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World File Search System扩散过程
能源技术和系统的创新
摘要我们对经验文献进行了系统和跨学科的评论，评估了有关能源和相关技术创新的证据。我们探讨了需求驱动程序之间的联系（无论市场范围内还是针对性）；创新指标（主要是专利）；和结果（成本降低，效率和多部门/宏观后果）。我们以不同领域的现有评论为基础，并评估包含原始数据分析的200多篇论文。将驱动因素与专利联系起来的论文，以及降低成本（经验曲线）累积能力的指标，主导了文献。前者不会将专利直接与结果联系起来；后者未直接测试因成本降低的因果影响。其他文献提供了有关部署，创新活动和成果之间联系的其他证据。我们得出三个主要结论。（a）需求扣力增强专利；计量经济学研究发现，除了一些具体情况外，所有其他情况下都对工业，电力和运输部门产生了积极影响。这适用于所有驾驶员 - 一般能源价格，碳价格和建立市场的目标干预措施。（b）技术成本在控制其他因素时，几乎所有在所有时间段内研究的技术的累积投资都会下降。许多证据表明，从尺度部署（自我维持扩散之前）到这种关系的成本降低。（c）总体创新是累积的，多面的，并且朝着其方向（路径依赖性）的自我强化。我们以简要观察到对建模和政策的影响。在解释这些结果时，我们建议将主动部署的经济学与更被动扩散过程区分开，并提出以下含义。政策多样性和实验具有作用，并评估了最广泛的创新潜在收益。因此，大规模模型中的内生创新很重要
表示动态系统的无条件降解扩散模型的表示
摘要。我们提出了用于数据驱动的动力学系统的授予扩散模型。在这种类型的深度学习中，对神经网络进行了训练，以替代和扭转扩散过程，在该过程中，高斯噪声被从动力学系统的吸引子中添加到状态。迭代应用，神经网络可以将各向同性高斯噪声的样品映射到状态分布。我们展示了这种神经网络在Lorenz 1963系统的概念验证实验中的潜力。经过培训的状态发电，神经网络可以生产几乎与吸引子上的样本。该模型已经学会了系统的内部表示，适用于国家生成以外的不同任务。作为第一个任务，我们通过重新培训其最后一层并将其余网络保留为固定特征提取器，从而为预训练的神经网络提供了替代建模。在这些低维设置中，这种精细的模型的性能与从头开始训练的深度神经网络相似。作为第二个任务，我们应用预训练的模型来从确定性运行中生成合奏。扩散运行，然后迭代应用神经网络，条件状态生成，这使我们能够从运行的邻居区域中的吸引子中采样。为了控制所得的集合扩散和高斯性，我们调整扩散时间，从而调整吸引子的采样部分。虽然更容易调整，但此提出的集合采样器可以在集合最佳插值中胜过调谐的静态协方差。因此，这两个应用显示，降级扩散模型是代表动态系统学习的有前途的方法。
利用 Sm2Fe17–xCuxN3 复合材料的动力学
摘要：最近，对具有优异磁性能的先进材料的需求不断增加，特别是在执行器领域。高矫顽力（H ci ）是一种必不可少的磁性能，它对于磁执行器中可编程的形状变化至关重要，并对其性能产生深远影响。在本研究中，通过引入 Cu 并更精细地控制执行器复合材料中 Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 磁性成分的结构和形貌，修改了还原 − 扩散过程的温度（将其从 900°C 降低到 700°C），从而获得了具有高 H ci 的新型 Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 磁体。因此，Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 磁体显示出显著的 11.5 kOe 的 H ci，超过了非合金 Sm 2 Fe 17 N 3 在较低温度下达到的 6.9 kOe 的值。通过利用 Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 复合材料的增强磁性并将聚乙二醇加入弹性体基质中，我们成功制造出坚固的执行器。这种创新方法充分利用了硬磁体作为执行器的优势，在高温条件下具有稳定性、精确控制、长寿命、无线功能和能源效率，凸显了硬磁体在一系列应用中的巨大潜力。关键词：硬磁软执行器、Sm 2 Fe 17 − x Cu x N 3 、还原扩散温度、矫顽力、软机器人、软磁复合材料、Sm − Fe − N
