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提高太阳能光伏效率和政策整合
摘要对可持续能源的过渡需要不断改进太阳能光伏（PV）技术，以提高效率，可靠性和可伸缩性。最大功率点跟踪（MPPT）算法通过动态调整操作参数以最大化能量产量来优化PV系统性能，在优化PV系统性能方面起关键作用。但是，传统的MPPT技术通常无法对快速环境波动有效响应，从而导致能源损失。本研究提出了一种创新的MPPT优化制造方法，该方法整合了高级半导体材料，智能电力电子和AI驱动的预测算法。此外，该研究强调了将这些技术进步与强大的政策框架保持一致的重要性，从而促进网格整合，经济激励和对高效太阳能PV部署的监管支持。使用叙事综述方法，本文综合了PV制造，AI增强MPPT系统和能源政策的最新进展。这些发现突出了将下一代PV技术与自适应MPPT机制相结合的协同影响，这证明了它们有可能显着提高能量转化效率和网格弹性的潜力。该研究得出结论，结合技术创新和政策支持的整体方法对于实现可持续且经济上可行的太阳能过渡至关重要。关键字：MPPT，优化的制造，太阳能光伏，政策，可持续能源
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。
人工智能在商业分析中的集成
有意义的见解，并优化战略决策。美国对创新和强大技术基础设施的重视推动了人工智能整合成为现代商业战略的基石。相比之下，非洲大陆在商业分析领域采用人工智能方面经历了独特的轨迹。尽管面临与基础设施和资源限制相关的挑战，但非洲企业越来越认识到人工智能的变革潜力。促进人工智能教育和与全球技术合作伙伴合作的举措促进了非洲各行业对商业分析中人工智能的认识和实施。本评论探讨了美国和非洲之间观察到的趋势的共性和差异，强调了影响每个地区人工智能整合的因素。监管框架、文化细微差别和经济格局等因素在塑造两种情况下的人工智能格局方面都发挥着关键作用。通过了解这些趋势，企业可以根据区域动态调整其 AI 战略，促进可持续增长和创新。这项研究为商业分析中 AI 集成的不断发展提供了宝贵的见解，并对美国和非洲的趋势进行了比较分析。随着组织应对采用 AI 的复杂性，承认区域差异对于制定有效且针对具体情况的战略至关重要。关键词：AI、商业分析、美国、非洲、商业、创新。_______________________________________________________________________________
大型语言模型推理中动态策略选择的自适应求解器框架
大型语言模型 (LLM) 在处理推理任务方面表现出令人印象深刻的能力。然而，与能够本能地根据任务的复杂性调整问题解决策略的人类不同，大多数基于 LLM 的方法采用一刀切的方法。这些方法采用一致的模型、样本大小、提示方法和问题分解级别，而不管问题的复杂性如何。这些方法的不灵活性会带来不必要的计算开销或次优性能。为了解决这一限制，我们引入了一个自适应求解器 (AS) 框架，该框架可以动态调整解决策略以适应各种问题，从而实现测试时间计算资源的灵活分配。该框架有两个主要模块。初始评估模块使用答案一致性评估当前解决方案的可靠性。如果解决方案被认为不可靠，则后续的适应模块开始发挥作用。在这个模块中，各种类型的适应策略被协同使用。通过这种动态和多方面的适应，我们的框架可以帮助减少计算消耗并提高性能。复杂推理基准的实验结果表明，我们的方法可以在保持原有性能的同时显著降低 API 成本（最高可达 85%）。此外，在相同成本下，与基线相比，其准确率最高可提高 4.5%。代码和数据集可在 https://github.com/john1226966735/Adaptive-Solver 上找到。
基于邻里覆盖范围和相似性的自动驾驶汽车的几个场景测试
摘要 - 在大规模部署之前，必须调查和评估自动驾驶汽车（AV）的安全性能。实际上，特定AV的测试场景数量受到严格限制的预算和时间受到严格限制。由于严格限制的测试施加的限制，现有的测试方法通常会导致明显的不确定性或难以量化评估结果。在本文中，我们首次提出了“少数测试”（FST）问题，并提出了一个系统的框架来应对这一挑战。为了减轻小型测试方案集中固有的可观不确定性，我们将FST问题作为优化问题，并根据社区覆盖范围和相似性搜索测试方案集。具体而言，在AVS设置的测试方案更好的概括能力的指导下，我们动态调整了该集合以及每个测试方案对基于覆盖范围的评估结果的贡献，利用了替代模型（SMS）的先前信息。通过SMS上的某些假设，建立了评估误差的理论上上限，以验证给定数量有限的测试中评估准确性的充分性。与常规测试方法相比，剪切方案的实验结果表明，我们方法的评估误差和方差显着降低，尤其是对于对场景数量严格限制的情况。索引术语 - 射击测试，自动驾驶汽车，SCENARIO覆盖范围，测试方案集
DomeVR：为灵长类和啮齿类动物提供沉浸式虚拟现实
