XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不平衡
通过不平衡流程匹配的灵活对接
扩散模型已成为最近用于分子对接的成功范式。但是，这些方法将蛋白质视为刚性结构，或者迫使模型从非结构化噪声中折叠蛋白质。在这项工作中，我们专注于柔性对接，利用蛋白质的未结合分布来建模配体结合的精确效果。虽然流量匹配（FM）为这项任务提供了一个有吸引力的选择，但我们表明，流动匹配的天真应用导致了一项复杂的学习任务，性能差。因此，我们提出了不平衡的流量匹配，即流量匹配的概括，使我们能够通过放松边缘约束来以准确的准确性来定位样品效率。从经验上讲，我们验证了在柔性对接方面的框架，证明了蛋白质构象预测的强烈改善，同时保留了可比的对接精度。
处理机器学习中的数据不平衡
●偏差：不平衡的数据可能导致模型偏差，其中模型对多数类的影响过高。可能难以对少数群体做出准确的预测。●高准确性，低性能：对数据不平衡训练的模型似乎具有很高的准确性，但在少数族裔阶层上的表现可能很差，这通常是更大的兴趣。●错过的见解：数据不平衡会导致少数群体中存在重要的见解和模式的丧失，从而导致错过的机会或关键错误。●错过欺诈或疾病的例子可能非常昂贵！
课堂不平衡不应使您失去余额
认知和计算神经科学实验室（可可实验室），蒙特利尔大学，2900，boul。，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。 W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，，蒙特利尔，H3T 1J4，魁北克，加拿大b认知科学研究所，奥斯纳布鲁克大学，诺伊·格拉伯斯29/schloss，Osnabrück，49074，49074，德国下萨克西尼，德国C Neuropsychology and Chemancy Group（Gruneco） Medellin，Aranjuez，Medellin，050010，哥伦比亚D综合计划，麦吉尔大学，麦吉尔大学，1033 Pine Ave，Montreal，H3A 0G4，H3A 0G4，E艾伯塔大学，艾伯塔大学，116 ST＆85 AVE，埃德蒙顿，T6G 2R3，T6G 2R3，AB，AB，CASSANA FORDE，CASSANA FORDE，CANCANE FORDIA，CONCORD DEDIA，CANCAN FERDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCORDIA，CONCERDIA，116＆85 AVE。W.，蒙特利尔，H3H 1G8，QC，加拿大G应用学院数学研究所Mauro Picone，国家研究委员会，罗马，意大利，意大利，意大利，h Institut d neurosciences de la la timone（INT），CNRS，CNRS，CNR，CNR，Aix Marseille Universiti蒙特利尔，H2S 3H1，QC，加拿大J独特中心（魁北克神经-AI研究中心），3744 Rue Jean-Brillant，蒙特利尔，H3T 1P1，QC，加拿大，
AI基于ECG的电解质不平衡预测
背景：电解质失衡显着，使心电图（ECG）成为至关重要的非侵入性工具。这项研究系统地重新查看并荟萃分析了AI模型的诊断性准确性，用于检测ECG的这些失衡，旨在增强早期检测并改善心脏护理。方法：我们搜索了9个数据库和参考列表。两名审稿人通过诊断准确性研究2（Quadas-2）的质量评估偏见。测试性能数据被提取到2×2表中，并计算出具有双变量随机效应模型的特异性，灵敏度和诊断优势比（DOR）的汇总估计值，该模型呈现在前面图和摘要接收器的操作特征曲线中。我们通过元回归探索了异质性，检查了内部/外部数据集和铅数。结果：包括有关钾，钙和钠的21项研究。