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将图像压缩到视觉变压器的补丁
Vision Transformer（VIT）在计算机视觉领域取得了重大步骤。然而，随着模型的深度和输入图像的重新分配增加，与培训和运行的VIT模型相关的计算成本急剧上升。本文提出了一个基于CNN和Vision Trans-trans-trans的混合模型，称为CI2P-VIT。该模型包含一个称为CI2P的模块，该模块利用Compressai编码来压缩图像，然后通过一系列连接生成一系列贴片。CI2P可以替换VIT模型中的贴片嵌入组件，从而无缝集成到现有的VIT模型中。与VIT-B/16相比，CI2P-VIT具有减少到原始四分之一的自我发项层的斑块输入数量。此设计不仅显着降低了VIT模型的计算成本，而且还通过引入CNN的电感偏置特性有效地提高了模型的准确性。VIT模型的精度显着提高。在Animal-10数据集的地面上接受训练时，CI2P-VIT的准确率为92.37％，比VIT-B/16基线提高了3.3％。此外，该模型的计算操作以每秒浮点操作（FLOPS）测量，减少了63.35％，并且在相同的硬件配置上的训练速度增加了2倍。
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变压器心脏病预测的优化
针对最新的粒子群优化算法，本文提出了一种改进的跨前模型，以提高心脏病预测的准确性，并基于粒子群优化（PSO）提供了一种新的算法想法。我们首先使用三个主流机器学习分类算法 - 决策树，随机森林和XGBoost，然后输出这三个模型的混淆矩阵。结果表明，随机森林模型在预测心脏病的分类方面具有最佳性能，精度为92.2％。然后，我们将基于PSO算法的变压器模型应用于分类实验的同一数据集。结果表明，该模型的分类精度高达96.5％，比随机森林高4.3％，这验证了PSO在优化变压器模型中的有效性。上述研究表明，PSO在心脏病预测中显着改善了变压器的性能。提高预测心脏病的能力是全球优先事项，对所有人类的益处。准确的预测可以增强公共卫生，优化医疗资源并降低医疗保健成本，从而导致更健康的社会。这一进步为更有效的健康管理铺平了道路，并为更健康，更具韧性的全球社区的基础提供了帮助。
变压器冷却系统的研究
电力变压器是电力供应系统的重要组成部分。变压器将一个电压等级转换为另一个电压等级。在此能量传输过程中，变压器绕组中会发生损耗。这些损耗会转化为热量，从而烧毁变压器绕组。为了克服这些问题，冷却是必需的。变压器的主要故障是由于变压器在工作过程中过热造成的。变压器中产生热量的主要来源是绕组和铁芯中的铜损（I²R 损耗）。内部损耗（如磁滞、涡流、高环境温度和太阳辐射）也会产生热量。消除和降低变压器的热量有助于提高变压器的高效工作、延长使用寿命和提高效率。用于降低变压器温度的各种冷却剂包括空气、合成油、矿物油等。如果变压器产生的热量没有得到适当消散，温度就会持续升高，从而损坏绝缘层，进而损坏变压器。变压器的运行温度仅比额定温度高 10°C，就会使变压器的寿命缩短 50%。
为什么变压器体系结构难以获得基因组 - ...
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/筹款人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月14日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632745 doi：Biorxiv Preprint
变压器效率的实验分析与负载电阻
摘要。变形金刚在电能的分布中起着关键作用，尤其是在电子设备中。负载电阻显着影响变压器效率。本研究采用了一种实验方法，目的是评估实验数据分析和理论计算之间的一致性。The experimental setup involves testing a step-up transformer characterized by the following primary coil specifications: N p (number of turns) = 500, r p (resistance) = 2.5 Ω, L p (self-inductance) = 9 mH, and secondary coil specifications: N s (number of turns) = 1000, r s (resistance) = 9.5 Ω, L s (self-inductance) = 36 mH.载荷电阻（R）在10至500Ω的范围内变化。结果揭示了变压器效率的逐步提高，随着载荷的增加，效率高达300Ω，此后效率会下降。在降低变压器的情况下，具有与升级变体相同的规格，效率显示出类似的增强模式，载荷电阻最高为80Ω，超过它会减小。此外，渐进式变压器的根平方误差（RMSE）为0.0012，R-square（R 2）值为0.99。同样，对于降低的变压器，RMSE寄存器为0.0060，伴随着R-Square（R 2）为0.99。这些发现肯定了所采用理论在阐明变压器效率和负载抗性之间的复杂相互作用方面的特殊性。
使用平行视觉变压器
摘要 - 采用人工智力来创建高度逼真的合成媒体，对隐私，安全性和错误信息传播构成了重大威胁。传统的深层检测方法，主要基于电流神经网络（CNN），通常在有效地识别这些复杂的伪造方面掉落。本项目探讨了平行视觉变压器（PVIT）用于深泡探测器的使用，利用其高级功能在建模复杂模式和视觉数据中的长距离依赖性中进行建模。我们使用NVIDIA A100 GPU的Google Colab培训了由140K真实和假面的数据集培训了PVIT模型。我们的结果表明，PVIT可显着提高检测准确性，精度，召回和鲁棒性，提供有希望的解决方案，以打击达到91.92精度的DeepFake技术所带来的挑战。索引术语 - 深层检测，平行视觉变形，以前，AI生成的，伪造的内容识别，变换，网络安全，数字取证，机器学习，深度学习。
