XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流和管
流 1 – 数字化 - 国际航空运输协会
区块链：货物索赔的最终解决方案？ 货物索赔损害了双方的关系和表现，并拖累了企业的整体效率、盈利能力和可持续性。它们消耗时间和资金。然而，索赔仍然是货物风险管理中被忽视的风险——区块链可以通过预防和解决纠纷轻松规避这一风险。 Ekaterina Oger Grivnova，Paxwall 首席执行官
评估推进器机械流功率...
本文介绍了一种评估推进器机械流功率的方法，该方法基于 1:11 比例的边界层吸入 (BLI) 飞机电动风洞模型。使用完整的飞机气动配置无法直接现场测量机械流功率，而机械流功率是 BLI 飞机性能的一个关键指标。因此，必须通过两组支持实验将测量的电功率转换为流功率。第一组实验是在小型风洞中使用推进器进行的流功率测量，该风洞复制了动力风洞测试的来流条件。第二组是电机校准实验，可以分别确定电机损耗和气动效率，从而深入了解电机和推进器的气动工作点。使用这种组合方法，电力测量结果被转换为机械流功率，实验不确定度小于 1%。
球形和纤维悬架的毛细管流
2个毛细血管悬浮液中的毛细管流动动力学7 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 2.2实验方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3滴形成：变薄和捏合动力学。。。。。。。。。。。。。14 2.4变薄动力学：有效的粘性流体制度。。。。。。。。。。。。。16 2.5二散悬浮液的粘度。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.6早期捏。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.7结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 div>
进化引导的生成流网络
生成流动网络（GFLOWNETS）是一个概率生成模型的家族，它们学会了与奖励成正比的组成对象进行采样。Gflownets的一个重大挑战是在处理长期视野和稀疏奖励时有效地训练它们。为了解决这个问题，我们提出了进化引导的生成流网络（EGFN），这是使用进化算法（EA）对Gflownets训练的简单但强大的增强。我们的方法可以通过使用EA训练一组代理参数，将所得的轨迹存储在优先级的重播缓冲液中，然后使用存储轨迹训练GFLOWNETS代理。我们对广泛的玩具和现实世界的基准任务进行了彻底的调查，以显示我们方法在处理长轨迹和稀疏奖励方面的有效性。
基于流的神经网络潜在状态生成模型...
我们针对两种主要的神经变异源提出了一种联合深度神经系统识别模型：刺激驱动和刺激条件波动。为此，我们结合了 (1) 最先进的刺激驱动活动深度网络和 (2) 灵活的、基于正则化流的生成模型来捕捉刺激条件变异，包括噪声相关性。这使我们能够端到端地训练模型，而无需与许多刺激条件波动的潜在状态模型相关的复杂概率近似。我们根据来自小鼠视觉皮层多个区域的数千个神经元对自然图像的反应来训练模型。我们表明，我们的模型在预测神经群体对新刺激（包括共享的刺激条件变异性）的反应分布方面优于以前的最先进模型。此外，它成功地学习了与瞳孔扩张等行为变量相关的群体反应的已知潜在因素，以及随大脑区域或视网膜位置系统变化的其他因素。总体而言，我们的模型准确地解释了神经变异的两个关键来源，同时避免了许多现有潜在状态模型相关的若干复杂性。因此，它提供了一种有用的工具，用于揭示导致神经活动变异的不同因素之间的相互作用。