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用于系统范围的对等能量交易的多尺度设计
可再生产生的整合以及加热和运输的电气对于可持续的能量过渡至净零温室气体排放至关重要。这些变化需要大规模采用分布式能源（DERS）。点对点（P2P）能源交易已引起人们的关注，这是一种激励DER的吸收和协调的新方法，具有计算可扩展性，自主权和市场竞争力的优势。然而，扩大P2P交易的主要尚未解决的挑战，包括执行网络约束，管理不确定性和中介传输/分配冲突。在这里，我们为P2P交易提供了一种新颖的多尺度设计框架，并具有平台间的协调机制，以使本地交易与系统级别的要求和分析工具相结合，以通过计算预测实时运营来增强长期计划和投资决策。通过将P2P交易整合到跨空间和时间尺度上的计划和运营中，大规模的采用是可替代的，可以创造经济，环境和社会共同利益。
![arxiv：2405.00202v2 [CS.LG] 2024年8月15日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\561e2f8c4218297e979fa3ffd920c9ea3fa94c08.webp)
arxiv：2405.00202v2 [CS.LG] 2024年8月15日
深层生成模型一直在加快材料和药物设计中的反设计过程。与典型的分子设计框架中的Coun-Terpart性质预测变量不同，生成的分子设计模型由于其大量参数所带来的贝叶斯推论所提出的计算挑战，因此在不确定性定量（UQ）上的努力更少。在这项工作中，我们专注于结树变异自动编码器（JT-VAE），这是一种流行的生成分子设计模型，并通过杠杆来解决此问题，以捕获低维活性子空间（AS）以捕获模型参数中的不确定性。具体而言，我们在活动子空间参数上占据了后验分布，以估计非常高维参数空间中认知模型的不确定性。所提出的UQ方案不需要对模型档案的任何更改，因此很容易适用于任何预训练的模型。我们的实验证明了基于AS的UQ的功效及其对分子优化的潜在影响，通过在认知不确定性下表达模型多样性。
3D多围绕架构材料-Chiara daraio
构建材料从其内部结构元素的几何布置中得出其性能。他们的设计依赖于连续的成员网络来控制大块的全球机械行为。在这项研究中，我们引入了一类材料，这些材料由离散的串联环或三维网络中的笼子颗粒组成，形成了多重型构建材料（PAMS）。我们提出了一个通用设计框架，将任意晶体网络转化为粒子串联和几何形状。响应小的外部载荷，PAM的行为就像非牛顿流体一样，显示出剪切粉状和剪切厚的响应，可以通过其融合拓扑控制。在较大的菌株下，PAM的行为像晶格和泡沫一样，具有非线性应力 - 应变关系。在Mictoscale，我们证明PAM可以响应于应用的静电电荷而改变其形状。PAM的独特特性为开发刺激反应材料，能量吸收系统和变形体系结构的路径铺平了道路。p
GaN HEMT 器件的 AI 辅助场板设计
摘要 GaN HEMT 在高功率和高频电子器件中起着至关重要的作用。在不影响可靠性的情况下满足这些器件的苛刻性能要求是一项具有挑战性的工作。场板用于重新分配电场，最大限度地降低器件故障风险，尤其是在高压操作中。虽然机器学习已经应用于 GaN 器件设计，但它在以几何复杂性而闻名的场板结构中的应用是有限的。本研究介绍了一种简化场板设计流程的新方法。它将复杂的 2D 场板 2 结构转换为简洁的特征空间，从而降低了数据要求。提出了一种机器学习辅助设计框架来优化场板结构并执行逆向设计。这种方法并不局限于 GaN HEMT 的设计，可以扩展到具有场板结构的各种半导体器件。该框架结合了计算机辅助设计 (TCAD)、机器学习和优化技术，简化了设计流程。
通用设计对学生学习的影响
这项研究旨在分析学习心理学设计中的美国学习框架通用神经科学设计框架之间的关系，以支持可以满足每个人的需求的程序多样性平等包容性。本研究使用文献综述方法通过分析日记/文章的研究文章，网页，视频，书籍和各种知名的期刊，以获取有效，可靠和最新信息。成为讨论主题的主要主题与个性化学习中的神经科学链接有关，尤其是通用学习。学习过程中学习原理的方法以及要参与的策略。这项研究根据以下研究问题进行了文献综述；神经科学如何影响学习通用设计？一般目标是能够容纳每个学生学习。为此，研究人员进行了期刊数据库。因此，发现了18篇论文来分析，并在应用标准后。结果表明，一些已发表的作品具有理论概念，结果得出的结论是，学习的通用设计刺激了大脑的神经与学习过程有关，以探索所有学校包容中应用的学习理解。
