AI生成摘要

金属自旋玻璃体系的动力学模拟中，利用可扩展的机器学习框架通过预测驱动自旋动力学的电子诱导的局部磁场，发展了一种根据局部磁性环境进行磁性描述的神经网络模型，该模型具有很高的精确性和高效性，并应用于具有淬灭随机性质的杂乱非晶常规 s-d 模型的弛豫动力学研究，展示了机器学习模型在大规模动力学建模中对游离磁体的有希望的潜力。

本研究提出了一种端到端的自监督机器学习方法，通过仅仅使用衍射图像来恢复粒子方向并估计倒易空间强度，从而在 X 射线自由电子激光器的实验条件下展示了卓越的鲁棒性和显著增强的重建能力，标志着在目前 XFEL 上实施的单颗粒成像中的范式转变。

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人工智能（AI）已经成为一种转化性影响，引发了全球社会包括学术界和工业界的范式转变。然而，在这些快速进展的背景下，解决黑人社区和非洲国家在 AI 领域的代表缺乏至关重要。通过展示诸如鉴别和分类传统符号（例如 Adinkra 符号）或社区内熟悉的物体等任务的简单应用，可以有效提高对 AI 的热情。在这项研究中，我们深入研究了经典机器学习，并利用深度学习模型解决了分类和识别 Adinkra 符号的复杂任务。

本研究论文探讨了飞机延误问题，重点关注其对安全和经济损失的影响。为了缓解这些问题，提出了一种创新的机器学习增强的降落调度方法，旨在提高自动化和安全性。通过分析飞行到达延误的情景，发现了到达飞行时间持续的多峰分布和聚类。一种多阶段条件机器学习预测器增强了基于飞行事件的分离时间预测。机器学习预测结果被整合为安全约束，并在时间约束下使用整数线性规划求解旅行推销员问题。通过历史飞行记录和模型预测来处理连续飞行之间的不确定性，确保可靠性。所提出的方法使用来自亚特兰大空中交通管制中心（ARTCC ZTL）的实际数据进行验证。案例研究表明，与先到先服务（FCFS）规则相比，总降落时间平均减少了 17.2％。与 FCFS 不同，所提出的方法考虑了不确定性，增强了调度的可信度。研究总结并提出了未来的研究方向。

在本文中，我们从信息流控制的角度描述了机器学习系统，利用元数据，如访问控制策略来定义明确的隐私和机密性保证，通过比较两种不同方法，即针对每个用户进行微调模型和在推理时访问用户特定数据集的检索增强模型，我们证明检索增强架构可以在满足严格的非干扰性保证的同时提供最佳的效用、可扩展性和灵活性。

利用深度学习和循环自编码器结合软硬件协同设计，实现高速网络中基于数据包的网络入侵检测，同时具备高检测准确性和解释能力。

机器学习模型在决策和政策操作中被部署为核心组件，对个人生活产生直接影响。为了在道德上行事并遵守政府监管，这些模型需要做出公平的决策并保护用户的隐私。然而，这些要求可能会导致模型性能下降，与其潜在的偏向和隐私泄露对应模型相比。因此，公平性、隐私性和机器学习模型性能之间的权衡成为一个问题，从而需要一种方法来量化这种权衡以便进行部署决策。在这项工作中，我们将这种权衡解释为一个多目标优化问题，并提出了 PFairDP，这是一个使用贝叶斯优化的流水线，用于发现在公平性、隐私性和机器学习模型效用之间的帕累托最优点。我们展示了如何使用 PFairDP 复制通过手动约束设置过程实现的已知结果。我们进一步通过对多个模型和数据集进行实验，证明了 PFairDP 的有效性。

通过图像分类方法，本文综述了应用于诊断植物叶片疾病的机器学习方法，以及可以用于山竹叶病检测的各种视觉转换模型，如 TLMViT、SLViT、SE-ViT、IterationViT、Tiny-LeViT、IEM-ViT、GreenViT 和 PMViT 等。此外，本文还回顾了 DenseNet、ResNet-50V2、EfficientNet、Ensemble 模型、CNN 和 Locally Reversible Transformer 等模型，并在各种数据集上进行了评估，展示了它们在实际应用中的可行性。这篇综述不仅展示了该领域的当前进展，还为基于机器学习的山竹叶病检测和分类的未来研究方向提供了有价值的见解。