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“先进功能梯度材料的创新……
摘要：功能梯度材料 (FGM) 在复合材料和层压板方面受到各科学和工程学会的广泛关注。这是一个独特的概念，可用于通过借助特定梯度改变材料的微观结构来形成各种类型的材料。FGM 的整体性能因其所用材料的性能而具有独特性和差异性。已经开发了许多制造 FGM 的技术，一些是传统的，一些是先进的。每种技术都有自己的优点和缺点。独特的物理、制造和结构特性使 FGM 应用广受欢迎且令人向往。本文列举了 FGM 制造过程的细节及其优缺点。它根据 FGM 的母材讨论了 FGM 在工程和工业领域的应用。本文将作为研究人员、设计人员和制造商了解 FGM 生产和应用的指导目录。关键词：功能梯度材料、复合材料、层压板。
样本有效的策略梯度方法
提高增强学习的样本效率一直是一个长期的研究问题。在这项工作中，我们旨在降低现有策略梯度方法的样本复杂性。我们提出了一个称为srvr-pg的新型策略梯度算法，它仅需要o（1 / ϵ3 / 2）1个情节才能发现非循环性能函数的近似固定点j（θ）（即，即θ，θ，θ，以便∥∇j（θ）∥∇j（θ）∥22 fule untoct此样本复杂性改善了现有的结果O（1 / ϵ5 / 3）对于随机方差，策略梯度算法降低了O（1 / ϵ1 / 6）。此外，我们还提出了一个带有参数探索的SRVR-PG的变体，该变体从先前的概率分布中探索了初始策略参数。我们就加强学习的经典控制问题进行数值实验，以验证我们提出的算法的性能。
跨纬度梯度的海洋生物活动空间尺度
1. 澳大利亚海洋科学研究所，阿拉弗拉帝汶研究中心，达尔文，北领地 0810，澳大利亚；2. 弗林德斯大学科学与工程学院，贝德福德公园，南澳大利亚阿德莱德 5042，澳大利亚；3. 综合海洋观测系统 (IMOS) 动物追踪设施，悉尼海洋科学研究所，莫斯曼，新南威尔士 2088，澳大利亚；4. 麦考瑞大学自然科学学院，北莱德，新南威尔士 2109，澳大利亚；5. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织海洋与大气研究所，昆士兰生物科学区，圣卢西亚，昆士兰 4011，澳大利亚；6. 加利福尼亚大学海洋科学研究所，加利福尼亚州圣克鲁斯 95064；7. 塔斯马尼亚大学孟席斯医学研究所，塔斯马尼亚州霍巴特 7001，澳大利亚； 8. 查尔斯·达尔文大学环境与生计研究所，达尔文，北领地 0909，澳大利亚；9. CSIRO 海洋与大气，3-4 Castray Esplanade，霍巴特，塔斯马尼亚 7000，澳大利亚；10. 卡尔顿大学鱼类生态与保护生理学实验室，安大略省渥太华 K1S 5B6，加拿大；11. 詹姆斯库克大学科学与工程学院，昆士兰州汤斯维尔 4811，澳大利亚；12. 新南威尔士州初级产业部斯蒂芬斯港渔业研究所，新南威尔士州泰勒斯海滩 2315，澳大利亚；13. 昆士兰大学生物医学学院 Manta 项目，昆士兰州圣卢西亚 4072，澳大利亚；14. 詹姆斯库克大学科学与工程学院海洋数据技术中心，昆士兰州汤斯维尔 4811，澳大利亚； 15. 