XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System梁斩波
利用脑电信号进行语音回忆中的单词识别
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单边缺口梁裂纹扩展分析 - IJCST
摘要 金属梁广泛用于汽车行业和机械部件。它们的一些应用包括内燃机的连杆、轴、车轴和齿轮、桥梁结构构件以及机器部件。它们中的大多数在其使用寿命内都会经历各种负载条件，这些负载条件可能会引发裂纹并导致裂纹扩展。这些力可能是拉伸、压缩、内部压力、弯曲或所有这些力的任何组合。裂纹扩展的监测和建模对于机器和结构的稳定性和安全性是必不可少的。基于有限元的二维裂纹扩展模拟器软件 Ansys14.0 用于二维梁中的扩展。在铝梁上进行四点弯曲试验实验并观察裂纹扩展行为。比较了这两个观察结果，即来自 Ansys 和实验的结果。在这项研究中，我们尝试使用指数模型在单边缺口 (SEN) 裂纹梁中开发一种故障预测方法。将预测结果与实验裂纹扩展数据进行了比较。观察结果表明，模型得到的结果与实验数据高度一致。关键词：- SEN
用梁搜索解码分子语言模型
摘要。关键字：分子设计·生成建模·模型·搜索·梁搜索·解码语言模型分子设计是由于有效分子的较大搜索空间而导致的化学合作问题之一。现有的方法基于两种关键编码方法：分子图和文本微笑。分子图编码方法具有表达性和化学意识，因为它们包括原子，键和其他分子证券。基于微笑的方法没有考虑任何化学信息，并将这些分子视为一系列特征。当前的生成分子图和基于微笑的模型了解输入的分布，然后从学习分配中进行采样以生成新的分子。基于微笑的方法容易产生无效的分子，并且尚不在化学上意识到。尽管如此，大型语言模型（LLM）在NATU语言处理（NLP）中的成功导致了强大的LLM方法的开发，这些方法与最先进的分子基于图形的方法具有竞争力。本文显示了如何通过梁搜索对基于碎片的微笑LLM进行训练和采样，以提高产生的分子的有效性，新颖性和独特性。我们在两个标准分子设计数据集上评估了该模型：锌和PCBA。我们表明，我们的模型可以生成具有较高va效率，新颖性和唯一性的精确分子，同时记录结果与最先进的基于分子图的方法相当或更好。
电子梁 - 曝光范围opens-opens-path for-pex-c- ...
Mercury Plastics LLC是工程定制组件的制造商和设备，水龙头，管道，水过滤和医疗市场的完整系统解决方案，是北美为数不多的公司中为数不多的公司之一积累了丰富的经验，并具有E-Beam处理单元。它已经经营着由粒子加速器技术的世界领导者IBA制造的5 MEV（Mega Electron伏特）E-Beam加速器，已有25年以上。多年来，北极树脂HE2590一直是水星用来生产其管道和水龙头组件的主要材料，需要交联。Borealis HE2590是一种高分子量，完全配制的高密度PE，专门为生产用于饮用水和加热系统的交联管而设计。
相对论电子梁通过星际冲击加速
1 Department of Physics and Astronomy, University of Turku, 20500 Turku, Finland e-mail: immanuel.c.jebaraj@gmail.com 2 LPC2E / CNRS, UMR 7328, 3A Avenue de la Recherche Scientifique, Orléans, France 3 Space Sciences Laboratory, University of California, Berkeley, CA, USA 4 The Blackett英国伦敦帝国学院物理学系实验室，5数学血浆天体物理学中心，数学系，Ku Leuven，Celestijnenlaan 200B，200B，3001比利时，比利时6皇后玛丽玛丽大学物理学和天文学学院，伦敦伦敦，伦敦，英国7号约翰斯·霍普金斯大学，美国霍普克斯大学，美国洛杉矶大学，美国洛雷尔（Lahosish）物理学，邮政信箱537，751 21瑞典9号乌普萨拉9号实验与应用物理研究所，基尔大学，德国基尔24118，德国基尔10号Heliophysics Science Science Division，NASA Goddard Space Flight Center，Greenbelt，Greenbelt，MD 20771
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
波洛莱
2015 年，Bolloré 集团在联合国气候变化大会 (COP21) 期间在香榭丽舍大街启动了第一条 Bluetram 线路，继续部署其清洁和可持续的出行解决方案。作为官方合作伙伴，集团还向联合国成员国提供了 Bluebus 和 Bluecar ® 车队。集团继续开发电动汽车共享解决方案，在印第安纳波利斯投入使用 Blueindy，意大利的 Bluetorino 也将很快加入其中。新蓝区 (Bluezones) 在非洲的贝宁、刚果和几内亚兴起，它们是为当地居民提供电力、饮用水、互联网和其他多种服务（如年轻企业家孵化器）的生活空间。所有这些用于个人或集体出行以及智能使用和储存电力的创新都是对可持续发展和能源储存问题的回答，这些问题已成为公民、城市和政府面临的主要问题。集团历史悠久的业务线——运输和物流，也预见到了其活动中不可避免的技术趋势以及气候变化的影响。因此，我们在勒阿弗尔的物流枢纽项目在“COP21 解决方案”博览会上被评为运输和物流领域的“创新和有效”解决方案。今年的第二项重要活动是组织运输和物流活动。在日益增长的需求中
波洛莱
集团各部门均在考虑各业务单位具体情况的同时，运用这一战略愿景，确保行动部署一致、可持续。集团业务领域的多样性反映在其企业社会责任政策中：> 由于运输和物流部门的特殊性质和地理位置，该部门制定了特别严格的人力资源和健康安全政策。员工是该业务领域成功的关键；> 通过 Vivendi，通讯部门的战略以人权为基础，特别是促进文化多样性、知识共享、支持年轻人和保护个人数据；> 电力存储和解决方案部门的发展基于一项投资和创新政策，该政策致力于对抗污染和支持能源转型。集团的优先事项（所有子公司都一样）包括降低与商业道德相关的风险、确保遵守人权、实施支持与员工建立可持续关系的就业政策、投资开发创新和环保的产品和服务，以及成为其所在地区经济和社会发展的重要合作伙伴。—
结构波的路线图
Constantine Y Bliokh 1，2，3，∗，Ebrahim Karimi 4，∗，Miles J Padget 5，Miguel A Alonso 6，7，Mark R 9，中国Zahedpour 10，Scott W Hancock 10， B Cork 15，Carlos-García16 MS，Haoran Ren 17，Yuri Kivshar 18，Mario G Silveirinha 19，No. Daniel Leykam 22 MSKAM 22 MSKAM 22，Daria A Smirnova 18，73，Rong 23，Bo Wang 23，24， Anatoly V Zayats，Francis Jie Ren 27，Alexander B Khanikaev 31，迈克尔摇摆18， 35，Idian Caminer 35，Filippo Cardan 36，Lorenzo Martyr