系统电压崩溃。自 1989 年以来，SCE 系统就出现了这种延迟欠压恢复行为，但并未造成严重问题。近年来，这些延迟欠压恢复事件一直在增加。2006 年夏天，SCE 经历了 36 次电压恢复延迟事件。在某些情况下，这些延迟的电压恢复不符合 WECC 电源电压限制，该限制规定电压在 20 个周期内不应低于标称电压的 20% 以上。SCE 客户也受到延迟电压恢复的影响。当这些事件发生时，这会给 SCE 客户带来不便和潜在的业务损失。虽然目前没有迹象表明整个系统电压即将崩溃，但 SCE 正在通过研究现象和探索潜在解决方案以保守的方式解决这个问题。
ENIAC 的历史.pdf - SharpSchool
作者：Dilys Winegrad 和 Atsushi Akera (1) 今天，宾夕法尼亚大学旧摩尔学院大楼的东北角设有一组先进的计算工作站，由宾夕法尼亚大学工程与应用科学学院计算与教育技术服务部的专业人员维护。五十年前，在那里的一间更大的房间里，墙壁颜色单调，椽子敞开，放置着第一台通用电子计算机——电子数字积分计算机，简称 ENIAC。它有 150 英尺宽，有 20 组闪光灯显示其计算结果。ENIAC 可以在一秒钟内完成 5,000 个数字的加法或 14 次 10 位数的乘法——以今天的标准来看，这非常慢，但与手持计算器执行的相同任务相比却很快。哈佛大学、贝尔实验室和其他地方正在实验运行的最快的机械继电器计算机每秒最多只能进行 15 到 50 次加法，慢了整整两个数量级。通过展示电子计算电路实际上可以工作，ENIAC 为现代计算行业铺平了道路，而现代计算行业是其伟大的遗产。ENIAC 绝不是第一台计算机。1839 年，英国人查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 设计并开发了第一台真正的机械数字计算机，他将其描述为“差分机”，用于解决包括简单微分方程在内的数学问题。一位女数学家协助了他的工作
![arxiv：2305.14749v7 [cs.lg] 2025年2月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c76d39d4c6e939d3fabf8e266ba4e6c3a39b970f.webp)
arxiv：2305.14749v7 [cs.lg] 2025年2月25日
计算RNA设计任务通常是作为反问题提出的，其中设计是基于采用单个所需的二级结构，考虑到3D构象多样性。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨架上运行的G型RNA DE标志管道，以设计出解释结构和动力学的序列。GRNADE使用多状态图neu-ral网络和自回归解码来生成候选RNA序列，该候选RNA序列在一个或多个3D骨干结构上，在一个或多个碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。（2010年），与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报告的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计基准上的实用性，以及对最近的核酶的回顾性分析，突变适应性景观的零摄像排名。对10种不同结构化RNA骨架的实验性湿实验室验证发现，在设计伪后的RNA结构时，Grnade的成功率为50％，对于Rosetta而言，超过35％的增长率超过35％。开源代码和教程可在以下网址找到：github.com/chaitjo/ geometric-rna-design