新南威尔士渔业部初级产业部，新南威尔士州科夫斯港 2450，澳大利亚；16. 悉尼科技大学生命科学学院鱼类生态学实验室，新南威尔士州 2007，澳大利亚；17. 布雷斯特大学、法国国家科研中心、IRD、Ifremer、UMR 6539 LEMAR，普卢扎内，法国；18. 澳大利亚海洋科学研究所，昆士兰州汤斯维尔 4810，澳大利亚；19. 弗林德斯大学科学与工程学院，南澳大利亚州阿德莱德贝德福德公园 5042，澳大利亚；20. 南澳大利亚研究与发展研究所，南澳大利亚州西海滩 5024，澳大利亚；21. 昆士兰大学生物医学科学学院，昆士兰州圣卢西亚 4072，澳大利亚； 22. 阳光海岸大学科学、技术与工程学院，莫顿湾，皮特里，昆士兰州 4502，澳大利亚；23. 阳光海岸大学科学与工程学院，马鲁奇多尔 DC，昆士兰州 4558，澳大利亚；24. 哥斯达黎加大学海洋科学和湖沼学研究中心和生物学系，哥斯达黎加圣何塞 2060-11501；25. 澳大利亚海洋科学研究所，印度洋海洋研究中心，西澳大利亚州克劳利 6009，澳大利亚；26. 佛罗里达国际大学环境研究所和生物科学系，佛罗里达州北迈阿密 33181；27. 海洋生态系统部门，新南威尔士州初级产业部，新南威尔士州赫斯基森 2540，澳大利亚；28. 悉尼海洋科学研究所，新南威尔士州莫斯曼 2088，澳大利亚；29. 新南威尔士大学生物地球与环境科学学院，新南威尔士州悉尼 2052，澳大利亚；30. 温莎大学大湖环境研究所，安大略省 N9B 9P4，加拿大；31. 塔斯马尼亚大学海洋与南极研究所渔业和水产养殖中心，塔斯马尼亚州霍巴特 7001，澳大利亚；32. 西澳大利亚大学生物科学学院，西澳大利亚州克劳利 6009，澳大利亚；33. 默多克大学野外站，西澳大利亚州珊瑚湾 6701，澳大利亚；34. 维多利亚州国家公园协会，维多利亚州卡尔顿 3053，澳大利亚； 35. 澳大利亚默多克大学 Harry Butler 研究所可持续水生生态系统中心，西澳大利亚默多克 6150，澳大利亚；36. ECOCEAN，Serpentine，
连续的随机梯度方法：第I部分
摘要在此贡献中，我们介绍了连续随机级别（CSG）方法的完整概述，包括收敛结果，步长规则和算法见解。我们考虑了目标函数需要某种形式集成的优化问题，例如预期值。由于通过固定的正交规则近似近似集成可以将人工局部解决方案引入问题，同时同时提高计算工作，因此在这种情况下，随机优化方案变得越来越流行。但是，已知的随机梯度类型方法通常仅限于预期的风险功能，并且本质上需要许多迭代。后者特别有问题，如果评估成本函数涉及求解多个状态方程，例如，以部分差异方程的形式给出。为了克服这些缺点，最近的一篇文章介绍了CSG方法，该方法通过计算依赖设计的集成权重的旧梯度样本信息重复了旧的梯度样本信息，以获得与完整梯度的更好近似值。在原始的CSG纸张收敛中是为了减小的步长而建立的，但在这里，我们提供了CSG的完整收敛分析，用于恒定步长和Armijo-type线路搜索。此外，提出了获得集成权重的新方法，将CSG的应用范围扩展到涉及较高维积分和分布式数据的问题。
功能梯度微结构的振动特性...
