Xi'an Jiaotong University（西安交通大学）

Randomized Neural Networks for Integro-Differential Equations with Application to Neutron Transport

随机神经网络用于积分-微分方程及其在中子输运中的应用

Haoning Dang, Fei Wang, Yifan Chen, Zhouyu Liu, Dong Liu, Hongchun Wu

机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院） ； School of Mathematics and Statistics & State Key Laboratory of Multiphase Flow in Power Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学院及电力工程多相流国家重点实验室） ； School of Energy and Power Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学能源与动力工程学院） ； Nuclear Power Institute of China, State Key Laboratory of Advanced Nuclear Energy Technology（中国核工业集团核电院，先进核能技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出随机神经网络RaNNs，用于求解线性积分-微分方程，通过全局支持的随机特征实现内在密集性，减少计算成本并提高稳定性，应用于中子输运方程展示其高效性。

Geminet: Learning the Duality-based Iterative Process for Lightweight Traffic Engineering in Changing Topologies

Geminet：基于对偶性的迭代过程学习轻量级交通工程在拓扑变化中的应用

Ximeng Liu, Zhuoran Liu, Yingming Mao, Yatao Li, Shizhen Zhao, Xinbing Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhonggancun Academy（中关村学院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhongguancun Institute of Artificial Intelligence（中关村人工智能研究院） 纠错

AI总结 Geminet通过学习基于梯度下降的迭代过程，实现轻量级交通工程在拓扑变化中的高效处理，显著提升可扩展性并降低内存消耗。