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World File Search System参数模型
ξ-π：神经功率谱分解的非参数模型
摘要 — 从脑记录中估计出的功率谱是非周期性瞬态活动和周期性振荡的混合表示，即非周期分量（AC）和周期分量（PC）。定量神经生理学需要在参数化每个分量之前进行精确分解。然而，AC 和 PC 的形状、统计分布、尺度和混合机制尚不清楚，这对当前流行的参数模型（如 FOOOF、IRASA、BOSC 等）的有效性提出了挑战。这里提出了 ξ - π 来分解神经谱，方法是将带有惩罚 Whittle 似然的非参数谱估计和形状语言建模嵌入到期望最大化框架中。在具有损失统计的合成频谱以及具有评估指标和神经生理学证据的睡眠EEG和大样本iEEG上验证了ξ-π。与FOOOF相比，呈现形状不规则性的模拟和具有多个孤立峰的批量模拟都表明ξ-π在识别中心频率和峰值数量时以更少的损失和更高的F1分数改善了AC和PC的拟合度；睡眠EEG显示ξ-π产生了更多可区分的AC指数并提高了睡眠状态分类准确性；iEEG显示ξ-π在峰值发现方面接近临床发现。总体而言，ξ-π在频谱分解中提供了良好的性能，允许使用描述性统计数据或核函数进行灵活的参数化。ξ-π 可能成为认知神经科学、脑机接口、神经反馈和脑部疾病等领域脑信号解码的有前途的工具。
W*-代数上的参数模型和信息几何
在经典几何和量子信息几何中，通常处理概率分布或量子态的参数化子集，俗称参数模型。经典背景下的典型例子是高斯概率分布族，在量子背景下的典型例子是量子相干态族。从概念和实践的角度来看，都可能存在物理理论约束，导致只有某些概率分布或量子态才能被建模或物理实现（再想想高斯概率分布和量子相干态），因此证明选择参数模型是合理的。另一方面，从纯数学的角度来看，如果我们想利用标准微分几何的数学形式，就必须选择参数模型[1,43,50]。事实上，可测结果空间上的概率分布空间和等同于复可分希尔伯特空间上的密度算子空间的量子态空间都不具备光滑流形的结构。颇有意思的是，这在有限维中已经发生了：在经典情况下，离散有限结果空间 X n（有 n 个元素）上的概率分布空间可以自然地等同于 R n 中的单位单纯形，后者是带角的光滑流形的典型例子 [54]；在量子情况下，等同于有限维复希尔伯特空间 H 上的密度算子空间的量子态空间，当 dim ( H ) = 2 [ 11 , 35 ] 时，是具有边界的光滑流形，称为布洛赫球；当 dim ( H ) > 2 [ 24 ] 时，是分层流形。在无限维中，考虑到无限维微分几何的技术细节，情况甚至更糟。尽管可以说在经典 [ 64 ] 和量子 [ 42 ] 中都有旨在建立无限维非参数理论的方法，但我们认为它们实际上是参数模型，其中参数位于无限维流形中。事实上，Pistone 和 Sempi [ 64 ] 的开创性工作处理的不是测度空间上整个概率分布空间上的 Banach 流形结构，而是关于给定参考概率测度 μ 相互绝对连续的所有概率分布空间上的 Banach 流形结构。显然，这种选择可以合理地称为概率分布的参数模型。 Jencova [ 42 ] 的工作中也发生了类似的事情，其中 Banach 流形结构不是赋予 W ⋆ -代数 A 上的整个状态空间，而是赋予 A 上的忠实正常状态空间。因此，为了使用标准微分几何的工具，正如在经典几何和量子信息几何中惯常的做法一样 [4、5、51、58、67]，我们必须接受使用参数模型的必要性。经典情况在无限维环境中也得到了彻底和系统的研究 [7-9]，而据我们所知，量子态参数模型的信息几何（特别是在无限维环境中）仍未得到充分探索。这项工作的目的是开始探索这片土地，并以这样一种方式进行，即可以同时处理经典情况和量子情况。关键
使用俄勒冈州的机载激光扫描数据对森林燃料和结构属性进行区域建模
摘要：机载激光扫描 (ALS) 采集在美国西部提供零碎覆盖，因为采集工作由各个项目区域的当地管理人员组织。在本研究中，我们分析了有助于制定区域战略的不同因素，以使用已完成的 ALS 数据采集信息并快速开发新 ALS 项目区域中多种森林属性的地图。这项研究位于美国俄勒冈州，分析了森林结构属性之间的差异：(1) 合成（即未校准）和校准预测，(2) 参数线性和半参数模型，以及 (3) 使用针对现场测量区域内的点云计算的预测因子开发的模型，即“点云预测因子”，以及使用从预栅格化层中提取的预测因子开发的模型，即“栅格化预测因子”。所考虑的森林结构属性包括地上生物量、倒地木质生物量、冠层容重、冠层高度、冠层基高和冠层燃料负荷。我们的研究结果表明，如果不进行校准，半参数模型的表现优于参数模型。但是，校准在减少参数模型偏差方面效果显著，但对半参数模型的影响很小，并且一旦进行校准，参数模型和半参数模型之间的差异对于所有响应都可以忽略不计。此外，发现使用点云预测器的模型和使用栅格化预测器的模型之间的差异很小。我们得出结论，应用半参数模型和栅格化预测器的方法是合理的，它代表了最简单的工作流程并导致最快速的结果，即使不进行校准，准确性或精度的损失也很小。
