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VR任务多目标优化研究
摘要 ：为提高虚拟现实（VR）系统中信息获取与任务选择的效率，增强交互体验，降低用户的认知负荷，在VR场景设计阶段有效组织和利用用户的认知心理与设计要素是至关重要的。本文基于认知资源理论，重点分析用户的低认知负荷要求和对用户良好感知体验的需求，提出一种低认知负荷要求下的VR系统场景任务优化设计方法。利用人机混合智能辅助预测用户认知负荷，将智能优化遗传算法融入VR系统设计要素优化中，以低认知负荷原则为目标函数，以最小化认知负荷为目标函数，以重要知识粒度节点作为VR系统设计资源要素优化过程中的适应度函数，结合智慧城市VR系统任务信息界面的多通道认知，开展系统资源特征优化应用研究。本研究通过虚拟现实眼动实验，对VR系统中相同设计任务需求，验证并比较了传统设计流程得到的解决方案和本文方法优化的解决方案。结果表明，用户在与本文提出的优化方案交互时，认知负荷更低，任务操作体验更好。因此，本文研究的优化方法可以为虚拟现实系统的构建提供参考。
基于梯度的多目标深度学习
摘要 - 深度学习中的Multi-Obigntive优化（MOO）旨在同时优化多个相互冲突的目标，这是在多任务学习和多标准学习等领域经常遇到的挑战。基于梯度的MOO方法的最新进展使发现了各种类型的解决方案，从单个平衡解决方案到有限的或什至是无限的帕累托集，并根据用户需求量量身定制。这些发展在跨领域（例如增强学习，计算机愿景，推荐系统和大语言模型）的领域都有广泛的应用。本调查提供了对深度学习中基于梯度的MOO的首次全面综述，涵盖算法，理论和实际应用。通过统一各种方法并确定关键挑战，它是推动这一不断发展的领域创新的基础资源。深度学习中MOO算法的全面列表可在https://github.com/baijiong-lin/awesome-multi-obigntive-deep-learning上找到。
人工智能多目标元学习
元学习已经成为许多机器学习问题的强大工具。在为现实世界应用设计学习模型时需要考虑多种因素，具有多种目标的元学习引起了很多关注。但是，现有作品要么将多个目标结合到一个目标中，要么采用进化算法来处理它，在这种算法中，前者的方法需要支付高计算成本来调整组合系数，而后一种方法在计算上是沉重的，并且无法集成到基于梯度的优化中。为了减轻这些局限性，在本文中，我们旨在提出一个基于通用梯度的多目标元学习（MOML）框架，并在许多机器学习问题中进行了应用。特别是，MOML框架以多个目标作为多目标双级优化问题（MOBLP）制定了元学习的目标函数，其中高级子问题是解决了元元素的几个可能构成可能构成目标的目标。与现有作品不同，在本文中，我们提出了一种基于梯度的算法来解决MOBLP。特别是，我们通过分别通过梯度下降方法和基于梯度的多目标优化方法交替求解了基于第一个梯度的优化算法。从理论上讲，我们证明了收敛性，并对拟议的基于梯度的优化算法提供了非渐近分析。MOML的源代码可在https：// github .com /baijiong -lin /moml上找到。从经验上讲，广泛的实验证明了我们的理论结果合理，并证明了提出的MOML框架对不同学习问题的优越性，包括很少的学习，领域适应性，多任务学习，神经结构搜索和增强学习。
基于改进的多目标优化算法
作为国家经济发展的基本产业，电力行业与中国的整体经济和环境发展密切相关。目前，中国仍然由热发电的主导。为了减少碳排放，促进“双碳”目标的实现，并提高清洁能源利用水平和电力系统的运行效率，建立了风光 - 水储存互补的发电系统，并建立了多能量互补的数学模型。最低经济成本和最低电池容量作为系统容量配置的目标功能。然后提出了基于NDWA-GA的帕累托最佳空间和PCA的多目标进化算法，提出了本文中多能互补系统的最佳容量分配。与传统的多目标优化算法相比，提出方法的正确性和有效性被验证。此外，根据实际的研究对象，还提供了多能互补系统的最佳能力配置，这可以指导生产，并具有重要的促销意义，以供节省和减少排放。
多目标量子汇编算法
变异量子算法（VQA）如量子近似优化算法（QAOA），变异量子本元素（VQE），量子神经网络（QNN）和量子汇编（QC），可用于求解对噪声中量表量量标准量量表的实用任务（NISQ）的实用任务，这是有希望的。最近的成就证明了量子态制备2 - 6，量子动态模拟2、7-9和量子计量学10-14的有效性。QC，特别是获得了显着的利益。它使用培训过程将信息从未知目标统一转换为可训练的已知统一15，16。此方法具有各种应用，包括盖茨优化15，量子辅助编译16，连续变量的量子学习17，Quantu-State State polagrogrich 18和量子对象模拟2。例如，可以使用QC 2在量子电路中模拟量子对象（例如量子状态）。QC的性能取决于量子数和电路深度的数量。Ansatzes（可训练的量子电路）的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
老年人血液癌的多目标药物
由于抗癌疗法的心血管毒性增加，患有心血管合并症的老年人的血液学恶性肿瘤很难治疗。这组患者平衡效率和耐受性的困难通常会导致临床医生暂停或减少药物的剂量，从而促进疾病的复发。作为靶细胞，对心脏和血管祖细胞的鉴定可能允许开发新的心血管保护策略，以防止抗癌药物免受抗癌药物的影响。在本评论中，由于某些非常有效的靶疗法，我们将重点关注心血管毒性，这些靶向疗法的治疗方法最大，治疗与老年人 - 酪氨酸激酶抑制剂和蛋白酶体抑制剂相关的血液恶性肿瘤。
混合激发UX的多目标设计优化...
摘要。带有磁桥的混合激发通量转换永久磁铁（HEFSPM）电动机是混合激发通量转换永久磁铁（FSPM）机器的拓扑。尽管其表现出色，例如高扭矩/功率密度，高UX增强/弱化的功能等等，但由于其复杂的结构，它受到了较少的关注。因此，需要进一步研究其最佳设计和性能。本文基于设计灵敏度分析提供了具有磁桥的HEFSPM电动机的多物镜优化设计。在rst上，讨论了机器结构和基本工作原理。然后，进行几何优化的设计灵敏度分析以提高运动性能。将此优化的电动机与初始设计进行了比较。最后，构建并测试了优化提出的电动机的原型，以验证仿真结果。