XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无约束
Facebook AI 的 WMT20 新闻翻译任务提交
本文介绍了 Facebook AI 提交的 WMT20 共享新闻翻译任务。我们专注于低资源设置并参与两对语言对，即泰米尔语 ↔ 英语和因纽特语 ↔ 英语，其中域外双语文本和单语数据有限。我们使用两种主要策略解决低资源问题，利用所有可用数据并使系统适应目标新闻领域。我们探索了利用所有语言的双语文本和单语数据的技术，例如自监督模型预训练、多语言模型、数据增强和重新排名。为了使翻译系统更好地适应测试域，我们探索了数据集标记和域内数据的微调。我们观察到，根据语言对的可用数据，不同的技术提供了不同的改进。基于这一发现，我们将这些技术集成到一个训练流程中。对于 En → Ta，我们探索了一种无约束设置，其中包含额外的泰米尔语双语文本和单语数据，并表明可以获得进一步的改进。在测试集上，我们提交的最佳系统分别对 Ta → En 和 En → Ta 实现了 21.5 和 13.7 BLEU，对 Iu → En 和 En → Iu 分别实现了 27.9 和 13.0。
Dana Unconstrained 股权策略 PORTFOLIO ...
扣除所有交易费用后。扣除费用后的收益是通过从每月扣除费用后的收益中扣除 Dana 的实际投资管理费来计算的。Dana 当前的标准年度无约束股权费用表为前 1000 万美元收取 0.75%，接下来的 1500 万美元收取 0.65%，此后收取 0.50%；但是，Dana 的投资管理费可能会根据客户账户的规模、组成和服务需求的差异而有所不同。综合投资组合中有一个不收费的投资组合，截至 2019 年 12 月 31 日占综合资产总额的 4.05%，截至 2020 年 12 月 31 日占 2.48%，截至 2021 年 12 月 31 日占 1.29%，截至 2022 年 12 月 31 日占 1.39%，截至 2023 年 12 月 31 日占 0.87%。可根据要求提供投资组合估值、业绩计算和合规报告准备政策。• 标准差：36 个月年化标准差衡量每月扣除费用后的综合收益和该期间基准月度收益的波动性。
脚手架跳脚手架学习
脚手架跳动 - 现有铅候选人的新型脚手架的设计 - 是一项多方面且非平凡的任务，用于药物化学家和计算方法。生成的增强学习可以迭代地优化从头设计的理想特性，从而提供了加速脚手架跳跃的机会。当前方法将一代限制在预定义的分子下结构中（例如，链接器或脚手架）脚手架跳。这种受限的一代可能会限制化学空间的探索，并需要复杂的分子（DIS）装配规则。在这项工作中，我们旨在通过允许“不受约束的”，全部分子的产生来推动脚手架跳跃的增强学习。这是通过匆忙（用于限制的s caffold H反对）方法来实现的。RUSH将一代推向设计，其具有与参考分子相似的三维和药效团相似的完整分子的设计，但脚手架相似性低。在第一项研究中，我们显示了急速探索已知脚手架类似物的灵活性和有效性，并设计了与已知结合机制相匹配的脚手架跳跃的候选者。最后，Rush和两种已建立的方法之间的比较突出了其无约束分子生成的好处，以系统地实现脚手架多样性，同时保留最佳的三维特性。
基准测试量子退火器的花园优化问题
退火器的大小生长。因此，我们需要的问题可在任意数量的Qubits上可扩展。In this paper, we use one such class of scalable problems called garden optimization problems to benchmark the Advantage system against the DW2000Q system, as well as the recently released Hybrid Solver Service hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version2 ( HSSv2 ) against its former version hybrid _ binary _ quadratic _ model _ version1 ( HSSv1 ) and other classical software solvers.量子退火器的输入问题通常是根据二次无约束的二进制优化（QUBO）问题提出的。在本文中，我们介绍了花园优化问题的QUBO公式。对于这个问题，目的是找到植物植物在花园中的最佳放置，尊重某些植物物种与其他物种具有友好，中性或拮抗关系（见图1），一种称为同伴种植的技术。例如，番茄和生菜具有友好的关系，可以彼此相邻，而番茄和黄瓜则具有对抗关系，应彼此分开。我们认为，花园优化问题非常适合基准量子退火器，因为它可扩展到任意数量的变量。此外，它代表了在现实世界中发现应用程序的问题。数学上，花园优化问题与二次分配问题密切相关
斯图加特大学通信网络与计算机工程学院 Pfaffenwaldring 47, D-70569 斯图加特，德国电话：++49-711-68
摘要 — 按需提供各种网络服务需要具有快速适应和重新配置能力的敏捷网络。我们提出了一种基于量子计算 (QC) 和整数线性规划 (ILP) 模型的短期网络优化新方法框架，该框架有可能实现实时网络自动化。我们定义了将近乎真实的资源配置 ILP 模型映射到二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的方法，该问题可以在量子退火器 (QA) 上解决。我们专注于三节点网络，使用最先进的量子退火器 D-Wave Advantage™5.2/5.3 评估我们的方法及其可获得的解决方案质量。通过研究退火过程，我们找到了退火配置参数，这些参数可以获得接近经典 ILP 求解器 CPLEX 生成的参考解的可行解。此外，我们研究了网络问题的扩展，并对量子退火器的硬件要求进行了估计，以便能够正确地将 QUBO 问题嵌入到更大的网络中。我们在 D-Wave Advantage™ 上实现了最多 6 个节点的网络的 QUBO 嵌入。根据我们的估计，一个具有 12 到 16 个节点的实际大小的网络需要至少具有 50000 个量子比特或更多量子比特的 QA 硬件。索引术语 — 整数线性规划、网络自动化、光网络、量子退火、量子计算、资源分配
