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World File Search System通用模型
能源管理的经济模型预测控制
为了满足可持续能源系统、多样化能源资源和电力市场自由化的需求，全球能源行业正经历分布式能源 (DER) 的大规模渗透。为了最大限度地发挥这些资产的效益，DER 可以聚合在虚拟发电厂 (VPP) 中并作为单一系统运行。在这项工作中，我们考虑一个由连接到高压 (HV) 电网的级联水电站 (CHPS) 聚合并集成连接到中压 (MV) 电网的大量可变可再生能源 (VRES) 组合而形成的 VPP。然后，我们解决了在复杂的技术约束、安全约束和由于故障导致 VPP 资源不可用的情况下，在联合能源和辅助服务市场上实现 VPP 利润最大化的问题。首先，我们提出了一个 VPP 的通用模型。其次，我们提出了一个两级顺序 VPP 能源管理策略，该策略由长期竞价优化和通过经济模型预测控制 (EMPC) 的实时控制组成，两者都接收预测作为输入。模拟采用法国综合公司 Compagnie Nationale du Rhône (CNR) 提供的真实模型和实际预测。与传统参考跟踪 MPC (RTMPC) 相比，EMPC 可将 VPP 利润提高 6%，并在发生故障时增强辅助服务的提供。
使用已知稳态设计开放量子系统
我们提供了一个系统的框架，用于构建具有目标固定（混合）状态的非平衡动力学的通用模型。我们的框架确定了（几乎）哈密顿式和耗散动力的所有组合，这些动力学放松到稳定的感兴趣状态，从而概括了戴维斯发电机在有限温度下以销量的耗散放松为靶向任意固定状态的非列表动力学。我们专注于稳定器哈密顿人的吉布斯状态，通过限制耗散和统一过程的速度来确定当地的林文化学兼容。在Lindbladian中给定的术语与目标状态不兼容，我们的形式主义确定了操作（包括综合征测量和本地反馈），必须适用以纠正这些错误。我们的方法还揭示了量子动力学的新模型：例如，我们提供了“测量引起的相变”，其中可测量的两点函数表现出关键的（电力法）缩放，并在横向场的临界比例和测量和反馈的速率下以距离为单位。时间逆转对称性（自然而然地定义在我们的形式主义中）可以以有效的经典和本质上的量子方式被打破。我们的框架提供了一个系统的起点，用于探索开放量子系统中动态通用类别的景观，并确定量子误差校正的新协议。
技术雷达第 27 期
机器学习 (ML) 曾经是少数幸运儿的专属领域，他们拥有工具和资源来构建酷炫的东西。幸运的是，随着各种尺寸设备上计算能力的增长、开源工具的出现以及对隐私和个性化信息的更严格要求和意识的融合，我们看到 ML 逐渐成为主流，所有这些都汇聚在一起，形成了一个蓬勃发展的生态系统。联合机器学习等技术允许 ML 模型为敏感信息提供隐私。TinyML 领域允许模型在资源受限的设备上执行，将推理转移到边缘，这既释放了资源，又提高了敏感数据的隐私。特征存储为应用程序开发提供了与模型-视图-控制器设计模式类似的优势，允许更清晰地分离数据管理、模型训练和推理之间的关注点。诸如稳定扩散之类的公开可用模型既突出了机器学习的惊人能力，也突出了对源数据和道德的关注。ML 组件也比以往任何时候都更容易连接在一起，从而可以通过创造性地组合自定义业务模型和功能强大的通用模型来构建 ML 体验和解决方案。我们对这一领域的新功能表示赞赏，并热切期待未来的进步。
使用废热恢复
可再生能源的生长需要灵活，低成本和有效的电气存储，以平衡能源供应与需求之间的不匹配。泵送的热能储存（PTE或Carnot电池）在电气产生大于需求时，用热泵（或其他加热系统）将电能转换为热能；当电力需求超过生产时，PTE会从两个热存储库（可能是Rankine循环模式）产生电力。经典PTES架构的成就不超过60％的往返电力效率。但是，使用废热回收率（热积分PTE）的创新档案能够达到比热泵的电力消耗大的功率循环的电力生产，从而增加了技术的价值。在本文中，开发了一个通用模型来根据两个主要输入（废热和环境空气温度）绘制性能映射。无论储存配置如何，当废热温度高，气温较低并且热泵的提升时，可以达到最佳性能。最后，将热整合的PTE技术与其他能量储藏的技术进行了比较，并且由于其高往返效率，低特定的价格和没有特定的地理条件，因此在理论上是有希望的。©2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。
基于可穿戴 EEG 的认知负荷分类...
