XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System低维
基于低维高斯流程回归的锂离子电池的健康状况预测
准确确定电池状况是操作中的关键挑战。随着锂离子电池的性能随着时间的推移而降级，对健康状况的准确预测将提高整体效率和安全性。本文根据高斯过程回归提出了一种预测方法，并在单个模型中使用自动相关性确定内核，用于三种不同类型的电池电池。降低了问题的维度和对特征的灵敏度分析后，对模型进行了训练，验证并在看不见的数据上进行了进一步测试。最小测试误差的平均绝对误差为1.33％。结合了预测结果的低不确定性，这表明了使用数据驱动方法预测电池状况的适用性和巨大潜力。
学习机器人示威轨迹的低维潜图
2曲率调查的变分自动编码器17 2.1学习小型演示数据集的潜在表示17 2.2有关小型轨迹数据集的学习表示的相关工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1轨迹表示。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2曲率正则化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3曲率调查的VAE。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.3.1曲率调查的VAE公式。。。。。。。。。。20 2.3.2 fork姿势示例。。。。。。。。。。。。。。22 2.4曲线机器学习方法。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4.1人示出的轨迹和数据处理。24 2.4.2轨迹的神经网络体系结构。。。。。。。。26 26 2.4.3训练超标剂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 27 2.4.4模型可解释性。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 28 2.5曲线物理机器人实验。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。26 26 2.4.3训练超标剂。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.4.4模型可解释性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.5曲线物理机器人实验。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.1机器人臂。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.2轨迹跟踪实现。。。。。。。。。。。。30 2.5.3曲线潜在值选择。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4基线轨迹。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.5.5数据收集。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.6关于小型传统数据集的学习表示形式的结果和讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
推进可穿戴技术的低维柔性能源设备
1-d feaible储能字符串已成为一种跨形成技术。它们可以在设备周围缠绕，也可以无缝编织成衣服，提供一种用于为各种电子应用提供电能的方法。这项创新使个人在穿着智能衣服的同时为电子设备提供动力，并在可穿戴技术的新时代迎来了。86就像传统电池的对应物一样，1-d feaible能量设备由电极，电解质，隔离器和包装材料组成，其中电极研究是主要的研究对象。值得注意的是，Peng的小组为1-D敏化电池/超级电容器的研究做出了很多贡献。7,44,45,87 - 92他们探索了各种1-D的固定设备的制造，包括对称超级电容器，不对称的超级电容器和锂离子电池。这些设备将进一步编织成可穿戴的电池/超级电容器。7,8彭的研究小组取得的显着进展导致了实用的ber电池，数米甚至数十米。这些扩展的bers可以编织成织物，并且它们继续可靠地发挥了经过清洗和持久的紧迫性，更重要的是，这些电池没有显示出任何安全问题，例如烟雾，re或爆炸或爆炸。7,8
重新定义游戏：MVAE-DFDPnet 的低维嵌入可实现卓越的药物-蛋白质相互作用预测
