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CP7送货计划-2024-2029系统操作员
过去的几年一直在为铁路货物瘀伤。由于一系列外部因素，尤其是大流行，地缘政治事件和宏观经济挑战，因此无法实现的最初增长预测是无法实现的。卷在与控制期开始时类似的水平上进行了广泛的跟踪，这并不是很小的壮举，尤其是在考虑到严重破坏性的工业行动浪潮时。但是，CP6也有真正的阳性。该行业不仅表现出弹性和敏捷性，可以从大流行中快速反弹，开放新的终端并推出新服务。我们还表现出色，反对我们自己的计划，即通过增强，货物的发展以及更长和更富裕的火车来提高整个网络的容量。
评估行业4.0技术在操作员4.0中采用的社会心理影响：文献综述和理论框架
与行业4.0范式有关的新兴数字技术（包括可穿戴和协作技术）正在为操作员4.0扮演辅助，协作和增强角色，就像以前的工业革命一样，工作的性质，工作场所的工作本质以及商店地板上的运营商的工作场所正在发生变化。本文献综述旨在研究在操作员4.0类型学的情况下，采用数字和智能技术对工人的社会心理阶段的影响。根据进行的审查，提出了一种评估行业4.0在操作员4.0中采用的行业4.0技术的心理影响（风险）的理论框架。该框架可以由公司经理，研究人员，生产工程师和人力资源人员使用，以对操作员4.0进行集会，维护和培训操作进行多个经营者的风险评估，因为这些操作会基于自我报告问答环节进行数字化转换和智能。的发现表明，工作的性质，工作的社会和组织环境以及相关的个人因素是可能影响运营商4.0心理社会阶段的关键类别。
使用封闭式操作员网络（ICON）迈向大型科学学习模型
列表的19种类型问题，包括前进和逆ODE，PDE和均值场控制问题。用单个模型解决。培训：每种问题类型的1000个操作员，每个操作员有100个示例。测试：其他操作员，在提示中最多只有5个示例。7
Lagrangian操作员推断通过结构增强...
复杂的机械系统通常由于能量耗散机制，材料本构关系或几何/连通性机制中存在非线性而表现出强烈的非线性行为。这些系统的数值建模导致具有潜在拉格朗日结构的非线性全阶模型。这项工作提出了一种通过结构化的机器学习来增强Lagrangian运算符推理方法，以学习非线性机械系统的非线性降低阶模型（ROM）。这种两步方法首先通过拉格朗日操作员推断学习了最合适的线性拉格朗日ROM，然后提出了一种具有结构的机器学习方法，以学习减少空间中的非线性。所提出的方法可以完全从数据中学习具有结构性的非线性ROM，这与现有的操作员推理方法需要了解非线性术语的数学形式。从机器学习的角度来看，它通过提供知情的先验（即线性Lagrangian ROM结构）来加速培训结构的神经网络，并通过在减少空间上运行来降低网络培训的计算成本。该方法首先在两个模拟示例中证明：保守的非线性棒模型和具有非线性内部阻尼的二维非线性膜。最后，该方法在实验数据集中证明了该方法，该数据集由从圈接头束结构中获得的数字图像相关测量值组成，从中可以从中获得预测模型，该模型可以准确地捕获幅度依赖性频率和阻尼特性。数值结果表明，所提出的方法产生可概括的非线性ROM，这些ROM表现出有界的能量误差，可靠地捕获非线性特征，并在训练数据制度之外提供准确的长期预测。
移动操作员的SASE-SASE-on-SIM
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通过深钢筋学习辅助操作员选择的受约束多目标优化
摘要 - 分解有限的多目标优化问题，其进化算法引起了相当大的关注。使用不同的算法策略，进化运算符和约束处理技术，已经开发出各种受约束的多目标优化算法（CMOEAS）。CMOEA的性能可能很大程度上取决于所使用的操作员，但是，通常很难为当前的问题选择合适的操作员。因此，改善操作员的选择是有希望的，对于CMOEAS来说是必要的。这项工作提出了一个在线操作员的选择框架，并在深入的强化学习中有助于。人口的动态，包括融合，多样性和可行性，被视为国家；候选运营商被视为行动；人口状态的改善被视为奖励。通过使用Q-Network学习策略来估计所有动作的Q值，建议的方法可以适应地选择一个操作员，该操作员根据当前状态最大程度地提高人口的改善，从而改善算法性能。该框架嵌入了四个流行的CMOEAS中，并在42个基准问题上进行了评估。实验结果表明，与九个最先进的CMOEA相比，提出的深钢筋学习辅助操作员的选择显着提高了这些CMOEAS的性能，并且所得算法获得了更好的多功能性。
简单的精制DNA最小化操作员启用了2倍快速的计算
1 Agctt Actt g c aagt aagtt 3 - 3 ACTTT 11 127 11 127 0 2 GCTT ACTT GG CC AAGC AAGC 5-5 ACTTT 11 127 127 127 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GGT ACC AAGT AAG 5-5 ACTTT 11 127 127 0 4 TT-ACTT GTG CACC CACC AAGT AA 7 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 6 ACTTT GGTGTT AACACC AAAGT 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 0 7 CTTTG GTGTTT AAACA AAACA AAACA AAACA CCAAAG 9-9-9-9 AAAACA CTTTG 4 510 11 127 7 383 8 TTTGT TTG C AAAACA CCAAA 11-11 AAAACA GGTGT 699 11 127 7 572 10 T GGTGT TTGGT AC AC AAAACA 11-11 AAAACA GGTGT 11 127 7 572 12 GTGTT GGTAC AAAC AAACA C 7 7 7 AAAACA GGTAA 14 gttt ggtaa在attt accaaa c 5 −5 accaa ggtaa 80 688 688 572 15 ttt ggtaa atg catt act acca accaa a accaa a 5 -5 aaatg 14 14 14 765 685