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建筑材料分类的数据管理视角：系统评价
材料信息（例如属性和指标）对于建筑性能评估至关重要。应用程序之间的互操作性以及与建筑、材料、能源消耗、环境性能等相关的数据的协调已在研究中得到广泛讨论。建筑信息模型 (BIM) 使工具之间的数据交换更加透明和准确。语义数据建模和 Web 技术对建筑和材料建模领域产生了重大影响，因为它们允许基于其正式的语义表示链接数据结构。然而，材料建模、数据建模和建筑模拟之间缺少一个环节，可靠且可扩展的材料信息经常被忽视。本研究介绍了建筑材料数据、属性定义和分类的数据管理视角。本文对 BIM、材料信息建模、材料数据库的交叉点以及现有建筑性能模拟工具各自的材料数据交换能力进行了广泛的系统回顾。最后，本文提出了一种依赖于建筑和材料领域的概念和标准的材料分类和映射机制。研究结果表明：(i) 各种模拟软件的分类法不一致；(ii) 材料信息的聚合不一致；(iii) 材料信息的高聚合水平和低聚合水平之间缺少联系。所提出的材料分类和映射方案旨在协调来自多个来源的材料信息定义，并帮助以准确和可扩展的方式访问和检索此类信息。因此，该研究有助于更深入地了解如何定义和建模材料属性数据，以实现更准确、更高效的材料数据交换和性能评估。
图像分类的量子卷积神经网络
在图像处理领域，众所周知的模型是卷积神经网络或CNN。设置该模型的独特好处是其使用数据中包含的相关信息的非凡能力。即使取得了惊人的成就，传统的CNN也可能在概括，准确性和计算经济方面进一步改善。但是，如果模型或数据维度太大，则正确训练CNN并快速处理信息可能具有挑战性。这是因为它将导致数据处理滞后。量子卷积神经网络（简称QCNN）是一种新颖的量子解决方案，可以增强现有学习模型的功能或解决需要将量子计算与CNN组合组合的问题。为了强调量子电路在提高特征提取能力方面的灵活性和多功能性，本文比较了针对基于图像的任务的深度量子电路体系结构，它使用经典的卷积神经网络（CNNS）和一种新颖的量子电路体系结构进行了比较。使用COVIDX-CXR4数据集用于训练量子CNN模型，并将其结果与其他模型的结果进行了比较。结果表明，当与创新的特征提取方法配对时，建议的深量子卷积神经网络（QCNN）在处理速度和识别精度方面优于常规CNN。即使需要更多的处理时间，QCNN就识别准确性而优于CNN。在对Covidx-CXR4数据集进行训练时，这种优势变得更加明显，证明了更深的量子计算有可能完全改变图像分类问题的潜力。
材料分类的极性金属分类法和...
在过去的十年中，将破裂的反转对称性与金属电导率结合在一起的材料已从思想实验转变为增长最快的研究主题之一。在2013年，在金属3中观察到第一个无可争议的极性转变lioso 3启发了对该受试者的理论和实验性工作的激增，发现了许多材料，这些材料结合了以前被认为是禁忌的特性[nat。mater。12，1024（2013）]。 通常在新生的领域中，兴趣的突然上升伴随着多样化（有时是爆发）术语。 尽管“类似铁电的”金属在理论上是正确确定的，即，在表现出金属电子传输的同时，经历对称性的过渡到极相的材料，但实际材料却发现了多种方法来推动这种定义的边界。 在这里，我们从理论，模拟和实验的角度审查并探索了新兴的极地金属边界，同时引入了统一的分类学。 该框架允许人们描述，识别和分类极性金属；我们还使用它来讨论“铁电”和“金属”一词固有的理论与现实模型之间的一些基本张力。此外，我们强调了静电掺杂模拟在建模极性金属的不同亚类中的缺点，并指出了这种方法的假设如何与实验不同。 我们包括一项已知材料的调查，该调查将极性对称性与金属电导率结合在一起，并根据用于协调这两个顺序及其所得属性的机制进行分类。12，1024（2013）]。通常在新生的领域中，兴趣的突然上升伴随着多样化（有时是爆发）术语。尽管“类似铁电的”金属在理论上是正确确定的，即，在表现出金属电子传输的同时，经历对称性的过渡到极相的材料，但实际材料却发现了多种方法来推动这种定义的边界。在这里，我们从理论，模拟和实验的角度审查并探索了新兴的极地金属边界，同时引入了统一的分类学。该框架允许人们描述，识别和分类极性金属；我们还使用它来讨论“铁电”和“金属”一词固有的理论与现实模型之间的一些基本张力。此外，我们强调了静电掺杂模拟在建模极性金属的不同亚类中的缺点，并指出了这种方法的假设如何与实验不同。我们包括一项已知材料的调查，该调查将极性对称性与金属电导率结合在一起，并根据用于协调这两个顺序及其所得属性的机制进行分类。我们通过使用我们的分类法来描述发现新型极地金属的机会来得出结论。
材料分类的光谱地下散射
在众多科学学科的挑战期间，识别物体或场景的物质组成一直是一种构成。一种方法，植根于牛顿，弗劳恩霍夫（Fraunhofer）和其他许多方法的早期作品，它利用了从物体反射的光中的光谱变化。由于材料通常具有不同的光谱吸收曲线，因此反射率的光谱分析在检查具有各种尺度的材料方面已经与众不同：诸如粉末[28,47]和食品[29,44]，地理材料分布[9,19,22]，以及Celestial对象的组成[18,18,336]。在场景中的光线运输远远超出了反射。当对象被照亮时，它不仅反射出照明点，而且经常穿透表面。这种现象称为“地下散射”，对于我们感知到它们的出现至关重要，并且在许多应用中引起了广泛关注，包括光传输建模[45]，逆光传输[5]，场景分析[30]和材料分类[6,26,38,40,40,40,41]。值得注意的是，地下散射也受到入射光波长的显着影响。光谱特征和地下散射之间的这种强大协同作用为增强材料分类提供了独特的机会。也许，了解具有地下散射光传输的最有用的物理测量是光谱双向散射频率分布函数（BSSRDF）[45]。因此，测量
文本分类的大型语言模型
