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World File Search System扩散的
航天器表面电流分布模式计算加速方法的开发
摘要 – 高能带电等离子体粒子对空间技术构成威胁。带电粒子在航天器主体上的积累会产生放电。静电放电是强大的电磁干扰源，会对各个部件和整个系统的运行产生不利影响。据统计，大约 30% 的卫星损失是放电的结果。在航天器运行之前，需要计算电流的扩散，这需要大量的机器和时间成本。本文提出了一些新颖的方法，用于快速构建由于带电而导致的航天器表面电流扩散的图像。第一种方法的关键点是构建一个用于计算流量扩散的有限区域。瞬态电流的计算将仅在用户指定的电磁兼容区域内进行，而不会影响其余部分。本文还基于欧拉方法开发了新的简化微分方程组计算方案。借助新的计算方案，计算用户指定的局部区域中的未知量的时间与计算未知的全模型相比减少了几个数量级。本文对新的计算方案进行了总结，指出了其构造的复杂性。通过实例验证了新计算方案的充分性和准确性。
与生成式人工智能互动——哪种工具可以做什么？
资料来源：（2024 年）。AI 图像生成器：它们的工作原理及其重要性。斜边 AI [检索于 2024 年 9 月 17 日]。潘，安吉丽卡。（1 月 30 日）。舞蹈扩散的温和介绍。权重和偏差完全连接。[检索于 2024 年 9 月 18 日]。文本到图像生成的解释。谷歌研究。[检索于 2024 年 9 月 25 日]。
探索排名抗体序列设计的log-likelihienhiphienhizhienhoodys
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
抗体设计的基准生成模型
在抗体序列和结构上训练的生成模型在推进机器学习辅助抗体工程和药物疾病方面具有巨大的潜力。当前的最新模型主要使用两类中的计算机指标：基于序列的指标，例如氨基酸恢复（AAR）和基于结构的指标，包括根均值 - 平方 - 平方偏差（RMSD），预贴紧的对齐误差（PAE）和界面预测模型模型（IPTM）。尽管已证明PAE和IPTM等指标是实验成功的有用过滤器，但没有证据表明它们适合排名，尤其是用于抗体序列设计。此外，尚未建立基于可靠的基于序列的度量。在这项工作中，使用来自七个不同数据集的现实世界实验数据，我们广泛基准了一系列生成模型，包括LLM式，基于扩散的基于扩散和基于图形的模型。我们表明，来自这些生成模型的对数可能与经验测量的结合亲和力很好地相关，这表明对数可能是对抗体序列设计进行排名的可靠度量。此外，我们通过在大型多样的合成数据集上训练基于扩散的模型之一，从而显着增强了其预测和评分结合亲和力的能力。我们的实施可用：https：//github.com/astrazeneca/diffabxl
海牙行为准则和空间准则
在签署《海牙行为准则》时，这一包容性多边文书的 143 个缔约国承认控制弹道导弹扩散的重要性。然而，由于弹道技术的双重性质，该文书在卫星发射器方面也发挥着作用。《海牙行为准则》中与太空相关的法规的分析通常并不深入。然而，随着越来越多的国家正在发展太空能力，回顾该准则关于促进和平利用外层空间的规定是有益的。
从单个示例
水平生成是程序内容产生（PCG）的主要重点，但是基于深度学习的方法受到稀缺培训数据的限制，即人为设计的水平。尽管是一个主导的框架，但生成的对抗网络（GAN）在产生的和人为实现的水平之间表现出很大的质量差距，以及培训成本上升，尤其是随着令牌复杂性的提高。在本文中，我们引入了一个基于扩散的生成模型，该模型仅从一个示例中学习。我们的方法涉及两个核心组成部分：1）有效而表达的水平代码，以及2）具有受限接收场的潜在denoing网络。首先，我们的方法利用令牌标签（类似于单词嵌入）来提供密集的表示。这种策略不仅超过了代表较大游戏水平的一式式编码，而且还可以提高稳定性并加速潜在扩散的收敛性。此外，我们将denoising网络体系结构调整为良好的接收领域，以局部数据的局部贴片，以促进单个例子学习。广泛的实验表明，与手动设计的水平相比，我们的模型能够生成风格一致的任意大小样本。它适合与基于GAN的方法更少的伪像的广泛水平结构。源代码可在https://github.com/shiqi-dai/ diffusioncraft上找到。
4. SPICE LEVEL 1 MOSFET 模型 - dvdtang.nl
RS- 源极电阻（ Ω ） RSH- 漏极/源极扩散的薄层电阻（ Ω / ） CBD- 零偏置漏极-体结电容（F） CBS- 零偏置源极-体结电容（F） MJ- 体结渐变系数（无量纲） PB- 体结的内置电位（V） • 使用 CBD、CBS、MJ 和 PB，SPICE 可计算漏极-体和源极-体电容的电压依赖性：