本文参考改进的耦合应力理论和欧拉-伯努利梁理论，研究了带有可移动附着质量的微梁的自由横向振动响应。这是一个适用于生物和生物医学应用的良好模型，有利于早期诊断人体器官和酶的疾病和功能障碍。微悬臂梁由功能梯度材料 (FGM) 组成。材料特性应该显示与定律幂一致的梁厚度变化。采用瑞利-里兹法探索前三种振动模式的固有频率。为了证明所提方法的准确性，建立了结果并将其与技术文献并列。考虑了捕捉尺寸依赖性的材料长度尺度参数、梁质量与附着质量质量之比以及梯度材料的功率指数对系统振动行为的影响。本技术研究指出了材料级配以及附着质量的惯性在生物微系统动态行为中的重要性。因此，采用合适的功率指数、质量比和附着质量的位置可以设计出更优的生物微系统，以进行早期诊断。
cafgd：通过梯度下降自动填充上下文
最近，大型语言模型（LLMS）在传统的自然语言处理以外的领域取得了显着的成功，并且越来越有兴趣将LLMS应用于诸如代码生成，旅行计划和机器人控制之类的更一般性，但是这些模型仍然需要提高针对性的性能和特定领域或任务的概括能力。为了使Mod-Els更具体地了解各种任务，已提出提示学习将下游预测任务转换为语言模型任务。在提示学习方法中，大多数利用基于梯度的触发令牌搜索方法来自动上下文填充来完成任务。但是，这些方法并不总是提高LLM在完成任务时的准确性，尤其是在满足多种任务类型和不确定的输入句子时。触发令牌的选择通常缺乏特异性，从而导致模型性能。为了增强模型稳定性并生成更具针对性的触发令牌，我们通过平均梯度下降提出了上下文自动填充方法。与其他方法不同，我们的方法全面考虑了所有触发令牌与上下文之间的关系。提出的方法通过使用模型在所有触发令牌上的平均梯度选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择了一个令牌，从而选择一个令牌来选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而选择一个令牌，从而最大程度地利用模板的可能性函数来选择一个令牌。我们分别在SST-2和SICE-E数据集上进行了实验，分别进行了情感分析（SA）和自然语言推断（NLI）任务。实验结果表明，具有平均触发令牌梯度的上下文自动填充方法可产生更好的性能。
沿海城市乡村大气梯度实验（...
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使用梯度向量和支持向量机
摘要：在克服Covid-19之后，世界各地的旅游需求再次上升。同时，对生态友好性的兴趣再次增长，并且正在努力建立一个环保的旅游生态系统。在这项研究中，假设采用了电池供电的电动城市旅游巴士，而不是现有的内燃机城市旅游巴士，我们试图开发用于电池供电的电动城市旅游巴士系统的最佳设计和操作算法。发达的算法追求了该计划的最大化，该算法是通过城市旅游巴士和电动城市旅游巴士系统的整体成本来计算的。此外，算法的决策变量是电动城市旅游巴士运营的日常数量和间隔，这与旅游需求，电动城市旅游总线的电池容量有关，以及是否安装了电视仪型无线充电器，还是在巴士站安装。操作研究方法用于开发设计算法，并得出数值示例是最佳设计的结果，以验证所提出的算法通过指代夏威夷瓦阿伊瓦胡岛的蓝色手推车线的操作情况。因此，发现可以通过更改指定路由的日常数字和间隔来实现最大化。
基于梯度的深钢筋学习解释方法
摘要摘要摘要：摘要：DQN之类的深强化学习方法的学习过程和工作机制不透明，并且无法感知其决策基础和可靠性，这使该模型的决策高度可疑，并且极大地限制了深入强化学习的应用程序场景。要解释智能代理的决策机制，本文提出了基于梯度的显着性图生成算法SMGG。它使用高级卷积层生成的特征图的梯度信息来计算不同特征地图的重要性。使用模型的已知结构和内部参数，从模型的最后一层开始，通过计算特征映射的梯度来生成不同特征地图相对于显着性图的重量。它列出了在正方向和负面方向上特征的重要性，并使用具有积极影响的权重来加重功能图中捕获的特征，从而形成了当前决策的积极解释；它使用对其他类别产生负面影响的权重来对特征映射中捕获的特征进行加权，从而形成了当前决策的反向解释。决策的显着性图是由两者共同生成的，并且获得了智能代理的决策行为的基础。通过实验证明了该方法的有效性。
连续的随机梯度方法：第二部分
摘要在此贡献中，我们提供了对连续的梯度（CSG）方法的数值分析，包括来自拓扑优化和收敛速率的应用。与标准随机梯度优化方案相反，CSG不会从以前的迭代中丢弃旧梯度样品。相反，计算了依赖设计的集成权重以形成凸组合，以作为与当前设计下真正梯度的近似值。随着近似误差在迭代过程中消失，CSG代表了一种混合方法，就像纯粹随机方法一样开始，并且在极限中像完整的梯度方案一样行事。在这项工作中，CSG的效率是针对拓扑优化的实际相关应用的。这些设置的特征是大量的优化变量和一个目标函数，其评估需要以非线性方式串联的多个积分的数值计算。以前无法通过任何现有的优化方法解决此类问题。最后，关于收敛速率，提供了第一个估计值并在数值实验的帮助下确认。