XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化目标
疾病行为和抑郁
当前对情绪障碍的研究表明，参与慢性体细胞疾病的病情生理学的循环免疫介质对脑功能有很大的影响。这种范式已经促进了对标准抗抑郁治疗的辅助性抗炎疗法的使用，以提高治疗疗效，尤其是在对标准药物反应的受试者中。这种新的实践将生物标志物调整为最有可能受益的新疗法，但也验证了验证的作用机制，描述了外围免疫和大脑功能之间的相互作用，以优化目标介入。通常在试图通过周围诱发的疾病行为概括人类疾病MDD的临床前模型中研究了这些机制。在对啮齿动物模型中的数据进行了评估及其遵守临床队列数据的数据之后，我们提出了一种修改的外围脑相互作用模型，该模型超出了当前确定的小胶质细胞视图作为抑郁症驱动因素。相反，我们建议，对于大多数患有轻度外周炎症水平的患者，脑屏障是疾病病理生理和治疗性耐药性的主要参与者。然后，我们在此提案中强调了数据差距，并提出了新的研究线。
通过基于图形的强化学习来增强联合学习绩效公平
摘要。联合学习最近已发展为一个关键的分离学习范式，其中服务器将众多经过客户培训的模型汇总到全球模型中，而无需访问任何客户端数据。公认的是，统计异质性在客户本地数据中对全球模型收敛速度的影响，但十个低估的，这种异质性也会导致偏见的全球模型，其准确性差异很大。上下文，普遍的解决方案需要修改优化目标。但是，这些解决方案经常忽略隐式关系，例如站点数据分布的成对距离，这使客户模型之间的成对独家或协同优化。这种优化会损害早期方法的功效，从而导致性能失衡甚至负转移。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的聚合策略，称为基于图形图的增强学习（Fedgraphrl）。通过在服务器端部署配备多层自适应图卷积网络（AGCN）配备的增强学习（RL）代理，我们可以从客户端状态向量中学习协作图，从而在优化过程中揭示客户端之间的协作关系。在引入的奖励的指导下，代理商分配了聚合权重，从而促进了自动决策和公平的改进。两个现实世界中多中心医学数据集的实验结果表明了拟议的Fed-GraphRl的有效性和优势。
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
行为经济学优化了可再生能源网格
摘要：电源系统优化通常受到性能和成本之间的妥协。2021年德克萨斯电网中断说明了全球以中心化电网的危险，其优势与分布式能源系统的安全性和灵活性相当。家用电池的存储有助于平衡网格负载并提高系统稳定性和灵活性。但是，由于其成本很高，今天仍未广泛使用家用储物电池。当前，对增加家庭电池存储适用性的研究主要集中在优化经济策略，例如配置，派遣和补贴政策，这些政策更多地依赖于技术和财务观点。消费者不是“理性的”个人，非经济激励措施可能会影响他们的决策而不会提高价格。因此，本文提议鼓励用户获取家用电池存储，以提高基于行为经济学的权力调度和经济优势的效率。在本文中，一项经验研究基于行为经济学激励措施和购买意愿的效用模型。此外，多目标遗传算法可用于通过使用网格差异和用户收入作为优化目标来优化家用电池存储。本文的结果表明，行为经济学激励措施将购买家用电池能量存储的意图提高了10.7％，而不会增加补贴。通过改善能源调度策略，峰值载荷转移绩效和用户收入分别提高了4.2％和10.6％。
评估行业相关量子计算的要求
工业排班调度是制造业高效规划和运营的重要组成部分。挑战在于为具有多个生产基地的端到端制造系统找到最佳生产计划。该计划必须遵守许多约束，包括法律法规和生产基地之间有限的中间存储。在汽车行业等批量密集型行业，还必须满足生产目标走廊。优化目标是在满足所有约束的同时最大限度地降低劳动力成本。工业排班调度 (QISS) 的量子算法 [1] 提供了第一个完全量子的方法来寻找受数量约束的工业劳动力规划问题的精确解决方案。基于 Grover 自适应搜索 (GAS) [2, 3]，它继承了 Grover 算法相对于经典非结构化搜索方法（如蛮力搜索或随机搜索）的渐近二次加速。但是，这种二次加速导致实际加速的问题规模受到限制。一方面，寻求非常大的问题的精确解是不切实际的，因为：1）解决方案空间随着问题规模呈指数增长；2）约束通常对解决方案空间施加的结构非常小。因此，必须诉诸（经典的）启发式方法，例如模拟退火 [4] 或张量网络方法 [5]。另一方面，对于可以找到精确解的足够小的问题，与经典计算机相比，量子计算机的时钟速度较差，这往往会抵消二次加速 [6]。那么一个自然的问题是：是否存在一种机制，其中 QISS 可以返回精确的解决方案，其运行时间在现实世界中是可以接受的，并且优于经典的非结构化搜索？
基于人工智能的功率转换器电路参数设计（AI-D）
