XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能优势
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
有条件生成分子的潜扩散
设计小分子治疗是一个具有挑战性的多参数优化问题。必须共同优化效力，选择性，生物利用度和安全性，以提供有效的临床候选者。我们提出了Coati-LDM，这是潜在扩散模型在有条件地生成特性优化的，类似药物样的小分子的新颖应用中。潜在的分子编码的扩散产生，而不是直接扩散的分子结构，提供了一种吸引人的方式来处理分子特性常见的小且错配的数据集。我们基于针对预训练的自回归变压器和遗传算法的各种扩散引导方案和采样方法，以评估对效力，专家偏好和各种物理化学特性的控制。我们表明，条件扩散允许控制生成分子的性能，具有实用和性能优势，而不是竞争方法。我们还应用了最近引入的粒子引导概念来增强样品多样性。我们前瞻性地调查了一组药物学家，并确定我们可以通过学习的偏好评分有条件地产生与其偏好相一致的分子。最后，我们提出了一种从种子分子开始的分子特性局部优化的部分扩散方法。使用潜在扩散模型在分子编码上的有条件生成小分子，为先前分子产生方案提供了一种高度实用且灵活的替代方案。
航空航天金属增材制造：综述
金属增材制造涉及添加材料以生产金属部件的制造技术，通常是逐层添加。该技术的大幅增长部分是由于其在航空航天工业中的商业和性能优势。金属增材制造在航空航天应用中的基本机会包括：显着降低成本和交货时间、新材料和独特的设计解决方案、通过高效和轻量化设计减少部件质量以及整合多个部件以提高性能或进行风险管理，例如通过热负荷部件中的内部冷却功能或通过消除传统的连接工艺。这些机会正在商业上应用于一系列高调的航空航天应用，包括液体燃料火箭发动机、推进剂箱、卫星部件、热交换器、涡轮机械、阀门和旧系统的维护。本文对航空航天工业中的金属增材制造进行了全面回顾（来自工业/流行文献以及技术文献）。这提供了当前的最新技术，同时还总结了主要应用场景以及增材制造在这些应用中相关的商业和技术优势。根据这些观察，重点介绍了金属增材制造在每种应用场景中的挑战和潜在机遇。� 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（ http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ）。
噪声攻击下的双胞胎延迟的深层确定性政策梯度算法的稳健性探索
摘要。这项研究重点是探索强化学习算法双胞胎的鲁棒性，延迟了深层确定性的政策梯度（TD3），尤其是在面对不确定性，噪音和钉子的表现方面。强化学习是一种机器学习范式，在该范式中，代理商学习如何执行任务并通过与环境的互动来优化长期奖励。这种学习方法在自动驾驶，游戏，机器人控制等领域具有广泛的应用。TD3是一种高级强化学习算法，在各种复杂的任务和环境中的性能非常出色。此外，TD3具有一些独特的性能优势，例如双Q批评结构和目标策略平滑，这在面对不确定性和噪音时可能会使其强大。虽然对增强学习的鲁棒性进行了广泛的研究，但相对缺乏专门针对TD3的研究。本研究旨在填补这一空白，并研究当添加不同类型的噪声或受到攻击时TD3的性能如何变化。这项研究的目的不仅旨在更深入地了解TD3算法本身，还旨在为增强学习鲁棒性的理论和实践提供强有力的支持。这项研究具有广泛的应用和学术价值，并有可能在强化学习领域推动进一步的进步。
通过功能加密进行隐私数据评估，重新访问
