XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相对误差
Quantum On-Chip训练具有参数移位和梯度P
参数化的量子电路（PQC）由于其在近期嘈杂的中间尺度量子（NISQ）硬件上实现量子优势的潜力，使搜索兴趣增加了搜索兴趣。为了实现可扩展的PQC学习，需要将培训过程卸载到真实的量子机上，而不是使用指数性的经典模拟器。获得PQC差异的一种常见方法是参数移位，其成本与量子数的数量线性缩放。我们提出了QoC，这是与参数转移的实用片上PQC训练的第一次实验证明。永无止境，我们发现，由于真实机器上的明显量子误差（噪声），从幼稚的参数转移获得的梯度具有较低的保真度，从而降低了训练精度。为此，我们进一步提出了概率梯度修剪，以首先识别具有潜在误差的梯度，然后将其删除。特定的是，小梯度的相对误差比大梯度更大，因此可以修剪的可能性更高。我们使用5台实际量子机对5个分类任务进行量子神经网络（QNN）基准进行广泛的实验。恢复表明，对于2级和4级图像分类任务，我们的片训练的精度超过90％和60％。概率梯度修剪带来了高达7％的PQC准确性实现，没有任何修剪。总体而言，与无噪声模拟相比，我们成功获得了类似的片上训练精度，但具有更好的训练性可伸缩性。QOC代码可在Torchquantum库中可用。
用epivariant神经网络的机器学习哈伯德参数
具有扩展Hubbard功能（DFT + U + V）的密度功能理论提供了一个可靠的框架，可以准确描述包含过渡金属或稀有元素的复杂材料。它是通过减轻半本地功能固有的自我相互作用误差来做到的，该误差在具有部分填充D和F电子状态的系统中特别明显。但是，在这种方法中实现准确性取决于现场U和现场v哈伯德参数的准确确定。在实践中，这些是通过半经验调整，需要先验知识或更正确地通过使用预测但昂贵的第一原理计算来获得的。在这里，我们提出了一种基于模棱两可的神经网络的机器学习模型，该模型使用原子占用矩阵作为描述符，直接捕获了手头系统的电子结构，局部化学环境和氧化状态。我们在这里以迭代性线性响应计算为单位计算的哈伯德参数的预测，如密度功能性扰动理论（DFPT）和结构放松。值得注意的是，当对跨越各种晶体结构和组成的12个材料的数据进行培训时，我们的模型分别达到了Hubbard U和V参数的平均相对误差，分别为3％和5％。通过规避计算昂贵的DFT或DFPT自洽协议，我们的模型可以显着加快用可忽略的计算开销的哈伯德参数的预测，同时接近DFPT的准确性。此外，由于其可靠性的可传递性，该模型通过高通量计算促进了加速的材料发现和设计，与各种技术应用相关。
使用trnsys
温室能源建模是优化温室能源消耗的普遍工具。然而，要使模型用于其预期用途，必须对其前命令的精确度具有很高的信心。在本文中，开发了一个经过验证的温室能量模型，用于寒冷气候中典型的小型温室。该模型是使用TRNSYS（一种建筑物性能模拟工具）创建的，具有详细的能量建模组件和用户定义的作物模型。该模型已校准以固定不确定的参数。首先使用灵敏度分析来识别明智的不确定参数，然后进行多阶段自动校准。自动校准方法使用多目标遗传算法来调整不确定的参数，从而校准测得的室内空气温度和相对湿度的模型。该模型在自由浮动和通风阶段（56天）期间表现良好，室内空气温度的均方根误差（RMSE）合并为1.6℃，空气相对湿度为8.3％。验证过程涉及使用两个附加数据集评估校准模型的适用性。在所有情况下，将模拟结果与室内环境测量结果进行比较，气温的RMSE小于2℃，空气相对湿度的RMSE小于10％；这些价值观与文献相比有利。该模型在估算最小加热温室的每月能源消耗时达到了3.7％的平均相对误差（MRE）。鉴于这些结果，该模型被认为足够准确，适用于将来的研究。
使用光谱光谱和定量超声检查的癌症表征：肉瘤亚型的实体研究
组织学分析是癌症诊断的黄金标准方法。但是，它容易出现主观性和采样偏差。应对这些局限性，我们引入了一种定量的双峰方法，旨在为可疑区域提供非侵入性指导。将光谱光谱和定量超声技术组合在一起，以表征来自动物模型的两种不同的骨肿瘤类型：软骨肉瘤和骨肉瘤。使用两种不同的细胞系诱导骨肉瘤的生长。进行组织学分析作为参考。光反射率的三个超声参数和强度显示，在5％水平上，软骨肉瘤和骨肉瘤之间存在显着差异。同样，尽管在组织学检查中观察到了两种类型的骨肉瘤，但两种类型的骨肉瘤的变化也被报道了两种类型的骨肉瘤。这些观察结果表明我们技术在探测细组织特性中的敏感性。其次，超声基于光谱的技术鉴定了软骨肉瘤细胞和核的平均大小，相对误差分别为22％和9％。光学当量技术正确提取了软骨肉瘤和骨肉瘤的细胞和细胞的散射尺寸分布（分别为9.5±2.6和µ）。软骨肉瘤的核的光散射贡献估计为52％，骨肉瘤的光散射贡献可能分别表明大量和不存在细胞外基质。因此，超声和光学方法带来了互补参数。他们在细胞和核尺度上成功估计了形态学参数，这使我们的双峰技术有望用于肿瘤表征。
