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LSTM 与Informer 融合预测冠层区域温度
摘 要： 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息，导致模型预测性能不佳等问题，该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络（ long short-term memory, LSTM ）与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中，采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系；在解码层中，利用 LSTM 提取 短期时序依赖，以增强时间序列的连贯性，同时引入改进的反向残差前馈网络（ improved residual feedforward network, IRFFN ）以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理，并进行了归一化处理；然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析，并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征；最终通过网格搜索法对 超参数进行优化，并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析，提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度，其平均绝对误差（ mean absolute error, MAE ）、均方根误差（ root mean square error, RMSE ）和决定系数（ R 2 ）分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ，与基础模型 Informer 相比，冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度，为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词： 冠层 ； 温度 ； 非线性时间序列 ； 长短期记忆神经网络 ； Informer doi ： 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号： TP18 ； S165 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2025)-07-0001-11
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
PAX2构成了...
抽象协调的动物运动取决于功能前置体的发展。虽然早期的细胞效果确定过程是充分表征的，但对本体感受谱系中细胞的终末分化以及控制它们的遗传网络的终极分化知之甚少。在这项工作中，我们描述了一个基因调节网络，该网络由三个转化因子（Prospero（pros），D-PAX2和Delilah（DEI）组成，这决定了果蝇中的本体感受谱系中的两个替代分化程序。我们表明，D-Pax2和ProS分别通过激活和抑制DEI的转录来控制脊柱器官谱系中盖与scolopale细胞的分化。通常，D-PAX2激活了DEI在上限电池中的表达，但在Pros被共表达的Scolopale细胞中无法进行。我们进一步表明，D-Pax2和Pro通过262 bp核核定特异性增强剂对DEI转录产生影响，其中两个D-PAX2-和三个Pros结合位点实验鉴定出来。从蝇基因组中除去该增强子时，DEI的帽和韧带特异性表达丢失，从而导致核核器官功能的丧失和幼体幼虫的不良运动。因此，协调的幼虫运动取决于DEI增强子的活性，该活性同时整合了动作和抑制性输入，以生成功能性前置的器官。
本构模型的物理解释神经网络
(人工)神经网络在力学和材料科学领域越来越受欢迎，它利用模型降阶技术加速计算，并作为各种材料的通用模型。然而，神经网络的主要缺点仍然存在：它们的众多参数难以解释和解释。因此，神经网络通常被称为黑匣子，其结果往往难以人类解释。物理信息神经网络这一新兴的活跃领域试图通过基于机械知识设计深度神经网络来减轻这一缺点。通过利用这种先验知识，更深层、更复杂的神经网络变得可行，因为机械假设可以得到解释。然而，神经网络参数的内部推理和解释仍然是个谜。作为物理信息方法的补充，我们提出了迈向物理解释方法的第一步，该方法对在机械数据上训练的神经网络进行后验解释。这种概念验证可解释的人工智能方法旨在阐明神经网络的黑匣子及其高维表示。其中，主成分分析将 RNN 单元状态中的分布式表示去相关，并允许与已知和基本函数进行比较。这种新方法由系统超参数搜索策略支持，该策略可识别最佳神经网络架构和训练参数。三个关于基本本构模型（超弹性、弹塑性和粘弹性）的案例研究的结果表明，所提出的策略可以帮助识别数值和分析闭式解来表征新材料。
下丘脑错构瘤
来自美国华盛顿特区乔治华盛顿大学医学院儿童国家医院神经科学研究中心 (NTC、WDG)；伦敦大学学院 NIHR BRC 大奥蒙德街儿童健康研究所 (JHC)，ERN-EpiCARE 成员；伦敦 NHS 信托大奥蒙德街儿童医院 (JHC)；英国萨里郡灵菲尔德青年癫痫中心 (JHC)；儿科临床癫痫病学 (AA) 系、睡眠障碍和功能神经病学，ERN-EpiCARE 成员；法国里昂临终关怀院 HFME (AA)；巴塞罗那圣胡安德迪奥斯儿童医院癫痫研究组 (AA)，ERN EpiCARE 成员，西班牙；澳大利亚墨尔本大学癫痫研究中心 (SFB)；菲尼克斯儿童医院巴罗神经病学研究所儿科神经病学分部 (JFK)；亚利桑那州菲尼克斯市下丘脑错构瘤希望基金会（IPM、EW、LS）；巴西圣保罗癫痫诊所癫痫手术项目（AC）；纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心流行病学系（DKH）；马里兰州罗克维尔 RTI 国际（BLK）；马萨诸塞州波士顿哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心神经内科系（CBS）；德国弗莱堡大学医学中心医学院癫痫中心（AS-B.）。
视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.
构建和操作特征
在当今使用的光敏设备中引入，光电倍增管（或PMT）是一种多功能设备，可提供超快速响应和极高的灵敏度。典型的光电倍增管构成的光电阴极（光电极），然后是fo-Cused电极，电子乘数和真空管中的电子集合（阳极），如图1。当光进入光电极时，光电极将光电子发射到真空中。然后，这些光电子由聚焦电极电压指向电子乘数，其中电子乘以次级射击过程。然后由阳极作为输出信号收集乘以的电子。与当前用于检测紫外线，可见的和近红色区域的其他光敏设备相比，由于次级发射乘积，光电倍增管具有极高的灵敏度和极低的噪声。光电倍增管还具有快速的回答和大型光敏区域的选择。本节描述了光电倍增管结构和基本操作特征的主要特征。