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Diferenças entre o novo algoritmo ME e o algoritmo ME original e guia de migração

Diferenças entre o novo algoritmo ME e o algoritmo ME original e guia de migração

Você precisa

  • Gerar uma receita sintética com mais de 10.000 cálculos com amostras borradas, desativar o modo borrado e selecionar uma entrada explícita

  • Experimentar novas funcionalidades de ciclo de proliferação de amostra única e entrada de catalisador

  • Relatar bugs em tempo hábil

Amostra de síntese difusa

  • Suporta entrada difusa, em vez de usar apenas uma entrada com maior estoque

  • Suporta auto-incremento (se a entrada for difusa, será usada computação em loop, com um máximo de 10.000 loops)

  • Se o auto-incremento não for difuso, será um cálculo em lote

Processar modelo

  • Para múltiplos modelos de um mesmo output, a demanda será distribuída igualmente entre eles, sem simulação no momento (consistente com o comportamento anterior à atualização).

  • O modelo suporta entrada de catalisador, ou seja, 3A+B->C+B, e B solicitará demanda inteligentemente com base no número de paralelismo do operador configurável.

  • O número de paralelismo do operador pode ser configurado, mas atualmente não há interface de usuário para isso, com o padrão sendo 1 (mínimo 1).

  • Suporta receitas de proliferação, por exemplo, 1A->3A, que calculará inteligentemente a demanda inicial com base no paralelismo, e os modelos de produção terão prioridade de fornecimento pelo sistema.


# Diferenças entre o novo algoritmo 'me' e o algoritmo original 'me', e guia de migração

O que você precisa

  • Fechar modo fuzzy para receitas sintéticas com mais de 10.000 cálculos contendo amostras fuzzy e selecionar uma entrada clara

  • Experimente novos recursos como multiplicação de ciclo de amostra única e entrada de catalisador

  • Reportar BUGS prontamente

Modelo de síntese fuzzy

  • Suporta entrada imprecisa em vez de usar apenas a entrada mais frequente

  • Suporta auto-incremento (se for entrada imprecisa, usará cálculo iterativo, com um máximo de 10.000 iterações)

  • Se o auto-incremento não for entrada imprecisa, ele realizará cálculo em lote

Processamento de Modelos

  • Para múltiplos templates da mesma saída, a demanda será distribuída uniformemente entre eles, e a simulação não será realizada por enquanto (consistente com o comportamento anterior à atualização)

  • O template suporta entrada de catalisador, ou seja, 3A+B->C+B, onde B pode ser solicitado de forma inteligente com base no paralelismo do operador definido

  • O paralelismo do operador é configurável, mas a interface do usuário ainda não foi implementada; o padrão é 1 (mínimo é 1)

  • Suporta receitas de reprodução, como 1A->3A, que calcula inteligentemente a demanda inicial com base no paralelismo, e templates do tipo produção terão prioridade de suprimento pelo sistema

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