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数字孪生Python教程【含源码】

在这个教程中,我们展示如何用 Python 创建简单但实用数字孪生,锂离子电池将是我们实物资产。这个数字孪生将使我们能够分析预测电池行为,并且可以集成到任何虚拟资产管理工作流程中。...请记住,当我们说"物理",我们指的是任何现实世界实体(可以是一个锂离子电池,水泵,一个人,一个城市或一只猫)。...这些变化是微妙,许多工程师使用简单线性模型来接近这种行为。我们模型是半经验性,包括各种调整,以避免处理偏微分方程。 4、构建混合数字孪生 我们可以直接使用"模型"创建一个数字孪生。...最终,我们虚拟环境中得到一个"孪生"电池,预计其性能与实际电池类似。接下来,想将数学模型与数字孪生数学模型进行对比: 图片加载失败 上图显示了我们数字孪生是如何适度地改进我们模型。...当我们有实验性数据集时,我们可以展示"混合"数字孪生是如何使资产虚拟化更现实方式。此外,开发可靠模型所需数据更少。 教程代码可以在这里下载,所使用数据集可以在这里下载。

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原创 | codeforces 1425E,一万种情况简单题

比如我们看这张图,当离子a连带对象从a+1修改成b之后,其实意味着我们a节点next指向了b。这样当我们遍历时候,a下一个位置就是b。...然后我们可以选择若干个起始位置来遍历链表,使得题意规定收益最大。 另外我们发现不论这K条边连接如何,除了这K条边之外内容都还是顺序连接。我们可以使用前缀算法来快速求某一段区间。...前缀算法 前缀算法非常简单,适用于在数组本身不发生变动情况下,对于不同ab,快速求解 问题。 其实方法非常简单,甚至都算不上一个数据结构。...通过这么一个简单递推式,我们就可以非常方便地求出所有的presum,计算所有的前缀和了。 前缀非常方便,在很多题目当中都有使用,但是有一个小小条件就是维护区间数组内元素不能发生变化。...我们前面曾经提到过,对于i位置而言,连带对象可以在前面也可以在后面。我们针对这两种情况需要单独分析,首先是连带对象在前面。那么最优情况一定是1号离子连带。

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    提前 300 毫秒预测等离子体撕裂风险,普林斯顿大学发布 AI Controller

    主要原因是等离子体极易「撕裂」,并且逃逸出用来约束强大磁场,进而造成聚变反应中断。 在此前研究中,已经能够实现短暂聚变能量维持。...,研究人员传统基于物理方法与先进 AI 技术整合,改善对等离子体行为控制理解。...图 b c 展示了一旦撕裂不稳定性被激发,等离子迅速被破坏,在实际操作中会导致严重后果。...基于深度神经网络强化学习,研究人员开发了能够实时响应等离子体状态变化智能控制系统,对等离子体未来状态进行预测,并相应调整控制动作,使得托卡马克操作遵循理想路径,在维持高压力同时避免撕裂不稳定性。...强化学习优势在于能够通过多执行机构(束流形状)多目标(低撕裂度高 βN)控制器进入更高 βN 区域,同时维持可容忍撕裂度。 DIII-D 中防撕裂控制:传统 vs.

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    AI成功预测等离子体撕裂登Nature,清洁能源「圣杯」更近一步

    太阳之所以能实现聚变反应,靠巨大引力核心处极高压力。而为了在地球上模拟这一过程,科学家们采用了极度炽热离子强大磁场。...对人类来说,这段时间可能只是眨一次眼,但对于AI控制器来说,就已经足以让调整操作参数,避免离子体磁场内部撕裂,从而维持其稳定状态,防止反应提前结束。...当研究人员对AI控制器能力有了足够信心后,他们就在D-III D托卡马克实际聚变实验中进行了测试,观察控制器如何实时调整特定参数来避免不稳定性发生,包括改变等离子体形状输入反应束流强度。...值得注意是,这个稳定性阈值会随着等离子体状态变化变化,而且在某些情况下,降低压力也可能引发不稳定现象。...其中,当阈值设为0.50.7时,等离子体能够稳定持续,直到实验结束都没有出现破坏性不稳定现象。 图4b至4d展示了三次实验后分析得到撕裂倾向情况。

