XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System观测值
比较 SAS Viya 与其他产品的 AI/ML 性能
一个特别突出 SAS Viya 在处理复杂数据集方面优势的示例是使用具有 50K 个观测值（行）和 10K 个特征（列）的数据集进行逻辑回归测试。在下面的图 6 中，SAS Viya 在最大的 CPU 实例上的表现比竞争对手高出 137 倍。同样值得注意的是，SparkML 未能完成 5 种配置中的 4 种。SAS Viya 不仅胜过所有竞争对手，而且在 8 CPU 小型配置下运行 Viya 可在 77 秒内产生结果。相比之下，下一个最快的时间是在 72 CPU 实例上运行的竞争对手 A，它需要 567 秒才能产生类似的结果。因此，在最小实例上运行的 SAS Viya 比在最大实例大小上运行的下一个最接近的替代方案快 7.3 倍。
向后变异推理中的添加平滑误差...
我们使用变量推断考虑一般状态空间模型中的状态估计问题。对于使用与实际关节平滑分布相同的向后分解位置定义的通用变异家族，我们在混合假设下确定了加性状态函数期望的变化近似值会导致误差在观测值数量上最线性地增长。此保证与已知的上限一致，用于使用标准的蒙特卡洛方法近似平滑分布。我们用基于向后参数化和使用前向分解的替代方案来说明我们的理论结果。这项数值研究提出了基于状态空间模型中神经网络的变异推理的指南。关键字：变化推理，状态空间模型，平滑，向后分解，状态推理
用纳米流体对热管热交换器的性能评估：一项实验研究
摘要：制造热管热交换器并测试以在低温应用中重新捕获热能。所使用的传热液具有悬浮在水中的氧化锌的纳米颗粒。在不同的质量流速下，评估了排列的热传输性能。更改了用于特定热量输入的冷气流的质量通量，并记录了观测值。热量输入值从25 W增加到1500 W，而空气流量从0.047增加到0.236 m 3 /s。以0.047 m 3 /s的流速为1500 W的最大有效性为0.28。研究了传热系数的变化，以改变所提供空气的空气流量和源温度的变化。发现传热系数随源温度而增加。由于引入纳米颗粒，性能的增强被认为是更好的热导率。
人力资本如何影响印度的经济增长......
表 1：描述统计变量 LnGDP LnPC LnHC LnTO LnINF 平均值 15.227 13.818 1.702 29.329 59.423 中位数 15.200 13.736 1.734 24.258 51.078 最大值 16.394 15.235 2.124 55.794 159.830 最小值 14.197 12.597 1.285 12.219 9.737 标准差0.658 0.852 0.261 14.779 44.823 偏度 0.141 0.176 -0.048 0.468 0.885 峰度 1.811 1.670 1.687 1.730 2.683 Jarque-Bera 2.364 2.996 2.744 3.937 5.124 概率 0.307 0.224 0.254 0.140 0.077 总计 578.622 525.067 64.673 1114.509 2258.062 总计平方差16.029 26.876 2.515 8081.719 74335.350 观测值 38 38 38 38 38 来源：作者估计
和地下有机碳转移时间
图3：顶层和地下有机碳转离时间（τ，yr）的全局模式。在顶部（0-0.3 m）（a）和270 subloil（0.3-1 m）（c）层处于τ的全局分布。使用从全球土壤概况观测值及其环境协变量训练的机器学习模型生成了τ-环境关系，其空间分辨率为30 Arcsec（在赤道处约为1 km）。b，d，顶层和地下τ的纬度图案。橙色和蓝线分别代表在纬度上的顶部和地下土壤的平均τ。阴影灰色区域代表沿纬度的2.5 th和97.5个百分位数之间的变化。e，f，在不同主生物群落中两层处的平均τ。错误条显示每个生物群落内空间预测的95％百分位间隔。275
