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Li8HN Eleptrides中的超导性 su（3）扭曲的梯度流强耦合无... 涉及甲基汞脱甲基化和汞减少的微生物在浴样中广泛分布和活性 第4章文化保存和存储方法 涉及两场竞争的网络图案的主要手稿... 从免疫视图中重新访问代谢综合征的免疫代谢基础 宏基因组探测全球海洋基因组的分类和代谢基础的地图集 Affiliations: Corresponding Author picln调节植物中的替代剪接和光/温度响应 支持信息 - 数字CSIC fenton样降解增强亚甲基蓝色染料，磁性加热
在电气方面发现了超导性，其中部分电子位于晶格间隙中，标记为间质阴离子电子（IAES），引入了一个不同类别，称为电气超级电源。了解IAE在电子音波耦合（EPC）中的作用对于电气超导体的发展至关重要。在这项研究中，我们证明了IAES的净电荷增加可增强12 li 8 H N（n = 4-7）电气的EPC，表现出立方/四方对称性和不同的IAES拓扑。第一原理计算显示EPC常数与IAE的净电荷几乎线性上升。这种增加源于IAES对LI 2 P电子的激发效应及其在库珀对形成中的协作参与，这是由Li衍生的低/中频声子促进的。在PM -3 m Li 8 H 4中明显说明了这种机制，其T C为40.3 K，其中Li原子表现出压缩和拉伸振动，诱导IAES二聚化和最强的局部EPC相互作用。相反，Li 8 H N电气中的氢原子主要调节IAE的净电荷和拓扑。我们的发现对电气超导体的发展具有显着意义。
增材制造功能梯度材料的进展与挑战：综合综述
摘要：本文深入研究了增材制造功能梯度材料 (FGM) 领域的进步和挑战。它深入研究了 FGM 设计的概念方法、各种制造技术以及使用增材制造 (AM) 技术制造它们所用的材料。本文探讨了 FGM 在结构工程、汽车、生物医学工程、软机器人、电子、4D 打印和超材料等不同领域的应用。对与 FGM 相关的关键问题和挑战进行了细致的分析，解决了与生产和性能相关的问题。此外，本文预测了 FGM 发展的未来趋势，强调了对不同行业的潜在影响。结论部分总结了主要发现，强调了 FGM 在 AM 技术背景下的重要性。这篇评论为研究人员、从业者和利益相关者提供了宝贵的见解，增强了他们对 FGM 及其在不断发展的 AM 格局中的作用的理解。
通过粉末剧烈塑性变形制备功能梯度材料：工艺、意义及未来发展
摘要。功能梯度材料 (FGM) 是材料科学和工程领域的一项了不起的发明，它具有独特的性能，可用于各种应用。由于能够逐渐改变材料的成分、微观结构或机械性能等特性，FGM 具有无与伦比的适应性，使其适用于各种高强度应用。制造 FGM 的新方法之一是对粉末材料使用严重塑性变形 (SPD) 技术。粉末的 SPD 涉及几个关键步骤；该过程从选择具有不同成分和相的材料开始，然后混合粉末、冷压、SPD 方法，以及（如果需要）热处理。该过程通过表征和测试完成，以评估最终形成的 FGM 的微观结构和特性。FGM 将继续改变材料工程并推动其在许多工程领域和行业中的应用界限，因为它们表现出提高效率、耐用性和性能等有吸引力的能力。因此，本文探讨了通过 SPD 制造 FGM 的过程，并强调了其在 FGM 生产中的重要性和未来趋势。
标题：ECARTV5的多中心开发和预期验证：梯度增强机器学习预警得分作者：Matthew M. Chu
6医学系，洛约拉大学医学中心，芝加哥，伊利诺伊州7 7号急诊医学系，威斯康星大学 - 麦迪逊分校，麦迪逊麦迪逊大学威斯康星州麦迪逊市8号湾长8号湾佛罗里mchurpek@medicine.wisc.edu披露：Drs。Churpek和Edelson是获得患者风险评估专利（US11410777）专利的发明者，并从芝加哥大学获得此知识产权的特许权使用费。Edelson博士受雇，并在Agilemd拥有股权，该股份销售和分发Ecart。资金来源：这项工作得到了美国国立卫生研究院（PI：MMC; R01HL157262）和生物医学高级研发局（BARDA）的资金的支持，这是其研究创新创新与Ventures and Ventures and Ventures and Ventures（Drive）的一部分，合同编号为75A5A5A5A5A5A5A5A5A50121C00043（PI：DPE：DPE）。贡献：MMC对手稿的内容承担全部责任。MMC和DPE概念化了这项研究。KAC对数据进行了统计分析。 MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。 所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。 关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310KAC对数据进行了统计分析。MMC撰写了手稿的初稿，并修改了后续版本。所有作者都为数据解释做出了贡献，审查并编辑了初始草稿，并批准了最终手稿。关键字：预警评分；临床恶化；机器学习；快速响应系统；人工智能单词计数：3,310
基于梯度的特征归因于可解释的AI
Black-Box AI模型的激增促使需要解释内部机制并证明其可靠性是合理的，尤其是在高风险应用中，例如医疗保健和自动驾驶。由于缺乏对可解释的AI（XAI）的严格定义，已经开发了与解释性，可解释性和透明度有关的大量研究，以从各个角度解释和分析该模型。因此，通过详尽的论文清单，从各个方面对XAI研究进行全面概述变得具有挑战性。考虑到神经网络在AI研究中的普及，我们将重点缩小到XAI研究的特定领域：基于梯度的解释，可以直接用于神经网络模型。在这篇综述中，我们系统地探讨了迄今为止基于梯度的解释方法，并引入了一种新颖的分类法，将它们分类为四个不同的类别。然后，我们按时间顺序介绍了技术细节的本质，并强调了算法的演变。接下来，我们引入人类和定量评估以测量算法性能。更重要的是，我们证明了XAI中的一般挑战以及基于梯度的解释中的特定挑战。我们希望这项调查能够帮助研究人员了解最先进的进步及其相应的缺点，这可能引发他们对解决未来工作中这些问题的兴趣。
梯度引导的模态脱钩 - ...