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    「人造太阳」精准放电!DeepMind实现AI可控核聚变新突破

    因此就需要能够用于新配置,以及围绕标称场景快速变化系统。 传统上,等离子精确控制是通过等离子体电流、形状位置连续闭环来实现。...每一步获得奖励,都是根据等离子体状态与参考值中包含目标值接近程度来计算,并辅以其他因素,如避免不良等离子体状态。...下图显示了使用积分器反馈训练未使用积分器反馈训练策略模拟等离子体电流误差轨迹,每种情况下进行了三次随机运行。 研究人员发现,积分器反馈显著降低了等离子体电流偏差,正如预期那样。...奖励在此水平上保持稳定,直到最后,智能体发现如何成功地离子体转向,这时奖励值从80突变至接近1。...对于这个稳定任务,研究人员使用了TCV标准击穿过程初始等离子体控制器。在0.45秒时,控制权移交给学习控制策略,然后试图在1秒持续时间内维持固定离子体电流形状。

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    Feren OS做得更好

    KDE风格设计与Feren OS运行肉桂桌面的整体外观完美融合。许多操作上变化两种风格融合为一种风格细微调整,在你浏览菜单使用应用程序时间越长,就越明显。...第二台第三台计算机安装结果在几个关键领域有所不同。 对KDE等离子桌面环境并不陌生,更喜欢而不是等离子——至少到现在为止。...花了相当多时间配置每一个,以反映设置几乎相同可能有一个直接比较桌面。 在第二台电脑上翻滚成等离子时遇到了麻烦。选择保留肉桂安装兼容设置。...第三台计算机上virgin安装也存在这些问题。然而,与第二台计算机肉桂卷到等离子不同,第三台计算机安装避免了一些外观感觉问题,提供了一个全新开始机会。...第一反应是重新启动电脑。有时屏幕会锁定,导致相同响应。有预感,当我打开许多不熟悉应用程序时,一个或多个应用程序引起了冲突,无论是出于适用性目的还是一般故障检查。

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    CMU博士Nature撰文:机器学习要避开这三个“大坑”

    虽然我们无法预测所有问题出现,但至少,研究人员在自己领域应用机器学习时,应该熟悉并掌握发现避免这些常见问题方法实践。...例如,在Google团队一直在加州一家核聚变初创公司TAE Technologies工作,优化生产高能等离子实验流程。我们建立了模型,试图了解等离子最佳设置。...在印度马杜赖Aravind医院进行眼科检查,医生谷歌研究人员正尝试自动诊断由糖尿病引起失明 当我们再次训练模型时,实验时间作为唯一输入,也获得了类似的预测能力。为什么?...对于一台新实验设备,必须充分了解其功能,如何校准,如何检测错误,设备局限性有哪些等。对于机器学习模型算法也要如此。所谓“神奇魔法”其实是不存在,使用工具的人必须要理解这些工具。...笔者所在团队经常教授算法工具,但学生需要更多地了解如何应用他们算法,并对算法本身保持适当质疑。

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    生化小课 | 蛋白质可以被分离纯化

    生 化 小 课 医学生:生理生化 必有一挂 生科/生技:生化书是见过最厚教材 没有之一 每周一堂 生化小课 —— 期末/考研 逢考必过—— 蛋白质可以被分离纯化 在确定蛋白质性质活性之前...鉴于细胞含有数千种不同蛋白质,那么如何才能纯化一种蛋白质呢?分离蛋白质方法利用了不同蛋白质不同性质,包括大小、电荷结合性质。基因工程方法出现为蛋白质纯化提供了新更简单途径。...因此透析大蛋白质保留在膜袋或管内,同时允许蛋白质制剂中其他溶质浓度发生变化,直到它们与膜外溶液达到平衡。例如,透析可用于从蛋白质制剂中去除硫酸铵。...分离蛋白质最有效方法是使用柱层析(column chromatography),利用了蛋白质电荷、大小、结合亲和力其他特性差异(图 3-16)。...具有适当化学性质多孔固体材料(固定相)固定在色谱柱中,缓冲溶液(流动相)通过迁移。溶解在用于建立流动相相同缓冲溶液中蛋白质在柱顶部分层。

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    一种改进深度极限学习机预测锂离子电池剩余使用寿命

