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World File Search System平衡的
平衡的稳态无动力可以使高级...
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审证明）的预印本版权持有人的此版本发布于2025年2月7日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321580 doi：medrxiv preprint
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
直流微电网功率平衡的经济约束优化：多源电梯系统应用
本文考虑了一种离散时间调度方法，用于实现连续时间直流微电网系统的功率平衡。高阶动力学和电阻网络分别用于对集中式微电网系统的电力存储单元和直流总线进行建模。采用图上的 PH（Port-Hamiltonian）公式来明确描述微电网拓扑。这种建模方法使我们能够推导出一个离散时间模型，该模型可以保持物理系统的功率和能量平衡。接下来，使用所提出的控制模型制定了受约束的经济 MPC（模型预测控制），以有效管理微电网运行。网络建模方法和基于优化的控制的系统组合使我们能够生成适当的功率分布。最后，通过在不同场景下使用真实数值数据对特定直流微电网电梯系统进行仿真和比较结果，验证了所提出方法的优势。
AI在教育中的作用：平衡的方法
另一个问题是，人工智能可以取代或减少使教育有意义的人类互动。一位父母建议，在某些学校中，AI被用来标记作业（尽管我知道该领域的工具和研究，但这不是我们目前在布伦德尔（Blundell's）追求的东西）。父母建议，在这些学校中，这导致了脱离接触，教师依靠AI，而不是理解为什么学生在问题或主题上挣扎的原因，以及学生与学生之间的关系减少，因为学生认为如果教师使用AI，则不关心老师的工作。其他父母担心因依赖AI而引起的人格化会破坏所知的独立学校的小教室，个性化的方法，这使他们的大量投资值得，
用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的
改变触觉反馈收益对平衡的影响由感觉冲突估算
抽象轻轻接触实心物体会减少姿势摇摆。在这里，我们确定人为修改触觉反馈以达到平衡的效果。参与者闭着眼睛站着，轻轻地抓住了一个与身体摇摆同步移动的杂志，以系统地增强或减弱+2至2之间的反馈增益，分别对应于与身体相同或相反方向的运动。这种干预对姿势摇摆有系统的影响，姿势摇摆表现出不对称的U形功能，相对于触觉反馈增益。旋转在零增益周围的最小值，对应于静态对象。摇摆以低于-0.25的收益略有增加，但在+0.25以上的增长下大大增加。在+2时，大约是无接触条件的两倍。手和manipulandum之间的平均相互作用力在整个过程中保持<0.9 n，尽管它在极端增长下略有增加。在最少摇摆条件下，手部力和躯干位置之间的互相关最高，这表明更高质量的触觉反馈与更大的摇摆减少有关。我们使用反馈控制模型成功地复制了摇摆行为，该模型在触觉和本体感受信号之间的差异达到阈值时会减弱触觉反馈信号。我们的发现表明，中枢神经系统可以利用增强的触觉反馈来实现Bal-ance，但只有对自然反馈增益的变化相对较小。在健康的志愿者中，它比静态物体提供了最小的好处。触觉反馈是最佳的。
通过大规模电动汽车充电控制控制电网平衡的机器学习
1。熟悉ČEPS提供的有关电网不平衡的公开数据，以及主管提供的布拉格公共电动汽车充电会话的匿名数据。通过对齐时间表来确保数据集可比较。2。定义一个优化问题，可以通过受控的公共电动汽车充电来最大程度地减少电网失衡。在每个充电会话的完美信息的假设下描述一种最佳控制方法。3。实施最佳控制方法并评估其在最小化整个数据集的电网失衡时的性能。4。提出了基于机器学习的方法，该方法以有限的信息来解决方案，以了解每个充电会话的长度，电池充电状态以及会议期间电网不平衡的开发。评估机器学习模型的性能，并将其结果与最佳解决方案进行比较。5。衡量V2G技术对电网不平衡优化的潜在影响，在这种情况下，车辆可以将能量恢复到电网中，而不是仅像以前的情况一样局限于充电。应用以前使用的相同方法，并比较整个电网不平衡的变化以及机器学习性能。
性别平衡的语料库生成神经机器翻译
神经机器翻译模型再现其培训数据中存在的性别偏见，尤其是从性别中性语言（如英语）翻译成像西班牙语（如西班牙语）的语法性别语言时。本文通过将最先进的语言调整为性别平衡且合成生成的领域来调整性别偏见。我们的方法涉及使用以结构化提示为指导的大语言模型（LLM）的合成数据扩展，因为它对可扩展数据增强具有很大的好处。我们首先识别LLM和提示组合，该组合生成最准确，最少偏见的反事实句子。实验表明，当由更广泛的示例，逐步推理引导时，Llama 2-13B模型表现最好，并使用模型所需的相同语言来完成任务。使用此设置，我们增加了一个具有性别修饰句子的数据集，然后使用Lora来调整NLLB模型，Lora是一种参数效率的方法，仅训练模型参数的1.5％。我们的实验表明，在不影响翻译质量的情况下，性别偏差的统计学显着降低。较大的数据集结合了事实和合成反事实，并滤除低质量生成的示例有助于更有效地概括性别语言模式。这些结果具有更广泛的含义：首先，参数有效的微调可以以较小的计算成本减少性别偏见；其次，llm aigment的数据集可以匹配其他合成增强方法的有效性。
在大豆运输中建模二氧化碳排放：一个具有网络平衡的巴西案例研究
prostuiçãotecnológica-Social这项研究对巴西大豆运输的碳足迹进行了全面评估，并提出了减少排放的实用解决方案。通过促进可持续运输基础设施，该研究为绿色物流实践的发展做出了贡献，支持全球可持续性目标并增强了巴西大豆在国际市场上的竞争力。