扩散-ES：无梯度计划，扩散自主和指导引导
扩散模型在建模复合物和多模态轨迹分布方面表现出色，以进行决策和控制。最近提出了奖励级别指导的denoising，以生成轨迹，从而最大程度地提高了可差异的奖励函数，又是扩散模型捕获的数据分布下的可能性。奖励级别指导的denoisising需要适合清洁和噪声样本的可区分奖励功能，从而限制了其作为一般轨迹优化器的应用。在本文中，我们提出了扩散-ES，一种将无梯度优化与轨迹deNoising结合起来的方法，以优化黑框非差异性目标，同时留在数据管理中。扩散-ES样品在进化过程中的轨迹 - 从扩散模型中搜索，并使用黑框奖励函数得分。它使用截断的扩散过程突变高得分轨迹，该过程应用了少量的no弱和降解步骤，从而可以更有效地探索解决方案空间。我们表明，扩散-ES在Nuplan上实现了最先进的表现，Nuplan是一个已建立的闭环计划基准，用于自动驾驶。扩散-ES的表现优于现有的基于抽样的计划者，反应性确定性或基于扩散的策略以及奖励梯度指导。此外，我们表明，与先前的指导方法不同，我们的方法可以优化由少数弹药LLM提示产生的非差异性语言形状奖励功能。这使我们能够解决最困难的NUPLAN场景，这些方案超出了现有的传统优化方法和驾驶策略的能力。在以遵循指示的人类老师的指导下，我们的方法可以产生新颖的，高度复杂的行为，例如训练数据中不存在的积极的车道编织。1
通过随机差异基于得分的扩散模型...
和连续扩散模型，因为SDE指定的扩散模型可以视为离散模型的连续限制（第3节），并且通过合适的时间离散化从连续模型中获得离散扩散模型（第5.3节）。观点是SDES揭示了模型的结构属性，而离散的对应物是实际的实现。本文的目的是为基于分数的扩散模型的最新理论提供教程，主要是从统计重点的连续角度来看。也将提供离散模型的参考。我们为大多数已陈述的结果绘制证明，并且仅在分析至关重要时才给出假设。我们经常使用“在适当条件”的“在适当条件下”的短语，以避免不太重要的技术细节，并保持简洁和关注点。该论文是对该领域的温和介绍，从业者将发现一些分析对于设计新模型或算法有用。在这里首次出现一些结果（例如，在第5.2、6.2和7.3节中）。由于采用了SDE公式，因此我们假设读者熟悉基本的随机演算。ØKksendal的书[50]提供了一个用户友好的帐户，以进行随机分析，并且更高级的教科书是[34，68]。另请参见[76]有关扩散模型的文献综述，以及[8]进行优化概述，并具有更高级的材料，例如扩散指导和微调。本文的其余部分如下组织。具体示例在第3节中提供了。在第2节中，我们从扩散过程的时间反转公式开始，这是扩散模型的基石。第4节与分数匹配技术有关，这是扩散模型的另一种关键要素。在第5节中，我们考虑扩散模型的随机采样器，并分析其收敛性。在第6节中，确定性采样器 - 引入了概率流，以及其应用于一致性模型。在第7节中给出了分数匹配的其他结果。总结说明和未来的指示在第8节中总结了。
通过知识增强的denoising扩散迈向城市流量的生成建模
尽管生成的AI在许多领域都取得了成功，但对地理空间数据进行建模仍然没有驱动。Urban Flow是一种典型的地理空间数据，对于从公共安全和交通管理到城市规划的广泛应用至关重要。现有的研究主要集中于城市流量的预测建模，该模型基于历史流数据来预测未来流量，这可能在数据范围内或新计划的地区无法使用。其他一些研究旨在预测区域之间的OD流量，但它们无法模拟城市流动的动态变化。在这项工作中，我们研究了一个新的城市流量产生问题，该问题为没有历史流数据的地区产生动态的城市流动。为了捕获多种因素对城市流量的影响，例如地区特征和城市环境，我们采用扩散模型来为不同条件下的地区生成城市流量。我们首先构建了一个城市知识图（UKG），以建模城市环境和区域之间的关系，基于我们设计一个知识增强的时空分化模型（KSTDIFF），以生成每个地区的城市流量。具体来说，要准确地为具有不同流量的区域生成城市流量，我们设计了一个由体积估计器引导的新型扩散过程，该过程是可学习的，并且针对每个区域进行了自定义。此外，我们提出了一个知识增强的denoising网络，以捕获城市流量的时空依赖性以及城市环境在deNoising过程中的影响。我们的代码在四个现实世界数据集上进行了广泛的实验，这是我们模型比城市流量产生的最先进基线的优越性。进一步的深入研究证明了产生的城市流量数据的实用性以及我们模型对长期流量产生和城市流动预测的能力。