    数据驱动预测方法不需要分析锂离子电池内部结构。通过分析实时检测到离子电池运行数据,包括人工神经网络、支持向量机其他预测方法,构建了预测锂离子电池RUL退化模型。...为了避免意外,使用多核支持向量机优化预测锂离子电池循环老化参数。为了提高锂离子剩余寿命预测精度,基于注意力机制双向长短记忆模型,以完成锂离子剩余生命预测。...基于一种新混合Elman LSTM方法,该方法经验模型分解算法与长期短期记忆以及Elman神经网络相结合,用于剩余电池寿命预测。基于Transformer神经网络,以完成锂离子剩余寿命预测。...为了更好地提高锂离子预测算法通用性,一种基于深度学习离子电池健康预测方法。 灰狼优化器(GWO)是一种高效群体智能类元启发式算法。然而,具有收敛速度慢缺点,容易陷入局部最优解。...最后,CGWO-DELM与BP、DELM、SVRLSTM预测方法进行了比较,并通过与公开可用预测数据比较分析验证了CGWO-DDELM优异性能。

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    特斯拉、蔚来们锂电池大业有望被“拯救”

    如果你认为只能润肤的话,那就真的是OUT了。 最近,护肤霜成功出圈,到科技界给锂离子电池研发带来了新思路,不仅通过水溶性聚合物改善了电池稳定性,还降低了制造成本毒性。 居然这么高能?...研究团队表示,这一发现将对设计具有大电压窗口高稳定性液态电解质提供一个新研发思路,也为锂离子电池带来了更加安全、环保、低成本存储能量机会,更甚者帮助新能源产业挣脱电池桎梏。...多年来为解决这一问题,研发人员先后尝试了多种手段,例如内置阻燃剂设计,以便电解质能够具有更好抗冲击破坏能力;或者采用不会起火水基电解质,以避免由于水稳定性问题导致电压能量密度偏低等。...但这两种方法都各有弊端,前者成本较高,后者则通常需要使用高浓度且有毒盐来稳定水分子,会造成环境污染。与此同时,锂离子电池运输、存储也都是问题。...此次香港中文大学选用聚乙二醇,常见、生产成本低,污染性低,重要具有较高稳定性,如果最终能够进入应用阶段,极大解决锂离子电池安全问题。 保障电池安全性,还能做些什么?

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    Nat Method丨AlphaFill:用配体辅助因子信息丰富AlphaFold模型

    本文提出了AlphaFill,一种利用序列结构相似性这种”缺失”小分子离子从实验确定结构中”移植”到蛋白质预测模型中算法。该算法针对实验结构成功地进行了验证。...图2:细胞视黄酸结合蛋白2(AF-P29373)AlphaFill条目页面的截图 案例 对于在PDB中具有相同结构模型,AlphaFill数据库部分复制了PDBe-Knowledge Base中已有的信息...锌结合点 大分子结构中最常见过渡金属离子是锌。通常,参与催化作用或维持结构完整性。所谓”结构性锌离子”通常涉及一个四面体结合点,包含四个协调半胱氨酸/或组氨酸残基组合。...d, 在PDB-REDO模型中发现ENPP1-7双金属锌结合位点,与AlphaFold的人类ENPP1-7模型AlphaFill中相同结合位点相比,含有两个锌离子。...然而,AlphaFill可以ADPATP(或其类似物)转移到AlphaFold模型中,只要PDB-REDO数据库中有相关实验结构,不管特定残基构象所描述激酶功能状态如何

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    离子纠缠会是量子计算机未来吗?

    到现在为止,科学家们已经完成了光子、电子以及离子纠缠——相同种类情况下。...来自NIST团队在《自然》杂志上报告了他们成功地离子(Mg)离子(Be)纠缠起来,然后运用这样纠缠离子展示了2种重要逻辑运算:CNOT闸(受控反闸,Controlled-NOT)SWAP...牛津大学科学家们两种同位素(40Ca43Ca)离子纠缠起来,然后也用测试证明了这样两种离子能够恰当地(Properly)进行纠缠。他们同样也把成果发表在了《自然》杂志上。...你想要有一个按钮,按下它就能改变一部分量子状态——这牵扯到环境系统强有力交互” 通过这种方法,科学家们能够用1对纠缠量子来进行2种量子运算:控制量子比特,以及数据储存进存储器。...“通过这种方法,我们能够在保有我们蛋糕同时又吃掉了。我们有一个能够环境兼容相当好系统,也有一个独立、具有很好存储能力(Memory)系统,”Ballance说道。