摘要 - 在基于云的数据市场中，基本的观点在于促进数据购物者与卖家之间的相互作用。这种参与度使购物者可以使用外部数据来增强其内部数据集，从而导致其机器学习模型的显着增强。尽管如此，鉴于数据值的潜在多样性，对于消费者来说，在巩固任何交易之前评估数据的价值变得至关重要。最近，Song等。引入了Pri-Mal（ACSAC出版），这是云辅助的隐私数据评估（PPDE）策略。此策略依赖于功能加密（FE）作为基础框架的变体，它比替代加密原始图（例如安全的多方计算和同质加密）具有明显的性能优势。但是，在本文中，我们遗憾地强调了原始人容易遭受无意滥用FE的影响，并为绩效缓和留下了备受期望的空间。为了对抗这一点，我们引入了一种新型的加密原始性，称为标记的函数隐藏内部产品。这个新的原始性是一种补救措施，并为设计PPDE的具体框架构成了基础。此外，在实际数据集上进行的实验表明，我们的框架大大降低了当前最先进的安全PPDE方案的总体计算成本，大约10倍，数据销售商的通信成本约为2倍。索引术语 - 私人关系，数据评估，功能加密
虚拟现实作为手动航天器对接的培训援助
可以在太空任务期间手动将航天器对接到空间站的能力对于宇航员至关重要。基于计算机的自学习程序6DF是一个抽象的对接模拟，用于习得和维护基础技能，以控制六个自由度。这项复杂任务的困难之一是仅基于二维信息来构建空间中自己位置和方向的心理表示。为了促进这一点，并可能进一步改善了学习过程，测试了该程序的新的三维（3D）立体声范围内显示。这项研究调查了与标准2D呈现相比，3D演示的学习进度是否更快。24个与ESA（AGBRESA）的人工重力床REST研究的参与者参加了6DF对接实验。他们每个人完成了20次培训课程，持续了大约45分钟，每周进行两次。学习计划是自给自足的，并适应了个人学习速度。一半的参与者被呈现基于统一的立体声镜头可视化对接的范围可视化，而另一半则使用了学习程序6DF的标准2D版本。学习进度是作为达到目标任务所需的任务数量的。结果总体表明，使用3D技术时的学习进度略高，但没有长期的性能优势。较小的好处可能无法证明使用价格更高且在操作上限制3D系统的使用是合理的。
Nantero ACE RFI 响应高级计算...
Nantero, Inc. 的 NRAM ® 内存技术是一种非易失性、字节寻址的光纤连接内存层解决方案，可满足对更好的 Optane ™ 替代品的需求。NRAM 是 DRAM 和 NAND Flash 的颠覆性替代品，可以降低成本，具有更好的功率、延迟和性能特性，提供 EMP 保护和 RadHard 功能，并为 2025-2030 年及以后的系统架构和平台增强提供未来保障。NRAM 比传统内存技术消耗更少的能源，从而降低碳排放，同时还支持未来的计算能力变化，例如 CXL、内存处理、分解、边缘计算等。当今内存系统中的大部分电力都用于刷新；NRAM 可以通过兼容 DDR5 的部件消除这一问题，为 DoE、整个 USG 和整个行业带来立竿见影的巨大胜利。 Nantero 需要政府支持资金用于技术创新，并获得使用政府资金为研究人员和小公司建造的新 EUV 晶圆厂的权限，以鼓励像 Nantero 这样的创新。有了这种至关重要的支持，晶圆厂访问和准备就绪之间的差距可以弥合，即 Nantero 等创新者目前需要的东西与大型成熟公司在没有政府参与和监督的情况下定期向创新者提供的有限现实之间的差距。一旦提供这种晶圆厂访问和支持，Nantero 的 NRAM 内存技术将发挥其成本和性能优势，从而颠覆 DRAM 和 NAND 闪存，为能源部、美国政府和行业现在和未来几年提供广泛的功能。
自动化机器学习 - Strathprints
