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双叉子入口分配器是一种简单的双叶片入口设备，用于水平分离器中，需要低剪切和压力下降的合理流量分布。在水平容器中，双叉子适合最高入口。与更简单的偏转器（例如偏转板或菜肴）相比，该设备的好处包括减少搅拌，因此改善了2和3相运行性能，更稳定的水平控制以及减少的泡沫。对于液体滑动应用，通常在有较长的输入流线的情况下，双叉子提供了出色的机械强度。双叉子通过使用弯曲的叶片将输入流平滑地分为两个片段，以适应进气喷嘴的整体几何形状。气相很容易沿容器分离和分散，而液相速度则降低，并以相对较低的速度以相对较低的速度进一步分散并落入散装液体层。在安装双叉子安装的入口喷嘴尺寸时，我们建议流体动量ρv2显着超过6,000。
对Alexandrov的单数集的定量估计...
现在，让t⊆z为封闭的子集，因此∂z\ t =∪uℓu是是一个脱节间隔的集合。让p为z的中心，定义cℓ=∪x∈Uℓγpx，其中γx，y表示连接x和y的线，是与开放式集合uℓ相关的扇区的集合。让我们观察到任何x∈∂z，沿（x，1）∈X0的曲率沿∂z×{1}的正常方向 +∞，并且沿其切向方向严格为正。这将使我们能够在其凸面壳Cℓ×[0，1]内平滑地“打开” uℓ×{1}，从而保留了x 0的凸的凸度和切线锥的x 0 \（∪cℓ×[0，1]）的点。令x1∈Alex3（0）为结果空间。特别是，保留了T×{1}点处的切线锥，因此我们有S 1ϵ（x 1）=（t×{1}）∪（∂z×{0}）。同样，我们可以平滑接近∂z×{0}，以便用s 1ϵ（x 2）= t×{1}构造x 2。现在让y 2为x 2的加倍，现在是一个无边界的alexandrov空间y2∈Alex3（0），其中s（y 2）= s 1ϵ（y 2）= t and t and s 0ϵ（y 2）=∅。
使用变异自动编码器参数化机翼
设计只能与其数学表示一样好。在工程设计优化中，所选的参数化方法可以对结果产生重大影响。本文介绍了一种利用变异自动编码器（VAE）的翼型设计参数化的新方法，这是一类以降低维数的熟练程度而闻名的神经网络。但是，VAE的重大挑战是编码潜在空间的解释性。这项工作旨在通过创建具有可解释潜在空间的网络来解决此问题，从而产生人类可以理解的参数。使用综合的UIUC机翼数据库评估了这种方法的有效性，该数据库提供了多种式机翼形状供分析。我们表明，VAE可以成功提取翼型几何形状的关键特征，并使用六个参数对其进行参数化，这些特征以设计器可以理解的方式显示与机翼属性的明显相关性。此外，它可以平滑地插入数据点，从而产生新的机翼，从而提供实用且可解释的机翼参数化。
以显著性图为指导的有效混合策略
数据增强现在是图像训练过程的重要组成部分，因为它可以有效地防止过度拟合并使模型对噪声数据集更加稳健。最近的混合增强策略已经取得了进展，可以生成可以丰富显着性信息的混合掩码，这是一种监督信号。然而，这些方法在优化混合掩码时会产生很大的计算负担。出于这个动机，我们提出了一种新颖的显着性感知混合方法GuidedMixup，旨在以较低的计算开销保留混合图像中的显着区域。我们开发了一种高效的配对算法，该算法致力于最小化配对图像的显着区域的冲突并在混合图像中实现丰富的显着性。此外，GuidedMixup通过平滑地插值两个配对图像来控制每个像素的混合率以更好地保留显着区域。在多个数据集上的实验表明，GuidedMixup 在分类数据集上实现了数据增强开销和泛化性能之间的良好平衡。此外，我们的方法在损坏或精简数据集的实验中也表现出良好的性能。
不断发展的二氧化碳排放的动态贝叶斯网络...
