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World File Search System反复试验
控制与数字计算机：早期
控制与数字计算机：早年史 Stuart Bennett 谢菲尔德大学自动控制与系统工程系，Mappin 街，谢菲尔德，S1 3JD，英国，电子邮件：s.bennett@sheffield.ac.uk 摘要：1950 年至 1970 年间，控制理论及其应用得到了广泛的发展。本文探讨了数字计算机及其相关技术的快速发展对控制系统领域的影响。简要概述了数字计算机和控制理论的发展，然后说明了数字计算机对过程控制应用的影响。版权所有 © 2002 IFAC 关键词：历史、数字计算机、过程控制、控制理论 1. 简介 1950 年左右出版的教科书阐述了战争期间用于设计（通过反复试验）线性单变量系统的频域技术。然而，正如 1951 年（英国克兰菲尔德）和 1953 年（美国纽约）会议的许多贡献者所解释的那样，典型的现实世界问题是非线性的、复杂的、多变量的，许多问题涉及离散数据和连续数据；他们还表示需要最佳的而不仅仅是足够的控制器性能。扩展频域方法以提供新的设计工具，并利用模拟计算机的支持技术和快速改进的电子元件，似乎是未来十年的议程。1948 年 6 月，在
仿真建模实践与理论
在增材制造中，新几何形状、工艺参数和材料的升级会耗费大量的时间和成本。特别是对于激光定向能量沉积 (DED-L)，熔池的极端物理环境需要进行多次反复试验才能量化工艺行为。这些测试大大增加了制造费用。因此，如果可以减少实验测试量，DED-L 工艺的数字孪生 (DT) 将具有巨大的价值。在本研究中，研究了基于耦合全局和局部模型的多尺度 DT。全局模型模拟整个部件的加热，而局部模型仅代表该全局几何形状的特定区域。对局部模型使用高密度网格可以模拟 DED-L 中典型的特定激光-粉末相互作用和快速冷却速率。全局模型的结果用于将有关打印作业期间工艺条件变化的情境感知集成到局部模型中。这种过程演变不可能通过较小尺寸的模型获得，并且对于准确模拟多包层沉积而言是必不可少的。DT 在具有现场过程监控功能的工业级 DED-L 机器上进行了验证。在所有情况下，DT 都与实验数据和金相检查高度相似，并且计算成本合理。
人工智能驱动的无代码的比较研究
1。引言人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合彻底改变了药物发现和开发领域，利用了计算机科学，数学和物理学的优势。缓慢的营养，巨大的成本和值得注意的失败率Mar传统的药物开发方法。小分子药物的平均开发时间表约为15年，成本超过20亿美元[1]。这些数字已经升级，到2023年开发的新药达到61.6亿美元[2-4]。广泛的反复试验和错误有助于长时间的时间表和高局部负担。AI和ML技术可以显着增强药物发现过程。通过促进虚拟筛查，药物设计和药物靶向相互作用建模，AI可以快速准确地预测生物学能力[5]。ML算法可以分析复杂的生物学数据，包括基因组和蛋白质组学信息，以识别新型的药物靶标和生物标志物[6，7]。这种数据驱动的方法加速了发现过程，改善了治疗的精度和个性化。尽管有这些优势，但AI/ML在药物开发中的应用仍面临与数据质量，算法偏见和模型可解释性有关的挑战[8，9]。ad-
注意力门控大脑传播：大脑如何实现基于奖励的错误反向传播