气相渗透工艺中的限制步骤
气相渗透 (VPI) 是一种聚合后改性技术，可将无机物注入聚合物中以产生具有新特性的有机-无机混合材料。关于 VPI 工艺背后的化学动力学，我们仍有许多未解之谜。本研究旨在更好地了解控制三甲基铝 (TMA) 和 TiCl 4 渗透到 PMMA 中形成无机-PMMA 混合材料的工艺动力学。为了获得深入见解，本文首先研究了根据最近提出的 VPI 反应扩散模型计算出的无机物时空浓度的预测结果。该模型深入了解了 Damköhler 数（反应与扩散速率）和非 Fickian 扩散过程（阻碍），这些过程是由材料从聚合物转变为混合材料而产生的，如何影响无机浓度深度剖面随时间的变化。随后，收集了 90 °C 和 135 °C 下 TMA 和 TiCl 4 渗透 PMMA 薄膜的实验性 XPS 深度剖面。将这些深度剖面在不同渗透时间下的功能行为与各种计算预测进行定性比较，并得出关于每个过程机制的结论。对于本文研究的薄膜厚度（200 nm），TMA 渗透到 PMMA 中似乎从低温（90 °C）下的扩散限制过程转变为高温（135 °C）下的反应限制过程。虽然 TMA 似乎在几个小时内完全渗透到这些 200 nm 的 PMMA 薄膜中，但 TiCl 4 渗透到 PMMA 中的速度要慢得多，即使在前体暴露 2 天后也不会完全饱和。在 90 °C 下的渗透速度非常慢，以至于无法得出关于机制的明确结论；然而，在 135 °C 下，TiCl 4 渗透到 PMMA 中显然是一个反应限制过程，TiCl 4 仅在几分钟内渗透到整个厚度（低浓度），但无机负载在 2 天内以均匀的方式持续增加。近表面与反应限制过程预期的均匀加载偏差也表明 TiCl 4 渗透到 PMMA 中的扩散阻碍很大。这些结果展示了一种新的非原位分析方法，用于研究气相渗透的速率限制过程机制。
通过电流零模式波导直接测序对DNA片段的快速识别
在单分子，实时（SMRT）测序中，通过单个DNA聚体在DNA链复制过程中实时监测单个核苷酸，跟踪掺入multicolor荧光标记的核苷酸。[3A]通过扩散过程将要测序的DNA模板加载到100 nm直径的纳米线的底部，称为零模式波导（ZMW），这自然有利于捕获由于井的大小约束而捕获较短的DNA分子。[3b，4]为了从长片段中获取读数，使用尺寸选择系统，其中短片段通过凝胶电泳去除。[5]总体而言，在SMRT测序方案中需要高输入DNA量（> 3 µg每1 GB基因组），[5,6]，尽管可提供来自亚纳米图DNA的库制备方法[7] [7]来自低输入的这种低输入量的DNA负载限制可有效读取来自低输入的有效读数。需要新平台有效地将各种尺寸的DNA碎片加载到没有长度偏差的ZMW中，并且从超值输入（PICOGRAMPOMPOM级别）导致了几种类型的电气致命ZMW的发展，包括纳米孔ZMWS（NZMWS）（NZMWS）[8]和POOL ZMWS（POOL ZMWS）（POROUL ZMWS（POLOUL ZMWS））（POROUL ZMWS）（POLFOOL ZMWS）。[9]在这些设备中，跨设备的电压应用导致离子流过ZMWS的多孔碱基，从而导致电动介导的生物分子（DNA，RNA和蛋白质）的电动介导的负载。与基于扩散的负载相反，电力学介导的负载功能低尺寸偏差和亚纳米革兰氏DNA输入要求。在该设备中，波导在其底部嵌入了电极，可以使电压诱导的DNA分子捕获到EZMWS中。但是，这些设备都依赖于独立的超薄膜，这在某种程度上承诺了设备的寿命并增加背景光致发光。为了克服这些问题，我们在这里脱颖而出，电光ZMWS（EZMWS），这是一种新型的电气可致动ZMW的设计，其中不需要独立的membranes。我们的新设备功能
