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量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
以及基于 MCPD 的 BLE 室内定位系统
摘要：IPS 是一项关键技术，它使医务人员和医院管理人员能够准确定位和跟踪医疗建筑内的人员或资产。除其他技术外，可以利用现成的 BLE 来实现节能且低成本的解决方案。这项工作介绍了基于 RSSI 和基于 MCPD 的室内定位系统的设计、实施和比较。该实现基于轻量级 wkNN 算法，该算法处理来自无连接 BLE 信标的 RSSI 和 MCPD 距离数据。设计的硬件和固件是围绕最先进的 BLE SoC（来自 Nordic Semiconductor 的 nRF5340）实现的。在一个有家具和六个信标节点的 7.3 m × 8.9 m 的房间中，对实时数据处理进行了实验评估并进行了展示。在房间内随机选择的验证点上的实验结果表明，MCPD 方法的平均误差仅为 0.50 m，而 RSSI 方法的误差为 1.39 m。
有效计算Collatz序列停止时间
摘要Collatz的猜想认为，任何正整数最终都将通过特定的迭代过程达到1，这是数学中的经典未解决问题。这项研究着重于设计有效的算法来计算Collatz序列中数字的停止时间，从而实现了显着的计算改进。通过利用Collatz树中的结构模式，提出的算法最大程度地减少了冗余操作并优化了计算步骤。与先前的方法不同，它可以有效地处理极大的数量，而无需进行高级技术，例如记忆或并行化。实验评估证实了计算效率提高了约28％的最新方法。这些发现强调了该算法的可扩展性和鲁棒性，为未来对计算数学中的猜想和潜在应用的大规模验证提供了基础。
宿主定向的FDA批准药物具有抗病毒活性的对SARS-COV-2的抗病毒活性，该药物在硅/体外筛选方法中鉴定
摘要：COVID-19全球紧急情况产生的前所未有的情况促使我们通过在FDA批准的药物中寻找可再生的药物来积极地对抗这一大流行，从而使揭示了即时的机会治疗COVID-19患者。试图在批准的药物中进行适当合理化寻找新抗病毒药的合理化，我们进行了硅/体外方案的层次结构，该协议成功地结合了虚拟和生物学筛查，以加快宿主对宿主指导疗法的识别，以有效的方式对Covid-19进行识别。为此结束了一种多目标虚拟筛选方法，该方法侧重于与病毒进入有关的基于宿主的靶标，然后进行了对所选化合物的抗病毒活性的实验评估。因此，已经确定了五个不同的潜在可重复的可重复性药物，这些药物会干扰病毒的进入 - 识别。
EDA
摘要 - 一组复杂的电子设计自动化（EDA）工具以增强互操作性的集成是电路设计师的关键问题。大型语言模型（LLMS）的最新进步展示了它们在自然语言处理和理解中的出色功能，提供了一种新颖的方法来与EDA工具接口。本研究文章介绍了Chateda，Chateda是由LLM授权的EDA的自主代理，由LLM授权，并由EDA工具作为执行者提供补充。Chateda通过有效管理任务分解，脚本生成和任务执行来简化从寄存器转移级别（RTL）到图形数据系统II（GDSII）的设计流。通过全面的实验评估，Chateda证明了其在处理多种需求方面的培养基，我们的精心调整自动模型与GPT-4和其他类似LLM相比表现出了出色的性能。
深度学习和计算机的应用和效果评估
摘要。深度学习（DL）和计算机辅助设计（CAD）的组合为产品设计提供了新的可能性。如何有效地将DL技术集成到CAD系统中，以及如何确保生成的设计方案符合功能和美学要求都是研究人员需要解决的所有问题。在本文中，DL和CAD应用于产品设计和优化，构建了基于轻量级卷积神经网络（CNN）的产品图像特征检测模型，并通过实验评估和测试其实际应用效果。结果表明，本文提出的方法可以提高产品图像的质量，并应对角度变化带来的挑战。dl可以从大量数据中学习隐藏的设计规则和用户需求，从而帮助设计师创建更符合市场需求的产品。在产品设计中使用DL和CAD具有巨大的潜力和价值。
已接受文章
摘要 ：大多数抗菌肽 (AMP) 和抗癌肽 (ACP) 折叠成膜破坏性阳离子两亲性 α 螺旋，但其中许多也具有不可预测的溶血性和毒性。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 区分活性与非活性、非溶血与溶血 AMP 和 ACP 的能力，以发现新的非溶血性 ACP。我们的发现流程包括：1) 使用生成 RNN 或遗传算法生成序列，2) RNN 分类活性和溶血，3) 选择序列新颖性、螺旋性和两亲性，以及 4) 合成和测试。对 33 种肽的实验评估产生了 11 种活性 ACP，其中 4 种不溶血，其特性类似于天然 ACP lasioglossin III。这些实验展示了机器学习直接指导发现非溶血性 ACP 的第一个例子。
针对抗癌治疗引起的心脏毒性的GPCR
摘要：过渡金属复合物中的热诱导的自旋横断现象是熵驱动的过程，已通过量热法进行了广泛的研究。然而，与分子自旋态切换相关的过量热容量从未在实际应用中探索。在本文中，我们通过实验评估了由自旋杂交膜引起的热阻尼效应，对金属微管的瞬时加热响应，并由电流脉冲加热。由于分子膜的自旋态切换，在数十微秒的时间尺度上，电线温度的阻尼最高可达10％。我们展示了快速的热充电动力学和可忽略不计的疲劳性，与自旋跃迁的固体性质一起，它似乎是在功能设备中实现热能管理应用的有前途的特征。
![ARX IV：2103.15484V1 [CS.R O] 29 M AR 2021 -JOSEPH SIFAKISARX IV：2103.15484V1 [CS.R O] 29 M AR 2021 -JOSEPH SIFAKIS](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4d5f852faf15ab35ff80a6c57f919012b79c6c0d.webp)
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摘要。我们设计并通过实验评估了自动驾驶汽车的逐构建碰撞控制器的混合安全碰撞控制器。控制器将自适应控制器和离散安全控制器的相应优势组合到单个体系结构中。自适应控制器依赖于模型的预测性，在标称条件下实现了最佳效率。安全控制器通过应用两种不同的策略来避免碰撞，以示为名义和非新月式。我们介绍了自适应和安全控制器的设计原理，并显示每个人都可以在混合体系结构中做出贡献，以提高性能，道路占用和乘客舒适性，同时保持安全性。实验结果con：公司。该方法的可行性以及混合控制器对安全有效驾驶的实际相关性。
2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434
2 IT Director, Arabian Agricultural Services Company (ARASCO) 3 Sr. Cybersecurity consultant, Resilience Cybersecurity Company (KSA) Abstract: QR code-based phishing attacks have emerged as a significant cybersecurity threat, exploiting traditional email security solutions that fail to detect QR-based phishing since they contain neither embedded links nor text-based URLs.本文探讨了QR网络钓鱼攻击的挑战，分析了当前的安全机制为什么无效，并提出了AI驱动的检测框架。采用了一种数据集驱动的方法来评估检测准确性，实验评估比较了传统，机器学习和基于混合AI的检测技术。关键字：QR码网络钓鱼，网络安全，基于AI的检测，电子邮件安全性，图像取证。