XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验条件
物理系统的可解释的元学习
机器学习方法在科学过程中可能是有价值的帮助，但是他们需要面对来自非均匀实验条件的数据的具有挑战性的环境。最近，元学习方法在多任务学习方面取得了重大进展，但它们依靠黑盒神经网络，占据高计算成本和有限的解释性。利用学习问题的结构，我们认为可以使用更简单的学习模型，并具有以学习任务为例，可以使用更简单的学习模型来实现多环境的概括。至关重要的是，我们证明该体系结构可以识别系统的物理参数，从而实现可解释的学习。我们通过将其与物理系统上的最新算法进行比较，降低了我们方法的竞争性概括性能和低计算成本，从玩具模型到复杂的，非分析系统。我们的方法的解释性用原始应用在物理参数诱导的适应性和自适应控制中进行了说明。
化学和材料科学中的人工智能
实验条件（例如，比较在不同离子强度下稳定的化合物是没有意义的）。接下来，将结构上的数据（来自二维图像）转换为已知恒定长度的向量（特征向量）。将矢量数据发送到机器学习模型并输出结果。数据。一切的基础。通常他们谈论大数据，但其数量取决于数据的纯度、方法和期望的结果。通常，在图 1.2 中，数据位于这个金字塔的底部。数据是指事实、信号、测量值，通常是非结构化的东西。数据通常不是原生的、异构的且格式不方便。在这些数据“沼泽”可以被使用之前，它必须经过组织数据、添加上下文、元数据、给这些数据添加标签、清理数据、严格检查数据等过程。简而言之，数据需要经过极其彻底的处理才能使用。
以机器智能为中心的功能材料和界面自动表征系统
经典的实验设计依赖于耗时的工作流程，需要经验丰富的研究人员进行规划、数据解释和假设构建。在这里，我们描述了一个集成的机器智能实验系统，该系统能够在可编程的动态环境下同时动态测试材料的电、光、重量和粘弹性。专门设计的软件控制实验并执行即时的大量数据分析和动态建模、实时迭代反馈以动态控制实验条件以及快速可视化实验结果。该系统以最少的人为干预运行，能够高效地表征材料的复杂动态多功能环境响应，同时进行数据处理和分析。该系统为以人工智能为中心的材料表征提供了一个可行的平台，当与人工智能控制的合成系统相结合时，可以加速多功能材料的发现。
在“无意识”状态下，我们真的无意识吗？重新审视常见假设
在意识科学领域，传统上将某些状态（例如慢波非快速眼动睡眠和深度全身麻醉）归类为“无意识”。虽然这种分类乍一看似乎合理，但仔细调查发现它并非如此简单。鉴于（1）（无）意识的行为迹象可能不可靠，（2）（无）意识的主观报告可能不可靠，以及（3）假定为无意识的状态并不总是没有报告的体验，我们有理由重新审视我们对“无意识状态”的传统假设。虽然这些问题并不新颖，而且可能部分是语义上的，但它们对科学进步和临床实践都有影响。我们建议，专注于提供更务实和更细致入微的不同实验条件特征的方法可能会促进该领域的清晰度，并帮助我们为未来的研究奠定更坚实的基础。
Al2O3-TA2O5多层薄膜由...
