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World File Search System梯度
通过瓦斯坦斯坦空间中的近端梯度下降
基于流量的生成模型在计算数据生成和可能性方面具有某些优势，并且最近显示出具有竞争性的经验性能。与基于基于分数的扩散模型的累积理论研究，基于流的模型的分析，这些模型在正向（数据到噪声）和反向（噪声到数据）方向上都是确定性的，这仍然很少。在本文中，我们提供了一种理论保证，即通过渐进流模型，即所谓的JKO流程模型生成数据分布，该模型在正常化的流网络中实现了Jordan-Kinderleherer-Otto（JKO）方案。利用在瓦斯斯坦空间中近端梯度下降（GD）的指数收敛性，我们证明了kullback-leibler（KL）通过JKO流量模型（ε2）为O（ε2）保证数据生成数据时，当使用n log（1 /ε）许多jko步骤（1 /ε）许多JKO步骤（n残基块）中，prowter strorder in Flow pronder in prift stry stred step step step erry是ε在ε是ε在ε中均为ε。对数据密度的假设仅仅是有限的第二时刻，该理论扩展到无密度的数据分布以及在反向过程中存在反转误差的情况下，我们获得了KL-W 2混合错误保证。证明，JKO型W 2-proximal GD的非反应收敛速率已被证明是一类凸目标函数的一类凸出物质功能，该函数包括KL差异作为一种特殊情况，可以具有独立的利益。分析框架可以扩展到应用于基于流的生成模型的其他一阶瓦斯汀优化方案。
10068013 低 DNA 质量梯度 (200 µl) (50 次应用)
ISO 认证由 Thermo Fisher Scientific Baltics UAB 制造，符合 ISO 9001 和 ISO 13485 认证的质量管理体系。
直接测量 25 cm2 铜气体扩散电极上的电化学选择性梯度
摘要：在过去十年中，电化学 CO 还原 (COR) 系统的可访问活动数量级增加了，特别是通过实施气体扩散电极 (GDE) 架构。随着 GDE 的有效几何面积（cm 2 到 m 2 ）的扩大，反应器性能可能会因物理和化学空间变化而发生变化，而多相和多产品电化学系统的化学复杂性使这种变化变得复杂。这项工作通过多端口采样反应器测量和评估 COR 性能指标，以测量 COR GDE 通道下游的反应物和产物浓度。研究发现，氢气析出反应 (HER) 的法拉第效率 (FE) 在通道下游增加，这主要是由于 CO 分压的降低，而乙烯的选择性在通道下游保持相对恒定。这项工作强调了随着电化学反应器的物理扩大，性能的不均匀性，对 COR 和 CO2R 系统的未来扩展具有重要意义。R
气候，矿物学和稳定骨料在地理气候梯度沿土壤有机碳动力学
抽象有机物在土壤中的积累被理解为矿物相关（分解，微生物衍生的）有机物与自由颗粒（较少分解的植物衍生）有机物之间的动态。然而，从区域到全球尺度，主要土壤有机碳（SOC）部分的模式和驱动因素尚不清楚，并且与土壤类型之间的子宫遗传学变异保持不佳。在这里，我们将与淤泥和粘土大小的颗粒（S + C），稳定的聚集体（>63μm，SA）和颗粒有机物（POM）相关的SOC与沿着地理气候梯度采样的各种草地表土与颗粒有机物（POM）分开。两种矿物相关的部分（S + C＆SA）对SOC的相对贡献在整个梯度中差异很大，而POM从来都不是主要的SOC分数。稳定的骨料（>63μm）在富含碳 - 富含碳的土壤中成为主要的SOC分数。稳定聚集体中碳的分解程度（>63μm）始终在S + C和POM级分之间，并且没有沿研究梯度变化。相比之下，与S + C分数相关的碳在富含碳 - 贫民土壤中的微生物分解较少。S + C部分中SOC的量与Pedogenic氧化物的含量和质地呈正相关，而与稳定聚集体（>63μM）相关的SOC量与Pedogenic氧化物含量呈正相关，并与温度负相关。我们提出了我们发现的概念摘要，该概念将稳定骨料（>63μm）与其他主要SOC馏分的作用整合在一起，并说明了它们在（土壤）环境梯度之间的重要性变化。
利用AI算法自动优化合成肽及杂质的梯度条件
在典型的液相色谱方法开发中，流程从“准备”开始，包括流动相制备、色谱柱安装和分析计划的制定，然后开始分析。之后，分析获取的数据并进行后续分析的“准备”，然后再次开始下一个分析。方法开发通过重复这些过程来进行，但除了反复制定分析计划所需的大量时间之外，还需要色谱方面的专业知识来根据数据分析探索最佳条件。换句话说，典型的方法开发需要“人工干预”。因此，消除人工参与并自动化此类方法开发流程对于提高劳动效率是可取的。本文介绍了使用支持方法开发的专用软件 LabSolutions MD（技术报告 C190-E309）自动优化梯度条件以满足合成肽和相关杂质的分离标准的示例。
通过基于梯度的学习策略最大化多智能体量子游戏的局部奖励
