XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重新聚集
增强锂离子电池分子动力学模拟的REAXFF：一种交互式重新聚集协议
锂离子电池（LIB）已成为绿色经济过渡的重要技术，因为它们被广泛用于便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中。固体电解质中相（SEI）是LIB的正确操作，性能和安全性的关键组成部分。SEI源于阳极 - 电解质界面的最初热量稳定性，所得的电解质还原产物通过形成电化学缓冲窗口稳定界面。本文旨在使第一个（但很重要）步骤，以增强广泛使用的反应力场（RAEXFF）的参数化，以确保对LIBS中SEI成分的精确分子动力学（MD）模拟。为此，我们专注于氟化锂（LIF），这是一种非常感兴趣的无机盐，这是由于其在钝化层中的有益特性。该协议在很大程度上依赖于各种python库，该库旨在与原子模拟一起使用，允许对所有重新聚体步骤进行强有力的自动化。所提出的配置集和所得数据集，允许新的Reaxff恢复无机盐的固体性质，并改善MD模拟中的质量传输属性预测。优化的REAXFF通过准确调节固体晶格中锂的扩散性，从而超过了先前可用的力场，从而在室温下预测的两阶提高了两阶数字。然而，我们对模拟的全面研究表明，Reaxff对训练集的敏感性很强，从而使其能够插入势能表面具有挑战性。因此，可以通过利用提出的互动重新聚体化协议来构建数据集，从而有效地利用RAEXFF的当前表述来建模特定且定义明确的现象。总体而言，这项工作代表了精确的反应性MD模拟迈克斯的重要第一步，阐明了Reaxff力场参数化的挑战和局限性。所证明的局限性强调了通过我们的交互式重新聚集协议开发更通用和先进的力场来提高仿真的潜力，从而实现了将来更准确，更全面的MD模拟。
事实说明书-ICLR 2024
概率建模是我们对世界提出推论的最基本方式之一。本文率先将深度学习与可扩展的概率推断（通过所谓的重新聚集技巧摊销的平均场变异推断），从而产生了变异自动编码器（VAE）。这项工作的持久价值植根于其优雅。用于开发VAE的原则加深了我们对深度学习与概率建模之间相互作用的理解，并引发了许多随后的有趣概率模型和编码方法的发展。Rezende等人的并发工作。还提出了在ICML 2014上发表的题为“随机反向传播和深层生成模型中的近似推断”的论文中。
深层生成建模，而不是随机数据
当丢失的过程取决于丢失的值本身时，需要在基于可能的基于可能性的suplce时明确建模并考虑到它。，我们提出了一种在丢失过程取决于丢失的数据的情况下构建和拟合深层变量模型（DLVM）的方法。特别是，深层神经网络使我们能够显着建模给定数据的缺失模式的条件分布。这允许对缺失类型的先验信息（例如，自我审查）进入模型。我们的推理技术基于重要性加权推断，涉及最大化关节可能性的下限。通过在潜在空间和数据空间中使用重新聚集技巧来获得界限的随机梯度。我们在各种数据集和缺少的模式上显示，明确建模丢失过程是无价的。
MIRALON® 纸浆分散指南
3. 尽可能使用渐变混合；从较低的转速/速度/剪切设置开始，并初步加入纸浆。渐变混合以获得高剪切和最佳分散。无论是通过时间增量、转速设置、其他参数还是以上所有，使用显微镜载玻片跟踪进度以监控分散发展并帮助确定何时成功分散。显微镜载玻片将显示是否已完全分散或是否存在团聚和不均匀性。如果存在团聚或存在禁区（未填充树脂/系统的口袋），则需要继续混合。注意：在跟踪显微镜时，如果您看到均匀的分散和最小和较小的团聚，但继续混合，您可能会开始看到先前建立的网络开始退化。也可能会发生重新聚集。这两种情况都表明材料被过度分散或处理。
20230713153630652_Molina 诉圣路易斯市动议.pdf
I. 2015 年，圣路易斯爆发了一场大规模抗议活动。人群中有全国律师协会成员 Sarah Molina 和 Christina Vogel。用 Molina 的话来说，她们的目标是“保护抗议的权利”，而不是参与抗议。为了让人们知道她们自封的角色，她们戴着印有“全国律师协会法律观察员”字样的鲜绿色帽子。在抗议期间，圣路易斯警察排成一排，反复命令人群散开。抗议者不但没有离开，反而投掷石块和瓶子作为回应。警察警告抗议者可能会使用化学药剂，当他们拒绝离开时，警察向人群发射了惰性烟雾罐。Vogel 记录了这些事件，而 Molina 则站在旁边观看。警察换成催泪瓦斯后，两名妇女离开了。几分钟后，她们与另外五到十人重新聚集在距离约 550 英尺的 Molina 的房产上。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。
国际电力峰会2023国家概述
在过去十年中，澳大利亚已成为全球测试现象，用于大规模地间歇性可再生电力的大规模整合。澳大利亚在一个大型未人口的大陆上的相对较少的人口（2600万）意味着有足够的空间可以找到可再生的一代。两个主要的电力系统既孤立，又与丰富且相对恒定的风和太阳资源相邻。澳大利亚的温带气候减轻了季节性需求，这可能会降低长期存放的规模和成本。所有这些意味着从理论上讲，澳大利亚可以使用以间歇性可再生能源生成为代理。澳大利亚正在确定这些巨大的风和太阳能条件是否可以在实践中起作用。有五个潜在的障碍：物理，后勤，技术，社会和政治。广阔的空间为丰富的可再生生成提供了潜力，还需要跨越大距离的基础设施。与其他国家一样，澳大利亚传输开发商在尝试快速扩大传输能力时正在经历供应和容量限制。增加的可再生能源产生在维持功率质量，足够的存储和可靠性方面提出了新的技术挑战。与其他国家一样，有时由社区的强烈当地抵抗来满足建立新一代和传播基础设施的建议。最后，气候和精力在澳大利亚继续在政治上分裂。这具有损害转换过程的关键方面的影响。澳大利亚政府设定了反映政治野心的积极的短期排放目标。这些目标证明要交付具有挑战性。政府可能不愿在面对社区反对的情况下支持传播发展。能源政策在宪法上是州政府的领域，导致重新聚集了以国家为中心的电力计划重点。最后，核能在澳大利亚仍然是非法的，并且越来越被政治化。能源政策通常受政治/流行公告的影响，而不是基于系统和基于工程的方法。