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World File Search System网络模型
咨询委员会会议2023年10月12日
操作建模和仿真发展增强的建模能力（例如emt）支持操作和计划模拟要求，因此可以建立更详细的网络模型和资源模型。可以通过确保所有工具在所有域中对齐，并为模型建立相对于资产的真实事件的资产绩效而建立自动验证过程来实现增强建模。
心脏病发作分析与预测：一种神经网络方法
摘要：心脏病发作分析和预测数据集是全球死亡的主要原因。早期检测和干预对于改善积极结果的机会至关重要。本研究提出了一种新的方法，可以预测使用神经网络模型患有心力衰竭的人的可能性。数据集包含304个样品，具有11个功能，例如年龄，性别，胸痛类型，TRTBP，胆固醇，空腹血糖，静息心电图结果，最大的心率，达到的最大心率，运动诱导的心绞痛，Oldpeak，ST_SLOPE和心脏疾病。在数据集中对具有四层（1个输入，2个隐藏，1个输出）的神经网络模型进行了训练，并达到了88％的精度，平均误差为0078296。发现心力衰竭预测中最有影响力的因素是Oldpeak，ST_SLOPE，性别，禁食库，ChestPainType，锻炼，胆固醇，胆固醇，Restingbp，Maxhr，Maxhr，静林BP，静林BP和年龄。这项研究为早期发现和干预心力衰竭提供了宝贵的工具，从而为健康和医学领域做出了贡献。
CS331-15神经计算
- 神经元的网络：神经元网络如何布置在大脑中；人造网络的常见体系结构。编码和表示：如何在神经网络中表示信息；放置编码；分布式表示。- 学习和记忆：生物神经元中的可塑性；记忆理论；在人造网络中学习。- 视图：人类视觉系统的结构；视网膜，LGN和皮质加工的功能；视觉的人工网络模型。
使用人工神经网络和空间语法技术了解质量住房设计参数
摘要摘要质量外壳的设计是一个复杂的过程，涉及大量组件和参数的使用。数字化的影响不可避免地改变了设计领域，这导致了计算设计模型，数据结构，人工智能和算法思维方式的扩散。人工神经网络，空间语法方法论，预定义的规则将有助于塑造示意图设计过程的步骤并建立某些局限性。在这项研究的范围内，使用预定义的准则来实现大型房屋设计中的几何差异。在此过程中使用了传统和数字仪器。基于人工神经网络模型和空间语法技术的方法用于研究案例研究和开发原型。人工神经网络模型旨在了解影响质量住房设计参数的因素。根据该模型的输出确定参数的重要性百分比。此外，基于空间语法的方法论对决策过程和基于反馈的设计都产生了重大影响。在这项研究中，使用了几种数字工具来分析，例如可见性图分析，基于节点的技术和ISOVIST分析。在致力于结论的部分中，讨论了所获得的各种原型的比较，空间语法分析的发现以及模型开发的各个阶段。
基于高效深度网络模型的智能工厂机器视觉关键技术
现有的智能空间机器视觉技术大多面向具体应用，不利于知识共享和重用，大部分智能设备需要人参与控制，不能主动为人提供服务。针对以上问题，本研究提出基于深度网络模型的智能工厂，能够基于庞大的数据库进行数据挖掘和分析，使工厂具备自学习能力，在此基础上完成能耗优化、生产决策自动判断等任务。基于深度网络模型，提高了模型对图像分析的准确率。增加隐层数会导致神经网络出现误差，增加计算量，可根据模型特点选择合适的神经元个数。当IoU阈值取0.75时，其性能同比提升1.23%。由非对称多个卷积核组成的残差结构，不仅增加了特征提取层数，还可以让非对称图像细节得到更好的保留。训练好的深度网络模型识别准确率达到99.1%，远高于其他检测模型，其平均识别时间为0.175s。在机器视觉技术研究中，基于深度网络模型的智能工厂不仅保持了较高的识别准确率，还满足了系统的实时性要求。
玻璃中的阳离子聚类