无机材料设计的生成模型
我们发现更好的材料的速度对碳捕获，半导体设计和能量存储等领域的技术创新速度产生了重大影响[1-3]。传统上，大多数材料是通过实验和人类直觉发现的，限制了可以测试的候选者数量，并导致长时间迭代周期。多亏了高通量筛选[13]，开放材料数据库[14-17]，基于机器学习的财产预测者[18，19]和机器学习力场（MLFFS）[20，21]，已经可以筛选成千上万的材料来识别有希望的候选者[22，23]。但是，基于筛查的方法仍受到已知材料数量的限制。以前未知的Crys-talline材料的最大探索是在10 6-10 7材料[21，23 - 25]的订单中，这仅是潜在稳定的无机化合物数量的一小部分[26]。此外，这些方法无法有效地转向具有目标特性的材料。鉴于这些局限性，对伴侣的逆设计引起了极大的兴趣[27，28]。逆设计的目的是直接生成满足目标属性约束的材料结构，例如，通过生成模型[4，8，11]，Evolution-Ary算法[29]和增强学习[30]。生成模型很有希望，因为它们可以有效地探索新的结构，并可以灵活地适应不同的下游任务。1）。2）。MatterGen的广泛条件功能然而，根据密度功能理论（DFT）计算[4、5、31]的当前生成模型通常无法产生稳定的材料，受到元素的狭窄子集的限制[7，9]，并且只能优化非常有限的属性集，主要是形成能[4，5，5，5，8，11，11，11，31，32]。在这项研究中，我们提出了Mattergen，这是一种基于扩散的生成模型，该模型在周期表中产生稳定，多样的无机材料，并且可以通过针对逆材料设计的各种下游任务进行微调（图为了实现这一目标，我们引入了一个扩散过程，该过程通过渐变的原子类型，坐标和周期性晶格来生成晶体结构。我们进一步引入适配器模块，以对所需的化学组成，对称性和标量性质约束（如磁密度）进行微调。与以前的材料的先前状态生成模型相比，Mattergen的稳定，独特和新颖（S.U.N.）材料，并生成在DFT局部能量最小的距离其地面结构的10倍以上的结构（图。
电动汽车的演变：技术进步和市场动态
摘要：电动汽车的历史作为汽车运输的一种形式，类似于技术变革的驱动以及消费者对环境友好产品的兴趣的逻辑旅程。目前的论文旨在追踪从19世纪后期的第一辆汽车到与汽油汽车竞争的现代高度发达的系统的开发。我决定出现第一批汽车，并取代汽油汽车以及电池技术的最新突破，混合系统的重要性以及政治和监管对电动汽车开发的影响。最后，研究调查了电动流动性趋势的社会经济和环境后果，指出了消费者偏好的重要性以及基础设施进步在影响未来世纪汽车部门的愿景方面的愿景。通过对以前对未来的趋势和预期的反思，分析对推动电动汽车前进的主要因素进行了整体审查。同时，它使观众可以深入了解当前和潜在的威胁和机遇。因此，本工作的目标是更好地了解准备进一步发展的电动汽车，以满足全球可持续的承诺和交通期望。关键字：电动汽车（EV），进化，技术创新，电池技术，混合系统，可持续性，环境影响和绿色移动性1。简介电动汽车正在成为汽车行业的基本突破，因为它们引起了更多的环境和技术 - 友好的运输方式。在19世纪后期始于19世纪后期的历史悠久时期，（EV）经历了实质性的技术和市场革命，因此成为当前对环境保护意识的重要商品。这项工作旨在涵盖电动汽车过去开发的各个方面，从检查关键时刻和技术的检查，这些时刻和技术已经确定了目前的状态。电动汽车的初始情况，具有原始的电池和有限的范围，如今完全改变了，现代电动汽车的最新电池技术在更高的范围和新功能上都有。在20世纪和21世纪初期的疾驰几年中，对电动汽车的重新迷恋与不断增长的环境挑战以及使电源多样化的需求不断增长密切相关。政府政策和政府具有工具的政策已在补贴，税收优惠以及设定强制性排放标准的运营的帮助下已成为EV扩散过程的关键刺激者。除此之外，值得讨论电动汽车的社会经济和环境后果，以确保我们提请注意它们在减少温室气体数量和对化石燃料的依赖方面的作用。在上下文框架内分析了电动汽车市场，包括消费者需求，装置站的安装以及汽车行业领域，还研究了其他前景。