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Alloy 718
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物理信息机器学习研究强调小数据集加工中的数据整理
本研究论文探讨了物理信息机器学习技术在磨料水射流铣削中的应用，该过程的特点是数据集小且特定于材料。研究提出了三项方法论贡献：将基于物理的数据清理与统计整理分开；强调小数据集模型排名的不稳定性；并检查了不同程度的物理集成。研究结果表明，在这些数据约束下，明确的整理假设、鲁棒的评估方法以及对物理集成的仔细考虑对于可靠的模型比较至关重要，其中高斯过程变体表现出强大的性能。
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新的神经网络架构应对复杂的科学计算问题 · 跟踪 8 个来源
研究人员正在开发新颖的神经网络架构来求解复杂的偏微分方程 (PDE) 和建模动力学系统。这包括用于离子传输的面向结构的随机神经网络 (SO-RaNN)，用于具有已知图结构的_时间序列_预测的_信息_神经_控制_微分方程 (INDEQS)，以及用于高保真 PDE 解的_启动器-迭代器_神经算子 (SINO)。此外，还提出了正交正则化 (OrthoReg) 来通过防止组件之间的重叠来改进混合符号-神经模型，而其他工作则探索了现代神经网络架…