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World File Search System模型结构
通过结构，监督和生成的对抗学习测试定向无环图
在本文中，我们提出了一种针对定向无环图（DAG）的新假设测试方法。虽然有大量的DAG估计方法，但DAG推理解决方案的相对匮乏。此外，现有方法通常施加一些特定的模型结构，例如线性模型或加性模型，并假设独立的数据观察结果。我们提出的测试允许随机变量之间的关联是非线性的，并且数据与时间有关。我们基于一些高度灵活的神经网络学习者进行测试。我们建立了测试中的渐近保证，同时允许每个受试者的受试者数量或时间点差异到无穷大。我们通过模拟和大脑连接网络分析来证明测试的功效。
西塞罗简单气候模型（cicero-scm v1.1.1）
图1：核心模型结构。浓度_EMISSIONS_HANDLER.PY模块使用大气CO 2的碳循环模型和其他组件的一阶衰减方程来计算排放中的浓度。然后使用（Etminan等人。2016）CO 2，CH 4和N 2 O的方案，以及其他气体的更新比例关系。简化的表达式直接从气溶胶，O 3和平流层水蒸气的排放中计算出强迫。75有效的辐射强迫将其传递给Upwerning_diffusion_model.py，在那里它用作海洋能量平衡模型的输入（Schlesinger，Jiang和Charlson 1992），以计算温度和海洋热含量。每个时间步骤都重复此过程，并且循环和信息传递由ciceroscm.py控制模块处理。
人类计算机互动的深度学习
研究。数据集应代表各种用户和不同的上下文，以捕获各种变化。之后，我们需要准备数据并训练模型。训练将重复一百甚至一千次，以找到最合适的模型结构和超参数，这些模型结构和超级参数会导致使用试用和误差或网格搜索的测试集中最低模型误差。由于成千上万的迭代可能导致对测试集的过度拟合，因此必须使用先前看不见的数据评估模型的推广性，以评估所选模型和超参数是否已过拟合到验证集或推广到看不见的数据。深度学习社区在开发模型时通常会使用训练验证测试分解。在训练集和验证集用于迭代模型开发时，测试集用于一次性验证模型。但是，传统的机器学习评估指标（例如，准确性，精度，召回和错误率，以描述模型对看不见的数据的推广程度）并不描述系统的可用性。UCD过程的主要重点是实现高可用性。而不是软件指标，例如推理错误对可用性，模型稳定性和研究系统的有用性等因素。这可能涉及基本问题，例如对给定用例感知的可用性以及影响力的影响程度以及随着时间的推移估计的噪音多么嘈杂。在互动中应用深度学习技术由于系统使用了多种用户，在不同的情况下，验证还需要评估该模型是否可以推广到数据收集研究中使用的任务。虽然先前的工作认为准确性超过80％以至于足够[6]，但充分性取决于用例，只能通过用户反馈来评估，例如，该动作的后果是否可恢复以及后果对用户的影响有多大。总而言之，一个深度学习的典型过程描述了开发和评估黑盒模型的迭代性质。但是，深度学习开发过程并未考虑模型的可用性以及最终系统的可用性。
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
评估专用深度学习模型
材料和方法：在初始诊断时共有69例黑色素瘤患者，共有135例脑转移，以及可用的多参数MR成像数据集（T1-/T2加权，T1加权的T1加权gadolinium对比度，增强，Flair，Flair）。先前建立的深度学习模型结构（3D卷积神经网络；深度元素）同时在上述MR图像上运行，对55例使用5倍交叉验证的55例患者进行了55例103个转移酶的培训。使用14例32例转移酶的患者组成的独立测试集评估了深度学习模型的效果。手动分割以体素的方式（T1加权gadolinium对比增强成像），由2位放射科医生在共识中作为地面真理进行。
使用MATLAB，COMSOL和PYTHON等软件的数学建模和仿真
本研究探讨了MATLAB，COMSOL和PYTHON在精确工程中数学建模和模拟中的应用。这些工具在处理各种工程挑战（从控制系统到多物理模拟和自定义算法开发）方面的优势进行了分析。该研究还研究了人工智能（AI）的作用，在通过自动编码，提供概念解释和协助模型结构来支持数学建模任务中的作用。通过比较计算性能，准确性和可用性，该研究旨在确定适合不同模拟类型的最佳软件，例如热流体动力学和结构分析。调查结果强调了选择合适的软件来优化计算资源，验证模型并实现可靠，有效的仿真的重要性。本研究为弥合理论模型和实际应用之间的差距，提高生产率并促进精确工程的创新而贡献了实用指南。
AutoML-Zero：从头开始发展机器学习算法
机器学习研究在多个方面都取得了进展，包括模型结构和学习方法。自动化此类研究的努力（称为 AutoML）也取得了重大进展。然而，这一进展主要集中在神经网络的架构上，它依赖于复杂的专家设计层作为构建块——或类似的限制性搜索空间。我们的目标是展示 AutoML 可以走得更远：今天可以仅使用基本的数学运算作为构建块来自动发现完整的机器学习算法。我们通过引入一个新颖的框架来证明这一点，该框架通过通用搜索空间显着减少了人为偏见。尽管这个空间广阔，但进化搜索仍然可以发现通过反向传播训练的两层神经网络。然后可以通过直接在感兴趣的任务上进化来超越这些简单的神经网络，例如 CIFAR-10 变体，现代技术从中出现
一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
使用机器学习对陨石反射光谱进行分类。 S. Saha 1，T。H。Burbine 2,3和M. D. Dyar 2,3，1计算机科学系
模型结构：我们的方法利用火箭（随机卷积内核变换）算法[4]从陨石光谱中提取数值特征。虽然火箭在时间序列分类中的有效性被广泛认可，但其能力与本研究中光谱分类的挑战非常吻合。反射光谱虽然不是传统的时间序列，但在与时间序列数据具有相似性的波长跨波长中显示顺序模式。火箭的计算效率和对噪声的鲁棒性使其成为此任务的理想选择，在这种任务中，捕获微妙的光谱模式至关重要。它将大量随机初始化的卷积内核应用于光谱，每个卷积内核都有随机参数，例如长度，扩张，偏置和填充物。这种随机化使火箭列出了数据的局部和全局特征，这对于区分光谱模式至关重要。