XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化程序
原子模拟，中等尺度的分析和对普通波特兰水泥和地球聚合物糊的热性质的实验验证
普通波特兰水泥（OPC） - 由于其出色的TES能力，良好的机械性能和低成本，因此已广泛用于热量储能（TES）应用。在这项尝试中，这项工作提出了一种升级程序，以对两种由OPC和杂化水泥制成的水合糊的特性进行建模（即一种替代的H污染物粘合剂），后者用于基于Geopolymer的复合材料（GEO）。首先，采用基于能量最小化和分子动力学的原子方法来建模CSH（硅酸盐水合钙）和NASH（铝硅硅酸盐水合物）阶段的热行为和热储存能力，这是基于OPC的Paste和Geo的主要阶段。然后，提出了提出的上缩放优化程序和中尺度的FEM均质化技术，以将基于OPC的糊和GEO的原子主要阶段的TES参数与均质的Meso/Macro量表值联系起来。为此，在OPC和GEO糊剂上的实验程序的结果都被视为校准/验证数值工具的基准。在几个尺度上进行的有希望的模拟和上刻度程序的模拟在均质化的温度依赖性热容量和热扩散率方面证明了与分析混合物的实验数据良好的一致性。2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
2。个人赞助商：Mark Hagenmaier博士，AFRL/RQHP ...
3。学术领域/现场和教育水平航空工程，机械工程或数学（MS或博士学位）4。目标：拟议论文主题的目的是开发一种整合CFO分析，网格生成和用作设计工具的优化程序的方法。该工具将在理想化的SCRAM喷气机或Scramjet组件上演示。示例包括优化入口/隔离器中的压力上升能力，并优化了一系列燃料注射器的燃油分布。5。描述：随着计算资源的增加，CFD承诺在发动机设计中发挥不断扩展的作用。不仅可以通过结合CFD分析，快速或自动网格产生和适当的优化算法来将CFD完全集成到设计过程中：例如，CFD可以完全集成到设计过程中：遗传或基于梯度的算法。优化技术必须适合通过CFD对目标函数的相对昂贵的评估。RQH中可用的工具包括CFO ++和Vulcan用于CFD分析，MIME和Gointwisce的网格生成以及Dakota或NewuoA进行优化，但研究活动并不受这些选择的限制。6。研究分类/限制：仅美国公民。这项研究的大多数方面都属于6.1基础研究分类。但是，某些方面，尤其是那些处理特定引擎配置和性能参数的方面是具有ITAR限制的FOUO。7。合格的研究机构：
原子模拟，中等尺度的分析和对普通波特兰水泥和地球聚合物糊的热性质的实验验证
普通波特兰水泥（OPC） - 由于其出色的TES能力，良好的机械性能和低成本，因此已广泛用于热量储能（TES）应用。在这项尝试中，这项工作提出了一种升级程序，以对两种由OPC和杂化水泥制成的水合糊的特性进行建模（即一种替代的H污染物粘合剂），后者用于基于Geopolymer的复合材料（GEO）。首先，采用基于能量最小化和分子动力学的原子方法来建模CSH（硅酸盐水合钙）和NASH（铝硅硅酸盐水合物）阶段的热行为和热储存能力，这是基于OPC的Paste和Geo的主要阶段。然后，提出了提出的上缩放优化程序和中尺度的FEM均质化技术，以将基于OPC的糊和GEO的原子主要阶段的TES参数与均质的Meso/Macro量表值联系起来。为此，在OPC和GEO糊剂上的实验程序的结果都被视为校准/验证数值工具的基准。在几个尺度上进行的有希望的模拟和上刻度程序的模拟在均质化的温度依赖性热容量和热扩散率方面证明了与分析混合物的实验数据良好的一致性。2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
基于脑电图的SPD神经网络嵌入银行以嵌入银行的常见空间模式
将非线性数据建模为Riemannian歧管上的对称阳性定义（SPD）矩阵，引起了对各种分类任务的广泛关注。在深度学习的背景下，基于SPD矩阵的Riemannian网络已被证明是对电子脑电图（EEG）信号进行分类的有前途的解决方案，可在其结构化的2D特征表示中捕获Riemannian几何形状。但是，现有方法通常在嵌入空间中学习所有可用的脑电图中的空间结构，其优化程序依赖于计算 - 昂贵的迭代。此外，这些十种方法努力将所有类型的关系船编码为单个距离度量标准，从而导致一般性丧失。为了解决上述局限性，我们提出了一种riemannian嵌入银行方法，该方法将整个填充空间中常见的空间模式学习的概率分为k个缩写，并为每个子问题构建一个模型，与SPD Neural Net-net Works结合使用。通过利用Riemannian歧管上的“独立学习”技术的概念，Reb将数据和嵌入空间划分为k非重叠子集中，并在Riemannian ge-be-emetric Space中学习K单独的距离指标，而不是向量空间。然后，在SPD神经网络的嵌入层中，学习的K非重叠子集分为神经元。公共脑电图数据集的实验结果证明了尽管非平稳性质，但提出的脑电图信号的常见空间模式的拟议方法的优越性，在维持概括的同时提高了收敛速度。
适用于卫星通信应用的双波段、正交极化 LP 至 CP 转换器
摘要 — 提出了一种双波段、正交极化线性到圆极化 (LP-to-CP) 转换器的系统设计。这类极化转换器可以在两个独立的非相邻频带中将线性极化波转换为右旋和左旋圆极化 (RHCP 和 LHCP) 波。报道的极化器由三个级联的双各向同性薄片导纳组成，由两个各向同性介电板隔开。通过阻抗边界条件研究电磁问题。设计中采用了周期性加载传输线的传输矩阵分析。建立了一个分析模型，并推导出每个薄片导纳频率响应的闭式表达式。该方法避免了使用多参数优化程序。提出了一种用于 K/Ka 波段卫星通信应用的双波段、正交极化 LP-to-CP 转换器的示例。偏振器在 K/Ka 波段的发射和接收通道上分别执行 LP 到 LHCP 和 LP 到 RHCP 的转换。该设计通过原型进行了验证。在垂直入射下，偏振器在 18-22.2 GHz（∼ 21%）和 28.7-30.4 GHz（∼ 6%）波段上的轴比 (AR) 低于 3 dB。在相同的两个波段内，总透射率高于 -1 dB。扫描角度在 ± 45 ◦ 以内时性能稳定。对于 45 ◦ 的入射角，在 17-22 GHz（∼ 25.6%）和 28.6-30 GHz（∼ 4.7%）波段上的 AR 低于 3 dB，总透射率高于 -1.2 dB。
独立混合WT/PV/...
