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FFCL：具有皮质环路的前向-前向网络，无需反向传播即可在边缘进行训练和推理
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间，标签会伴随输入数据，将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中，我们通过以下贡献增强了 FFL：1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理，从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成，我们增强了推理过程，降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路，信息在其中循环并返回到早期的神经元，使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合，从而提高学习效率。
大脑会进行反向传播吗？
反向传播这一术语源自一篇题为“通过反向传播误差学习表征”的原始文章（Rumelhart 等人，1986 年）。这是一种机器学习算法，可调整神经网络中连接的权重，以最小化网络实际输出向量与期望输出向量之间的差异（误差）的度量。在神经科学中，术语“反向传播”是指在轴突小丘区域产生的动作电位向后传播到该神经元的输入端（突触后末端或树突棘）。还观察到，循环侧支将神经元的输出带到其输入区域。这并不一定会导致误差校正；相反，它会加强特定神经元的激发。此外，突触连接不允许动作电位从突触后末端（输入区域）跨越到突触前末端（带来传入信号的神经元的输出区域）
布尔变体和布尔逻辑反向传播
深度学习已成为解决众多现代问题的常见解决方案，占据了当今技术和社会关注的核心。其权力的配方是基于梯度反向传播的前所未有的大维度和学习过程的结合效应[Lecun等，1998]。，由于神经元模型的简单性，该模型被分解为加权线性总和，然后是非线性激活函数，权重梯度仅由它们各自的输入而不涉及交叉参数依赖性确定。因此，就计算过程而言，梯度反向传播是由梯度链规则自动化的，仅需要对远期输入数据进行缓冲。但是，深度学习在计算上是密集的。图1显示了其典型的操作，其中向前传球在推理和训练中都使用，而后传播仅用于训练。推断，必须存储整个模型参数，并且主要计算是张量点产品。在训练中，除推理外，向前传球还需要缓冲每一层的所有输入张量。它们用于衍生计算，基于梯度的优化器和梯度反向传播所需的张量点产品。也需要基于梯度的学习原理，模型参数和所有信号都是连续数字，通常以32位浮点格式表示。它会导致大量的内存足迹。图2显示了我们的一个示例，以说明
采用反向传播人工神经网络算法设计基于人工智能的 3.84 kW 货运无人机电池组
尽管在有效载荷和航程方面存在限制，货运无人机在应急物流和远程配送方面仍具有广阔的应用前景。在本研究中，我们通过开发一种高容量 3.84 kW 电池来应对这些挑战，该电池专为在苛刻地形中运行的 50 公斤有效载荷货运无人机而设计。我们专注于应急货物的运输，研究无人机设计的关键方面和电池组开发的细节，包括电池选择、内部配置以及用于电池平衡、充电/放电和高级电池管理的关键电路。一项关键创新是集成反向传播人工神经网络 (BPANN) 算法来预测放电深度 (DoD) 和充电状态 (SoC)。研究结果表明，BPANN 提供高度准确的预测，DoD 的误差百分比低至 0.12%，SoC 的误差百分比低至 0.02%，确保电池运行优化和安全。进行了全面的现场测试，以评估所提出的电池平衡策略、强大的电池管理系统 (BMS) 和 BPANN 实施的有效性。我们研究了无人机在 DoD、SoC 和使用设计的电池组的整体现场操作方面的性能，并证明了其在实际应用中的可行性和潜力。
沼气反向供应链网络设计基于生物质
今天，由于化石燃料资源减少和能源消耗的增加，可再生能源产生基础设施越来越多。在这方面，沼气供应链具有产生能量的高潜力。本文旨在设计一个双目标沼气供应链网络，以生成功率和肥料。为多级沼气供应链开发了一个混合企业线性编程（MILP）模型，并在不同的参数不确定性下具有生物量输入。采用了一种随机的编程方法来应对这种价值链的内在不确定性。现实的不确定性建模允许调整绩效和鲁棒性之间权衡的保守主义水平。所采用的随机制作编程途径不仅降低了最佳波动，并为不确定性提供了合理的分配空间，而且还提高了网络灵活性并减轻了决策风险。最后，使用Benders分解（BD）算法解决模型。这项研究通过根据先前生成的解决方案和帕累托最佳切割来增强弯曲器切割，从而获得了更高效的解决方案。以合理的速率收敛到最佳解决方案的实现算法。