摘要。由于存在提供原始特性的阳离子簇，因此在随机网络模型中无法在随机网络模型中描述阳离子的结构行为。甚至观察到可能以百分比浓度出现的阳离子观察到这些凝结过程，这使其更加壮观。尤其是，在（铝制）硅酸盐玻璃中ZR 4 + - 和Fe 2 + /Fe 3 +的结构和化学特性说明了阳离子周围的短距离顺序与纳米级异质性的形成之间的联系。这些Zr-或Fe富集的簇的结构特性相似，因为两者都是基于边缘共享阳离子多面体。阳离子也可能在网络形成位置中发生。在这种情况下，阳离子位点与硅酸盐网络连接。在这种定位中，保林规则和局部费用余额要求将有利于阳离子在纳米级稀释。对于前者而言，这两种类型的局部结构的拓扑约束比后者更强，因为与拐角共享的polyhedra相比，疾病的e ff ects较小。这可以解释这种有序异质性的生长过程中的晶体成核，从而产生了原始特性，这些特性在大量玻璃材料中所示，其中包含高科技玻璃陶瓷和火山眼镜。
生物多样性报告2023-2024
由顾问（待采购）承担，并将整理和评估该地区及其周围内及其周围的现有栖息地，物种，景观和指定的现场数据。评估的目的是为该地区建立一个基线，从策略稍后可以确定战略差距和机会，从而提供了一个起点来监视未来的进步。这项工作将涉及适应全县自然恢复网络模型，以生成特定的数据识别该地区内生物多样性的机会领域。
sqisign2d-east：使用2 ...
摘要。大型语言模型（LLMS）最近改变了许多行业，增强了内容生成，客户服务代理，数据分析甚至软件的生成。这些应用程序是在远程服务器上托管的十个应用程序，以保护神经网络模型IP；但是，这引起了人们对输入查询的隐私的担忧。完全同质加密（FHE）是一种允许在私人数据上进行计算的加密技术，已被提议作为解决挑战的解决方案。然而，由于LLM的大小和FHE的计算开销的增加，今天使用分型模型方法对当今的实用fhe llms进行了进程。在这里，用户将其FHE加密数据发送到服务器以运行加密的注意头层；然后，服务器返回该图层的结果，以供用户本地运行该模型的其余部分。通过采用此方法，服务器维护其模型IP的一部分，并且用户仍然可以执行私有LLM推理。在这项工作中，我们评估了单层拆分模型LLM的神经网络模型IP构图，并演示了一种新颖的攻击向量，该攻击向量使用户可以轻松从服务器中提取神经网络模型IP，从而绕开了对加密量的要求的保护措施。在我们的分析中，我们证明了这种攻击的可行性，并讨论了潜在的缓解。
![arxiv：2411.06843v1 [cond-mat.dis-nn] 2024年11月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\12fa99981ba77bd65fefec04b03db1d3c22d2298.webp)
arxiv：2411.06843v1 [cond-mat.dis-nn] 2024年11月11日
移动边缘（MES）将扩展阶段与局部阶段分开，是安德森本地化中最关键的概念之一。在一维准膜系统中，只能使用广义自偶联理论，阿维拉的全球理论或重新归一化组方法来构建具有精确ME的少数模型。那么，一个有趣的问题是，我们可以通过可解决的MES实现更多的物理模型吗？在这里，我们发现了由周期性站点和准膜站点构成的一类Quasiperiodic网络模型中的隐藏自偶性。虽然原始模型没有自偶性，但在整合了周期性地点后，具有依赖能量潜力的有效的哈密顿量将具有这种双重性，从而产生MES。文献中研究的镶嵌模型是最简单的准网诺式模型。很长一段时间以来，这些模型中的MEs被认为来自缺乏自我二重性，我们表明它们实际上来自隐藏的自偶性。最后，我们将此想法扩展到更多的网络模型，并用隐藏的双重性明确确定其确切的MES。这些模型中的预测可以使用实验中的光学波导阵列和电路来实现。这项工作中提出的新模型可以极大地提高我们对安德森过渡中ME的理解。
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Starlink既是传统电信运营商的替代品，也是推动者。虽然它提供了在某些市场上竞争的直接面向消费者的宽带，但其技术还为电信公司创造了新的机会，以增强连通性，扩展到服务不足的地区，并将卫星回程集成到他们的网络中。用于过渡到TechCo的操作员，利用Starlink和其他LEO卫星可以支持混合网络模型，提高服务弹性并解锁新的企业解决方案。