XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System状态变量
通过物理增强动态模式分解方法启用具有替代模型的替代预后学
计算模型提供了评估和预测物理系统健康和性能的基本定量工具。但是，由于其时间密集型的性质，高实现模型很少用于实时操作或大型优化循环。提高预后计算效率的一种常见方法是采用表面模型。这样的模型可以显着减少计算时间，以获得一些准确的损失。在这种情况下，提出了动态模式分解（DMD）的使用，以对锂离子（Li-ion）电池电量进行替代模型。dmd，但是尚未应用于PHM域，在PHM域中，非线性行为的远面预测对于传播断层或剩余有用的使用寿命至关重要。对于锂离子电池健康管理，DMD的标准应用仅使用可观察到的兴趣量无法捕获实验室测试中展示的电池的非线性排放。Koopman理论提供了一种机制，可以通过将非线性状态变量扩展到系统表示中，以在DMD框架中以高维线性模型进行高维线性模型进行交易。通过这种方式，DMD允许根据Koopman运算符的维度提供可配置的模拟精度。为了进行电池健康管理，我们使用了更高的物理模型的隐藏状态增强了可观察到的变量，以构建DMD代理。与高实现模型相比，替代物提高了计算效率，仅损失准确性，并实现了长期prog-
对合并策略合并启发式策略的分析
引言启发式搜索是在大型状态空间中找到短路的常见方法，例如在最佳的古典计划中。最近提出的几项启发式方法使用合并框架（Dr'Ager，Finkbeiner和Podelski 2006; 2009; 2009; Helmert，Haslum和Hoffmann 2007; Helmert et al。2014），其中计划任务的原子抽象是逐渐组合的（合并了两个实体过渡系统）和简化的（缩小了一个差异过渡系统），直到剩下单个抽象为止，其目标距离然后诱导计划任务的启发性。在整个论文中，我们都对经典计划和合并和碎片框架进行了基本熟悉。由Sievers，Wehrle和Helmert（2014）提供了对合并框架最新探索的独立介绍。合并策略的合并策略的一个重要方面是确定在每个合并步骤中要组合的两个中间抽象。我们将使用以下术语：任务的合并策略由二进制树在任务的状态变量上定义。如果此树脱离列表，则称为策略，否则是非线性的（图1）。更普遍地说，当从文献中发表合并策略时，我们指的是（独立于领域的）算法，该算法为给定的计划任务生成合并策略。这样的al-gorithm被称为线性合并策略，并且仅当其产生的合并策略对于所有计划任务都是线性的。换句话说，非线性合并策略算法不是
低血糖信心的有效性和可靠性...
抽象目标：本研究旨在评估土耳其降血糖自信量表的验证和可靠性，并调查其在低血糖恐惧调查之间的关系，该调查的福利指数，HBA1C，社会人口统计学特征和变量。方法：调查包括有关社会人口统计学状况，诊所状态变量以及由35个标准问题和46个量表问题形成的降血糖置信度量表的总共81个问题。结果：在这项研究中，通过内部一致性和测试方法来评估量表的可靠性，并且在第一个测试中，Cronbach Alpha内部一致性可靠性系数为0.814，在第二次测试中为0.885。可以观察到，在两个单独的次数上给出的降血糖置信度尺度的项目的响应彼此一致。量表的总体相关性（r = 0.927，p <0.0001）是正的且非常显着的（p <0001）。在HBA1C值和降血糖置信度量表总得分之间发现了显着，反向和中等的相关性（P <0,0001，r = -0,479）。同样，观察到较高的降血糖置信度评分与WHO福利指数评分和降低降血糖的恐惧相关。结论：这项研究表明，Polonsky等人创建的低血糖置信度量表。是可以在我国使用的有效且可靠的量表。1降血糖置信度量表可能对糖尿病患者的随访和实现糖尿病患者的治疗目标有益。关键字：低血糖，降血糖置信度量表，低血糖恐惧量表，福利指数h