摘要 - 全球变暖是一个重大挑战。在贡献者中，CO 2排放是最重要的，几乎40％的全球排放来自发电。从这个意义上讲，可以使用传统和可再生能源的多源系统中的CO 2排放进行准确的预测，可用于支持碳排放的减少，而不会影响能源需求供应。尽管在该主题中进行了几项相关的研究，但由于可再生能源的间歇性性质引起的更高的不确定性和可变性，因此CO 2启动在多源发电系统中预测是当前的挑战。本文介绍了使用不断发展的动态贝叶斯网络的多源发电系统的CO 2排放预测。我们的提案使用分析阈值来选择数据到达时出现频率的有向边缘，从而使恒定的适应能够平滑地收敛为强大的预测模型。它是使用比利时，德国，葡萄牙和西班牙的多源发电系统的实际数据进行了测试的。将其性能与其他预测方法进行了比较。将结果与不演变结构随时间发展的传统DBN进行比较，我们的提议卓越强调了绩效提高的贡献。与ANN和XGBOOST进行比较时，提出的方法更好，性能具有统计学意义的差异。
GraphCL-DTA：一种具有分子语义的图对比学习，用于药物靶标结合亲和力预测
药物-靶标结合亲和力预测在药物发现的早期阶段起着重要作用，可以推断新药与新靶标之间相互作用的强度。然而，以前的计算模型的性能受到以下缺点的限制。药物表示的学习仅依赖于监督数据，而没有考虑分子图本身所包含的信息。此外，大多数以前的研究倾向于设计复杂的表示学习模块，而忽略了用于衡量表示质量的均匀性。在本研究中，我们提出了GraphCL-DTA，一种用于药物-靶标结合亲和力预测的具有分子语义的图对比学习。在GraphCL-DTA中，我们设计了一个针对分子图的图对比学习框架来学习药物表示，从而保留了分子图的语义。通过该图对比框架，可以在不需要额外监督数据的情况下学习更本质、更有效的药物表示。接下来，我们设计了一个新的损失函数，可直接用于平滑地调整药物和靶标表示的均匀性。通过直接优化表示的均匀性，可以提高药物和靶标的表示质量。在KIBA和Davis两个真实数据集上验证了上述创新元素的有效性。GraphCL-DTA在上述数据集上的优异表现表明了其优于当前最佳模型。
通过文本到图像RGBA实例生成生成构图场景
文本到图像扩散生成模型可以以繁琐的及时工程为代价产生高质量的图像。可以通过引入布局条件来提高可控性，但是现有方法缺乏布局编辑能力和对对象属性的细粒度控制。多层生成的概念具有解决这些局限性的巨大潜力，但是同时生成图像实例与场景组成限制了控制对细粒对象属性的控制，在3D空间和场景操作能力中相对定位。在这项工作中，我们提出了一种新型的多阶段生成范式，该范式专为细粒度的控制，灵活性和互动性而设计。为了确保对实例属性的控制，我们设计了一个新颖的训练范式，以使扩散模型适应带有透明度信息的RGBA图像，以生成孤立的场景组件。为了构建复杂的图像，我们采用了这些预生成的实例，并引入了一个多层复合生成过程，该过程平滑地组件在现实的场景中。我们的实验表明，我们的RGBA扩散模型能够生成具有对对象属性的精确控制的多样化和高质量实例。通过多层组成，我们证明了我们的方法允许从高度复杂的提示中构建和操纵图像，并通过对物体外观和位置进行精细的控制，从而获得比竞争方法更高的控制程度。
使用...进行高效低温蒙特卡洛采样
量子退火 (QA) 的出现是未来量子计算发展的重要一步，也将极大地促进统计物理和材料科学建模的发展。到目前为止，QA 在这些领域的应用仍然很少，其中包括确定具有长程弹性相互作用的平衡微结构 1 、横向场 Ising 模型中的相变 2 、通过 Shastry-Sutherland 模型研究受挫磁系统的能态 3 以及设计超材料 4 。另一个例子是结合使用量子退火器和玻尔兹曼机来采样自旋玻璃并预测 MoS 2 层的分子动力学数据 5 。更一般地说，由 D-Wave 公司实施的 QA 可以有效地找到离散优化问题的基态配置，在学术界和工业界都有许多应用 6 – 10 。 QA 的概念是在低温下以明确定义的基态初始化系统的哈密顿量，然后平滑地转换能量景观，使其代表所需的优化问题。如果仔细执行这种绝热变换，系统最终会处于目标哈密顿量的基态，因此可以找到优化问题的全局最小值。然而，在实践中，准备、转换和读出过程并不是完全绝热、无噪音和与环境分离的，因此有时会发现能量更高的状态，尤其是与简并态 11 或太小的能隙结合时。因此，对于典型的 QA 应用，需要多次重复和读出来确定真实基态。在本文中，我们证明了该技术的这一缺陷实际上可以转化为优点，因为它可以非常有效地确定有限温度的热力学性质。从材料科学的角度来看，T = 0K 时的基态配置通常只对许多实际应用具有有限的意义。例如，对于铁磁体，所有自旋都排列在基态，而对于有限温度，热涨落会导致有限的关联长度、相变和温度相关的磁化。对此类属性进行统计建模的传统方法是使用蒙特卡罗 (MC) 采样技术，因为由于相空间的巨大规模，通常无法明确计算配分函数。此类计算最突出的方法可能是使用 Metropolis 转移概率生成离散马尔可夫链，这会生成一系列遵循玻尔兹曼统计的配置，因此可以通过更容易地计算这些马尔可夫链上的时间平均值来表达集合平均值 12、13。在实践中，根据玻尔兹曼分布 p ∼ exp ( − β ∆ E ) (其中 β = 1 / k BT )，从一个状态到另一个状态的转变正在发生，其概率取决于两个配置之间的能量差 ∆ E 。通常，这种方法在低温下效率低下，因为新配置的拒绝率非常高，因此在局部最小值中捕获的相空间采样不足，导致对所需热力学性质的预测有噪声。另一种重要的采样策略是由 Wang 和 Landau 开发的，他们使用非马尔可夫算法通过平坦直方图技术提取状态密度，从中可以计算出所有所需的热力学性质 14 。除了这些主要技术之外，Dall 等人还开发了一种在低温下快速采样玻尔兹曼分布的算法。然而，这种算法最适合具有短程相互作用的系统 15 。另一种公平采样基态和