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World File Search System能量的
电池能量的网格连接代码
- 删除功能或添加功能，即更改BESF规范 - 修改/更新功能，因此 - 单位指定性能的更改 - 容量被删除或添加 - 合规性测试的功能和连接的网格连接的BESF的性能特征
基于能量的场景图生成学习
传统的场景图生成方法是使用交叉熵损失来训练的，该损失将对象和关系视为独立实体。然而，在本质上结构化的预测问题中，这种公式忽略了输出空间中的结构。在这项工作中，我们引入了一种用于生成场景图的新型基于能量的学习框架。所提出的公式可以有效地将场景图的结构合并到输出空间中。学习框架中的这种额外约束充当了归纳偏差，使模型能够从少量标签中有效地学习。我们使用所提出的基于能量的框架 1 来训练现有的最先进模型，并在 Visual Genome [ 9 ] 和 GQA [ 5 ] 基准数据集上分别获得了高达 21% 和 27% 的显着性能提升。此外，我们通过在数据稀缺的零样本和小样本设置中展示卓越性能来展示所提出框架的学习效率。
用基于能量的模型学习物理世界
学习使用生成先验模拟物理从稀疏传感器数据预测由偏微分方程 (PDE) 控制的流体系统是计算物理学中的一项重大挑战。PDE 是模拟各种物理现象的基础，但它们的解析解往往难以解决，尤其是在复杂的现实场景中，例如由 Navier-Stokes 方程描述的湍流。这些挑战因从稀疏或嘈杂的观测中重建高维解的难度而加剧。自 2023 年以来，我一直专注于通过将 AI 技术集成到 PDE 求解中来应对这一挑战，特别是利用扩散模型作为适合 PDE 性质并能够学习物理分布模式的强大生成模型。扩散模型在模拟流体动力学固有的随机过程方面表现出色，这使得它们特别适合捕捉湍流的混沌行为。它们能够通过基于能量的建模学习迭代 PDE 先验，这使它们即使在数据有限的情况下也能近似复杂的 PDE 解。通过应用物理信息约束，扩散模型可以迭代地解决逆问题，同时确保其逐渐收敛的解遵循物理定律，从而弥合传统 PDE 求解与现代科学 AI 方法之间的差距。这种方法不仅可以在涉及湍流或噪声数据的场景中做出准确而稳健的预测，而且还凸显了 AI 在推进对 PDE 治理系统的科学理解方面的潜力。作为项目负责人，我开发了一个使用物理信息引导采样的框架，该框架结合了观测损失和 PDE 函数损失来强制执行物理约束，从而能够重建静态 PDE 的材料属性（系数）和流动属性（解）。对于动态 PDE，即使观测非常稀疏，该框架也可以重建关键时间步骤（例如初始状态和最终状态）的流动属性。通过对各种类型的 PDE 进行大量实验，我证明了 DiffusionPDE 具有几个优点：1）它可以同时解决解（或最终状态）预测和参数（或初始状态）估计任务，2）即使使用非常有限的（≈ 3％）观测，它也能准确地恢复缺失数据，这对于实际应用至关重要，3）它展示了使用单一生成模型有效解决复杂数学方程的潜力。我的第一作者作品 [ 1 ] 被接受在 ICML 2024 的 AI for Science 研讨会上进行口头报告。在此基础上，我通过将我们的引导采样方法与无分类器引导（CFG）进行比较，进一步评估了该方法的性能。我们的结果表明，引导采样优于 CFG，因为它更直接地应用物理约束。该研究[2]已被 NeurIPS 2024 接受。
肠道轴调节能量的新机制
通过电气调整，电动频率波的振幅的主动操纵是下一代THZ成像的关键，对于解锁战略应用至关重要，从无线通信到量子技术。在这里，我们基于电源门控单层石墨烯演示了高性能THZ振幅调节剂。通过仔细控制四分之一波长腔结构中的间隔厚度，通过优化电场耦合来实现1.5 - 6 THZ范围内的宽带调制，最大调制深度在2 THz左右。拉曼表征通过石墨烯的电解质门控为0.39 eV的费米级调整。然后开发和测试具有独立控制亚毫米区域的测试2 2调节器阵列，像素之间没有串扰。报告的结果突出了电解石墨烯对有效THZ调制的潜力。单芯片设计可与其他电子组件相结合，并易于集成，使其成为THZ空间光调节器和自适应光学组件的有前途的平台。
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
从零中提取能量的理论装置...
摘要 — 本研究提出了一种能够从零点能量 (ZPE) 场中提取能量的装置的理论公式和设计。通过整合霍金辐射、量子信息论和量子场论的原理，我们提出了一种新的能量提取机制。该装置具有一个事件视界模拟器和一个能量提取机制，旨在利用量子涨落，类似于黑洞附近的条件。我们通过严格的数学公式验证了该设计，包括 ZPE 的正则化技术以及与核聚变和裂变过程的相似性。此外，通过将封闭系统视为暗物质黑洞并采用非交换几何，该装置探索了物质和能量的奇异状态。这些先进的理论构造对于保持量子相干性和实现有效的能量提取至关重要。该设计采用了尖端材料和超导技术，量子信息处理确保遵守能量守恒。这项研究的潜在影响是巨大的，为能源生产提供了一种可持续的革命性方法。未来的技术进步和持续的研究对于实际实现至关重要，为未来能源技术的重大贡献铺平了道路。
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
睡眠是大脑发挥能量的时间
随着一天的过去，你开始注意到睡眠不好带来的负面影响。你的记忆力开始作怪，你很难回忆起刚刚遇到的远方熟人的名字。你的注意力开始分散，当你试图完成任务时，你经常不得不回到原点重新开始。睡眠不好后，学习新事物比平时更困难。你的创造力和工作效率受到影响，你觉得你什么都没完成。
对风力涡轮机和杂种能量的协调控制...
由于固有的波动，风能整合到大规模的网格中会带来不稳定和其他安全风险。在本研究中，提出了使用多代理深钢筋学习，风力涡轮机（WT）的新协调控制策略和混合动力储能系统（HESS）是为了进行风能平滑的目的，其中HESS与转子动能和风力涡轮机的旋翼动能结合在一起。首先，通过自适应变化模式分解（VMD）预测风力发电量并分解为高，中和低频组件。然后，通过多代理双层列表深层确定性策略梯度算法（MATD3）进行高频和中频的参考功率的最佳二级分配，以平滑功率输出。为了提高学习的勘探能力，将一种新型的α-状态lévy噪声注入了MATD3的动作空间，并动态调节了噪声。模拟和RT-LAB半物理实时实验结果表明，提出的控制策略可以合理地充分利用WT和HESS组合生成系统的平滑输出功率，延长储能元件的寿命并降低WT的磨损。
北极能量的分布式可再生能源：案例研究
海洋能源高级材料项目是一个正在进行的，多年的多年级项目，其主要目标是解决海洋能源开发商面临的障碍和不确定性，以采用用于结构应用的先进材料。该项目的国家可再生能源实验室（NREL）的目标是满足海洋能源材料的子组合测试需求，提高对设计允许物的理解，并提供使用适用于海洋能源行业的材料的近网尺度静态和疲劳数据。从长远来看，测试方法开发和生成的数据将用于为标准开发提供信息。本报告概述了有关各种复合材料亚组件的盐水调节及其随后的结构验证的最大规模研究之一，这是针对海洋可再生能源行业的。