最近的许多研究都集中在生物学上可行的监督学习算法变体上。然而，运动皮层中没有老师来指导运动神经元，大脑中的学习取决于奖励和惩罚。我们展示了一种生物学上可行的强化学习方案，适用于具有任意层数的深度网络。网络通过选择输出层中的单元来选择动作，并使用反馈连接将信用分配给负责此动作的连续较低层中的单元。做出选择后，网络会得到强化，没有老师来纠正错误。我们展示了新的学习方案——注意力门控大脑传播 (BrainProp)——在数学上等同于错误反向传播，每次针对一个输出单元。我们展示了深度全连接、卷积和局部连接网络在经典和硬图像分类基准（MNIST、CIFAR10、CIFAR100 和 Tiny ImageNet）上的成功学习。 BrainProp 的准确度与标准误差反向传播相当，甚至优于最先进的生物启发式学习方案。此外，学习的反复试验性质与有限的额外训练时间有关，因此 BrainProp 的速度要慢 1-3.5 倍。因此，我们的研究结果为如何在大脑中实施深度学习提供了新的见解。
加入订单选择深入加固学习
加入订单选择（JOS）是查询操作的基本挑战，因为它会显着影响查询性能。但是，由于近似较大的搜索空间，找到最佳的联接顺序是NP牢固的问题。尽管经过数十年的努力，但传统方法仍然受到限制。深度增强学习（DRL）方法最近越来越兴趣，并且表现出了比传统方法卓越的表现。这些基于DRL的方法可以通过反复试验策略来利用先前的经验，以自动探索最佳的联接顺序。本教程将通过提供各种方法的全面概述，重点介绍最近基于DRL的方法进行加入订单选择。我们将首先简要介绍加入顺序的核心概念和JOS的传统方法。接下来，我们将通过提供有关这些方法的详细信息，分析其关系并总结其弱点和优势，从而提供一些有关DRL的初步知识，然后对基于DRL的联接订单选择方法深入研究。为了帮助观众对JO的DRL方法有更深入的了解，我们将提出两个开源演示，并比较他们的差异。最后，我们将确定研究挑战和开放问题，以提供对未来研究方向的见解。本教程将为JOS开发更实用的DRL方法提供宝贵的指导。
在材料设计中释放人工智能的力量
摘要：人工智能 (AI) 算法在材料设计中的集成正在彻底改变材料工程领域，因为它们能够预测材料特性、设计具有增强特性的全新材料以及发现超出直觉的新机制。此外，它们可用于推断复杂的设计原理，并比反复试验更快地识别高质量候选材料。从这个角度来看，我们在此描述了这些工具如何加速和丰富具有优化特性的新型材料的发现周期的每个阶段。我们首先概述了材料设计中最先进的 AI 模型，包括机器学习 (ML)、深度学习和材料信息学工具。这些方法能够从大量数据中提取有意义的信息，使研究人员能够发现材料特性、结构和成分中的复杂相关性和模式。接下来，我们将全面概述人工智能驱动的材料设计，并强调其潜在的未来前景。通过利用此类人工智能算法，研究人员可以有效地搜索和分析包含各种材料特性的数据库，从而确定特定应用的有希望的候选材料。这种能力对从药物开发到储能等各个行业都有深远的影响，材料性能至关重要。最终，基于人工智能的方法将彻底改变我们对材料的理解和设计，开启加速创新和进步的新时代。
用于评估生成规则的加强学习
引入程序内容产生（PCG）和通过机器学习（PCGML）的程序性内容生成（Summerville等人2018）是视频游戏研发中使用的技术，可以自动创建游戏内容。他们为开发人员提供了创建，测试和修改的工具，例如地图生成，Quest Generation和自动化武器设计。在视频游戏开发中，游戏机制（也称为规则）决定了游戏对玩家输入的反应；它们被定义为“游戏核心的规则，过程和数据”（Adams and Dormans 2012）或“旨在与游戏状态互动的代理商所调用的方法”（Sicart 2008）。