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World File Search System常规方法
基于RIS辅助细胞的大型MIMO Systems基于多代理学习的基于学习的关节预编码和相位移位优化
摘要 - 无细胞（CF）大量多输入多重输出（MMIMO）是一种使用多个分布式接入点（APS）实现高光谱效率（SE）的有前途的技术。但是，由于高渗透率损失，苛刻的传播环境通常会导致沟通性能的显着降解。为了克服此问题，我们将可重新配置的智能表面（RIS）引入CF MMIMO系统中，作为低成本和功率较高的解决方案。在本文中，我们专注于优化RIS辅助CF MMIMO系统的关节预编码设计，以最大化总和SE。这涉及优化APS处的预编码矩阵和RIS的反射系数。为了解决这个问题，我们提出了包含模糊逻辑（FL）的完全分布的多代理增强学习（MARL）算法。与依靠交替优化技术的常规方法不同，我们基于FL的MARL算法仅需要本地渠道状态信息，这减少了对高回程容量的需求。仿真结果表明，我们提出的FL-MARL算法有效地降低了计算复杂性，同时达到与常规MARL方法相似的性能。
设备使用机器学习（表面冷凝器案例研究）的设备性能成本优化
设备性能评估或预测通常是使用常规方法进行的。组织通常太忙了，无法专注于设备性能的改进机会。机会识别的机会在很大程度上依赖于专家意见，而使用的方法通常会因其所拥有的知识而异。简单和现实的设备性能预测的好处将有明显的提高维护成本，因此可以帮助降低资产的总运营成本。在这项研究工作中，将表面冷凝器用作案例研究。本研究工作中提出的解决方案是将机器学习方法应用于用于表面冷凝器监视的内联仪器数据，并预测表面冷凝器的性能以及表面冷凝器操作中涉及的过程的消耗率，而无需复杂的工程方法或解决方案。时间序列预测（TSF）分析用于性能预测，而深度学习神经网络用于消费率预测。从技术预测中获得的结果将转化为较高的设备性能与设备性能较低之间的成本节省。该方法将帮助资产工作团队确定表面冷凝器维护的经济方法。
应用STPA进行自动驾驶的安全分析
在自动驾驶汽车迅速前进的领域中，确保安全性和功能至关重要。自动驾驶汽车的功能数量每天都在增加，将技术推向了更新的高度。这些系统一直依赖于环境的启示和使用复杂的传感器，以导航和与环境进行交互。但是，这种情况意识的需求引发了新的安全问题，要求重新评估常规方法。尽管系统没有任何故障，但由于功能不足或不可预见的滥用，它仍然可能表现出危险行为，也称为预期功能的安全性（SOTIF）。本文采用了基于系统理论的新型安全分析工具STPA方法，作为试点研究，以了解该方法在解决这些新兴安全问题方面的有效性。该方法应用于未信号的4腿交点与混合流量的情况下，其中自动级别4车辆正在左转。分析被缩小为关注功能不足，特别是关于感知，该方法由该方法产生相应的因果因素。该研究的结果证明了该方法是系统地识别功能不足和规范差距所导致的因素，即使在复杂且具有挑战性的环境中也是如此。
峰值定量纳米力学映射
摘要。表面能量表征对于设计可靠的电子设备的制造过程很重要。表面能量受表面功能和形态等各种因素的影响。由于高表面与体积比率，纳米级的表面能与散装的表面能有所不同。然而，由于表征有限的表征量有限，因此无法将表面能（如无梗液或刷毛方法）表征表面表征的常规方法。最近，已经提出了使用原子力显微镜（AFM）在纳米级上进行表面能表征，并提出了具有峰值力量定量纳米力学映射（PF-QNM）成像模式的表面能。纳米级AFM尖端测量纳米级的粘附力，该粘附力通过预校准的曲线转化为表面能。先前已经报道了使用AFM与PF-QNM方法对纳米级金属样品的成功表面能表征。这项微型审查讨论了使用PF-QNM方法使用AFM在纳米级表面表征的最新进展。引入了PF-QNM模式的基本原理，并总结了表面能表征的结果。因此，讨论了纳米级表面能量表征的未来研究方向。
结肠靶向药物输送系统的最新方法。
可以通过针对结肠靶向药物递送来实现全身毒性的降低，以及结肠疾病（克罗恩，溃疡性结肠炎，肠病，结肠癌）的局部药物递送的高效率。诸如影响药物疗效和递送的pH，细菌，粘液屏障和过境时间。传统的药物向结肠输送方式有其自身的挑战和障碍。因此，针对结肠靶向的主动研究领域是基于纳米技术的药物递送。纳米技术显示出令人鼓舞的结果，例如毒性降低，局部药物递送，提高疗效和感染区域的高积累。，但这些也与限制有关，例如在肠上部吸收药物，粘液捕获，pH引起的变化，酸/酶和爆发现象的药物降解。这些损害了新系统的治疗功效。为了防止这些障碍，需要在药物输送技术方面取得进步，这可以提供高治疗效率。本综述试图解释结肠药物输送的常规方法以及与之相关的挑战。与未来的前景一起讨论了新型药物输送系统的作用及其在结肠靶向中的进展。
将重分散聚合物粉末添加到水泥瓷砖粘合剂中的效果：文献综述
