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功能梯度材料的增材制造...
如 (a) 91 级钢和 SS316 之间失效的热套管所示 [8]。在实验室蠕变实验中，在各种合金组合的铁素体钢焊缝界面附近反复形成微观裂纹，包括 (b) 2.25Cr-1Mo 铁素体钢和合金 800 [9]（经 Springer Nature 许可转载）和 (c) P92 铁素体钢和镍基高温合金 Inconel 740H [10]（经 Elsevier 许可转载）。...... 3
专家系统梯度下降式训练
专家系统梯度下降式训练：可防御人工智能技术的开发 Jeremy Straub 计算机科学系 北达科他州立大学 1320 Albrecht Blvd., Room 258 Fargo, ND 58108 p：+1 (701) 231-8196 f：+1 (701) 231-8255 e：jeremy.straub@ndsu.edu 摘要 人工智能系统被设计成能够从呈现给它们的数据中学习，并在整个社会中使用。这些系统用于筛选贷款申请人、为刑事被告人提供量刑建议、扫描社交媒体帖子中是否存在禁止内容等。由于这些系统没有为其复杂的学习相关网络赋予意义，因此它们可能会学习不等同于因果关系的关联，从而做出非最优和站不住脚的决策。除了做出次优决策之外，这些系统还可能通过学习违反反歧视和其他有关哪些因素可用于不同类型决策的法律的相关性，为其设计者和操作员带来法律责任。本文介绍了一种机器学习专家系统的使用，该系统是使用赋予含义的节点（事实）和相关性（规则）开发的。在不同条件下考虑和评估了多种潜在的实现，包括不同的网络错误和增强级别以及不同的训练级别。将这些系统的性能与随机和完全连接的网络进行了比较。关键词：专家系统、梯度下降、可防御人工智能、机器学习、训练 1. 简介
波多黎各的生物条件梯度 (BCG) ...
2021 年 9 月 15 日——我们感谢加勒比珊瑚礁研究所在 Magueyes 举办第 1 和第 4 届研讨会。岛；El Yunque 国家森林总部提供...
量子梯度下降的回顾 - PhysLab
量子计算是一个新兴领域，有可能对优化、密码学和量子系统模拟等各个领域产生重大影响。在各种量子算法中，参数化量子电路在量子机器学习和量子优化等应用中起着关键作用。在此背景下，量子梯度下降已成为优化这些电路的主要技术。在本文中，我们对量子梯度下降算法进行了全面的研究，高级物理本科生可以理解，同时保持了严谨的学术研究论文风格。我们提供了该算法的详细数学公式，包括其收敛性和复杂性分析。我们还讨论了实现方法，展示了算法的实用方面。最后，我们给出了实验结果，证明了该算法在各种量子计算应用中的有效性。在本文结束时，读者应该对量子梯度下降算法及其在参数化量子电路优化中的意义有透彻的了解。
功能梯度材料及其应用综述
摘要 功能梯度材料 (FGM) 是一种特殊类型的先进复合材料，具有独特的功能和优势。FGM 的主要特性是其成分和微观结构在其维度上逐渐变化，从而增强了性能。FGM 由两种或两种以上的材料组成，以根据 FGM 的应用实现所需的特性。因此，FGM 在众多应用中引起了极大的兴趣。本文回顾了各种制造技术、分类及其在假肢领域的应用。 关键词：功能梯度材料 (FGM)；加工技术；分类；应用；假肢。 1. 简介 纵观历史，从第一个人类到现在，材料一直在人类的生活中发挥着重要作用。在不同的时代，人类使用从自然界获得的不同材料或为了方便在许多应用中使用而人工制备的材料。虽然材料的特性是固有的，但它们可以通过多种方式改变。例如，通过组合材料或改变材料的底层结构。自古以来，人们就通过加工来改变材料的性能。合金化是将一种金属在熔融状态下与其他金属或非金属相结合，使其具有不同于母体材料的性能。人类历史上出现的第一种合金是青铜，它实际上是铜和锡的合金。青铜发明于公元前 3500 年，因此这个时代被称为青铜时代 [1]。然而，这种方法有局限性，即由于热力学平衡极限 [2]，可溶解在另一种材料溶液中的材料量有限，并且禁止将熔点相差很大的两种不同材料合金化。为了克服这个问题，人们使用了粉末冶金 (PM) 方法，其中合金以粉末形式生产。这种方法具有优异的性能，但它有一些
社论：海拔梯度的土壤微生物
1 RITMO跨学科研究中心，时间与运动，奥斯陆大学，奥斯陆大学，挪威大学2号电气工程研究生课程，联邦联邦政府De Minas Gerais大学，Belo Horizonte，MG，MG，MG，Brazil，Brazil，Brazil，3岁 for Biological Studies, La Jolla, CA, United States, 5 Institute for Neural Computation University of California, San Diego, La Jolla, CA, United States, 6 Department of Neurobiology, University of California, San Diego, La Jolla, CA, United States, 7 Department of Psychiatry and Biobehavioral Sciences, Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA,美国
相邻：扩散模型的有效梯度
相对于在模型输出上定义的某些可区分的度量标准的潜伏模型的潜在和参数的优化是一个具有挑战性且复杂的问题。通过求解概率流ode或扩散SDE来完成扩散模型的采样，其中神经网络近似得分函数，允许使用数值ode/sde求解器。但是，幼稚的反向传播技术是内存密集的，需要所有中间状态的存储，并且在处理扩散SDE扩散项的注入噪声时面临额外的复杂性。我们向扩散模型的连续伴随方程提出了一个新型的定制ode求解器家族，我们称之为相邻。我们利用扩散SDE的唯一构建，以进一步简化使用指数积分器的连续伴随方程的制定。此外，我们为定制求解器提供收敛订单保证。显着，我们表明，扩散SDE的连续伴随方程实际上简化为简单的ODE。最后，我们以面部变形问题的形式以对抗性发作的形式证明了相邻生成的有效性。我们的代码将在https：//github.com/zblasingame/adjointdeis上发布。
使用形态梯度诱导装置
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权所有此版本发布于2023年6月20日。 https://doi.org/10.1101/2023.06.20.545705 doi：biorxiv Preprint
功能梯度材料增材制造的机器学习
摘要：增材制造 (AM) 是一种变革性的制造技术，能够根据 3D 建模数据逐层直接制造复杂部件。在 AM 应用中，功能梯度材料 (FGM) 的制造具有重要意义，因为它有可能提高多个行业的组件性能。FGM 是通过不同材料之间的梯度成分过渡制造的，从而能够设计具有位置相关机械和物理特性的新材料。本研究全面回顾了有关在 AM 中实施机器学习 (ML) 技术的已发表文献，重点介绍了基于 ML 的 FGM 制造工艺优化方法。通过对文献的广泛调查，本综述文章探讨了 ML 在解决 FGM 制造固有挑战中的作用，并涵盖了参数优化、缺陷检测和实时监控。本文还讨论了在 FGM 的 AM 制造中采用基于 ML 的方法的未来研究方向和挑战。