人们意识到在当今快节奏和竞争极其激烈的市场中，人工智能驱动的决策是不可或缺的，这极大地提高了人们对工业机器学习 (ML) 应用的兴趣。目前对分析专家的需求远远超过供应。解决这个问题的一个方法是提高 ML 框架的用户友好性，使非专家更容易使用它们。自动化机器学习 (AutoML) 试图通过提供完全自动化的现成模型选择和超参数调整解决方案来解决专业知识问题。本文分析了 AutoML 在商业分析应用方面的潜力，这有助于提高 ML 在所有行业的采用率。在三个真实数据集上，H2O AutoML 框架与手动调整的堆叠 ML 模型进行了基准测试。手动调整的 ML 模型在实验中使用的所有三个案例研究中都可以达到性能优势。尽管如此，H2O AutoML 包被证明是相当强大的。它速度快、易于使用，并且提供可靠的结果，接近专业调整的 ML 模型。H2O AutoML 框架目前的功能是支持快速原型设计的宝贵工具，可以缩短开发和部署周期。它还可以弥合 ML 专家的现有供需差距，是朝着业务分析自动化决策迈出的一大步。最后，AutoML 有可能在快速变得更加自动化和数字化的世界中促进人类赋权。
Falcon 900EX - cloudfront.net
达索航空公司在今年的 NBAA 大会上宣布推出猎鹰 900EX，引起了不小的轰动。这款最新的宽体三引擎猎鹰飞机虽然与航程 4,000 海里的 900B 几乎没有区别，但当 1996 年 4 月开始生产交付时，在 NBAA IFR 备用燃油条件下，将能够搭载 8 名乘客飞行 4,500 英里。值得注意的是，航程的增加将使 900EX 比其在 3,000 万美元以下商务飞机类别中的主要竞争对手有大约 300 海里的优势。多年来，达索一直渴望为其空气动力学上滑溜溜的大客舱商务飞机提供这种性能优势。与 900B 类似，猎鹰 900EX 的性能提升主要归功于其 AlliedSignal TFE731 涡扇发动机的革命性改进。 （见侧边栏）与 900B 的 -5B 涡扇发动机相比，900EX 的新型第二代 -60 发动机具有三重优势：更大的起飞推力、更大的高空巡航推力和更高的燃油效率。对运营商来说同样重要的是，-60 发动机的额定温度为 ISA+17°C，而 -5B 涡扇发动机的额定温度为 ISA+10°C，这将带来出色的高温和高空跑道性能——这已经是猎鹰 900B 的强项之一。低空和高空推力的增加将使猎鹰 900EX 几乎能够匹敌 900B 的跑道和爬升性能，尽管 900EX 的最大起飞重量将比 900B 多 2,800 磅。两个附加机身油箱（一个位于机翼前方，一个位于机身后部）
原始发表论文的引文（记录版本）：Rajendra Babu Kalai Arasi, A., Smith, A., Roy Chowdhury, N. et al (2024)。超级电容器
超级电容器和可充电电池都是储能设备，其中一种的性能优势传统上是另一种的弱点。电池受益于卓越的储能容量，而超级电容器具有更高的功率和更长的循环寿命。这些设备在电动汽车和电网储能应用中的快速应用正在推动它们的进一步发展和生产。积累和理解这两种设备技术的现有知识将为这两个有着共同目标的不同领域未来研究和开发的进展奠定基础。因此，在这篇评论中，我们汇总了过去 18 年超级电容器和电池的能量功率性能趋势，以预测未来十年这些技术的发展方向。我们特别讨论了每种技术在储能领域的影响及其对混合研究的影响。趋势预测表明，到 2040 年，性能最佳的非对称和混合超级电容器在能量密度 (ED) 方面可以与目前正在开发的商业电池技术相媲美。在功率密度 (PD) 方面，电池技术可以实现与某些基于双电层 (EDL) 的超级电容器相当的性能。对于某些应用，我们预见到这两种设备将继续混合以填补能量功率缺口，从而使增强 ED 对 PD 的惩罚变得微不足道。这种预期的改进最终可能会达到饱和点，这表明一旦达到一定水平的 ED，任何进一步的指标增强只会导致与 PD 的严重权衡，反之亦然。在这些技术中观察到的饱和也促使人们探索新的途径，特别强调可持续性，以使用可再生材料和方法实现高性能。