在设计平衡且引人入胜的规则是一个复杂的过程中，通常会掌握重要的人类专业知识，但有一些承诺的自动化游戏设计方法（AGD）。在这种方法中，可以利用PCG方法来生成新规则，并且可以使用确定性的自主剂来近似人类参与者，例如在机械师中（Cook等人。2013）。尽管大多数AGD都使用某种形式的人类经验近似来评估生成的规则，但它们主要依靠具有某些缺点的静态健身功能或计划者。不喜欢这些代理商，人类不仅在静态上玩游戏，尤其是在面对新规则时。相反，他们必须通过反复试验学习玩游戏。
支持深部脑刺激编程的机器学习方法
摘要：由于存在大量不同的配置，因此调整刺激参数是深部脑刺激 (DBS) 治疗中的一项挑战。因此，基于特定刺激设置产生的组织激活体积 (VTA) 可视化的系统已经开发出来。然而，医疗专家仍然必须通过反复试验来寻找产生所需 VTA 的 DBS 设置。因此，我们的目标是为当前的临床设备开发一种 DBS 参数调整策略，以便在生物物理上可行的约束下定义目标 VTA。我们提出了一种机器学习方法，可以估计给定 VTA 的 DBS 参数值，该方法包括两个主要阶段：i) 基于 K 近邻的变形，以定义保留生物物理上可行约束的目标 VTA。ii) 参数估计阶段，包括使用度量学习突出显示相关 VTA 属性的数据投影，以及用于估计生成目标 VTA 的 DBS 参数的回归/分类算法。我们的方法允许设置符合生物物理的目标 VTA，并准确预测所需的刺激参数配置。此外，我们的方法的性能对于各向同性和各向异性的组织电导率都是稳定的。此外，经过训练的系统的计算时间对于现实世界的实现是可以接受的。
定向能量沉积烟雾产生的原因及对策
摘要：孔隙和裂纹是金属增材制造（MAM）包括定向能量沉积（DED）中的主要缺陷。激光加工过程中，激光闪光（瞬时高温）经常会产生气态烟尘，从而导致各种缺陷，例如孔隙、未熔合、不均匀性、流动性差和成分变化。然而，DED中烟尘产生的原因和危害尚不清楚。在激光加工中，特别是激光焊接中，由于烟尘会产生阻碍激光束与材料之间均匀反应的缺陷，因此已经进行了许多关于防止烟尘的研究。通常，烟尘发生在容易蒸发的低熔点成分或敏感氧化元素中。不适当的条件也会产生影响，包括激光功率、行进速度、送粉速率和保护气供应。实际上，DED过程中产生烟尘的因素还有很多，缺乏了解需要大量的反复试验。本文回顾了与激光相关的和焊接冶金学文献，重点介绍了粉末DED中烟尘的防止。解释烟雾产生的原因为激光诱导等离子体产生的空化气泡阶段及释放的纳米颗粒，并探讨合金成分及环境条件对DED工艺烟雾产生的影响，并提出防止烟雾产生的建议。
定向能量沉积烟雾产生的原因及对策
摘要：孔隙和裂纹是金属增材制造（MAM）包括直接能量沉积（DED）中的主要缺陷。激光加工过程中，激光闪光（瞬时高温）经常会产生气态烟尘，从而导致各种缺陷，例如孔隙、未熔合、不均匀性、流动性差和成分变化。然而，DED中烟尘产生的原因和危害尚不清楚。在激光加工中，特别是激光焊接中，由于烟尘会产生阻碍激光束与材料之间均匀反应的缺陷，因此已经进行了许多关于防止烟尘的研究。通常，烟尘发生在容易蒸发的低熔点成分或敏感氧化元素中。不适当的条件也会产生影响，包括激光功率、行进速度、送粉速率和保护气供应。实际上，DED过程中产生烟尘的因素还有很多，缺乏了解需要大量的反复试验。本文回顾了与激光相关的和焊接冶金学文献，重点介绍了粉末DED中烟尘的防止。解释烟雾产生的原因为激光诱导等离子体产生的空化气泡阶段及释放的纳米颗粒，并探讨合金成分及环境条件对DED工艺烟雾产生的影响，并提出防止烟雾产生的建议。