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nn-Steiner：一种与直线施托纳最小树问题的混合神经算法方法
最近几年见证了使用神经网络来解决组合优化概率的快速进步。尽管如此，设计可以有效处理给定优化问题的“正确”神经模型可能具有挑战性，而且通常没有理论上的理解或对所得神经模型的理由。在本文中，我们专注于直线施剂最小树（RSMT）问题，这在IC布局设计中至关重要，因此吸引了VLSI文献中的许多启发式方法。我们的贡献是两个方面。在方法论方面，我们提出了NN-Steiner，这是一种用于计算RSMT的新型混合神经偏金属框架，该框架利用Arora的著名PTAS算法框架来解决此问题（以及其他几何优化问题）。我们的nn-Steiner用合适的神经成分代替了Arora PTA中的关键al-grolithmic成分。特别是，NN-Steiner仅需要四个神经网络（NN）组件，这些组件在算法框架内反复称为。至关重要的是，四个NN组件中的每个组件中的每个组件仅具有限制的尺寸，独立于Intop尺寸，因此易于训练。此外，随着NN组合正在学习一个通用的算法步骤，一旦学会了，因此所产生的混合神经 - 算象框架一般 - 在培训中看不到的更大实例。据我们所知，我们的nn-Steiner是有限尺寸的第一个神经体系结构，具有大约解决RSMT（和变体）的能力。在经验方面，我们展示了如何通过与最先进的方法（包括神经和非神经性的）相比，如何实现NN-Steiner，并证明我们所产生的方法的有效性，尤其是在一代化方面。
单台机器问题的深度学习驱动算法最小化总迟到
在本文中，我们研究了深度学习方法来解决众所周知的NP单机调度问题，目的是最大程度地减少迟到的目的。我们提出了一个深层的网络，该网络是基于Lawler的分解和Della Croce等人提出的基于Lawler的分解和对称分解的单次调度算法中标准值的多项式估计器。本质上，神经网络通过估计问题分解为子问题来指导算法。本文还描述了一种生成培训数据集的新方法，该方法可以加快培训数据集的生成并减少解决方案的平均最佳差距。实验结果表明，我们的机器学习驱动的方法可以有效地将信息从训练阶段概括为明显更大的实例。尽管训练阶段使用的实例从75到100个工作岗位，但多达800个工作岗位的实例的平均最佳差距为0.26％，几乎是最先进的启发式启发式差距的差距差不多五倍。
最小信息用于研究细胞外囊泡（...
威尔士，约书亚A。； Goberdhan，Deborah C. I。；奥迪斯科尔，洛林； Buzas，编辑I；蓝色，cherie; Bussolati，本尼迪克特； Cai，Houjian； Vizio，Dolors；德里斯，汤姆·A P； UTAErdbrügger；胡安·弗尔康·佩雷斯（Falcon-Perez）； fu，清林；希尔，安德鲁·F； Lenessi，Metka；林，赛琴； Mahoney，MỹG； Mohanty，Sujata；莫勒，安德里亚斯； Nieuwland，Rienk；高海的Ochiya； Sahoo，Susmith；酷儿，安娜c； Zheng，Lei； Zijlstra，Andries；亚马逊，莎拉；巴巴巴斯，雷姆；贝尔格，保罗；桥梁，以斯帖M；布鲁卡莱，马可；汉堡，迪伦； Carney，Randy P；然而，伊曼纽尔；生长，罗塞拉；一半，埃德韦纳；哈里斯，阿德里安·L；哈格（Haghey），诺曼（Norman J）； Hendrix，AN；伊万诺夫（Alexander R）；蒂亚纳（Jovanovia-Thaliman），蒂贾纳（Tijanah）；十字架加西亚，妮可A；此外，vroniqa;迭戈之家； Lässer，Cecil； Lennon，Kathleen M； Lötvall，Jan； Maddox，Adam L；埃琳娜（Martent-in-Lain），埃琳娜（Elena）； Missencos，Rachel R；纽曼，劳伦A； Ridolfi，Andrea；夏娃·罗德（Rohde）；罗哈林（Rojalin），塔图（Tatu）；罗兰，安德鲁； Saftics，Andras； Sandau，Usula s； Sagstad，Julie A； Shekari，Faezeh； Swit，西蒙； Ter-Ovansyan，Dmitry； TOSSAR，JUAN P；家具，游泳；弗朗切斯科山谷； Varga，Zoltan；去保罗，埃德温； Van Herwijnen，Martijn J C； Wauben，Mark H M；韦曼，安·M；威廉姆斯，莎拉； Zinderi，安德里亚； Zimmerman，Alan J；财团任务； Handberg，Aaase；地面，MaleneMøller；梅尔加德（Mailergaard）他们，克洛蒂尔德； Witwer，发表于：提取目标的肩膀威尔士，约书亚A。