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World File Search System自由能
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
使用自由能量优化的互补工作记忆来学习序列中的特征和结构
摘要 — 我们提出了一个整体框架，用于对皮质基底系统 (CX-BG) 和额叶纹状体系统 (PFC-BG) 进行建模，以生成和回忆音频记忆序列；即声音感知和语音产生。我们真正的模型基于称为 INFERNO 的神经结构，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能 (FE) 对应于内部或外部噪声的预测误差。FE 最小化用于在 PFC 中探索、选择和学习在 BG 网络中执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表 CX 中声音的脉冲序列。两种工作记忆之间的差异依赖于神经编码本身，它基于 CX-BG 网络中的时间排序（脉冲时间依赖可塑性）和 PFC-BG 网络中序列的排序（门控或增益调制）。我们在这篇短文中详细介绍了负责以几毫秒的顺序对音频基元进行编码的 CX-BG 系统，以及负责学习序列中时间结构的 PFC-BG 系统。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了神经架构在检索音频基元以及基于结构检测的长距离序列方面的探索、泛化和抗噪能力。虽然两种学习机制都是用相同的顺序编码算法实现的，但 CX-BG 系统实现了无模型循环神经网络 (INFERNO)，而 PFC-BG 系统实现了门控循环神经网络 (INFERNO GATE)。
自由能源科技有限公司
Liberty Power Tech Limited（以下简称“公司”）经营着一座 200MW 的以残余燃料油为基础的发电厂。公司在受监管的电力行业运营。公司于 2011 年 1 月实现商业运营。电力购买协议（以下简称“PPA”）由中央电力购买机构担保（以下简称“CPPA-G”）签署，自货到付款（2011 年 1 月）起有效期为 25 年，采用“照付不议”条款。只要遵守商定的绩效基准，公司就享有 CPPA-G 应收账款的主权担保。公司继续满足其可用性（90%）和效率（45%）基准。由于他们从信用条件良好的不同供应商处采购，因此燃料供应风险得到充分缓解。 24 财年，公司净发电量为 240 吉瓦时（23 财年：545 吉瓦时），同比下降 44%，销售收入约为 160.11 亿巴基斯坦卢比（23 财年：约 221.78 亿巴基斯坦卢比），下降 28%。发电量下降主要归因于在具有成本效益的能源组合出现后，电力需求从承购商转向更便宜的发电来源，即水电、太阳能、风能和核能。尽管收入下降，但利润率受益于较低的负荷率和基于指数的电价结构。24 财年毛利率提高至 36%（23 财年：20%）。公司于 2020 年 12 月成功偿还了长期项目相关债务，从而对其财务风险状况产生了有利影响。公司已安排了友好的营运资金额度，以满足其营运资金需求，债务结构仅包括短期借款。截至 2024 年 6 月，短期借款利用率为 0.6%（2023 年 6 月：65%），主要是由于从承购商处释放了应收账款。此外，公司的赞助商有在该国能源领域扩张的愿景，这反映了该组织良好的财务状况和战略远见。
自由能原理导致区域化
自由能原理 (FEP) 指出，任何能够随时间而存续的系统都会以某种方式运作，以保持系统与环境之间边界的完整性 [1]。系统通过进行主动推理来实现这一点，即 1) 学习更好地预测并因此预测环境的行为，以及 2) 作用于环境以改变其状态，从而改变其行为以符合预测 [2,3,4,5]。两种情况下的成功标准都是长期预测误差的减少，这可以按照 [6] 正式表述为变分自由能 (VFE) 的长期减少。因此，FEP 可以更正式地表述为，任何能够随时间而存续的系统都会以某种方式运作，以长期降低系统与环境之间边界测量的 VFE。
重新定义预期的自由能
主动推理是感知、学习和决策的主要理论，可应用于神经科学、机器人技术、心理学和机器学习。主动推理基于预期自由能，其合理性主要体现在其公式的直观合理性上，例如风险加模糊性和信息增益/实用价值公式。本文试图将从单根预期自由能定义中推导出这些公式的问题形式化，即统一问题。然后，我们研究两种设置，每种设置都有自己的根预期自由能定义。在第一种设置中，迄今为止尚未提出预期自由能的合理性，但可以从中恢复所有公式。然而，在这种情况下，代理不能对观察结果有任意的先验偏好。事实上，只有有限类的先验偏好与生成模型的似然映射兼容。在第二种设置中，已知根预期自由能定义的依据，但该设置仅考虑两种公式，即状态风险加上模糊性和熵加上预期能量公式。
使用机器学习力场固体解决方案中的低成本振动自由能
摘要：合金和实心溶液的合理设计依赖于相图的准确计算预测。群集扩展方法已被证明是研究无序晶体的宝贵工具。但是，由于计算成本，振动熵的影响通常被忽略。在这里，我们设计了一种方法，可以通过将机器学习力场（MLFF）拟合到群集扩展结构可用的松弛轨迹中，以低计算成本在集群扩展中包括振动自由能。我们演示了两个（伪）二进制系统的方法，Na 1 -x k x cl和ag 1 -x pd x，为此，准确的声子分散剂和振动自由能来自MLFF。对于两个系统，振动效应的包含导致在实验相图中与可见性差距明显更好地吻合。这种方法可以使振动效应在计算的相图中常规包含，从而更准确地预测了材料混合物的性能和稳定性。
物理报告自由能原理变得更简单但是......
本文简要描述了自由能原理，从用朗之万方程表述随机动力系统开始，到可以解读为感知物理学的贝叶斯力学结束。它使用统计物理学的标准结果排练了关键步骤。这些步骤包括 (i) 基于从稀疏耦合动力学继承的条件独立性建立特定的状态划分，(ii) 用贝叶斯推理解开这种划分的含义，以及 (iii) 用最小作用变分原理描述特定状态的路径。从目的论上讲，自由能原理从最优贝叶斯设计和决策的角度提供了自组织的规范性解释，即最大化边际似然或贝叶斯模型证据。总之，从用随机动力系统描述世界开始，我们最终得到自组织作为可以解释为不证自明的感知行为的描述；即自组装、自创生或主动推理。© 2023 作者。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
调节混合吉布斯自由能以增强固体...
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/aenm.202203697。本文受版权保护。保留所有权利。