沉浸式虚拟现实 (VR) 环境是探索认知过程（从记忆和导航到视觉处理和决策）的强大工具，并且可在自然但受控的环境中进行。因此，它们已被用于不同物种和各种研究小组。不幸的是，在这样的环境中设计和执行行为任务通常很复杂。为了应对这一挑战，我们创建了 DomeVR，这是一个使用虚幻引擎 4 (UE4) 构建的沉浸式 VR 环境。UE4 是一个功能强大的游戏引擎，支持照片级逼真的图形，并包含专为非程序员设计的可视化脚本语言。因此，可以使用拖放元素轻松创建虚拟环境。DomeVR 旨在使这些功能可用于神经科学实验。这包括一个日志记录和同步系统，用于解决 UE4 固有的时间不确定性；一个交互式 GUI，供科学家在实验期间观察受试者并动态调整任务参数，以及一个圆顶投影系统，用于在非人类受试者中实现完全任务沉浸。这些关键功能是模块化的，可以轻松单独添加到其他 UE4 项目中。最后，我们提供了原理验证数据，重点介绍了 DomeVR 在三个不同物种（人类、猕猴和老鼠）中的功能。
DDOS缓解时，保存QoS
摘要 - 5G网络的部署已大大提高了连接性，提供了显着的速度和容量。这些网络依靠软件定义的网络（SDN）来增强控制和灵活性。但是，由于网络虚拟化以及未经授权访问关键基础架构的风险，这种进步提出了关键挑战，包括扩大的攻击表面。由于传统的网络安全方法在解决现代网络攻击的动态性质时不足以使用人工智能（AI）（AI），并特别研究了深入的增强学习（DRL），以提高5G网络安全性。这种兴趣源于这些技术根据遇到的情况和实时威胁动态反应和适应其防御策略的能力。我们提出的缓解系统使用DRL框架，使智能代理可以在旨在反映现实生活中用户行为的SDN环境中在SDN环境中动态调整其防御策略，利用ICMP，TCP SYN和UDP的一系列DDOS攻击。这种方法旨在通过根据受监控的网络的情况提供自适应和拟定的对策，同时通过同时减轻实时攻击的影响，同时减轻实时攻击的影响。索引术语 - 提升学习，分布式服务，服务质量，软件定义的网络
将体内平衡的理论模型
本文探讨了通过旨在增强其自主权，安全性和效率的稳态体系结构为自动驾驶汽车创建“自我”的概念。所提出的系统集成了向内的传感器，以监视汽车的内部状态，例如其金属车身，车轮，发动机和电池的状况，建立代表最佳功能并评估损害的基线稳态状态。向外的传感器（例如相机和激光镜头）通过量化与体内平衡的偏差来通过对汽车体内稳态状态的影响来解释。这与试图使汽车以与人类类似的方式“看到”现实的方法形成对比，并以与人类相同的方式识别现实中的元素。虚拟环境将被利用以加速培训。此外，对汽车进行编程，以通过区块链技术进行交流和分享经验，在维护个性化培训模型的同时从彼此的错误中学习。提出了一种用于自动驾驶汽车的专用语言，以实现细微的解释和对环境数据的响应。这种体系结构允许自动驾驶汽车根据内部和外部反馈动态调整其行为，从而促进合作和持续改进。这项研究结束了，讨论对AI发展，潜在的现实应用程序和未来研究方向的更广泛的影响。
使用机器学习
摘要 - 本文提出了一种新型的地形自适应局部轨迹规划师，旨在在可变形地形上自动操作。最先进的解决方案要么不考虑可变形的地形，要么不提供足够的鲁棒性或计算速度。为了弥合此搜索差距，本文引入了一种新型的模型预测控制（MPC）公式。与仅依赖于避免障碍物的硬性或软限制的普遍的最新方法相反，目前的配方通过纳入两种类型的约束来增强鲁棒性。通过广泛的仿真来评估配方的有效性和鲁棒性，涵盖了广泛的随机场景，并与最新方法进行了比较。随后，通过文献中以最佳控制的地形力学模型来增强该配方，并明确解决了地形变形。此外，采用无知的卡尔曼过滤器的地形估计器可用于在线动态调整下沉指数，从而产生地形自适应配方。在现实世界中，该公式在现实世界的实验中进行了测试，以刚性验证的配方作为基准测试。结果展示了拟议的配方所实现的优越的安全性和绩效，强调了将Terramogenics知识整合到计划过程中的重要意义。具体而言，所提出的地形自适应配方可实现平均绝对侧滑角，平均绝对偏航率降低，目标时间较短以及更高的成功率，这主要归因于其对计划者内部机械学的增强的理解。
![arxiv：2406.17697v1 [cs.lg] 2024年6月25日](/simg/9\937f633fcdf4917da882b60dacd7de51eeac43e2.webp)
arxiv：2406.17697v1 [cs.lg] 2024年6月25日
摘要。药物靶标结合亲和力（DTA）是药物筛查的关键标准。现有的实验方法是耗时的，并且依赖有限的结构和域信息。虽然基于学习的方法可以对序列和结构信息进行建模，但它们很难整合上下文数据，并且通常缺乏对药物目标相互作用的全面建模。在这项研究中，我们提出了一种新型的DTA式词语方法，称为HGTDP-DTA，该方法在混合图形转换器框架内利用动态提示。我们的方法为每个药物目标对生成上下文特定的提示，从而增强了模型捕获独特相互作用的能力。提示引入的引入通过滤除无关的噪声并强调与任务相关的信息进一步优化预测过程，并动态调整分子图的输入特征。提出的混合图形变压器体系结构将图形卷积网络（GCN）的结构信息与变压器捕获的序列信息相结合，从而促进了全局和局部信息之间的相互作用。此外，我们采用了多视图特征融合方法将分子图视图和亲和力子图视图投射到一个共同的特征空间中，从而有效地结合了结构和上下文信息。在两个广泛使用的公共数据集（Davis and Kiba）上进行的实验表明，HGTDP-DTA在预测性能和泛化能力中的最先进的DTA预测方法优于最先进的DTA预测方法。