摘要：随着非侵入式便携式脑电图传感器用于评估认知负荷的神经生理测量的日益普及，脑电图测量变得越来越重要。在本文中，利用四通道可穿戴脑电图设备，记录了 11 名参与者在观看放松视频和执行三项认知负荷任务时的大脑活动数据。使用基于运动滤波器、频谱滤波、公共平均参考和标准化的异常值拒绝对数据进行预处理。从 30 秒窗口中提取了四个频域特征集，涵盖了 δ 、 θ 、 α 、 β 和 γ 频带的功率、各自的比率以及每个频带的不对称特征。为放松和认知负荷任务与自我报告标签之间的二元分类建立了个性化和通用模型。不对称特征集的表现优于频带比率特征集，个性化模型的平均分类准确率为 81.7%，广义模型的平均分类准确率为 78%。来自自我报告标签的模型的类似结果需要利用不对称特征进行认知负荷分类。未来从不对称特征中提取高级特征可能会超越性能。此外，个性化模型的更好性能导致未来在个人数据上更新预训练的广义模型。
附录一个数据模板
计划-QA我们通过零射方法评估了Llama2-13b [4]的功能，并发现其广泛的培训数据为交通规则理解提供了坚实的基础。然而，其有限的数学实力在抓住和推论内结构和数值表达之间的连接方面构成了挑战。为了解决这个问题，我们介绍了一个基于语言的QA数据集，旨在将LLM从通用模型转换为熟练于自主驾驶计划的专业模型。这种增强的重点是完善其在教学解释和推理中的能力。Concretely, we delineated the level of autonomous driving planning into three granularities: 1) high-level instructions: formulated through velocity commands including stop , accelerate , decelerate , maintain speed , and routing commands including turn left , turn right , go straight , 2) control: assessing the values of ve- locity and acceleration, 3) and waypoint: encompassing a series of points.设计了六种问题类型是为了阐明高级指令（控制 - 航路点频谱）之间的过渡关系，并根据NUPLAN [1]的日志数据对每个QA -PAIR进行调整。图s1a说明了通用系统提示模板适用于所有问题，而图s1b-s1g在系统提示中替换每个问题类型的特定示例，并在其各自的答案中替换<问题>和。
HW-SW-CO设计对量子计算可伸缩性的影响
摘要 - 量子处理单元（QPU）的使用有望迅速解决计算问题。然而，当前的设备受量子数的数量限制，并且遭受了明显的缺陷，从而阻止了实现量子的优势。要迈向实用实用程序，一种方法是应用硬件软件共同设计方法。这可能涉及对量子执行环境的问题制定和算法的定制，但也需要将QPU的物理特性调整为特定应用程序。在这项工作中，我们遵循后一条路径，并研究关键数字（电路深度和门计数）如何解决四个基石NP核电组的问题随量身定制的硬件属性而变化。我们的结果表明，实现近乎最佳的性能和属性并不一定需要最佳的量子硬件，而是可以通过更简单的结构来满足，这些结构有可能实现许多硬件方法。使用统计分析技术，我们还确定了适用于所有主题问题的基本通用模型。这表明我们的结果可能普遍适用于其他算法和问题域，而量身定制的QPU可以在其最初设想的问题域之外找到效用。尽管如此，可能的改进仍突出了QPU量身定制对量子软件实用的部署和可扩展性的重要性。索引术语 - 量价计算，软件工程，硬件软件共同设计，量子算法性能分析，量子应用的可扩展性