摘要 — 准确预测药物-蛋白质相互作用 (DPI) 对于药物发现和推进精准医疗至关重要。该领域的一个重大挑战是表征药物和蛋白质属性及其复杂相互作用的高维和异构数据。在我们的研究中，我们引入了一种新颖的深度学习架构：嵌入级联深度森林 (MVAE-DFDPnet) 的多视图变分自动编码器。该框架熟练地学习药物和蛋白质的超低维嵌入。值得注意的是，我们的 t-SNE 分析表明，二维嵌入可以清楚地定义与不同药物类别和蛋白质家族相对应的聚类。这些超低维嵌入可能有助于增强我们的 MVAE-DFDPnet 的稳健性和通用性。令人印象深刻的是，我们的模型在基准数据集上超越了当前领先的方法，在显着降低的维数空间中发挥作用。该模型的弹性进一步体现在它在预测涉及新型药物、蛋白质和药物类别的相互作用方面的持续准确性。此外，我们还用科学文献中的实验证据证实了几种新发现的 DPI。用于生成和分析这些结果的代码可以从 https://github.com/Macau-LYXia/MVAE-DFDPnet-V2 访问。
低维纳米材料的有效且稳定的钙钛矿发光二极管：最近的进度和挑战
作为高清展示领域的后起之秀，研究人员因其宽色范围，1个高色纯度，2个柔性可调性3等，对研究人员进行了广泛研究。自2014年在室温下首次合成的第一颗毛线，因此骨的外部量子效率（EQE）在10年内从不到1％到20％以上。4–6最近，在电荷转运调制，相分布调控和光管理的多重影响下，绿色和红色毛发的均等量超过了25％，而蓝骨的最大eqe也逐渐通过合理设计和有效添加剂的合理设计和结合而逐渐超过18％。9，三种原色的有希望的平衡发展，以及与最先进的有机发光二极管（OLEDS）和量子点发光二极管（QLEDS）等效的工作效率，使得在宽色彩色显示屏和固体照明领域中区分了骨骼。但是，与EQE的快速发展相比，骨的操作稳定性显然落后。高
低维歧管模式的全脑建模揭示了大脑动力学原理
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
低维有机金属卤化物的柔性晶体异质界实现颜色可调的空间分辨光学波导
带有光波导的分子发光材料在发光二极管，传感器和逻辑门中具有广泛的应用前景。但是，大多数传统的光学波导系统都是基于脆性分子晶体，该晶体限制了在不同的应用情况下的柔性设备的制造，运输，存储和适应。迄今为止，在同一固态系统中具有较高柔韧性，新型光学波导和多端口色调发射的光功能材料的设计和合成仍然是一个开放的挑战。在这里，我们已经构建了新型的零维有机金属卤化物（Au-4-二甲基氨基吡啶[DMAP]和DMAP），对于光学波导而言，弹性很小，损失系数很少。对分子间相互作用的理论计算表明，2分子晶体材料的高弹性是原始的，它是从其人字形结构和滑移平面的。基于2个晶体的一维柔性微脚架和Mn-Dmap的2维微板，具有多色和空间分辨光学波导的异质界面。杂合的形成机理是基于表面选择性生长，因为接触晶体平面之间的低晶格不匹配比。因此，这项工作描述了具有高灵活性和光学波导的基于金属壁的晶体异质结的首次尝试，从而扩展了用于智能光学设备（例如逻辑门和多路复用器）的传统发光材料的前景。
低维神经ODE及其在药代动力学中的应用
抽象机器学习（ML）是一个快速发展的场，整合在当今许多科学学科中。随着神经普通微分方程（节点）的最新开发，ML为在药理学和药物测量领域（例如药代动力学（PK）或药物学的范围内模拟动力学系统）提供了一种新工具。与经典的PK建模相比，小说和构想不同的节点方法会带来挑战，但也为其应用提供了机会。在本手稿中，我们介绍了节点的功能，并根据PK原理开发特定的低维节点结构。我们讨论了节点的两个挑战，过度插入和外推以看不见数据，并为这些问题提供了实用的解决方案。我们用几个PK建模示例说明了我们所提出的低维节点方法的概念和应用，包括多室，靶标介导的药物处置和延迟的吸收行为。在所有研究的情况下，节点能够很好地描述数据并在观察到的给药范围内模拟新受试者的数据。最后，我们培养了如何将节点与机械模型结合在一起。这项研究工作增强了人们对如何在PK分析中应用节点的理解，并说明了药理学和药物计量学领域的节点的潜力。
Jaypee信息技术研究所，诺伊达 M.Tech电子和通信工程 年度状态报告-2022-2023 InternatioAnl Appl表格2025.cdr 低维材料的研讨会（WLDM-2025）14 ...
4。工程项目的成本管理5。复合材料6。浪费到能量7。物联网架构和协议部门选修课：1。高级无线和移动通信2。高级光学通信3。无线通信中选定的主题4。信息理论和编码5。高级RF和微波工程6。对分布式网络的估计7。软件定义的无线电和认知无线网络8。毫米波技术9.统计信号处理10。物联网系统设计简介11。机器学习简介
用于神经形态视觉传感器的低维光电突触装置
摘要 神经形态系统是下一代人工智能硬件发展的一条重要途径。机器视觉是人工智能的核心之一，需要低功耗、低延迟、并行计算的系统级支持。神经形态视觉传感器通过模拟生物视网膜的结构和功能，为机器视觉提供了有效的解决方案。光电突触是神经形态视觉传感器的基本单元，它以光为主要手段，实现感光和突触的双重功能。因此，需要开发各种光电突触器件来拓展神经形态视觉系统的应用场景。本文对生物和人工视网膜系统的结构和功能进行了比较，介绍了各种基于低维材料和工作机制的光电突触器件，并全面总结了光电突触作为神经形态视觉传感器的先进应用。最后，简要讨论了该领域的挑战和前景。