超快正方根基于滤波器 - chuchu chen
摘要 - 在本文中，我们强烈提倡正方形 - 根协方差（而不是信息）对视觉惯性导航系统（VIN）的过滤，尤其是在资源约束的边缘设备上，因为其效率较高和数值稳定性。尽管VIN近年来取得了巨大进展，但在施加有限的单词长度时，它们仍然在嵌入式系统上面临资源的严格性和数值不稳定。为了克服这些挑战，我们开发了一种超快速和数值稳定的平方根滤波器（SRF） - 基于VINS算法（即SR-VINS）。所提出的SR-VIN的数值稳定性是从采用方形协方差继承而来的，而非新颖的SRF更新方法基于我们新的Permisted-QR（P-QR）的新型SRF更新方法可以极大地实现，该方法完全利用，该方法完全利用并适当地维持了平方英尺的上层三角形结构。此外，我们选择了状态变量的特殊订购，该变量适用于SRF传播中的（p-）QR操作，并更新并防止不必要的计算。通过数值研究对拟议的SR-VIN进行了广泛的验证，表明当最先进的（SOTA）过滤器存在数值困难时，我们的SR-VINS具有较高的数值稳定性，并且非常明显地，在32位单一的速度上，以速度快速旋转，可以像Sota一样快速地浮动32位单一的浮动效果。我们还进行了全面的现实实验，以验证所提出的SR-VIN的效率，准确性和鲁棒性。
设计专门为球员设计的美式橄榄球头盔以保护大脑
摘要 ：本研究的目的是利用高性能计算 (HPC)、有限元 (FE) 模拟和实验研究机械作用与脑损伤之间的关系，以设计特定于球员的美式足球头盔。我们根据 MRI 扫描数据创建了一个高分辨率 FE 头部网格，其中包含分段的头皮、颅骨、脑脊液 (CSF) 和大脑。我们对大脑使用多尺度内部状态变量 (ISV) 模型，该模型将根据实验数据进行校准并能够预测脑损伤。从单调（0.1/秒；Instron）到中等（200/秒；霍普金森杆）的不同应变率实验用于表征一系列传统和膨胀聚氨酯泡沫。这些泡沫用于 FE 模拟研究，以选择最佳的分层模式，以最大限度地吸收能量并最大限度地减少机械作用和脑损伤。最佳功能梯度设计被融入到原型美式橄榄球头盔中，并在自由大学 (LU) 工程研究与教育中心 (CERE) 新开发的头盔性能实验室 (HPL) 进行测试。LU 的 HPL 设备齐全，可进行国家橄榄球联盟 (NFL) 和国家运动器材标准委员会 (NOCSAE) 标准测试。我们的原型通过了所有 NOCSAE 标准，与 2020 年表现最好的两款头盔相比，性能提高了 15%。可以使用一组不同的边界条件重复此过程，以设计用于其他运动（包括曲棍球、长曲棍球和马术）的防护运动头盔
极限力学信件
锂 - 尼克尔 - 甲状腺 - 粘胶氧化物（NMC）嵌入了固体 - 电解质中的含有复合阴极，以与金属阳极的高能量密度相匹配。在充电/放电期间，阴极复合材料通常通过晶粒内的微裂缝，沿晶界的微裂缝进化以及在粒子 - 电解质界面处的分层来降解。实验证据表明，调节晶粒的形态及其晶体学取向是缓解体积扩张引起的应力和裂纹的有效方法，从而稳定了电极的电化学性能。但是，尚未对晶体方向，谷物形态和化学机械行为之间的相互作用进行整体研究。在这种情况下，开发了热力学一致的计算框架，以了解微结构调制对嵌入基于硫化物的固体电解质中的多晶NMC二级粒子的化学机械相互作用的作用。采用相位场断裂变量来考虑裂纹的启动和传播。采用了一组扩散的相位参数来定义晶粒，晶界，电解质和粒子 - 电解质界面之间的化学机械性能的过渡。此建模框架是在开源有限元包装驼鹿中实现的，以求解三个状态变量：浓度，位移和相位场损伤参数。这项研究的发现提供了设计固态电池的预测见解，这些电池可提供稳定的性能，并减少断裂的演变。进行了一项系统的参数研究，以探索长宽比，晶粒晶体方向的影响以及通过复合电极的化学机械分析的界面断裂能。