通过质谱法肌营养不良蛋白和微型脱节蛋白定量骨骼肌中的基因疗法发育duchenne肌肉营养不良
Duchenne肌肉营养不良（DMD）是由DMD基因突变引起的致命性，退化性肌肉疾病，导致严重降低或缺乏蛋白质肌营养不良蛋白。基因治疗策略旨在增加功能性肌营养不良蛋白（微型淋巴蛋白）的表达。准确量化肌营养不良蛋白/微型肺炎蛋白的能力对于评估基因转导水平至关重要。我们证明了一种新型肽免疫缺陷液相色谱 - 串联质谱法（IA-LC-MS/MS）测定法的验证和应用。数据表明，贝克尔肌肉营养不良和DMD组织中的肌营养不良蛋白表达相对于非疾病对照组织的平均值（n = 20）的平均值为4-84.5％（平均32％，n = 20）和0.4 - 24.1％（分别为5％，n = 20）。In a DMD rat model, biceps femoris tissue from dystrophin-de fi cient rats treated with AAV9.hCK.Hopti-Dys3978.spA, an adeno-associated virus vector containing a mini-dystrophin transgene, showed a dose-dependent increase in mini-dystrophin expression at 6 months post-dose, exceeding wildtype dystrophin高剂量的水平。验证数据表明，测定和测定内的精度≤20％（在量化的下限[LLOQ]下极限为≤25％），并且运行内和运行内相对误差在±20％以内（LLOQ时为±25％）。IA-LC-MS/MS准确地量化具有舒适灵敏度的人和临床前物种中的肌营养不良蛋白/微型肌营养素，可立即在临床前/临床试验中应用。
北卡罗来纳州全州信息表...
可访问性 - 访问残疾人的信息，可与无残疾人相提并论。问责制 - 使系统上的活动可以追溯到个人的属性。精度 - 误差幅度的定量度量，最好是相对误差的函数，该度量的高值与小误差相对应。获取 - 从外部供应商或承包商那里获得的硬件，软件或服务的通用术语。行动计划 - 一项计划，描述需要完成的工作以及需要完成的计划。项目计划是行动计划。激活 - 连续性计划的实施，无论是全部还是部分。活动 - 项目中执行的工作要素。一项活动具有精确的开始和结束日期，结合了一组要完成的任务，消耗资源并产生切实的结果。活动通常被细分为任务，并且多个活动可能构成一个阶段。活动定义 - 确定必须执行的特定活动才能生产项目可交付成果。活动描述 - 网络图中使用的简短短语或标签来描述活动的工作范围。活动持续时间估计 - 估计完成活动所需的工作量。实际执行的工作成本（ACWP） - 在给定时间段内完成工作的总成本（直接和间接）。实际完成日期 - 工作实际结束的任务或活动的时间点。一个实际开始日期 - 工作实际上是在任务或活动上开始的时间点。自适应维护 - 执行的软件维护，以使计算机程序在更改的环境中可用。自适应系统 - 描述具有灵活性作为主要设计点的软件，使该系统能够快速，轻松地适应技术的变化以及与其他系统的接口。
能量化学杂志
锂离子电池的安全可靠操作需要准确预测剩余使用寿命（RUL）。但是，由于各种老化机制，各种操作条件和有限的测量信号，此任务具有挑战性。尽管将数据驱动的方法视为一种承诺解决方案，但它们忽略了内在的电池物理学，导致准确性损害，效率低和低解释性。在回应中，本研究将领域知识纳入深度学习，以增强规则预测的绩效。我们仅使用单个充电曲线来证明准确的RUL预测。首先，开发了一个可普遍的基于物理的模型，以提取与年龄相关的参数，可以描述和解释电池充电数据中的电池降解。参数为深度神经网络（DNN）告知以高精度和效率来预测RUL。考虑到充满电和部分充电的案件，训练有素的模型在3种情况下的3种电池下进行了阀门。仅使用来自一个周期的数据，所提出的方法的平均平方误差（RMSE）为11.42循环，平均为3.19％的平均绝对相对误差（MARE），与两种最新数据驱动的方法相比，平均为3.19％，低于45％和44％。除了其准确性外，所提出的方法还优于现有方法，从效率，输入负担和健壮性方面。进一步揭示了模型参数与电池降解机制之间的固有关系，证明了该方法的内在优势。2024年科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。这是CC下的开放式访问文章（http：//creati- vecommons.org/licenses/4.0/）。