摘要：在这项研究中，基于技术，经济和环境参数设计和优化了独立的混合风力涡轮机（WT）/光伏（PV）/生物质/泵 - 水电能源系统，以提供最小能源成本（COE）的目标功能，以提供负载需求。所提出的方法的约束是电源供应概率的损失和多余的能量分数。所提出的方法允许不同能源的组合，以提供混合系统的最佳配置。因此，提出的系统得到了优化，并与WT/PV/Biomass/电池存储基于基于的混合能量系统进行了比较。这项研究提出了三种不同的优化算法，用于调整和最小化COE，包括鲸鱼优化算法（WOA），Fife fl Y算法（FF）和粒子群优化（PSO）和优化程序，并使用MATLAB软件执行。这些算法的结果是选择最有效的，并且根据统计分析选择提供最小COE的结果。结果表明，所提出的杂种WT/PV/生物量/泵 - 氢存储能源系统在环境和经济上是实用的。同时，与其他现有系统相比，结果证明了泵 - 氢储能系统在扩大可再生能源的渗透方面的技术可行性。发现，在使用WOA在相同的负载需求下使用WOA确定的电池储存混合系统（0.254 $/kWh），发现泵送 - 氢存储混合系统的COE低于电池存储混合系统（0.254 $/kWh）的低（0.215 $/kWh）。
量子计算中控制流纠错的 T 复杂度成本
许多量子算法需要使用量子纠错来克服物理量子比特固有的不可靠性。然而，量子纠错会带来一个独特的性能瓶颈，即 T 复杂度，这会使算法作为量子程序的实现比在理想硬件上运行得更慢。在这项工作中，我们发现控制流的编程抽象（例如量子 if 语句）会导致程序的 T 复杂度呈多项式增加。如果不加以缓解，这种减速会削弱量子算法的计算优势。为了能够推理控制流的成本，我们提出了一个成本模型，开发人员可以使用该模型准确分析量子纠错下程序的 T 复杂度并找出减速的根源。为了降低这些成本，我们提出了一组程序级优化，开发人员可以使用它来重写程序以降低其 T 复杂度，使用成本模型预测优化程序的 T 复杂度，然后通过一种简单的策略将其编译为高效电路。我们在 Spire（Tower 量子编译器的扩展）中实现程序级优化。使用一组 11 个使用控制流的基准程序，我们通过经验证明成本模型是准确的，并且 Spire 的优化可以恢复渐近高效的程序，这意味着它们在错误校正下的运行时 T 复杂度等于它们在理想硬件上的时间复杂度。我们的结果表明，在将程序编译成电路之前对其进行优化可以比将程序编译成低效电路然后调用先前工作中发现的量子电路优化器产生更好的结果。在我们的基准测试中，8 个经过测试的量子电路优化器中只有 2 个能够以渐近有效的 T 复杂度恢复电路。与这 2 个优化器相比，Spire 的编译时间减少了 54 × –2400 ×。
使用AI
AI将其纳入医疗实验室程序中，这意味着提供医疗保健方式的革命。这项研究总结了使用AI辅助技术在医院优化实验室工作的深入研究中涵盖的要点。AI技术的快速开发提出了以前闻所未闻的机会来解决实验室环境中的问题。本研究探讨了整合AI的几个优势，强调了工作自动化和优化程序如何提高生产率。AI算法的提高精度和准确性降低了人为错误，改善了患者的整体护理质量，并有助于值得信赖的诊断结果。AI对操作的影响更大；它还可以改善诊断，创建定制的治疗计划，并更有效地分配资源。用于测量，研究使用了Smart PLS软件，并且运行结果包括描述性和相关性，还介绍了它们之间的算法模型。对话包括人工智能（AI）可能改变药物开发并导致医用药物和治疗的进步的可能性。AI系统的适应性自然可以保证正在进行的学习，从而使他们能够发展并适应不断变化的医疗保健行业的新困难。AI集成的长期优势包括节省成本，更好的患者体验以及尽管有原始的支出，也可以提供远程医疗和远程监控的能力。为了在实验室运营中充分利用AI技术，该研究强调了合作的重要性，继续研究以及对道德和法律问题的奉献精神。本演讲结束了，强调了AI在医院实验室中的革命性潜力，并将其作为持续努力的有用盟友，以改善过程并提高医疗保健服务的标准。