大型语言模型（LLM）的进步已经改变了自然语言处理领域，并具有巨大的社会科学分析潜力。我们探讨了LLMS在监督文本分类中的应用。作为一个案例研究，我们考虑了立场检测并检查不同体系结构，培训制度和任务规范的预测准确性的变化。我们比较了从8600万到1.7万亿个参数和四个截然不同的培训制度的十个型号：基于及时的零拍学习；几乎没有学习；微调;和指导调节。最大的型号通常提供最佳的预测性能，但是微调较小的型号是一个竞争解决方案，因为它们的精度相对较高，成本较低。对于复杂的预测任务，指导性的开放权重模型可以表现良好，可与最先进的商业模型匹配。我们为社会学研究中使用LLM进行文本分类提供了建议，并讨论了与这些技术使用相关的局限性和挑战。
图像分类的有效自适应结合
项目：项目 / cifar10＃i t取决于数据集种子：9999＃i t的变化，用于标准化的运行＃均值和标准偏差的变化取决于数据集的不同。 ：[0.24697121432552785，0.2433893940435022，0.2615925905215076]早期_Stopping_patience：10 num_epochs：10 num_epochs：100适应＃使用L r：5E -4＃优化参数EPS：1E − 16＃优化器参数验证_Metric：F1＃f1 -score i用作v a l i i d a t i o n t i o n t i o pretration：true＃foricednet -foricednet -fifficitynet -forificitynet the t i f1 _ r a t i o：0.8 v a l i d _ r a t i o：无＃自动获得t e s t e s t _ r a t i o：无＃自动获得Ensemble_module_list：＃在集合中包含l o c a l o c a l o c a l地址
在部分信息下进行分类的紧密界限
排序是理论计算机科学中的基本算法问题之一。它具有自然概括，由弗雷德曼（Fredman）于1976年引入，称为部分信息。The input consists of: - a ground set X of size n , - a partial oracle O P (where partial oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i ≺ P x j , for some fixed partial order P ), - a linear oracle O L (where linear oracle queries for any ( x i , x j ) output whether x i < L x j , where the linear order L extends P ) The goal is to recover the linear order使用最少数量的线性甲骨文查询在X上l。在此问题中，我们通过三个指标来测量算法复杂性：o l的线性甲骨文查询数量，部分甲骨文查询的数量和所花费的时间（识别哪个对（x i，x J）部分或线性oracle查询所需的算法指令的数量（识别哪个对（x I，x）执行）。令E（P）表示p的线性扩展数。 任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。 在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。 从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。 一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。 他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。）进行预处理P 5）时间。令E（P）表示p的线性扩展数。任何算法都需要最差的库log 2 e（p）线性甲骨文查询才能恢复x上的线性顺序。在1984年，Kahn和Saks提出了第一个使用θ（log e（p））线性甲骨文查询（使用O（n 2）部分Oracle查询和指数时间）的算法。从那时起，一般的问题和受限变体都经过一致研究。一般问题的最新问题是Cardinal，Fiorini，Joret，Jungers和Munro，他们在Stoc'10设法将线性和部分甲骨文查询分为预处理和查询阶段。他们可以使用O（n 2）部分Oracle查询和O（n 2。5）时间。然后，给定o l，它们在θ（log e（p））线性甲骨文查询和o（n + log e（p））时间的x（log e（p））上的线性顺序 - 这在线性甲骨文查询的数量中是最佳的，但在所花费的时间中却没有。我们提出了第一种使用偏隔序数量甲骨文查询的第一个算法。对于任何常数C≥1，我们的算法可以使用O（n 1+ 1
德国树种分类的Sentinel-2机器学习数据集
non n -t ree t h t h s s s t tr s s s t e b i noái a i c e r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r r o s i s n i c y c y c y c y c y c y c y c y c y c y c y c y c y r en p s b e s b m s al n n n n n n am fra t rx i rx cid cid to abi abi abie s szie s s s i b eet tha b eet tha b e r ndu r ndu l ndu l ndu ns y lves t ris