XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System向量和
已发布版本的引用（APA）：Alilou，M.，Gharehpetian，GB，Ahmadiahangar，R.，Rosin，A.，＆Anvari-Moghaddam，A.（2022）。日前计划
摘要：智能家居中电力和信息的双向通信有利于对具有充电和放电能力的设备（如电动汽车和电力存储系统）进行优化管理。这些设备的调度可以考虑家用可再生能源装置、家庭能源消耗、电网电价和其他预定参数，以提高其效率以及智能家居的技术和经济指标。本文研究了一种基于决策向量和层次分析法的新型框架，以找到这些设备的最佳运行时间表，从而实现智能家居的日前性能。电动汽车和电力存储系统的初始数据是随机建模的。这项工作的目的是通过电动汽车和电力存储系统的优化运行来最大限度地降低智能家居的电力成本和峰值需求。首先，根据市场价格、家用光伏板的发电功率和智能家居的电力需求，引入这些设备充电和放电的不同决策向量。其次，利用层次分析法实现各类决策准则的优先级别，并计算最终决策向量。最后，考虑电动汽车与储能设备的运行约束以及充放电优先级约束，基于最终决策向量选择电动汽车与储能系统的运行计划。将所提方法应用于考虑不同决策准则优先级别的样本智能家居。数值结果表明，虽然电力需求排序较高的决策准则组合对智能家居的技术经济指标改善效果最好，分别约为12%和26%，但所提方法在所有场景下均具有合适的性能，可用于选择电动汽车与储能系统的最优运行计划。
使用 LSTM 网络进行基于上下文的文本生成
基于序列的模型上的长短期记忆 (LSTM) 单元因其学习长期依赖关系的能力而被用于翻译、问答系统和分类任务。在自然语言生成中，LSTM 网络通过学习具有语法稳定的句法的语言模型，在文本生成模型上提供了令人印象深刻的结果。但缺点是网络不会学习上下文。网络只学习输入输出函数，并根据一组输入词生成文本，而不考虑语用。由于模型是在没有任何此类上下文的情况下训练的，因此生成的句子之间没有语义一致性。所提出的模型经过训练，可为给定的一组输入词生成文本以及上下文向量。上下文向量类似于段落向量，它掌握句子的语义（上下文）。本文提出了几种提取上下文向量的方法。在训练语言模型时，除了输入输出序列之外，还会与输入一起训练上下文向量。由于这种结构，模型可以学习输入词、上下文向量和目标词之间的关系。给定一组上下文术语，训练有素的模型将围绕提供的上下文生成文本。基于计算上下文向量的性质，该模型已尝试了两种变体（单词重要性和单词聚类）。在单词聚类方法中，还探索了各个领域之间的合适嵌入。根据生成的文本与给定上下文的语义接近度来评估结果。
使用海洋可再生能源的大规模氢生产系统：最先进的
摘要：为了在2050年根据欧洲“绿色”协议实现更加生态友好的能源过渡，由于其作为能源载体的效率，氢最近获得了巨大的科学兴趣。本文着重于基于海洋可再生能源的风力涡轮机和潮汐涡轮机的大规模氢生产系统。本文使用水电站，储能单元基础氢向量和燃料电池（FC）回顾了氢生产的不同技术。重点是使用可再生能源的大规模氢生产系统。本研究比较电解器，能源存储单元和FC技术，主要因素被认为是成本，可持续性和效率。此外，使用动态电流轮廓，从文献中得出了基于电路模型的电解器和FCS老化模型的综述，包括模型组件的表征方法和参数提取方法。此外，还检查了已经完成或正在进行的正在进行的可再生能源生产氢的工业项目。该论文通过近期生产和能源储能进展以及某些应用来得出结论。还提出和讨论了有关增强氢生产系统可持续性和效率的观点。本文整合到氢生产系统中时，对电解器和FC的行为老化模型进行了综述，因为这对于它们在不断变化的能量环境中的成功部署至关重要。我们还回顾了欧盟可再生能源分析的潜力。总而言之，本研究为旨在促进可持续和环保能源过渡的研究和行业利益相关者提供了宝贵的信息。
PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习