结构和建筑材料的现代进步促使研究人员专注于这些创新的适应。尤其是，由于陶瓷瓷砖在各种室内和室外设置中的美学吸引力以及安装简单性，引起了人们的关注。陶瓷瓷砖的利用不仅旨在提供结构完整性，而且类似地旨在增强其视觉属性，从而具有重要的价值。在将这些瓷砖固定在表面上的角度上，常规方法需要使用沙子泥浆灌浆。尽管如此，这种方法提出了某些局限性，例如保留水分不足，刚性表面，延长的干燥期，缺乏柔韧性和较厚的糊剂施用以及其他问题。可以通过与其他水泥元素结合结合掺入可重分散的聚合物粉（RPP）来有效解决这些障碍。通过它们的合并应用，聚合物与水泥成分协同增强物理和机械特征，从而提高粘附强度，最大程度地减少收缩并减少吸水。本评论文章的主要目标是强调陶瓷瓷砖粘合剂的重要性，同时提供了胶合瓷砖粘合剂（CTA）及其所有组件的彻底解释。我们将重点放在市售的RPP及其纳入CTA配方上。
![arxiv：2411.00134v1 [cond-mat.soft] 2024年10月31日](/simg/c\cbcb809e034f2eea55fdfa828a50fd7f02e33ebc.webp)
arxiv：2411.00134v1 [cond-mat.soft] 2024年10月31日
梯子聚合物以其刚性的梯子样结构而闻名，具有出色的热稳定性和机械强度，将它们定位为高级应用的候选者。但是，准确地从溶液散射中确定其结构仍然是一个挑战。它们的链构象在很大程度上受单体及其相对取向的固有定向特性的控制，从而导致弯曲角的双峰分布，这与常规的聚链链的弯曲链遵循单峰分布。与此同时，聚合物链的传统散射模型并不能说明这些独特的结构特征。这项工作引入了一种新颖的方法，该方法将机器学习与蒙特卡洛模拟集成在一起以应对这一挑战。我们首先开发了一个蒙特卡洛模拟，用于对梯形聚合物的构型空间进行采样，其中每个单体被模型为双轴段。然后，我们基于高斯过程回归建立了一个机器学习辅助散射分析框架。最后，我们在梯子聚合物溶液上进行小角度的中子散射实验以应用我们的方法。我们的方法揭示了常规方法无法捕获的梯子聚合物的结构细节。
单光子自我对被困离子链的运动分析...
观察捕获离子的振荡是最先进的量子1和基本2物理实验的必不可少的技术。裸露振荡频率的估计用于提供剩余能量的精确值3原子的估计中微子质量的关键作用。4在精确光谱实验5中还研究了振荡频率的差异，以测量基本颗粒的旋转磁因子，这与QED的测试相关，6，并在物质和反物质之间寻找不对称性。7笔陷阱中的常规方法是检测陷阱电极上离子图像电荷引起的电流。2正在探索新方法，以使用第二离子对运动敏感更高敏感性进行精确测量。8附加离子应具有有利的电子结构，以通过量子逻辑光谱法制备和读取互动的离子特性。9量子逻辑方案需要几个控制的激光脉冲来操纵辅助离子。该离子是通过激光冷却制备的，然后通过使用狭窄的过渡来解决链的运动边带来审问。过去已经探索了依赖散射光的分析的边带光谱进行运动检测的替代技术。10–14这些技术基于
机器学习的最新进展辅助拉曼光谱
随着拉曼光谱的发展及其应用域的扩展，用于光谱数据分析的常规方法已经表现出许多局限性。探索新的方法以促进拉曼光谱和分析已成为研究重点的一个领域。已经证明，机器学习技术可以从光谱数据中更有效地提取有价值的信息，从而为分析科学创造前所未有的机会。本文概述了用于机器学习（ML）和ML-Algorithms的传统且最近开发的统计方法，用于基于拉曼光谱的分类和识别应用。这些方法包括主要成分分析，k-nearest邻居，随机森林和支持向量机，以及基于神经网络的深度学习算法，例如人工神经网络，卷积神经网络等。大部分审查致力于从多个领域的Raman光谱中的机器学习进展，包括材料科学，生物医学应用，食品科学等，这达到了令人印象深刻的分析准确性。在许多这些应用领域中，拉曼光谱和机器学习的结合是实现高通量和快速识别的前所未有的机会。还讨论了当前研究的局限性，并提供了对未来研究的观点。
电池状态估计的物理信息神经网络
摘要：锂离子电池的生命周期和降解机制的准确预测对于它们的优化，管理和安全性至关重要，同时预防潜在失败。然而，由于复杂和动态的细胞参数以及用法条件下的广泛变化，典型的状态估计是具有挑战性的。基于物理学的模型需要由于广泛的参数要求而导致的准确性和复杂性之间的权衡，而机器学习模型则需要大型培训数据集，并且在概括地看不见的情况时可能会失败。为了解决这个问题，本文旨在集成基于物理的电池模型和机器学习模型，以利用其各自的优势。这是通过应用称为物理信息的神经网络（PINN）的深度学习框架来实现的。通过整合FICK从单个粒子模型扩散定律的偏微分方程来预测锂离子细胞的电荷状态和健康状况。结果表明，PINN可以在0.014％至0.2％的范围内估计电荷状态，而健康状况的范围为1.1％至2.3％，即使培训数据有限。与常规方法相比，Pinn的复杂性不那么复杂，同时仍将物理定律纳入训练过程，从而产生了足够的预测，即使对于看不见的情况也是如此。