能量
电荷状态（SOC）估计对于电动汽车（EV）的安全有效运行至关重要。这项工作提出了一个混合多层深神经网络（HMDNN）基于EV中的SOC估计方法。此HMDNN使用山瞪羚优化器（MGO）作为深神经网络的培训算法。我们的方法利用了EV电池的SOC与电压/当前测量值之间的固有关系，以实时准确估算SOC。我们在现实世界中电动汽车充电数据的大量数据集上评估了我们的方法，并与传统的SOC估计方法相比证明了其有效性。采用了四种不同的电动汽车电池数据集，这些电动汽车是动态压力测试（DST），北京动态压力测试（BJDST），联邦城市驾驶时间表（FUD）和高速公路驾驶时间表（US06），其温度不同的0 O C，25 O C，45 O C，45 O C，45 O C。比较是用基于Mayfly优化算法的DNN，基于粒子群优化的DNN和基于后传播的DNN进行的。所使用的评估指标是归一化的均方误差（NMSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE）和相对误差（RE）。所提出的算法在所有数据集中平均达到0.1％NMSE和0.3％的RMSE，这验证了所提出模型的有效性能。结果表明，与现有方法相比，提出的基于神经网络的方法可以实现更高的准确性和更快的收敛性。这可以实现更有效的EV操作并改善电池寿命。
使用生成AIli-ion电池
samuel.cooper@imperial.ac.uk在这项工作中，我们演示了生成人工智能（AI）的最新进展如何通过将制造参数与微观结构直接联系起来，并最终与全电池性能相关联[1]。我们的方法解决了电极设计中的基本挑战：只有几个常见参数（例如主动材料分数和日历压力）可以导致广泛的可实现的微观结构，每个微结构具有不同的传输属性和电化学行为。传统上，弥合此“制造对绩效”差距将需要昂贵或耗时的基于物理的模拟和/或广泛的实验活动。我们通过在电极横截面图像的小数据集上训练数据驱动的，有条件的生成模型来克服这些挑战。这些图像捕获的微结构数据改变了三个关键参数：活动材料重量百分比，孔隙率和粘合剂粘附度量。至关重要的是，在仅看到21个培训样本后，我们的生成模型准确地重现了看不见的微观结构，同时还可以预测有效的运输和界面特性。通过比较微观结构指标（例如曲折度因子，表面积），可以验证这些生成的微观结构的保真度。平均相对误差低于几％，表明在整个参数空间上可靠的插值。因此，它可以嵌入贝叶斯优化环中。每次迭代首先选择一组制造参数。一旦受过训练，生成模型就可以比基于最先进的物理制造模拟生成准确的微观结构数据五个数量级。该模型生成相应的微观结构，从中我们提取有效的特性（例如，有效材料体积分数，孔曲折度因子，如图1所示）。我们使用了自己的GPU加速求解器Daufactor2 [2]，
智能估计在重复性过电流循环中，用于冷冻电运输应用中的HTS磁带中的关键电流降解
过电流循环是指对超导磁带/设备施加重复过电的过程，以表征其临界电流的降低。表征了稀土钡氧化铜（Rebco）磁带的过电流循环行为是高温超导（HTS）设备设计过程中的关键步骤。在HTS设备操作过程中，多起过电流事件可以显着降低总临界电流，从而导致潜在的淬火和故障。数据驱动的模型，以估计Rebco磁带的关键电流降解率（CCDR）在当前情况下。但是，在关键电流减少的估计中，这些方法在8％至11％的范围内表现出明显的误差。本文提出了基于人工智能（AI）技术的方法，该技术针对CCDR估计的常规方法的挑战。提出，测试了不同的基于AI的技术，并进行了比较，以显示提出的智能方法的有效性，包括支持向量回归（SVR），决策树（DT），径向基函数（RBF）和模糊推理系统（FIS）。对经过多个磁带的关键电流值进行了多个磁带的临界电流值，对当前周期进行了重复和重复性。结果表明，SVR方法的平均相对误差（MRE）为23％，对于DT模型约为0.61％，FIS模型的MRE远高于0.06％，RBF方法的MRE值约为1.1×10-6％。此外，提出的AI模型提供了快速测试时间，范围从1到11毫秒。这些发现强调了使用AI技术来增强与过电流事件相关的风险的估计准确性的潜力。