如果区块链可以确保人工智能的道德规范会怎样？
区块链是开放的、去中心化的账本，无需第三方认证即可记录双方之间的交易。区块链能够确保数据安全、得到良好保护和可靠，从而能够以安全和可审计的方式共享，这意味着区块链应用正在越来越多的领域得到使用，例如医疗保健管理、跨境支付和供应链监控。区块链的实施引发了人们对安全漏洞、环境影响（考虑到所需的大量计算能力）、问责制、隐私以及网络犯罪的明显助长等道德问题的担忧。为应对这些挑战，已经推出了各种政策举措，包括道德设计框架、指导原则和区块链道德规范。与此同时，区块链最近成为一种道德价值观的载体，可以解决多个领域中具有高度道德意义的社会挑战。区块链技术的内在特性能否帮助人工智能开发人员遵守其领域的多种道德要求，并实际上为人工智能应用的道德设计和部署做出贡献？
GENUS 飞机概念设计环境
随着时间的推移，飞机设计已从传统设计方法演变为利用多变量设计优化的更现代的基于计算机的设计方法。近年来，飞机概念和配置变得更加多样化和复杂，从而使许多综合软件包超出了其能力范围。此外，许多飞机设计软件示例都侧重于对一个特定概念的分析，因此需要为每个概念提供单独的软件包。这可能会导致比较概念和配置的复杂性，因为性能差异可能源于使用不同的预测工具集。本文介绍了克兰菲尔德大学飞机设计小组为解决这些问题而开发的 GENUS 飞机设计框架。本文回顾了现有的飞机设计方法，并描述了它们在开发和应用中面临的挑战。随后，介绍了 GENUS 飞机设计环境，以及程序架构背后的理论背景和实际推理。特别关注所涉及的编程、方法选择和优化技术。随后，介绍了在框架中实施的开发方法的一些应用，以说明该方法的多样性。简要介绍了三类特殊的飞机设计概念。关键词
基于社会科学问题 - 基于电子学习 - 材料...
本研究旨在开发一种基于SSI的电子学习材料[E-LM]，该材料将对当前的教育格局做出反应。社会科学问题在E-LM中使用，因为它认识到它可以在解决社会问题并协助学习者养成科学习惯的心理习惯中很有用。用于开发和验证基于SSI的E-LM的混合方法研究设计。Brain Decor E-LM框架是一个基于SSI的E-LM设计框架，该框架强调了终身学习，道德和可持续性问题，成为基于SSI的E-LM开发的基础。其显着特征，例如优先级SSIS，E-LM设计结构，适当的教学策略和合适的教学方法，成为其发展的基础。考虑到显着特征的五个科学促进者对其进行了验证，并发现它们是高度纳入的。该研究建议其对预期参与者的实施。此外，考虑到电子合作活动评估以及学生参与者的反思时间评估的结果，还建议实施开发的E-LM进行验证。科学成就的学生表现将表示已发达的E-LM的有效性。
科学期刊
为控制流行病，我们急需一个能够快速生成多种候选疫苗的“通用”平台。以严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 为模型，我们通过 CRISPR 工程改造 T4 噬菌体开发了这样一个平台。通过将各种病毒成分整合到噬菌体纳米颗粒结构的适当区室中，设计了一系列候选疫苗。这些包括基因组中可表达的刺突基因、作为表面装饰的刺突和包膜表位以及包装核心中的核衣壳蛋白。在动物模型中发现，装饰有刺突三聚体的噬菌体是最有效的候选疫苗。在没有任何佐剂的情况下，这种疫苗可刺激强大的免疫反应，包括 T 辅助细胞 1 (TH 1) 和 TH 2 免疫球蛋白 G 亚类，阻断病毒-受体相互作用，中和病毒感染，并提供针对病毒攻击的完全保护。这种新的纳米疫苗设计框架可能允许在未来快速部署针对任何新出现的病原体的有效无佐剂噬菌体疫苗。
通过基于文本的人工智能引擎与计算图形静力学相结合来增强结构形态查找
摘要 本文介绍了基于机器学习的设计框架 Text2Form3D，旨在探索结构形式的嵌入式描述性表示。Text2Form3D 依赖于深度神经网络算法，该算法将词嵌入（一种自然语言处理 (NLP) 技术）与组合平衡模型 (CEM)（一种基于图形静力学的形式查找方法）结合在一起。Text2Form3D 使用包含通过 CEM 生成的结构设计选项的数据集进行训练，并使用从建筑和结构竞赛报告中获得的词汇进行标记。对于标记过程，使用无监督聚类算法自组织映射 (SOM) 根据定量标准对机器生成的设计选项进行聚类。然后，设计师使用描述性文本标记这些聚类。经过训练后，Text2From3D 可以从用户定义的描述性查询中自主生成新的静态平衡结构解决方案。可以通过各种定量和定性标准进一步评估生成的结构解决方案，以将设计空间限制为适合设计师偏好的解决方案。