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基于遗传算法的技术经济优化
最佳混合可再生能源技术的抽象实施是补充国家电网能源供应以满足智慧城市和农村地区的能源需求的最有前途和环境有益的方法之一。可再生能源不可预测的增长是系统的主要弱点之一，其初始成本很高，可靠性低和总能源输送技术，可以通过使用足够的存储设备或不同的互连能源来纠正。使用本研究中开发的基于遗传算法的模型来提高孤立的混合能源系统效率。风力涡轮机，太阳能光伏，柴油发电机和存储电池被考虑用于数据分析和验证。将使用名为Homer的标准程序获得的发现与获得的结果进行了比较。模型输入变量，能源成本，能源损失概率和可再生部分用于产生许多因素，例如各种化合物，温度和自治日的尺寸，数量和价格以及环境考虑。关键字：混合能源系统；优化;遗传算法；可再生能源；智能城市
基于量子启发的遗传算法模型自动
由于许多优势，近年来自动调制分类（AMC）的受欢迎程度很高。在交流方面，AMC的可靠性非常关键。增加信号的数量成倍增加了使用AMC的成本。精确的分类方法，例如神经网络，其中神经网络的参数或输入变量的尺寸或输出变量的尺寸是动态修改的，在获得高精度结果方面尚未成功。为了提高调制分类的准确性，本研究采用基于量子（灵感）遗传算法（Qiga）的“ Qiga”特征选择模型。qiga用于选择正确的功能，并限制必须学习的示例数量，以便缩短整体系统时间并降低计算成本。选择出色的特性通过量子计算增强，这是为了降低解决方案的复杂性。内部验证结果表明，Qiga模型显着提高了统计匹配质量，并显着优于其他模型。关键字
高能物理学中量子机学习的事件分类
摘要我们介绍了利用机器学习的量子算法的研究，以从背景事件中对感兴趣的事件进行分类，这是高能物理学中最具代表性的机器学习应用之一。我们着重于学习输入数据的属性的变分量子方法，并使用模拟器和量子计算设备评估事件分类的性能。基于增强的否定树和使用经典计算机的深神经网络的标准多变量分类技术的性能比较表明，量子算法在输入变量数量和训练样本大小的考虑范围内与标准技术具有可比性的性能。用量子计算机测试了变分量子算法，表明从背景中歧视有趣的事件是可行的。特征行为，以及当前性能在高能物理实验中的含义。
在密西西比河中溶解的氧气预测-Iris
相比之下，统计模型基于历史数据，识别输入和输出变量之间的模式和关系。尽管这些模型的资源密集型和更快的实施速度较低，但由于几个因素，包括自然数据噪声，不完整的数据和有限的空间分辨率，它们通常缺乏准确性。5另外，统计模型通常受线性和正态性的假设的约束，这可能不能充分代表环境过程的非线性和动态性质。为了克服与环境和水文过程相关的高不确定性和复杂性，研究人员近年来越来越多地采用了数据驱动的方法。在其中，人工智能（AI）算法，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，已获得了突出性。这些方法不需要对输入变量和目标变量之间关系的明确指定，从而可以快速处理以及处理数据中复杂的非线性交互的能力。6
空间上遥远，生态上接近：评估外推......
由于不同区域环境条件不同，地理分布数据在不同位置自然存在差异。当我们将模型应用于不同位置时，训练数据和测试数据之间的输入变量会发生表征或协变量偏移。理论上，我们预计这种协变量偏移会对模型性能产生不利影响。然而，这种负面影响很难仅凭输入数据预先估计，而且即使在分布发生偏移的情况下，训练好的模型也可能表现得出奇地好。本文探讨了不同的协变量偏移策略如何影响模型在地理空间植被预测中的性能。在实验中，我们证明，该模型能够利用可比环境条件下植被的相似生态行为，在远离训练样本的空间位置进行准确预测。最后，我们将进行详尽的总结，概述我们的研究成果，并对我们希望在研讨会上深入探讨的讨论要点进行展望。
原创文章 基于Python编程的搅拌摩擦焊接头力学性能分析人工智能算法
摘要：在现代计算科学中，机器学习和优化过程之间的相互作用标志着最重要的发展。优化在机械工业中起着重要作用，因为它可以降低材料成本、减少时间消耗并提高生产率。最近的工作重点是对搅拌摩擦焊接工艺进行优化任务，以获得搅拌摩擦焊接接头的最大极限抗拉强度 (UTS)。为此选择了两种机器学习算法，即人工神经网络 (ANN) 和决策树回归模型。输入变量为工具转速 (RPM)、工具移动速度 (mm/min) 和轴向力 (KN)，而输出变量为极限抗拉强度 (MPa)。观察到，在人工神经网络的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 0.842 和 0.808，而在决策树回归模型的情况下，训练和测试集的均方根误差分别为 11.72 和 14.61。因此，可以得出结论，ANN 算法比决策树回归算法提供更好、更准确的结果。
ocr-人工智能指导.pdf
• 要求所涵盖的健康计划和活动采取合理措施识别和减轻在患者护理中使用人工智能和其他新兴技术时发生歧视的风险，这些技术以种族、肤色、国籍、性别、年龄或残疾情况作为输入变量。 1. 在患者护理中使用人工智能和其他新兴技术时不得歧视 第 1557 条最终规则适用于在患者护理中使用人工智能和其他新兴技术，最终规则将其归类为“患者护理决策支持工具”。 3 具体而言，最终规则规定：“涵盖的实体不得在其健康计划或活动中通过使用患者护理决策支持工具基于种族、肤色、国籍、性别、年龄或残疾情况进行歧视。” 4 这项规定将长期存在的民权原则应用于医疗保健领域这些工具的使用，以明确表示这些保护不会因技术变化而停止。
基于M-SVR算法的激光直接沉积熔体轨迹几何特征预测
摘要：几何特征是表征激光直接沉积质量的重要手段，提高预测模型的精度有助于提高沉积效率和质量。模型主要输入变量为激光功率、扫描速度和送粉速率，输出变量为熔轨宽度和高度。应用基于径向基函数（RBF）的多输出支持向量回归（M-SVR）模型，建立了熔轨几何特征预测的非线性模型。采用正交试验设计进行试验，随机选取试验结果作为训练和测试数据集。一方面，与单输出支持向量回归（S-SVR）建模相比，该方法将高度预测的均方根误差降低了22％，且训练速度更快，预测精度更高；另一方面，与反向传播（BP）神经网络相比，宽度的平均绝对误差降低了5.5％，平均绝对误差更小，泛化性能更好。因此，建立的模型可以为精确选择直接激光沉积工艺参数提供参考，提高沉积效率和质量。
charpy撞击试验中有效参数的实验研究和统计模型，对AZ31镁合金具有V形凹槽usin
今天，在各个行业中，需要作为一般质量控制测试。已经制定了几种工业标准以准确执行测试。必须在夏比冲击测试中确定动态断裂能及其与半经验方程式与断裂韧性的关系。在本研究中，具有标准ASTM E23样本量的AZ31镁合金的夏比冲击试验是通过凹槽深度，温度和凹槽角对断裂能的影响来衡量的。Taguchi和L18阵列已用于设计实验并根据所研究因素的数量获得最佳状态。通过使用ANOVA分析每个输入变量对目标参数的影响，并提取输入参数的值，以通过信号到噪声方法来最大化断裂能量的量。结果表明，凹槽深度对断裂能的影响最大，并且随着凹槽深度的增加而减小。还以60°的凹槽角在-10°C下在非横轴样品中获得最大化断裂能的最佳组合。