XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算效率
可证明有效的离线多智能体强化...
逐点集中是计算每个状态-动作对的置信区间的标准技术 [Azar 等人，2017 年；Liu 等人，2021 年；Xie 等人，2021b 年；Cui 和 Du，2022 年]。然而，由于 NE 可以是混合策略，因此对 MARL 的直接扩展会受到多智能体诅咒的影响。与逐点集中技术不同，策略集中直接估计每个策略，这允许更严格的置信区间，从而避免对联合动作空间的依赖。我们在第 1.2 节中给出了技术概述。此外，我们表明策略置信界限始终是一个凸函数，因此经验最佳响应策略始终可以是确定性策略，这对计算效率至关重要。
![arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7a39c8348a689f6edb464ab5fc692f251a3175c7.webp)
arxiv：2009.13264v1 [Quant-ph] 2020年9月23日
摘要。在本文中，我们提出了一种基于量子感知的多层神经网络的无梯度方法。在这里，我们偏离了古典感知和量子位上的元素操作，即QUBITS，以根据量子感知来提出问题。然后，我们利用可衡量的操作员以与马尔可夫流程一致的方式来解除网络的状态。这产生了与量子力学一致的Diracvon Neumann配方。此外，此处介绍的公式的优点是具有没有网络中层数的计算效率。这与Quantum Computing的自然效率相结合，可能意味着效率的显着改善，对于深网的效率很大。最后，但并非最不重要的一点是，这里的发展本质上是相当普遍的，因为此处介绍的方法也可以用于在常规计算机上实施的量子启发的神经网络。
一种有前途的人工智能微芯片架构
如今集成电路技术已经逼近物理极限，从性能和能耗角度看，可重构计算以其优异的计算性能和能效特性被视为未来计算系统最有前途的技术。从计算性能角度看，相较于通用处理器（GPPS）单线程性能停滞不前的问题，可重构计算可以根据应用需求定制硬件，从而实现更高的性能和更低的能耗。从经济性角度看，基于可重构计算技术的微芯片具备硅后可重构性，可以应用到不同领域，从而更好地分摊一次性工程（NRE）成本。较高的计算效率和能效比加上独特的可重构性，使得可重构计算成为人工智能微芯片最重要的技术之一。
ai-aigment的有限差异方法解决PDES
本研究探讨了人工智能（AI）与有限差异方法（FDM）的整合，以增强物理，工程和数据科学中偏微分方程（PDE）的数值解决方案。传统的FDM方法，尽管有效地近似于PDE的解决方案，但由于网格大小和稳定性的限制，处理高维，非线性或计算强度问题的面临限制。AI技术，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL），提供了有希望的增强功能，包括适应性网格的细化，优化的时间步变和模型选择，可显着提高准确性和计算效率。使用基于Python的实现，这项研究研究了各种PDE的AI增强FDM，包括热方程，波动方程，
桥接分配和对风险敏感的增强学习和可证明的后悔界限
s 2 ak遗憾的上限，其中s，a，k，h，t = kh和β分别代表状态，动作，情节，时间范围，总时间段数量和风险参数的数量。它与RSVI2（Fei等人，2021年）匹配，与新的分布分析有关，重点是回报的分布，而不是与这些回报相关的风险值。据我们所知，这是第一个遗憾的分析，即在样本复杂性方面桥接了DRL和RSRL。要解决无模型DRL算法中固有的计算算法，我们提出了一种带有分布表示的替代DRL算法。这种方法有效地表示使用重新定义的分布类别的任何有限分布。在保持既定的后悔界限的同时，它显着扩大了计算效率。
悬臂梁大挠度的校正方法...
摘要。基于模态的降阶模型因其在工程问题中的计算效率而成为结构建模的首选。经典模态方法的一个重要限制是它们是几何线性的。本研究提出了一种快速校正方法来解释由悬臂梁的大挠度引起的几何非线性。该方法依赖于预先计算的校正项，因此在时域响应分析期间增加的额外计算工作量可以忽略不计。在直梁模型和国际能源署 (IEA) 15 MW 风力涡轮机叶片模型上检验了该方法的准确性。结果表明，对于所研究的两种情况，所提出的方法显著提高了模态方法在轴向和扭转运动等非线性引起的二次挠度方面的准确性。
解密.pdf
DECIPHER 包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 调整对齐. . . . . . . . . . . . . . . . 9 对齐数据库. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 对齐对. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 AlignProfiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 AlignSeqs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 AlignSynteny . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................................................................................................................................24 对齐翻译.....................................................................................................................................................................................................................................................................26 放大DNA........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................28 数组2矩阵..................................................................................................................................................................................28 ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................30 BLOSUM ..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................31 BrowseDB .................. ... 32 浏览序列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 计算效率 PCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 53 创建嵌合体。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56 个 DB2Seq。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 58 deltaGrules 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 60 deltaGrulesRNA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 61 deltaH 规则。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 62 deltaHrulesRNA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 63 增量规则。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 64 deltaSrulesRNA 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 65 设计阵列 . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................. ... . 83 消除歧义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 距离矩阵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 查找嵌合体 . . . . . . . . . . . . . . 93 查找基因 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 查找非编码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 寻找连锁群 . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 形成组 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 基因 . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 103
悬臂梁大挠度的校正方法...
摘要。基于模态的降阶模型因其在工程问题中的计算效率而成为结构建模的首选。经典模态方法的一个重要限制是它们是几何线性的。本研究提出了一种快速校正方法来解释由悬臂梁的大挠度引起的几何非线性。该方法依赖于预先计算的校正项，因此在时域响应分析期间增加了可忽略不计的额外计算工作。在直梁模型和国际能源署 (IEA) 15 MW 风力涡轮机叶片模型上检验了该方法的准确性。结果表明，对于所研究的两种情况，所提出的方法显著提高了模态方法在由于轴向和扭转运动等非线性引起的二次挠度方面的准确性。
数字硬件的高效储层计算
摘要 — 我们提出了一种回声状态网络 (ESN) 的近似方法，该方法可以基于超维计算数学在数字硬件上有效实现。所提出的整数 ESN (intESN) 的储存器是一个仅包含 n 位整数的向量（其中 n < 8 通常足以获得令人满意的性能）。循环矩阵乘法被高效的循环移位运算取代。所提出的 intESN 方法已通过储存器计算中的典型任务进行验证：记忆输入序列、对时间序列进行分类以及学习动态过程。这种架构可显著提高内存占用和计算效率，同时将性能损失降至最低。在现场可编程门阵列上的实验证实，所提出的 intESN 方法比传统 ESN 更节能。
1.5mw倍增管多目标优化及智能算法研究
这项荟萃分析证明了将人工智能算法与传统设计方法相结合对优化 1.5MW DFIG 风力涡轮机叶片的有效性。该研究成功解决了风力涡轮机设计中涉及多个相互竞争的目标的复杂问题，例如空气动力学效率、结构完整性和经济可行性。借助先进的优化算法，特别是灰狼优化方法，设计结果和计算效率得到了显著改善。优化后的叶片设计重量减轻了 8%，同时提高了结构耐久性和空气动力学性能。组合叶片设计的功率系数增加到 0.27，表明风力涡轮机的效率有可能提高，尤其是在低风速范围内，任何效率的提高都对整体能量捕获至关重要。