底部和悬浮的沉积物反向散射测量值 - 定量床和水柱特性
1应用地质与地球物理学系，三角洲，3584 BK UTRECHT，荷兰2地球科学与环境变化系，伊利诺伊大学伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 奇普恩大学，香槟，香槟，伊利诺伊州61801，美国3大陆货架服务marc.roche@economie.fgov.be 4独立研究员，法国Locmaria-Plouzane 29280； Xavier.lurton@orange.fr 5Françaisde Recherche Pour l'eploitation de la Mer（Ifremer），法国Plouzane 29280； laurent.berger@ifremer.fr（L.B.）6赫尔大学的能源与环境研究所，英国赫尔Hu6 7rx，7Thünen海洋渔业研究所，27572，德国Bremerhaven，德国8 Scripps海洋学研究所，综合海洋学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，圣地亚哥大学，CA 92037，US A 9 Kongsberg Discovery，22529 Hamburg，Ferverg，Ferverg，Ferver， peer.fietzek@kd.kongsberg.com 10沿海结构与浪潮部，三角洲，荷兰2629 HV代尔夫特； mark.kleinbreteler@deltares.nl *通信：thaienne.vandijk@deltares.nl;电话。 ： +31-6-5289-0378†这些作者对这项工作也同样贡献并共享第一作者。 ‡目前退休。 §当前地址：拉夫堡大学，拉夫伯勒大学，拉夫堡大学3TU，英国，地理与环境。6赫尔大学的能源与环境研究所，英国赫尔Hu6 7rx，7Thünen海洋渔业研究所，27572，德国Bremerhaven，德国8 Scripps海洋学研究所，综合海洋学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，圣地亚哥大学，CA 92037，US A 9 Kongsberg Discovery，22529 Hamburg，Ferverg，Ferverg，Ferver， peer.fietzek@kd.kongsberg.com 10沿海结构与浪潮部，三角洲，荷兰2629 HV代尔夫特； mark.kleinbreteler@deltares.nl *通信：thaienne.vandijk@deltares.nl;电话。： +31-6-5289-0378†这些作者对这项工作也同样贡献并共享第一作者。‡目前退休。§当前地址：拉夫堡大学，拉夫伯勒大学，拉夫堡大学3TU，英国，地理与环境。
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培训大语模型通过反向课程加强学习
在本文中，我们提出了R 3：通过R Everse课程学习（RL）进行学习，这是一种新颖的方法，仅采用结果监督来实现对大语言模型的过程监督的好处。将RL应用于复杂推理的核心挑战是确定一系列动作，从而导致积极的奖励并为优化提供适当的监督。成果监督为最终结果提供了稀疏的奖励，并确定了错误位置，而过程监督提供了逐步奖励，但需要大量的手动注释。r 3通过从正确的演示中学习来克服这些局限性。具体来说，r 3从演示的结束到开头逐渐滑动推理的开始状态，从而促进了所有阶段更轻松的模型。因此，r 3建立了一个逐步的课程，允许结果监督提供级级信号，并精确地确定了词。使用Llama2-7b，我们的方法超过了八个推理任务的RL基线4。平均1点。NoteBaly，在GSM8K上基于程序的推理中，它超过了基线4。在三个骨干模型中的2分，没有任何额外数据，Codellama-7b + R 3可以对较大的型号或封闭源模型执行组合。1
反向表演破裂光盘和持有者
为了优化服务寿命和破裂性碟片性能，大陆光盘制造和测试每个LotRX破裂盘订单，可根据您的应用程序要求可压缩或不可压缩的缓解条件。LotRX破裂盘仅针对可压缩（气/蒸气）的浮雕条件进行制造和测试，在不可压缩的（液体）应用中可能无法正常工作。如果存在可减轻不可压缩媒体的情况，或者仅适用于可压缩媒体