这项研究旨在合成由Al 2 O 3和Ta 2 O 5制成的多层氧化物薄膜用于介电应用。由两个，四个或八个氧化物层制成的多层薄膜由物理蒸气沉积合成，特别是中频脉冲的直流电流磁子溅射。薄膜由化学计量的Al 2 O 3和Ta 2 O 5层制成，该层具有从扫描电子显微镜（SEM）获得的横截面图像中观察到的特定形态。Al 2 O 3层具有柱状结构，而TA 2 O 5层均匀致密。X射线衍射（XRD）特征表明，由于磁控溅射过程中使用的实验条件，尤其是底物的低温，这些氧化层的结晶度非常有限。
A Review of EEG-Neurofeedback 脑电神经反馈综述
脑电反馈是一种基于脑电图技术的无创脑刺激方法，通过脑机接口将脑电生理活动信号传送到计算机，将脑电活动的实时变化作为反馈刺激给予被试自身，帮助被试学习如何自我调节大脑活动。脑电反馈应用十分广泛，可作为精神疾病的辅助治疗、健康个体的认知能力提高以及作为脑电生理特征与认知功能相互作用的实验条件。为了对脑电反馈有一个清晰的认识，本文从脑电反馈系统的组成部分、脑电反馈方案的设计要素、脑电反馈的评价以及脑电反馈的机制理论四个部分对其进行了综述。
相变材料热物理性能增强在储热领域的新进展
PCM 在潜热存储应用中的主要问题之一是提高热导率。已经进行了一些理论和实践研究来检查各种潜热存储系统的传热过程 [30]。目前，提高 PCM 热导率的主要方法是添加高热导率基质和化学改性添加剂的表面。这些包括表面和接枝功能团改性，以及添加多孔三维 (3D)、二维 (2D)、一维 (1D) 和零维 (0D) 结构添加剂。虽然改性和接枝功能团可以增加材料相容性并降低界面热阻，但改性的成功率较低且操作更复杂。加入导热基质可以形成导热链，从而减少声子散射并加快热量传输。另一方面，较高的添加剂质量含量将大大限制 PCM 的储热能力。因此，在选择提高 PCM 热导率的技术时，应考虑适当的添加量和实验条件。
现实生活中的在线自定步调 BCI 中的发作检测图像
方法：我们之前的研究表明，一种新的声音想象 (SI) 任务，高音调隐蔽声音产生，对于发作检测场景非常有效，并且我们预计它比迄今为止使用的最常见的异步方法，即运动想象 (MI) 有几个优势：1) 直观；2) 对运动障碍人士，尤其是皮质运动区域受损人士有益；3) 与其他常见的自发认知状态没有显著重叠，使其更容易在日常生活中使用。将该方法与在线现实场景中的 MI 任务进行了比较，即在观看视频和阅读文本等活动期间。在我们的场景中，当屏幕上出现来自通讯程序的新消息提示时，要求正在观看视频（或阅读文本、浏览图像）的参与者通过分别针对每个实验条件执行 SI 或 MI 任务来打开消息。
CTRL——一种无标记人工智能动态测量单细胞体积的方法
测量细胞的物理尺寸对于了解细胞生长控制很有价值。目前用于哺乳动物细胞的单细胞体积测量方法劳动密集、不灵活且可能导致细胞损伤。我们引入了 CTRL：细胞拓扑重建学习器，这是一种无标记技术，结合了深度学习算法和荧光排除方法，仅从微分干涉对比 (DIC) 显微镜图像中重建细胞拓扑并估计哺乳动物细胞体积。该方法实现了定量准确性，需要的样品制备最少，并且适用于广泛的生物和实验条件。该方法可用于跟踪任意长时间段内的单细胞体积动态。对于 HT1080 纤维肉瘤细胞，我们观察到分裂时的细胞大小与出生时的细胞大小 (sizer) 呈正相关，并且在 HT1080 纤维肉瘤细胞中，在细胞周期完成 25% 时，细胞大小波动明显减少。
外壳高度，底物厚度和扫描模式对直接金属沉积中悬臂失真的影响
金属添加剂制造中的摘要，移动的热源会导致温度和应变的空间和时间依赖性变化，从而导致部分变形。失真预测和优化的沉积参数可以提高生成的组件的尺寸精度。在这项研究中，通过实验验证了一种分析方法，用于建模覆盖高度和底物厚度的效果。此外，通过实验确定扫描模式与层高和底物厚度的函数的影响。分析模型基于凉爽的相位机理，并假定每个沉积层的恒定热收缩力的形成。与类似的实验条件相比，该模型可以准确预测实验校准后纵向悬臂失真。对于多层沉积，扫描模式对薄壁底物的失真影响最大。具有纵向扫描载体的优化沉积策略导致降低高达86％。结果强调了机械建模和扫描策略优化的潜力，以提高增材制造领域工业应用的形状准确性。