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数据映射 - 实验数据.pdf
在本文中，我们介绍了从九个不同的锂离子电池收集的数据集。这些数据集在电池的全电荷循环中包含电压，车道和时间测量，以非常低的电流（几乎达到C / 30速率）。如此低的电流率数据适用于开路电压表征。该数据的收集是通过使用Arbin电池循环器完成的，并使用热室来控制测试温度。数据是在从-25℃至50°C的广泛温度下收集的。©2021作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、波峰、波谷和拐点的位置，以及波峰和波谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
快速从陆军实验数据中获取见解
Rapidly Unlocking Insights from Army Experimental Data: A Topic Modeling and Natural Language Processing Approach Anders Grau, Jenifer McClary, and Nicholas Reisweber Department of Mathematical Sciences United States Military Academy West Point, NY 10996 Corresponding Author's Email: andersgrau8@gmail.com Author Note: CDT Anders Grau is studying for a Bachelor of Science in Operation Research at the United States Military学院。Maj Jenifer McClary和Maj Nicholas Reisweber是美国军事学院数学科学系的讲师。作者要感谢这项研究的赞助商Trac-Monterey在整个研究过程中的支持和指导，特别要感谢Maj Daniel Ruiz和LTC Matthew Smith。此处表达的观点是作者的观点，不反映美国军事学院，陆军部或国防部的地位。摘要：美国陆军的研究人员正在进行有关在战场上实施新兴技术的实验。这些实验的关键数据点包括有关技术性能的文本评论。研究人员使用一系列自然语言处理（NLP）任务来分析此类评论，包括主题建模。这项研究致力于开发一种分析陆军实验和现场测试的文本评论的方法。该方法对在Forge数据库中的实验数据进行了测试，Forge数据库是陆军期货司令部（AFC）倡议，旨在为研究人员提供AFC研究的共同操作情况。因此，这项研究提供了改进的框架，用于分析美国陆军研究人员的主题模型。关键字：主题建模，n-gram，陆军实验数据，文本评论
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
从实验数据中提取特征 - NPL 出版物
单变量多项式样条曲线提供了一类灵活的函数，可有效建模各种实验数据。然而，定义此类曲线的参数通常不直接提供产生数据的测量系统的任何物理信息。相反，需要从拟合模型中提取此类信息。考虑从单变量多项式样条曲线中提取信息的问题，其中信息采用曲线特征的形式，包括零交叉点、峰、谷和拐点的位置以及峰和谷的宽度。解决了与从拟合实验数据的样条曲线得出的这些特征估计值相关的不确定性的评估。
生成式 AI 辅助 RNA 测序实验数据的通路分析与解释
• 根据主要文献或已知数据库，针对数据集的生物学条件，简要描述前 5 条途径中的每条途径。正确引用参考文献。 • 与 AI 工具交互，询问这些途径与数据集的生物学条件相关的意义或功能。记录 AI 的回应。 • 将 AI 的解释与您的初步理解和主要文献进行比较。注意任何差异、见解或新颖的解释，并简要总结它们（最多两段） 反思：反思使用生成式 AI 模型协助 RNA-Seq 通路解释的经验。回答以下问题：
使用大型语言模型从材料科学文献中挖掘实验数据：一项评估研究
摘要 本研究致力于评估大型语言模型 (LLM)（例如 GPT-3.5-Turbo、GPT-4 和 GPT-4-Turbo）从材料科学科学文献中提取结构化信息的能力。为此，我们主要关注信息提取的两个关键任务：(i) 对所研究材料和物理特性的命名实体识别 (NER) 和 (ii) 这些实体之间的关系提取 (RE)。由于材料信息学 (MI) 中明显缺乏数据集，我们使用基于超导体研究的 SuperMat 和通用测量评估语料库 MeasEval 进行评估。将 LLM 执行这些任务的性能与基于 BERT 架构和基于规则的方法（基线）的传统模型进行对比。我们介绍了一种用于比较分析复杂材料表达的新方法，强调化学式的标准化以解决材料科学信息评估中固有的复杂性。对于 NER，LLM 在零样本提示下无法超越基线，在少样本提示下仅表现出有限的改进。然而，使用适当的 RE 策略进行微调的 GPT-3.5-Turbo 优于所有模型，包括基线。在没有任何微调的情况下，GPT-4 和 GPT-4-Turbo 在仅提供几个示例后就表现出了卓越的推理和关系提取能力，超越了基线。总体而言，结果表明，尽管 LLM 在连接概念方面表现出相关的推理能力，但对于需要提取复杂的特定领域实体（如材料）的任务，专门的模型目前是更好的选择。这些见解为未来工作中其他材料科学子领域提供了初步指导。
低速风洞试验控制系统研究
校对测量，风洞试验中的动态试验。常规试验中的测量参数有平衡信号、升力、阻力、侧向力、偏航力矩、俯仰力矩、操纵面的各种铰力矩。平衡室压力、平衡室温度、模型底部压力、风洞总压、静压、总温、迎角：大概有十几个到二十几个参数。模型表面压力测量参数有几十个点到几个干点。风洞压力测量参数有几十个点到几百个规模。动态试验参数有脉动压力和各种交变振动信号。一般有十几个点到几十个点。 C 风洞测量原则 风洞实验数据质量的高低是通过实验数据不确定度大小的多少来评定的，数据不确定性的评定是整个风洞实验的关键我们在设计一个试验研究的过程，给出了风洞实验的研究流程以及影响实验数据不确定度的因素，做了以下工作： (1)风洞实验的目的和实验数据的不确定度分析，同时提出，在进行实验设计的同时，对实验数据的不确定度进行估计； (2)实验数据的不确定度分析贯穿于实验的整个过程； (3)实验数据的质量对于风洞实验具有“一票否决权”； (4)实验数据的不确定性分析与估计是实验报告的重要组成部分； (5)实验设计和测试系统的可靠性是保证实验数据质量的关键方面； (6)没有考虑空气的压缩性； (7)考虑了空气的压缩性。