摘要 - 在机器人技术和自动化等许多现实世界中，高度要求注册。注册在某种程度上挑战，因为获得的数据通常很吵，并且有很多异常值。此外，在许多实际应用中，一个点集（PS）通常仅涵盖另一个PS的部分区域。因此，大多数现有的注册算法无法保证理论融合。本文介绍了一种新颖，健壮和准确的三维（3D）刚性点集（PSR）方法，该方法是通过将最先进的（SOTA）贝叶斯相干点漂移（BCPD）理论推广到场景中来实现的，以使高维点集（PSS）位于AniSAlIniSAIS噪声中。高维点集通常由位置向量和正常向量组成。一方面，使用正常向量，提出的方法对噪声和离群值更为强大，并且可以更准确地找到点对应关系。另一方面，将注册纳入BCPD框架将保证该算法的理论收敛。我们在本文中的贡献是三倍。首先，将两个一般PS与正常向量对齐的问题纳入了变异的贝叶斯推理框架中，该框架可以通过概括BCPD方法来解决，同时考虑了各向异性位置噪声。第二，算法迭代期间的更新参数以封闭形式或迭代解决方案给出。第三，进行了广泛的实验，以验证提出的方法及其对BCPD的显着改进。
生物电是定量方法解决方案手册
通过许多研究人员的精确实验研究，电生理学的研究取得了重大进展。该领域也通过将这些实验与基于电磁理论，电化学和其他基本概念的数学描述相结合来提出。本教科书提供了电生理学的定量介绍，首先是第1章中必要数学的摘要。第二章提供了导电媒体中电场和当前流量的简洁概述，从物理科学和工程原理中借鉴了生物学应用。随后的六章构成了本文的核心材料。第3章介绍了如何在膜之间存在电压和电流，以及如何使用Nernst – Planck方程进行评估。第4章讨论了膜通道，这对于细胞兴奋性至关重要，而第5章检查了产生动作电位的膜电压变化的时间过程。第6章涵盖了动作电位向下纤维的传播，并且在第7章中对心脏起搏器中使用的人工刺激的反应进行了处理。最后，第8章描述了这些活性过程在周围细胞外空间中产生的电压和电流。以前的版本因其对电生理主题的全面报道而受到赞扬，包括细胞膜的电性能，动作电位，电缆理论，神经肌肉连接，细胞外场和心脏电生理学。**传记** Robert Plonsey是生物医学工程专家，目前是杜克大学名誉教授。他拥有著名机构的多个学位，包括加利福尼亚大学（1955年）的电气工程博士学位和斯洛伐克科学学院的技术科学博士（1995年）。在他的整个职业生涯中，他曾在凯斯西部储备大学（1976-1980）和杜克大学（1968-1983）的教授担任生物医学工程主席。**奖项和赞誉** Plonsey对生物医学工程的贡献已通过许多奖项得到认可： *美国科学进步协会会员 * William Morlock Award * William Morlock Award（1979年） *百年纪念奖章（1984）（1984年）在IEEE IEEE Ingineering获得IEEE MEDIC SORICED的IEEE ENGINEERIG （1997年）获得了国际生理与工程医学科学联盟 * Theo Pilkington杰出教育家奖（2005年） *杰出服务奖（生物医学工程科学，2004年）**当前工作** Roger C. Barr是杜克大学生物医学工程和培养科副教授。他曾担任生物医学工程系和医学与生物学协会IEEE工程副总裁兼总裁。Barr获得了杜克大学学者奖（1991年），并撰写了100多个有关生物电论的研究论文。**文本简介**提供的文本是电生理学的简介，重点是定量方法。本书涵盖了电场的各个方面和在生物环境中的电流流动，包括膜电压，动作电位，传播，人工刺激反应以及细胞外电压/电流产生。随后的章节探讨了心脏和神经电生理学，以及膜生物物理学的最新发展。电生理学领域通过许多研究人员进行的各种实验研究的结合，从而取得了重大进步。此外，准确的理论概念和数学描述的发展统一了许多实验观察，为应对各种电生理挑战提供了坚实的基础。此外，采用向量和矢量演算，大大简化了本书中介绍的几个主题的数学公式。本章深入研究向量和标量的基本面，以及代数操作，例如应用于向量的添加和乘法。它还对梯度和差异概念进行了深入的评论，因为它们经常遇到。
简历 - Joshua Bengio -
2019 年 9 月，Google Scholar 上查找到 Yoshua Bengio 撰写的科学出版物被引用近 206,000 次，H 指数为 146，仅 2018 年就被引用了 60,000 多次。正如图灵奖特别认可的那样，他的主要贡献共同创造了深度学习领域，涉及循环网络、使深度学习成功的方法、深度学习的理论理解、基于注意力的新架构的开发以及使神经网络能够处理集合而不仅仅是向量和序列，以及开发深度生成模型（如生成对抗网络）。最近，YB 将注意力转向了表示学习的代理视角（以及深度强化学习），并参加了关于人工智能社会责任发展的国内和全球讨论（和文件），并为人工智能在社会公益应用方面的研究做出了贡献，例如在医疗保健、环境和教育领域。主要贡献如下。 • 1989-1998 卷积和循环网络与概率对齐 (HMM) 相结合来对序列进行建模，这是我的博士论文 (1991)、NIPS'1988、NIPS'1989、Eurospeech'1991、PAMI'1991、IEEE Trans. Neural Nets 1992 的主要贡献。这些架构首先应用于我博士论文中的语音识别（并在 2010 年后重新发现），然后与 Yann LeCun 等人一起应用于手写识别和文档分析（被引用最多的论文是“基于梯度的学习应用于文档识别”，1998 年，引用次数超过 19,000 次）。 • 1991-1995 与 Samy Bengio 一起学习学习论文，从 1991 年的 IJCNN 开始，
