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World File Search System输出变量
降低了区域气候中的浮点精度...
摘要。使用单个精度的渗透点反应在操作天气预测中变得越来越普遍。同时，气候模拟通常仍以双重精度运行。这样做的原因可能是多种多样的，范围从对依从性和保护法的关注到对缓慢过程的未知效果，或者仅仅是较不频繁的机会和较高的验证计算成本。使用基于合奏的统计方法，Zeman和Schär（2022）可以检测区域天气和气候模型Cosmo的双重和单位仿真之间的差异。但是，这些差异是最小的，通常只能在模拟的第一个小时或几天内检测到。为了评估这些差异是否与区域气候模拟相关，我们已经对100年的区域气候下限实验（Euro-Cordex）进行了为期10年的集合模拟，并与100个合奏成员进行了单一和双重精度。通过基于所有测试变量的分布差异，我们仅在每12或24小时以47个输出变量应用47个输出变量的统计测试每12或24 h，每12或24 h都会发现单精度气候模拟的排斥率略有增加。拒绝率的增加远小于模型中水平差异系数的较小变化而产生的。因此，我们认为它可以被模型不确定性掩盖，因为它被忽略了。据我们所知，这项研究代表了迄今为止对
切换系统：稳定性分析和控制合成
其中x 1是位置，x 2是速度，a≥0是加速度输入，而q∈{1、2、3、4、5， - 1、0}是齿轮移位位置。当q = - 1时，函数f应为负，并且在q = 0时为a，并且在a中的增加，并且在a中增加，而在q>>>>> 0时，q = a的呈阳性。在此系统中，x 1和x 2是连续状态，q是离散状态。显然，离散的转变影响连续轨迹。在自动传输的情况下，连续状态x 2的演变又用于确定离散过渡。在手动传输的情况下，离散过渡由驾驶员控制。也很自然地考虑取决于连续状态和离散状态的输出变量，例如发动机旋转速率（RPM），该变量是x 2和q的函数。
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
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
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。
人工智能在过敏领域的现状与前景
图 3 普通最小二乘法 (OLS)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法之间的差异。 (A) 在 OLS 中，特征（或预测因子）是手动建模的，并且除非另有规定，否则假定它们的关系与输出变量呈线性关系。模型和学习模式的解释（推理）很简单。 (B) ML 遵循类似的程序，但算法可以从提供的特征中学习更复杂的模式。尽管如此，从业者进行彻底的特征工程是交付高性能模型的关键步骤。 (C) 对于 DL，尤其是应用于非结构化数据时，特征工程是互连神经网络层的固有行为。输入特征（表格数据字段、图像像素、文本片段等）与预测输出之间的关系更加不透明，更难解释。
鹦鹉：具有语义变量的基于LLM的应用程序的有效服务
本文介绍了Parrot，这是一种LLM服务系统，侧重于基于LLM的应用程序的端到端体验。Parrot提出了语义变量，这是将应用程序级知识暴露于公共LLM服务的统一的抽象。语义变量注释请求提示符中的输入/输出变量，并在连接多个LLM请求时创建数据管道，从而提供了一种编程LLM应用程序的NATU-ralal方法。将语义变量暴露于公共LLM服务允许其执行惯例数据流分析，以发现多个LLM请求之间的相关性。这种相关性为基于LLM的应用程序的端到端性能打开了一个全新的优化空间。广泛的评估表明，鹦鹉可以为流行的LLM应用程序的流行和实际用例实现高度改进。
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。
脊柱外科人工智能和机器学习的应用
预测模型的开发并不是脊柱外科领域的新概念。几十年来，外科医生一直依靠各种统计分析来确定并发症的风险因素，希望能够创建一个有效的模型。一种流行的技术是使用多元逻辑回归 (LR)，它可以为感兴趣的结果产生独立变量的优势比。这种分析的优势包括相对容易解释和应用。然而，预测模型的一个重要限制是所包含的预测变量数量有限。此外，这些传统分析本质上是静态的，假设输入和输出变量之间存在“线性”关系，并且在引入新数据时可能难以解决患者特定需求的复杂性。在过去十年中，医疗保健提供者通过电子病历的数字化获得了大量患者信息。因此，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为实施更准确和更通用的预测模型的潜在解决方案的中心。人工智能和机器学习越来越受青睐的主要原因包括能够快速处理大量数据、创建适应新数据的模型以及理解传统回归模型可能无法理解的复杂非线性关系。脊柱研究已经显示出机器学习方法的潜力
能源社区对分销网络的影响
在本文中，提出了一种评估能源群落（EC）对中压（MV）分配网络的潜在影响的方法。为了说明EC的各种配置和方案，已经开发了一种随机方法；它基于蒙特卡洛模拟，该模拟生成各种EC配置，以改变新发电机的大小和数量，常见耦合点以及生成混合物中的主要能源（风，氢，光伏）。提出的过程的目的是评估可能影响电网基础架构的所有可能配置。在每种配置全年执行一个小时负载流程后，输出变量进行处理，以获取分析结果以识别损失，线路和变压器负载的趋势以及违反电压。提出的方法将基于实际MV网络的两个案例研究应用。第一个与能源需求较高但发电机容量有限的城市地区有关，而后者与人口稀疏的人口稀疏的地区有关，能源需求低，可再生能源生产丰富。结果表明，促进负载和发电机之间的耦合是确保网格合规性的关键因素（即最大程度地降低网格影响）。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。