基于动态规划的蓄热级联热泵系统最优控制方法
摘要 住宅供暖和制冷行业日益电气化，主要使用电动热泵 (HP) 与热能/电能存储系统相结合。虽然这些发展有助于增加该行业中可再生和低碳能源的份额，但要充分利用该技术的潜力，需要对这些系统进行智能控制，以考虑未来预测的可再生能源可用性和相应的 HP 系统性能。然而，以适合智能控制的方式对具有复杂内部动态的系统进行建模具有挑战性。模型需要足够复杂才能准确捕捉系统的非线性和复杂性，同时又要足够快，以便在合适的计算时间内彻底搜索解空间。动态规划 (DP) 是一种很有前途的智能控制方法，因为它结合了使用复杂非线性模型的能力，同时是一种穷举搜索算法，保证找到全局最优值。本文介绍了一个创新的建模框架，该框架包含 HP 变电站主要组件（即 HP 和热能存储 - TES）的降阶模型 (ROM)，以适合在 DP 中使用的方式进行阐述；这些模型包括影响系统性能的重大物理操作约束（例如，HP 压缩机变速、非线性性能系数 - COP - 依赖于室外和配送温度），同时最大限度地减少优化器需要处理的状态变量数量（即 TES 温度、HP 热容量和电容量）。在应用于示例 HP 系统时，我们的系统模型与用作参考基础事实的详细 TRNSYS 对应模型相比表现出色。该系统通过动态规划优化方法实现了显着的成本节约，与传统的基于规则的控制相比，功耗降低了 13%。
一种用于评估生成模型的数据驱动方法......
流行的感知理论假设大脑通过贝叶斯推理在生成世界模型中实现感知。一个著名的理论，神经采样代码 (NSC)，认为对刺激的神经元反应代表来自引起刺激的潜在世界状态变量的后验分布的样本。尽管理论上很优雅，但 NSC 并没有指定生成模型的确切形式，也没有规定如何将理论与记录的神经元活动联系起来。先前的研究假设了简单的生成模型，并测试了它们与神经生理数据的定性一致性。目前，规范理论与神经元记录没有精确的一致性，尤其是在对自然刺激的反应方面，而且缺乏对 NSC 下模型的定量实验评估。在这里，我们提出了一种新的 NSC 形式化方法，该方法 (a) 允许我们直接将 NSC 生成模型与记录的响应自然图像的神经元活动相匹配，(b) 制定更丰富、更灵活的生成模型，以及 (c) 使用标准指标定量评估 NSC 下的不同生成模型。此外，我们使用我们的形式化方法从训练后的生成模型中推导出刺激条件下的神经元反应预测模型，并将其与神经系统识别模型进行比较。我们通过拟合和比较经典和灵活的基于深度学习的生成模型来展示我们的方法，这些模型基于从猕猴初级视觉皮层 (V1) 到自然图像的群体记录，并表明灵活模型在生成和预测模型性能方面均优于经典模型。总体而言，我们的工作是朝着定量评估 NSC 迈出的重要一步。它提供了一个框架，让我们可以直接从神经元群体记录中学习生成模型，为通过实验理解感知和行为背后的概率计算原理铺平了道路。
陪审团报告
ir。Anuj Joshi，Tu Delft与Spiropyran Mechanosemensors的荧光和应力/应变相关联，今年已提交了四个MSC论文，以获得年轻的机械工程和材料科学的年轻人才奖。陪审团对提交的论文的高水平感到非常满意，以全部宽度代表该领域：从固体力学到流体动力学，从热力学到设计，建筑和控制，涵盖了从原子能到大型基础设施的应用。它们反映了我们荷兰大学的机械和材料科学教育和研究的令人印象深刻的质量。由于提名候选人的出色质量，因此选择获胜者并不是一件简单的任务。经过仔细的考虑，陪审团一致决定将2024年的年轻人才奖授予材料科学与工程系内代尔特技术大学机械工程学院的Anuj Joshi。Anuj Joshi在21个月内完成了机械工程学硕士学位，“暨豪华”。同时，他也曾担任导师和助教。他的MSC论文获得了9.5的出色奖励，而仅在五个月内完成。