利用张量网络方法在现代 GPU 上进行高效的量子电路模拟
随着量子硬件的快速发展，量子电路的高效模拟已变得不可或缺。主要的模拟方法基于状态向量和张量网络。随着目前量子器件中量子比特和量子门的数量不断增加，传统的基于状态向量的量子电路模拟方法由于希尔伯特空间的庞大和广泛的纠缠而显得力不从心。因此，野蛮的张量网络模拟算法成为此类场景下的唯一可行解决方案。张量网络模拟算法面临的两个主要挑战是最优收缩路径寻找和在现代计算设备上的高效执行，而后者决定了实际的效率。在本研究中，我们研究了此类张量网络模拟在现代 GPU 上的优化，并从计算效率和准确性两个方面提出了通用的优化策略。首先，我们提出将关键的爱因斯坦求和运算转化为 GEMM 运算，利用张量网络模拟的具体特性来放大 GPU 的效率。其次，通过分析量子电路的数据特性，我们采用扩展精度保证模拟结果的准确性，并采用混合精度充分发挥GPU的潜力，使模拟速度更快、精度更高。数值实验表明，在Sycamore的18周期情况下，我们的方法可以将随机量子电路样本的验证时间缩短3.96倍，在一台A100上持续性能超过21 TFLOPS。该方法可以轻松扩展到20周期的情况，保持相同的性能，与最先进的基于CPU的结果相比加速12.5倍，与文献中报道的最先进的基于GPU的结果相比加速4.48-6.78倍。此外，本文提出的策略对
数学-II - 分支学科名称学科代码年级...
第一单元 傅里叶级数：傅里叶级数简介、不连续函数的傅里叶级数、偶函数和奇函数的傅里叶级数、半程级数 傅里叶变换：傅里叶变换的定义和性质、正弦和余弦变换。 第二单元 拉普拉斯变换：拉普拉斯变换简介、初等函数的拉普拉斯变换、拉普拉斯变换的性质、尺度变化性质、二阶平移性质、导数的拉普拉斯变换、逆拉普拉斯变换及其性质、卷积定理、应用 LT 解常微分方程 第三单元 变系数二阶线性微分方程：方法 已知一个积分、去除一阶导数、改变独立变量和改变参数、用级数法求解 第四单元 一阶线性和非线性偏微分方程：偏微分方程的公式、直接积分解方程、拉格朗日线性方程、查皮特方法。 二阶及高阶线性偏微分方程：具有常系数的 n 阶线性齐次和非齐次偏微分方程。分离变量法解波动和热方程 第五单元 向量微积分：向量的微分、标量和向量点函数、梯度的几何意义、单位法向量和方向导数、散度和旋度的物理解释。线积分、面积积分和体积积分、格林散度定理、斯托克斯散度定理和高斯散度定理 参考文献
HDTest：受大脑启发的超维计算的差分模糊测试
摘要 — 受脑启发的超维计算 (HDC) 是一种新兴的计算范式，它模仿大脑认知并利用具有完全分布式全息表示和（伪）随机性的超维向量。与深度神经网络 (DNN) 等其他机器学习 (ML) 方法相比，HDC 具有高能效、低延迟和一次性学习等优势，使其成为广泛应用的有前途的替代候选者。然而，HDC 模型的可靠性和稳健性尚未得到探索。在本文中，我们设计、实现和评估 HDTest 以通过在罕见输入下自动暴露意外或不正确的行为来测试 HDC 模型。HDTest 的核心思想基于引导式差分模糊测试。在 HDC 中查询超向量和参考超向量之间的距离的引导下，HDTest 不断变异原始输入以生成可能触发 HDC 模型不正确行为的新输入。与传统的 ML 测试方法相比，HDTest 不需要手动标记原始输入。以手写数字分类为例，我们表明 HDTest 可以生成数千个对抗性输入，这些输入的干扰可以忽略不计，可以成功欺骗 HDC 模型。平均而言，HDTest 在一台商用计算机上运行一分钟内可以生成大约 400 个对抗性输入。最后，通过使用 HDTest 生成的输入重新训练 HDC 模型，我们可以增强 HDC 模型的稳健性。据我们所知，本文首次尝试系统地测试这种新兴的受大脑启发的计算模型。
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。