![arxiv：2103.15110V3 [QUANT-PH] 2021年8月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\2\24051cfe9f5476a30d5a6e1f0971524f8d129f80.webp)
arxiv：2103.15110V3 [QUANT-PH] 2021年8月2日
我们提出温和的测量原理（GMP）作为量子力学基础的原理之一。断言，如果可以以很高的概率区分一组状态，则可以通过使状态几乎不变的测量来区分它们，包括与参考系统的相关性。尽管在经典和量子理论中都满足了GMP，但我们在一般概率理论的框架内表明，它对物理定律施加了强大的限制。首先，一对观测值的测量不确定性不能比制剂不确定性大。因此，CHSH非局部性的强度不能最大。拉伸量子理论中的参数（包括量子理论在内的一般概率理论家族）也受到限制。第二，条件熵根据数据压缩定理定义了链不平等。它不仅暗示了信息因果关系和Tsirelson的界限，而且还从延伸的量子理论中挑出了量子理论。所有这些结果表明，GMP将是量子力学核心的原则之一。
使用潜在的Dirichlet分配评估CMIP6模型的大气循环
气候模型旨在尽可能紧密地表示气候组件的统计特性，包括极端的事件，这些事件可能较少可用。这是由于人为强迫而导致的动态变化的基本要求。为了评估模型如何匹配观测值，我们需要能够选择，处理和评估气候组件的相关动力学特征的算法。必须对大型数据集有效地重申这一点，例如耦合模型对比项目6（CMIP6）发行的数据集。在这项工作中，我们使用潜在的Dirichlet分配（LDA），这是一种最初设计用于自然语言处理的统计软聚类方法，从海平面压力数据中提取天气模式，并评估CMIP6气候模型的动力学与ERA的动力学的近距离，无论是在总体情况下以及在极端温度事件的情况下，均与ERA 5 rean分析。
使用稳定的同位素为森林和农业生态系统的水资源管理提供信息
如何处理四个4 M深度同位素深度概况的采样样本。两个剖面分别位于一个旧葡萄园中，分别有和没有草种在行之间。其他两个轮廓分别位于一个年轻的2.5岁的葡萄园中，分别有和没有草种在两排之间。分析土壤样品的硝酸盐浓度和稳定的同位素组成。来自附近的沉淀同位素采样和基本气象数据已有数年。同位素深度轮廓用于校准四个不同位置的土壤物理模型Hydrus-1D。气象数据和沉淀同位素用作输入数据，而描述水流和沿轮廓的传输的土壤液压参数是通过反向建模确定的，通过优化同位素模拟对观测值的拟合。然后使用特定地点的校准模型来追踪水和硝酸盐随时间和土壤深度的命运。
使用低成本PM2.5空气质量增强机器学习...
在这项研究中，我们提出了一种基于机器学习的转移学习技术，用于通过参考监视器的共同部署进行快速传感器校准，将其保持在最低限度。此方法整合了来自少数传感器（包括目标传感器）的数据，从而降低了对参考监视器的依赖性。我们的研究表明，在最近的研究中，已经提出了一种使用元语言模型的转移学习方法，结果证明，结果比以前的方法更有效。在试验中，与最佳的原始和基线观测值相比，校准误差成功降低了32％和15％。这表明了转移学习方法的巨大潜力，从而提高了学习的有效性。这些结果突出了这种创新转移学习技术的潜力，可以使用机器学习快速和凝固地校准低成本物质传感器。
碳通量衰减中的季节性解释了转移效率的空间变异性
摘要每年，生物碳泵（BCP）将大量碳从海面传输到内部。这种转移的效率在地理上有所不同，是大气 - 海洋二氧化碳平衡的关键决定因素。传统上，注意力集中在解释这种转移效率（TE）中的地理变化，以便理解它，这种方法导致了矛盾的结果。在这里，我们结合了观测值和建模，以表明TE的空间变异性可以用碳通量衰减的季节性变异来解释。我们还表明，由于采样日期和持续时间的差异，季节性可以解释已知的全球TE全球估计值之间的对比。我们的结果表明，在TE中年度平族模式的机械解释中谨慎，并证明可能需要季节性和空间解决的数据集和模型来生成对BCP的准确评估。