他在化学和力学之间研究了一个跨学科的主题：机械算术，嵌入聚合物中应激下荧光下的分子，在聚合物中荧光下，这种现象在损伤检测，生物力学和高级材料的发展中广泛应用。这些系统中化学行为与机械行为之间的联系仍然很少了解。Anuj的研究在这一领域取得了长足的进步，结合了实验技术和计算建模，以提供有关分子级变化如何反映宏观应力的新见解。不仅结合了两种不同的学科，他设计和制造了用于机械测试的测试设置，在此期间，可以使用专用数据获取对光学响应进行密切监控，他对这些实验在使用有限元件之间的有限元素和量化量的应力和量化的量度进行了识别和量化量的相关性，并模拟了PDMS聚合物的变形，以便他可以使用量的数据分析和量化。状态变量。他的发现为使用这些机械算术的荧光测量结果为未来的定量测量铺平了道路。基于MR的高影响手稿。乔希（Joshi）的论文目前正在准备，以及一项研究赠款申请，以进一步提出他的想法。
凯有实习项目2024
凯有实习项目2024这些项目的主要重点是：•数据分析•人类实验•机器学习•神经科学•但是，大多数项目涵盖了几种方法和研究领域，因此建议您仔细阅读所有项目及其特定要求。数据分析项目：在蜂窝分辨率项目ID上对脑部的整个通信进行建模：DA-01实验室：系统神经科学与神经工程领域：数据分析，机器学习，Roli Lab中的神经科学，我们对动物的内部状态如何影响行为感兴趣。例如，为什么当动物入睡与醒着何时入睡时，对刺激的反应会发生变化？大脑如何实施这种依赖性的，灵活的计算？为了研究这一点，我们在自由行为斑马鱼中记录了细胞分辨率的脑部神经活动，并使用计算方法将神经活动与行为联系起来。作为实习生，您将分析大规模的神经成像数据。具体来说，您将确定各种模型能够描述神经种群之间的通信，这对于产生行为至关重要。您将探索这些模型的扩展，这些模型结合了内部状态变量，以研究状态如何调节神经元之间的通信。模型将不仅通过其预测准确性，而且通过其生物解释性来评估。有关这些方法和主题的更多背景，请参阅此评论：Semedo等人，《神经生物学的当前意见》，2020年。Required skills: • familiarity with basic machine learning methods (e.g., regression) • strong foundation in math/statistics, particularly linear algebra • experience programming in Python, Julia, or similar Project: Understanding the properties of natural scenes: Image registration, data augmentation, dimensionality reduction and visualization Project ID: DA-02 Lab: Sensory and Circadian Neuroscience Area: Machine Learning, Data Analysis In our lab, the Max普朗克研究小组转化感官和昼夜节律神经科学（https：//--tscnlab.org），我们专注于理解光如何影响人类的生理和行为。我们结合了实验方法，我们使用生理，心理物理和神经内分泌方法来检查对光的生理反应，并表征和建模环境光暴露。我们的特殊重点是表达蓝色敏感的黑色素蛋白的眼睛背面的一组细胞，该细胞的光强度与锥和杆无关。作为实习生，您将研究我们在全球范围内收集的数据集，该数据集捕获了人类光感受器的世界（https://www.scenes-dataset.org/）。您将开发新型技术来对齐和比较不同成像技术的数据，用