通过跨数据集迁移学习增强脑电信号通路中的病理检测
基于脑电信号和解码大脑活动的病理诊断对于理解神经系统疾病具有重要意义。随着人工智能方法和机器学习技术的进步，准确的数据驱动诊断和有效治疗的潜力显着增长。然而，将机器学习算法应用于现实世界的数据集在多个层面上提出了不同的挑战。标记数据的稀缺性，特别是在低水平场景中，由于招募成本高，真实患者队列的可用性有限，凸显了扩展和迁移学习技术的重要性。在本研究中，我们探索了一个现实世界的病理分类任务，以突出数据和模型扩展以及跨数据集知识转移的有效性。因此，我们观察到通过数据扩展可以获得不同的性能改进，这表明需要仔细评估和标记。此外，我们确定了可能的负转移挑战，并强调了一些关键成分对克服分布偏移和潜在的虚假相关性并实现正转移的重要性。当可用的标记数据量较少时，通过使用源数据集 (TUAB) 中的知识，我们发现目标模型在目标 (NMT) 数据集上的性能有所提高。我们的研究结果表明，小型通用模型（例如 ShallowNet）在单个数据集上表现良好，而大型模型（例如 TCN）在从大型多样化数据集进行迁移和学习方面表现更好。
本构模型的物理解释神经网络
(人工)神经网络在力学和材料科学领域越来越受欢迎，它利用模型降阶技术加速计算，并作为各种材料的通用模型。然而，神经网络的主要缺点仍然存在：它们的众多参数难以解释和解释。因此，神经网络通常被称为黑匣子，其结果往往难以人类解释。物理信息神经网络这一新兴的活跃领域试图通过基于机械知识设计深度神经网络来减轻这一缺点。通过利用这种先验知识，更深层、更复杂的神经网络变得可行，因为机械假设可以得到解释。然而，神经网络参数的内部推理和解释仍然是个谜。作为物理信息方法的补充，我们提出了迈向物理解释方法的第一步，该方法对在机械数据上训练的神经网络进行后验解释。这种概念验证可解释的人工智能方法旨在阐明神经网络的黑匣子及其高维表示。其中，主成分分析将 RNN 单元状态中的分布式表示去相关，并允许与已知和基本函数进行比较。这种新方法由系统超参数搜索策略支持，该策略可识别最佳神经网络架构和训练参数。三个关于基本本构模型（超弹性、弹塑性和粘弹性）的案例研究的结果表明，所提出的策略可以帮助识别数值和分析闭式解来表征新材料。
大型语言模型符合光网络
自GPT出现以来，大型语言模型（LLM）在各行各业中都带来了革命性的进步。作为一种卓越的自然语言处理（NLP）技术，LLM始终在众多领域取得了最先进的表现。但是，LLM被认为是NLP任务的通用模型，当将光网络等专业领域的复杂任务应用于复杂的任务时，可能会遇到挑战。在这项研究中，我们提出了一个LLM授权光网络的框架，促进了对物理层的智能控制，并通过部署在控制层中的LLM驱动试剂（AI-Agent）与应用层有效与应用层相互作用。A-Agent可以利用外部工具并从专门为光网络建立的综合资源库中提取域知识。这是通过用户输入和精心制作的提示来实现的，从而使控制说明的生成以及在光网络中自主操作和维护的结果表示形式。在本研究中说明了LLM在专业领域的能力，并刺激其在复杂任务上的潜力，执行及时工程的细节，建立领域知识库和实施复杂任务的细节。此外，在两个典型任务上验证了所提出的框架：网络警报分析和网络性能优化。2,400个测试情况的良好响应精度和语义相似性在光网络中具有LLM的巨大潜力。