摘要：本文深入研究了多智能体环境中复杂的量子游戏世界，提出了一个模型，其中智能体利用基于梯度的策略来优化局部奖励。引入了一种学习模型，重点关注智能体在各种游戏中的学习效率以及量子电路噪声对算法性能的影响。研究揭示了量子电路噪声与算法性能之间的非平凡关系。虽然量子噪声的增加通常会导致性能下降，但我们表明，在某些特定情况下，低噪声可以意外地提高具有大量智能体的游戏中的性能。这种见解不仅具有理论意义，而且考虑到当代嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机的固有局限性，也可能具有实际意义。本文提出的结果为量子游戏提供了新的视角，并丰富了我们对多智能体学习与量子计算之间相互作用的理解。强调了挑战和机遇，为量子计算、博弈论和强化学习交叉领域的未来研究指明了有希望的方向。
评论文章 新兴锂金属主体梯度设计取得进展
开发宿主材料已被认为是一种潜在的对策，可以避免锂金属负极 (LMA) 的固有缺陷，例如不受控制的枝晶生长、不稳定的固体电解质界面和有限的体积波动。为了实现适当的锂容纳，特别是自下而上的锂金属沉积，包括亲锂性和/或导电性的宿主材料梯度设计近年来引起了广泛关注。然而，对于这个快速发展的主题，仍然缺少批判性和专门性的综述。在这篇综述中，我们试图全面总结和更新指导锂成核和沉积的相关进展。首先，讨论了有关锂沉积的基本原理，特别关注宿主材料的梯度设计原理。相应地，系统地回顾了在亲锂性、导电性及其混合方面创建不同梯度的进展。最后，提供了面向实用 LMA 的先进宿主材料梯度设计的未来挑战和前景，这将为未来的研究提供有用的指导。
分散的联合政策梯度，具有拜占庭断层耐受性和快速收敛
在联邦强化学习（FRL）中，代理人旨在与每个代理商在其本地环境中行动而无需交换原始轨迹时进行协作。FRL的现有方法（a）都不提供任何容忍度的保证（针对行为不当的代理商），或（b）依靠可信赖的中央代理（单点失败）来汇总更新。我们提供了第一个分散的拜占庭式耐受性FRL法。为此，我们首先提出了一种新的集中式拜占庭故障稳定性政策梯度（PG）算法，该算法仅依赖于非耐受性PG的假设标准来改善现有方法。然后，作为我们的主要贡献，我们展示了如何利用强大的聚合和拜占庭式共识方法的结合，以消除对受信任的中央实体的需求。由于我们的结果代表了拜占庭式耐断层的非征料非凸优化的第一个样本复杂性分析，因此我们的技术贡献可能具有独立的利益。最后，我们为常见的RL环境证实了我们的理论结果，证明了分散的联邦W.R.T.的加速。对各种拜占庭攻击的参与代理的数量和弹性。
用于成分梯度合金计算设计的子空间包容采样方法
成分梯度合金是功能梯度材料 (FGM) 的一个子类，它利用单个金属部件的局部成分变化来实现比传统单一材料部件更高的性能。在之前的研究 [Kirk, T., Galvan, E., Malak, R., and Arroyave, R., 2018, “增材制造功能梯度材料中梯度路径的计算设计,” J. Mech. Des., 140, p. 111410. 10.1115/1.4040816] 中，作者提出了一种计算设计方法，该方法避免了限制梯度合金可行性的常见问题（例如有害相），并针对性能目标进行了优化。然而，以前的方法只对成分空间的内部进行采样，这意味着设计的梯度必须包括整个梯度空间中的所有元素。因为即使少量的额外合金元素也会引入新的有害相，所以这一特性通常会忽略原本无法解决的问题的潜在更简单的解决方案，从而阻碍向状态空间添加新元素。本研究通过引入一种在设计搜索中包含较少元素子空间的采样方法来改进以前的方法。新方法在人工扩展的状态空间形式内进行采样，并将真实区域之外的样本投射到最近的真实子空间。首先通过观察 3D、4D 和 5D 状态空间中每个子空间中的样本分布来评估该方法。接下来，在合成的 3D 问题中进行参数研究，将新采样方案的性能与以前的方法进行比较。最后，应用更新的方法设计从不锈钢到等原子 NiTi 的梯度，该梯度具有嵌入式形状记忆驱动等实际用途，而以前的方法未能找到可行的途径。[DOI：10.1115 / 1.4053629]
使用梯度法对脑 MRI 图像进行提示性注释...
近年来，机器学习在图像分割和分类任务中表现出色，被广泛应用于医学图像分析。机器学习，尤其是监督学习的成功取决于手动注释数据集的可用性。对于医学成像应用，这种带注释的数据集并不容易获取，需要大量的时间和资源来整理带注释的医学图像集。在本文中，我们提出了一种有效的脑部 MRI 图像注释框架，可以为人类专家提供信息丰富的样本图像进行注释。我们在两个不同的脑图像分析任务上评估了该框架，即脑肿瘤分割和全脑分割。实验表明，对于 BraTS 2019 数据集上的脑肿瘤分割任务，仅使用 7% 带有提示性注释的图像样本训练分割模型就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。对于 MALC 数据集上的全脑分割，使用 42% 带有提示性注释的图像样本进行训练就可以实现与在完整数据集上训练相当的性能。所提出的框架展示了一种在医学成像应用中节省手动注释成本和提高数据效率的有希望的方法。