XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逆极图
通过用于逆分子设计的机器学习增强遗传算法
催化，5 - 10和电池研究。11 - 13实际上，化学空间的nite尺寸中的大小使详尽的搜索变得不可能，并决定了使用有效的优化方法，这些方法通过利用有关感兴趣域的现有知识来提示候选化合物。这些发电模型解决了逆设计问题，其中目的是最佳满足给定规格施加的一组要求的解决方案。尤其是进化方法，尤其是受到达尔文人进化的启发，并在进化的解决方案中运作，以逐步产生更好的解决方案。在化学和材料科学方面，已经在1990年代初已经采用了进化方法，例如15种在聚合物的从头设计中，16种蛋白质17和制冷剂。18，随着2010年代（深）机器学习的爆炸爆炸，这些努力被忽略了，而不是基于基于人工神经网络（ANN）的其他生成方法（例如复发性神经网络，19 - 21个变量自动编码器），22 - 22 - 22 - 24正常化的24个变量自动化器模型，25 - 27 - 27-27-27-27-27和di and Inion and Inion and Inion模型。28 - 30尽管如
逆渲染的时空双侧梯度过滤
- 选项1：选择一个研究主题和实施 - 选项2：选择现有纸张并以某种方式扩展 - 选项3：改进针对纸张实施的现有代码 - 指定组的截止日期：第1周 - 指定主题的截止日期：第3周 - 提交到期：第10周 - 第10周 - 高质量报告 - 典型会议格式
数字图像合成器对抗逆合成孔径雷达的性能分析
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查指令、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的意见（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务部、信息运营和报告理事会，1215 Jefferson Davis Highway，Suite 1204，Arlington，VA 22202-4302，以及管理和预算办公室、文书工作减少项目 (0704-0188)华盛顿特区 20503。1. 仅供机构使用（留空）2. 报告日期 2002 年 9 月 3. 报告类型和涵盖日期 电气工程师论文
计算对逆。解决ax = 1 mod.n，当gcd（a，n）= 1 a）
anaI.González-Tablas FerreesjosémaríaDefuentesgarcía-romero de tejadalorenagonzálezManzanosergio sergio sergio pastrana portillo portillo uc3m |计算机安全实验室（Harm）组 div>
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
贝叶斯逆不确定性量化驼鹿...
添加剂制造（AM）技术由于能够快速生产，原型和自定义设计而越来越多地在各种应用领域中采用。AM技术在核材料方面有明显的机会，包括加速制造过程和成本降低。在爱达荷州国家实验室（INL）的多个物理学面向对象的模拟环境（MOOSE）中，正在开发AM过程的高层建模和模拟（M＆S），以支持AM过程优化并提供对所涉及的各种物理相互作用的基本了解。在本文中，我们采用贝叶斯逆不确定性定量（UQ）来量化AM基于驼鹿的熔体模型中的输入不确定性。逆UQ是成型量化输入不确定性的过程，同时保持模型预测与测量数据一致。逆UQ过程考虑了模型，代码和数据的不可能，而同时表征输入参数中不确定的分布，而不是仅提供最佳位点估计值。我们使用熔体池几何形状（长度和深度）的测量数据来量化多个熔体池模型参数中的不确定性。模拟结果与实验数据的一致性提高了。可以使用所得参数不确定性来代替未来的不确定性，敏感性和验证研究中的专家意见。
二维材料范德华异质结光电探测器研究进展
图 3 掺杂调控 vdW 异质结理论研究典型成果（ a ）结构优化后的 C 、 N 空位及 B 、 C 、 P 、 S 原子掺杂 g-C 3 N 4 /WSe 2 异质结 的俯视图 [56] ；（ b ）图（ a ）中六种结构的能带结构图 [56] ；（ c ）掺杂的异质结模型图、本征 graphene/MoS 2 异质结的能带结 构及 F 掺杂 graphene/ MoS 2 异质结的能带结构 [57] ；（ d ） Nb 掺杂 MoS 2 原子结构的俯视图和侧视图以及 MoS 2 和 Nb 掺杂
超高速开关磁阻...
第 3 章 图 3.1：铁氧体定子铁芯的横截面。尺寸以毫米为单位。 图 3.2：具有改进槽的定子铁芯的横截面。 图 3.3：可能的 16/16 定子-转子极配置，从而产生单相 SRG。 图 3.4：(a) 预期电感曲线和 (b) 预期电流波形。针对图 3.3 中的机器。 图 3.5：可能的 16/8 定子-转子极配置。两相机器。为高速 SRG 选择的几何形状。 图 3.6：可能的 16/12 定子-转子极配置，从而产生四相机器。 图 3.7：与磁通路径相关的基本术语。 图 3.8：所选几何形状的转子层压件的横截面。尺寸以毫米为单位。 图 3.9：(a) 一个定子槽中可用于绕组的空间。(b) 定子极的顶视图。图 3.10：考虑扩展定子极弧的 SRG 相电感曲线。图 3.11：SRG 准线性模型的 `P-i-O 特性。图 3.12：完全打开的平顶电流波形示例。8d1y 5.3°，和 0，=27.8°。图 3.13：完全打开的电流波形示例的 EC 环路。