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    侵入式技术汇总

    最早被用来记录大脑活动技术包括:基于检测神经元电位变化技术(基于电极侵入式技术)基于神经元集群电位变化技术(非侵入式技术,比如脑电图EEG)....多电极阵列基于与单电极记录时相同现象来检测动作电位:动作电位产生时,钠离子快速进入细胞内,造成细胞外电压急剧变化,该变化可由阵列中与该细胞邻近电极检测到。 ?...microECoG电极直径为零点几毫米,相比于传统ECoG,检测神经元活动分辨率更高。...双光子钙成像技术是基于神经元中电活动通常与钙浓度变化相关事实:神经元细胞膜中多种电压门控性钙通道开放,神经元去极化伴随着钙离子流入。而钙离子也可能从细胞内释放出来。...故通过对电压变化引起离子活动进行成像,能够观察到单个神经元点活动。 ?

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    机器学习过程三个坑,看看你踩过哪一个

    不可否认是机器学习正在推动着整个科学界发展,尤其是发现及预测模式正在从各个领域辅助研究者们,从搜寻分子制造方法和在试验中发现微小信号,到改进医疗诊断与揭示基本粒子,皆有其身影。...这些问题并不是一朝一夕事,所以预测每次分析中出现所有问题或困境也是不可能,但至少,那些在自己领域使用机器学习研究者们,应该去熟悉一些常见陷阱,以及如何检测或避免那些陷阱。...分割数据“正确”方法可能并不显眼,但是仔细考虑尝试几种方法或有意想不到收获。...他们历经数月,从数千次运行离子机中提取了数据,其中设定会随着我们设备调整、部件磨损多种尝试有所变化。...当我们得到了一个在给定设置下,无论等离子能量是否会变高,预测结果都很不错模型时,大家都很高兴,不过很快就打脸了。 当他们以实验时间为唯一输入而不是机器所有设置来训练模型,也得到了相似的预测效果。

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    首个深度强化学习AI,能控制核聚变,成功登上《Nature》

    找到控制限制等离子方法将是释放核聚变潜力关键,而后者被认为是未来几十年清洁能源源泉。 在同样由聚变驱动恒星中,仅依靠引力质量就足以氢原子拉到一起并克服它们相反电荷。...每当研究人员想要改变等离子结构,尝试不同形状以产生更高能量时,就需要大量工程设计工作。...传统系统是由计算机控制,基于模型模拟,但 Fasoli 表示传统方法「复杂且不一定能起到优化作用」。 如何实现?...无论是在模拟中,还是当科学家在 TCV 托卡马克装置内进行相同真实实验以验证模拟时,AI 能够通过以正确方式操纵磁线圈来自主计算出如何创建这些形状。...AI 还学会了如何通过以人类以前从未尝试过方式调整磁铁来控制等离子体,这表明可能会有新反应堆配置可供探索。

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    机器学习

    不可否认是机器学习正在推动着整个科学界发展,尤其是发现及预测模式正在从各个领域辅助研究者们,从搜寻分子制造方法和在试验中发现微小信号,到改进医疗诊断与揭示基本粒子,皆有其身影。...这些问题并不是一朝一夕事,所以预测每次分析中出现所有问题或困境也是不可能,但至少,那些在自己领域使用机器学习研究者们,应该去熟悉一些常见陷阱,以及如何检测或避免那些陷阱。...分割数据“正确”方法可能并不显眼,但是仔细考虑尝试几种方法或有意想不到收获。...他们历经数月,从数千次运行离子机中提取了数据,其中设定会随着我们设备调整、部件磨损多种尝试有所变化。...当我们得到了一个在给定设置下,无论等离子能量是否会变高,预测结果都很不错模型时,大家都很高兴,不过很快就打脸了。 当他们以实验时间为唯一输入而不是机器所有设置来训练模型,也得到了相似的预测效果。

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    星舰首次进入太空轨道,里程碑式突破:人类离火星旅行又近一步