具有不完整输入数据（缺少模态）的多模式学习是实用且具有挑战性的。在这项工作中，我们对这一挑战进行了深入的分析，发现模式优势对模型训练具有显着的负面影响，从而极大地降低了缺失的模态性能。是由Grad-CAM激励的，我们引入了一种新颖的指标，梯度，以监测和减少在缺失情景中广泛存在的模态主导性。为了帮助该指标，我们提出了一种新颖的梯度引导的模态解耦（GMD）方法，以促进对主导方式的依赖性。特定的是，GMD从不同模态中删除了冲突的梯度成分，以实现这种去耦，从而显着提高了性能。此外，要弹性处理模态分配数据，我们设计了一个参数有效的动态共享（DS）框架，该框架可以根据是否可用，可以根据是否可用来求解网络参数。我们对三个流行的多模式基准进行了广泛的实验，包括Brats 2018用于医学分割，CMU-MOSI和CMU-MOSEI进行情感分析。结果表明，我们的方法可以显着胜过竞争对手，表明所提出的解决方案的有效性。我们的代码在此处发布：https：//github.com/haowang420/gradient-gendient-gudide-modality-decoupling。
表格数据的基于梯度的决策树
尽管对文本和图像数据进行了深度学习的成功，但基于树的集合模型仍然是使用异质表格数据的机器学习的最新。但是，由于其高灵活性，因此非常需要基于表格的基于梯度的方法。在本文中，我们提出了Grande，Gra Die n t-d ecision树E nSembles，这是一种使用端到端梯度下降的努力学习的新方法。Grande是基于树形合奏的密集表示，该代表允许使用直线操作员使用backpropaga，以共同优化所有模型参数。我们的方法结合了轴对齐的分裂，这是对TAB-ular数据的有用电感偏差，并具有基于梯度的优化的灵活性。此外，我们引入了一个高级实例的加权，以促进单个模型中简单和复杂关系的学习代表。我们对预定义的基准进行了广泛的评估，并与19个分类数据集进行了广泛的评估，并证明我们的方法在大多数数据集上都优于现有的梯度增强和深度学习框架。该方法可在：https：//github.com/s-marton/grande
深入强化学习中政策梯度的权威指南：理论，算法和实施
近年来，在深入的强化学习中提出了各种强大的政策梯度算法。虽然所有这些算法都以策略梯度定理为基础，但特定的设计选择在各算法中都有很大差异。我们提供了对政策政策梯度算法的整体概述，以促进对其理论基础及其实际实施的理解。在此概述中，我们包括策略梯度定理的连续版本，收敛结果以及对实用算法的全面讨论的详细证明。我们比较了连续控制环境上最突出的算法，并提供了有关正规化益处的见解。所有代码均可在https://github.com/ matt00n/propictgradientsjax上找到。
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。
大脑组织的梯度：方法顺畅
多模式神经成像使强大的体内窗口融入了人脑的结构和功能。最新的方法论和概念进步已能够研究大脑结构和功能中大型空间趋势（或梯度）之间的相互作用，从而提供了一个框架，以跨多个尺度统一大脑组织的原理。对这些技术的强烈社区热情在广泛的采用和实施中发挥了作用，以回答神经科学中的关键问题。在对该框架的当前文献进行了简要回顾之后，该观点论文将突出务实的步骤如何使社区更容易访问梯度方法，从而将这些技术推向了神经科学查询的最前沿。更具体地说，我们将强调如何通过数据共享，开源软件开发以及由一组早期职业研究人员团队领导的专门研讨会的组织来催化对梯度方法的兴趣。为此，我们认为，对大脑梯度的日益激励是建立包容性社区的协调和一致努力的结果，可以作为一个为未来创新和神经信息方面的概念进步的典范。我们通过讨论挑战神经科学理论，方法论创新和现实世界翻译的挑战来结束这篇观点论文，以维持我们朝着大脑组织综合模型的集体进步。