Gemma：基于 Gemini 研究和技术的开放模型
Gemma 有两种规模：一种是用于在 GPU 和 TPU 上高效部署和开发的 70 亿参数模型，另一种是用于 CPU 和设备上应用程序的 20 亿参数模型。每种规模都旨在解决不同的计算约束、应用程序和开发人员要求。在每种规模下，我们都会发布原始的、预先训练的检查点，以及针对对话、指令遵循、帮助性和安全性进行微调的检查点。我们会根据一系列定量和定性基准彻底评估我们模型的缺点。我们相信，发布预训练和微调的检查点将有助于彻底研究和调查当前指令调整机制的影响，以及开发越来越安全和负责任的模型开发方法。
切削刀具刀片磨损的数值模型
摘要。本文研究了切削刀具磨损的数值模型。利用切削刀具刀片的参数模型，在所需的角度 γ 、α 、α 1 、φ 、φ 1 和 λ 值下形成相应的工作部分，刀片在侧面的磨损与磨损表面尺寸的依赖关系。这可以分析刀片几何形状和侧面磨损参数对刀具磨损期间能耗的影响，计算出任何刀具磨损量下的刀片磨损功。结果表明，侧面磨损 h 3 与平面图中主角 φ 和辅角 φ 1 的依赖关系是线性的。随着角度 φ 、φ 1 、α 和 α 1 的增加，实现给定侧面磨损 h 3 所需的功 U h 减小，而随着角度 γ 和 λ 的增加，此类功增加。因此，机电一体化结合了磨损力学知识、电子参数模型、切削刀具磨损的经验依赖性。
2024 年油菜籽周海报展示会 – 摘要
在 135 个独特分析中比较了每个种子质量性状的预测准确度，评估了对 GS 模型（九个回归模型）、群体（五个模型训练/验证群体设计）和标记密度（三个包含低、中和高密度的标记集）的响应。预测准确度（以预测和实际表型之间的相关性表示）范围从 0.023（总油含量）到 0.897（亚油酸含量）。预测准确度与性状复杂性呈负相关，与训练/验证群体相关程度呈正相关，标记密度或参数模型之间没有显着差异。机器学习模型的表现与普通参数模型相当或更差。总油含量是所分析的最复杂的性状，当改变上述因素时，准确度提高高达 0.745。
EC19201电子设备和电路2 0 2 3
npn -pnp- junctions-junctions-junctions-junctions-formelent-rescrent方程 - CE的输入和输出特征，CB CC--H参数模型，EBERS MOLL模型-Mesfet-Mesfet，Schottky Barrier Diode-Zener diode-Zener diode-diode-pin-pin diode-pin diode-diode-diode-droactor diode。III单元现场效应晶体管和电源设备6
八卦炉：针对大脑规模 - ACM 数字图书馆
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
BaGuaLu：以超过 3700 万个核心为目标的大脑规模预训练模型
摘要 大规模预训练人工智能模型在一系列重要应用中展现出了极高的准确率。为了实现更高的准确率，预训练人工智能模型的规模每年都在大幅增长，而训练此类模型需要海量的计算和内存能力，这加速了人工智能与高性能计算的融合。然而，在高性能计算系统上部署人工智能应用仍存在不足，需要基于特定硬件特性进行应用和系统协同设计。为此，本文提出了八卦炉1号，这是第一个在百亿亿次超级计算机——新一代神威超级计算机上训练脑规模模型的工作。通过结合针对硬件的节点内优化和混合并行策略，八卦炉在前所未有的大型模型上实现了良好的性能和可扩展性。评估显示，八卦炉可以使用混合精度训练14.5万亿参数模型，性能超过1 EFLOPS，并且有能力训练174万亿参数模型，其数量堪比人脑的突触数量。
体育锻炼对大学生注意力的影响
摘要：目前，人们提议将身体主动休息 (AB) 作为提高学生注意力的有趣工具。评论和荟萃分析证实了它们对注意力的影响，但也警告说，基于警觉性和大学生的证据很少。因此，这项初步研究旨在 (a) 确定 AB 与被动休息相比对大学生警觉性的影响，以及 (b) 验证基于机器学习算法的分析模型以及基于脑电图 (EEG) 信号特征的多参数模型。通过一项平衡的受试者内实验研究，六名大学生（两名女性；平均年龄 = 25.67 岁，STD = 3.61）在 AB 讲座和被动休息讲座之前和之后测量了他们的警觉表现（即心理运动警觉任务中的响应时间）和脑电图。已经开发了一种基于频谱功率、信号熵和响应时间的多参数模型。此外，该模型与不同的机器学习算法相结合，表明在 AB 课程之后，所获取的信号存在显著差异，这意味着注意力有所提高。这些差异在具有 RBF 核的 SVM 和 F1 得分分别为 85% 和 88% 的 ANN 中最为明显。总之，结果表明，学生在 AB 课程之后的警觉性表现更好。虽然证据有限，但发现的证据可以帮助研究人员更准确地进行脑电图分析，并帮助讲师和教师以适当的方式提高学生的注意力。