    46 分钟左右,星舰飞船重新进入地球大气层,返回大气层时极端高温和压力形成了等离子「火焰」,现场再次响起欢呼声。 随着星舰高度越来越低,等离子体墙不断增强,表面温度高达 1430 摄氏度。...「不想立 flag,但我认为到达轨道可能性很大——有 80%,」马斯克说。「当然,第三次飞行是比前两次飞行更好火箭。」 看起来,马斯克预测很靠谱。...不断尝试,走向成功 这是星舰三次试飞,前面两次试飞都以大部分失败告终。...星舰(Starship)是由 SpaceX 开发重型运载火箭,于 2017 年 9 月由埃隆・马斯克首次公布,终极目标是打造一个完全可重复使用运输系统,能够乘员货物送入地球轨道,帮助人类重返月球...SpaceX 太空运营工程师 Siva Bharadvaj 在周四发射直播中表示:「我们开发许多创新都源自于之前失败,过去经验教会我们如何避免太空飞行危险。」

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    铅酸电池:工作、构造充电放电过程

    根据一些市场研究,印度铅酸电池市场预计在 2018-24 年期间复合年增长率超过 9%。因此,它在自动化、汽车消费电子领域有着巨大市场需求。...铅酸电池工作铅酸电池工作与化学有关,了解非常有趣。铅酸电池充放电条件涉及到巨大化学过程。当酸溶解时,稀硫酸H 2 SO 4分子分裂成两部分。它将产生正离子 2H+ 离子 SO 4 -。...电池有两种化学反应状态,充电放电。铅酸电池充电众所周知,要给电池充电,我们需要提供大于端电压电压。所以要给12.6V电池充电,可以加13V。但是当我们给铅酸电池充电时会发生什么呢?...好吧,我们之前描述化学反应相同。具体来说,当电池与充电器连接时,硫酸分子分解成两种离子,正离子2H+离子SO 4 -。...反极性对铅酸电池充电是危险。现成充电器带有一个充电电压充电电流表,带有一个控制选项。我们应该提供比电池电压更大电压来给电池充电。最大充电电流应与 8 小时放电率下最大供电电流相同

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    「人造太阳」梦想更近一步:中科院实现可控核聚变重大突破,1.2亿摄氏度「燃烧」101秒创世界纪录

    1 亿摄氏度 20 秒原纪录延长了 5 倍。...同年 9-10 月 2007 年 1-2 月,EAST 装置进行了两次放电调试,成功获得了稳定、重复可控各种磁位形高温等离子体。 EAST 拥有类似太阳核聚变反应机制。...运行原理就是在装置真空室内加入少量氢同位素氘或氚,通过类似变压器原理使其产生等离子体,然后提高其密度、温度使其发生聚变反应,反应过程中会产生巨大能量。...如果人类能够掌握有序释放核聚变能量方法,就等于掌握了太阳能量来源,等于掌握了无穷无尽矿石燃料、风力水力能源。因此,可控核聚变反应堆当之无愧地被称作「人造太阳」。...理论问题包括边界不稳定、热输运、模式转换等;实践问题包括如何获得常态稳定强磁场、如何加热到更高温度、哪种材料做第一壁效果最好等。

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    指尖超算:MIT脑启发芯片登上Nature子刊

    这样一来,接收电极就很难可靠地捕获相同数量离子,并且当受到一定低电流范围刺激时,接收电极传输同一信号。...借鉴冶金学方法 Jeehwan Kim 等人通过借鉴冶金学,金属熔炼成合金并研究其综合性能方法,找到了突破这一局限方法。...Kim 团队查阅了文献来寻找一种与银混合元素,要求这种元素可使得银离子结合在一起,同时允许它们流向另一个电极。 研究团队铜作为理想合金元素,因为既可以与银结合,也可以与硅结合。...Kim 说:「起到了桥梁作用,并且稳定了银硅界面。」 为了让忆阻器使用该研究新合金材料,研究团队首先用硅制成了负极,然后沉淀少量铜,再沉淀一层银,制成正极。他们两个电极夹在非晶硅介质周围。...然后,调节每个忆阻器电导,其强度图像中对应像素颜色有关。 与其他材料制成芯片相比,该芯片可产生与原本盾牌相同图像,并且能够记住图像,多次成功重建。 ?

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