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化。虽然已知有几种突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们发现构建高效量子算法的编程抽象非常稀缺。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对量子计算机至关重要，尤其是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子位数受到极大限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色作为说明性示例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
XAI & I：促进相互理解的自解释型人工智能
传统上，可解释的人工智能寻求提供高性能黑盒模型（例如深度神经网络）的解释和可解释性。由于此类模型的复杂性很高，因此对其进行解释仍然很困难。另一种方法是强制深度神经网络使用人类可理解的特征作为其决策的基础。我们使用岩石类型的自然类别域测试了这种方法。我们将使用 Resnet50 的迁移学习黑盒实现的性能与首先训练以预测专家识别的特征然后被迫使用这些特征对岩石图像进行分类的网络的性能进行了比较。这个特征约束网络的性能与无约束网络的性能几乎相同。此外，部分受限的网络被迫压缩为少数未使用专家特征进行训练的特征，这不会导致这些抽象特征变得可理解；尽管如此，可以发现这些特征的仿射变换与专家可理解的特征很好地一致。这些发现表明，让人工智能本质上可理解并不一定以牺牲性能为代价。© 2022 作者。由 ELSEVIER B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0）由 KES International 科学委员会负责同行评审 关键词：不言自明的人工智能；深度神经网络；迁移学习；XAI；类别学习
M.TECH.（采矿工程）部分 - 瓦拉纳西
M.TECH.（采矿工程）第一部分第一学期 MN5101：运筹学（3 个学分）运筹学简介基本概念。线性规划单纯形法、对偶问题和后最优性分析。动态规划概念、递归方程方法、计算程序、正向和反向计算以及维数问题。网络分析网络表示、关键路径计算、项目调度中的概率和成本考虑、时间表的构建和资源平衡。库存模型定义、确定性和概率模型。排队论基本概念、到达和离开的公理推导、泊松队列的分布、泊松排队模型、非泊松排队模型、具有服务优先级的排队模型。非线性规划无约束外部问题、约束外部问题、规划 - 可分离、二次、随机和几何。 MN5102：应用岩石力学（3 学分）地应力地壳中的地应力。地应力测定方法。矿井开口周围的应力各种形状的矿井开口周围的应力分布。矿井开口和矿柱的设计支架设计岩石锚杆、锚索、顶板封堵、喷射混凝土、房柱支撑和长壁工作面。采空区支撑崩落和填充力学。岩爆和冲击机制、预测和控制。沉降机制、预测和控制。竖井柱设计。
基于多目标优化的癫痫发作分类脑电图通道选择方法
我们提出了一种基于非支配排序遗传算法 (NSGA) 的癫痫发作分类脑电图 (EEG) 通道选择的多目标优化方法。我们在来自 CHB-MIT 公共数据集的 24 名患者的 EEG 数据上测试了该方法。该过程首先使用经验模态分解 (EMD) 或离散小波变换 (DWT) 将来自每个通道的 EEG 数据分解为不同的频带，然后为每个子带提取四个特征；两个能量值和两个分形维数值。然后通过 NSGA-II 或 NSGA-III 迭代测试获得的特征向量以解决两个无约束目标；最大限度地提高分类准确率并减少癫痫发作分类所需的 EEG 通道数量。我们的结果表明，仅使用一个 EEG 通道就能实现高达 1.00 的准确率。有趣的是，当使用所有可用的 EEG 通道时，与使用 NSGA-II 或 NSGA-III 选择 EEG 通道的情况相比，获得的准确度较低；即，在患者 19 中，我们使用所有通道获得的准确度为 0.95，而使用 NSGA-III 仅选择的两个通道获得的准确度为 0.975。获得的结果令人鼓舞，并且已经表明可以使用少量电极对癫痫发作进行分类，这为未来开发便携式 EEG 发作检测设备提供了证据。
劳伦斯·伯克利国家实验室
我们提出了一种替代方法，该方法将模式识别表示为使用退火的二次无约束的二进制优化（QUBO； np-hard概率），这是一种符合目标函数的全局最小值的过程 - 在我们的情况下，是二进制变量而不是二进制变量的二等函数。术语nealing的灵感来自重复加热和冷却的冶金过程，以消除晶格结构中的位错。同样，此处使用的是，退火优化过程使用随机的“热”闪光来找到目标函数的更好结果，并结合了“冷却”，从而可以大大降低接受较差结果的可能性。量子退火基于绝热定理：如果对其作用的扰动很小，并且不足以跨越地面和第一个激发态之间的间隙，则系统将保留在其本征状态。因此，有可能用简单的基态哈密顿式初始化量子退火器，并将其绝热地发展到所需的，复杂的，问题的哈密顿量。进化后，量子弹性（例如隧道）将退火器带入了后者的基态，代表了问题的全球最小解决方案。量子退火的所有步骤均在整个系统上运行，因此所需的总时间原则上与系统大小无关。因此，只要退火器上的问题拟合，总的运行时间应该是恒定的，并且足够大的量子系统（运行一个大问题）应优于基于软件的问题。