仅在钾失衡（10项研究）上进行了荟萃分析，从五个国家进行了600,000多个ECG，主要是12个国家。在八项研究中，载于高钾血症，合并的灵敏度，特异性和DOR为0.856（95％CI：0.829-0.879），0.788（0.744-0.826）和21.8（17.8-26.7）。低钾血症（六项研究），合并灵敏度，特异性和DOR为0.824（0.785-0.856），0.724（0.668-0.774）和12.27（9.15–16.47）。Quadas-2评估显示，患者选择偏见的高风险为52％，这主要是由于采样细节不足和病例对照方法。结论：AI模型可以检测基于ECG的元素异常，尤其是高钾血症，并且在需要频繁的电解质评估的ICU环境和对终末期肾脏疾病患者的家庭监测中有价值。然而，对各种临床环境，医院，种族，国家和地区进行了更大的回顾性和前瞻性研究。
不平衡感知存在损失func
面对显着的生物多样性下降，物种分布模型（SDM）对于通过将环境条件与物种发生的情况联系起来，对气候变化对物种栖息地的影响至关重要。传统上受到物种观察的稀缺的限制，这些模型通过整合公民科学计划提供的较大数据集而在绩效方面有了显着改善。但是，它们仍然遭受这些数据集中物种之间强烈的阶级失衡，通常会导致对稀有物种的处罚，稀有物种是保护工作最重要的物种。为了解决此问题，本研究使用在基于大型公民的大型数据集中使用纯平衡的损失功能来评估培训深度学习模型的有效性。我们证明，这种不平衡感知的损失函数的表现优于各种数据集和任务的传统损失函数，尤其是在准确地对稀有物种建模具有lim含量的观测值时。
不平衡故障期间形成逆变器控制
摘要 — 电网形成 (GFM) 逆变器控制已展示出许多理想的特性，以使可再生资源能够大规模整合到未来的电网中；然而，GFM 逆变器在发生不平衡故障时的性能仍未得到充分探索。本文提出了一种新的电流限制方法，用于 GFM 逆变器处理不平衡故障情况，同时为主电网提供电压支持。所提出的电流限制器结合了动态虚拟阻抗和电流参考饱和限制的概念，所有这些都建立在静止参考系中，以在负载/故障不平衡条件下实现更好的电流限制性能。使用多个 GFM 逆变器进行的全系统全阶瞬态模拟展示了该方法的潜力，并将其性能与最先进的电流限制器进行了对比。模拟结果表明，与电流参考饱和和虚拟阻抗限制相比，所提出的方法的电压平衡性能有所改善。
英国不平衡市场悖论-Dr -ntu
可变可再生能源（VRE）一代的扩展传播了国家能源系统的众多挑战。尽管近年来，VRE扩张并在整体市场概况中降低了煤炭利用，但煤炭能源的发电仍在不平衡市场中保持并提高了其作为边缘卖方的地位。煤炭作为后来度假胜地不平衡市场的竞标者的不成比例复兴也代表了其竞标行为的转变。对英国整体市场与德国的比较细分，随后对英国不平衡市场进行了特定调查，可以洞悉VRE，化石燃料的能源和补偿技术的变化。从历史上看，英国和德国市场的VRE趋势在广泛的一致性上是一致的。最近，发现英国整体市场的困扰增加会导致使用高污染技术来满足失衡。结果，总体和不平衡市场的组成越来越大，尽管预计气体在后者中的主导地位，但煤炭能源的复兴更为显着。因此，尽管可再生能源的发电比例继续增加，但化石（尤其是包括煤炭）及其相关的基础设施成本和作为价格设定的相关基础设施成本和影响力仍然在不平衡市场中占主导地位。
不平衡微电网三级控制的凸近似。
本文提出了一种三相不平衡微电网三级控制优化模型。该模型考虑了 24 小时运行，包括可再生能源、储能设备和电网规范限制。使用最近开发的基于 Wirtinger 微积分的近似法简化了功率流方程。对所提出的模型进行了理论和实践评估。从理论角度来看，该模型适用于三级控制，因为它是凸的；因此，保证了全局最优、解的唯一性和内点法的收敛性。从实践角度来看，该模型足够简单，可以在小型单板计算机中实现，计算时间短。后者通过在具有 CIGRE 低压基准的 Raspberry-Pi 板上实现该模型来评估；该模型还在 IEEE 123 节点配电网络测试系统中进行了评估。