摘要 --- 参数设计对于确保功率转换器的整体性能令人满意具有重要意义。通常，功率转换器的电路参数设计包括两个过程：分析和推导过程和优化过程。现有的参数设计方法包括两种类型：传统方法、计算机辅助优化（CAO）方法。在传统方法中，需要严重依赖人。即使新兴的 CAO 方法使优化过程自动化，它们仍然需要手动的分析和推导过程。为了减轻对人的依赖以实现高精度和易于实施，本文提出了一种基于人工智能的设计（AI-D）方法用于功率转换器的参数设计。在提出的 AI-D 方法中，为了实现分析和推导过程的自动化，采用仿真工具和批量归一化神经网络（BN-NN）为优化目标和设计约束构建数据驱动模型。此外，为了实现优化过程的自动化，使用遗传算法来搜索最佳设计结果。所提出的 AI-D 方法在电动汽车 48 V 至 12 V 附件负载电源系统中同步 Buck 转换器的电路参数设计中得到了验证。给出了效率最优的同步 Buck 转换器的设计案例，该转换器在体积、电压纹波和电流纹波方面均有约束。最后，通过硬件实验验证了所提出的 AI-D 方法的可行性和准确性。索引术语 - 功率转换器、参数设计、人工智能、进化算法、神经网络。
使用Fermatean双极犹豫模糊逻辑
在日益提高的环境意识的时代，有效的废物管理的重要性不能被夸大。纸板在造成废物产生的许多材料中脱颖而出。有了适当的纸板收集和回收实践，人们可以产生重大的改变，并带领前往更可持续的未来。在这方面，本文试图通过循环经济方法配置综合的绿色非线性运输系统，以减轻瓦楞纸废物对社会，经济和环境场所的负面影响。这种非线性运输系统旨在优化目标，包括整体运输支出，碳足迹和旅行时间。通过不结合循环经济的影响，从提出的模型中进一步开发了一个子模型。在这里，设计了不确定性时间顺序的Fermatean双相犹豫模糊集理论，及其全维方面。建议通过采用两种方法，加权总和方法和全球标准方法来解决建议的运输系统。此外，还进行了案例研究，以详细说明设计的可持续管理瓦楞纸模型的相关性。结果表明，当三个目标被视为z 1 = 6、178、094时，全局标准方法会产生更好的结果。42，z 2 = 61，080。248，z 3 = 21，067，183。1。结果表明，将循环经济整合到供应链模型中会带来可持续性，并减少与之相关的生态和人类危害。最后，有一个灵敏度分析，管理洞察力以及局限性和未来计划的结论。
基于优化的联网自动车辆和行人的交叉控制
目前使用交通信号进行协调的较大或更繁忙的城市交叉点的抽象流量，以防止危险的交通情况并规范交通流量。在将来有100％连接的自动化车辆的情况下，可以更换常规的交通信号，并且交叉路口的车辆可以通过车辆到车辆和车辆到基础设施通信无缝协调。在过去的二十年中，已经提出了许多这样的控制策略，通常称为自主交叉路口管理（AIM）。近年来，可以观察到更简单的首先发展，首先可以观察到基于优化的目标策略。与基于插槽的策略和常规交通信号控制（TSC）相比，基于优化的目标可以显着提高容量并减少延迟。此外，它允许优先考虑道路用户。本文是第一个以优化目标考虑行人的人之一。所提出的方法由无信号的车辆控制组成，结合了完全集成到优化问题中的行人信号相。由于控制器的通信范围在现实世界应用中受到限制，因此详细介绍并详细说明了滚动范围方案。使用微观交通模拟框架实施和评估了呈现的策略。结果表明，与完全驱动的TSC相比，车辆延迟可以大大减少，车辆容量可以增加，而行人等待时间则是可比的。此外，将重点放在在介绍的设置中如何平衡车辆和行人延迟。可以调整三个不同的控制参数，需要根据所考虑的需求方案对其进行调整。
目标导向设计代理：将视觉模仿与一步前瞻优化相结合以实现生成设计
工程设计问题通常涉及大型状态和动作空间以及高度稀疏的奖励。由于无法穷尽这些空间，因此人类利用相关领域知识来压缩搜索空间。深度学习代理 (DLAgents) 之前被引入使用视觉模仿学习来模拟设计领域知识。本文以 DLAgents 为基础，并将其与一步前瞻搜索相结合，以开发能够增强学习策略以顺序生成设计的目标导向代理。目标导向的 DLAgents 可以采用从数据中学习到的人类策略以及优化目标函数。DLAgents 的视觉模仿网络由卷积编码器 - 解码器网络组成，充当与反馈无关的粗略规划步骤。同时，前瞻搜索可以识别由目标指导的微调设计动作。这些设计代理在一个无约束桁架设计问题上进行训练，该问题被建模为一个基于动作的顺序配置设计问题。然后，根据该问题的两个版本对代理进行评估：用于训练的原始版本和带有受阻构造空间的未见约束版本。在这两种情况下，目标导向型代理的表现都优于用于训练网络的人类设计师以及之前反馈无关的代理版本。这说明了一个设计代理框架，它可以有效地利用反馈来增强学习到的设计策略，还可以适应未见的设计问题。[DOI：10.1115/1.4051013]
通过深钢筋学习
摘要 - 由于物流和仓储环境中的广泛应用，垃圾箱包装问题（BPP）最近引起了热情的研究兴趣。真正必须优化垃圾箱以使更多对象被包装到框中。对象包装顺序和放置策略是BPP的两个关键优化目标。但是，BPP的现有优化方法，例如遗传算法（GA），是高度计算成本的主要问题，准确性相对较低，因此在现实的情况下很难实施。为了很好地缓解研究差距，我们提出了一种新颖的优化方法，用于通过深度增强学习（DRL）定期形状的二维（2D）-BPP和三维（3D）-BPP，最大程度地利用空间，并最大程度地减少盒子的使用数量。首先，提出了由编码器，解码器和注意模块组成的修改指针网络构建的端到端DRL神经网络，以达到最佳对象包装顺序。第二，符合自上而下的操作模式，基于高度图的放置策略用于在框中排列有序的对象，从而防止对象与盒子中的盒子和其他对象碰撞。第三，奖励和损失功能被定义为基于对政治演员批评的框架进行培训的紧凑性，金字塔和用法数量的指标。最后，实施了一系列实验，以将我们的方法与常规的包装方法进行比较，我们从中得出结论，我们的方法在包装精度和效率方面都优于这些包装方法。