； Goberdhan，Deborah C. I。；奥迪斯科尔，洛林； Buzas，编辑I；蓝色，cherie; Bussolati，本尼迪克特； Cai，Houjian； Vizio，Dolors；德里斯，汤姆·A P； UTAErdbrügger；胡安·弗尔康·佩雷斯（Falcon-Perez）； fu，清林；希尔，安德鲁·F； Lenessi，Metka；林，赛琴； Mahoney，MỹG； Mohanty，Sujata；莫勒，安德里亚斯； Nieuwland，Rienk；高海的Ochiya； Sahoo，Susmith；酷儿，安娜c； Zheng，Lei； Zijlstra，Andries；亚马逊，莎拉；巴巴巴斯，雷姆；贝尔格，保罗；桥梁，以斯帖M；布鲁卡莱，马可；汉堡，迪伦； Carney，Randy P；然而，伊曼纽尔；生长，罗塞拉；一半，埃德韦纳；哈里斯，阿德里安·L；哈格（Haghey），诺曼（Norman J）； Hendrix，AN；伊万诺夫（Alexander R）；蒂亚纳（Jovanovia-Thaliman），蒂贾纳（Tijanah）；十字架加西亚，妮可A；此外，vroniqa;迭戈之家； Lässer，Cecil； Lennon，Kathleen M； Lötvall，Jan； Maddox，Adam L；埃琳娜（Martent-in-Lain），埃琳娜（Elena）； Missencos，Rachel R；纽曼，劳伦A； Ridolfi，Andrea；夏娃·罗德（Rohde）；罗哈林（Rojalin），塔图（Tatu）；罗兰，安德鲁； Saftics，Andras； Sandau，Usula s； Sagstad，Julie A； Shekari，Faezeh； Swit，西蒙； Ter-Ovansyan，Dmitry； TOSSAR，JUAN P；家具，游泳；弗朗切斯科山谷； Varga，Zoltan；去保罗，埃德温； Van Herwijnen，Martijn J C； Wauben，Mark H M；韦曼，安·M；威廉姆斯，莎拉； Zinderi，安德里亚； Zimmerman，Alan J；财团任务； Handberg，Aaase；地面，MaleneMøller；梅尔加德（Mailergaard）他们，克洛蒂尔德； Witwer，发表于：提取目标的肩膀
最小信息用于研究细胞外囊泡（...
关于电动汽车的出版物。在EV计量学以及理解和应用EV生物学方面已取得了重要的进步。然而，由于EV命名法的挑战，与非详细细胞外颗粒的分离，表征和功能研究，由于基本生物学到临床应用的范围，障碍仍在实现从基本生物学到临床应用的潜力。为了解决这个迅速发展的领域中的挑战和机会，国际细胞外囊泡学会（ISEV）更新了其“最小的细胞外囊泡研究信息”，该学会于2014年首次发布，然后于2018年出版为Misev2014和Misev2018和Misev2018，并进行了评估。当前文档MISEV2023的目标是为研究人员提供可用方法的更新快照及其对电动汽车从多个来源的生产，分离和表征的优势和局限性，包括细胞培养，身体流体和实心组织。除了在电动汽车研究的基本原理中介绍最新的艺术状态外，该文档还涵盖了目前正在扩大该领域边界的先进技术和方法。MISEV2023还包括有关EV释放和摄取的新部分，以及对研究电动汽车的体内方法的简短讨论。汇编来自ISEV专家工作队和1000多个研究人员的反馈，该文档传达了电动汽车研究的现状，以促进稳健的科学发现并更快地推动该领域的前进。
最小值使用具有一维潜在变量的浅生成模型
在我们看来，可以根据其数据生成过程将普遍使用的深层生成模式分为两种方法。第一种方法涉及为函数g：r d 0→r d构建估计值ˆ g，通常称为发电机。然后，从已知的D 0尺寸分布（例如标准正常或均匀）中绘制样品z，ˆ g（z）被视为估计分布中的样品。因此，ˆ g（z）的分布（或deNSISTIS）是P 0（或p 0）的间接估计器。变化自动编码器（VAE）（Kingma和Welling，2014; Rezende等，2014），正常化流量（NF）（Dinh等，2015; Rezende and Mohamed，2015）和生成的对抗性网络（GAN）（GAN-LOW-LOW-LOW。 Al。，2017年）是重要的例子。
最小信息用于研究细胞外囊泡（...
关于电动汽车的出版物。在EV计量学以及理解和应用EV生物学方面已取得了重要的进步。然而，由于EV命名法的挑战，与非详细细胞外颗粒的分离，表征和功能研究，由于基本生物学到临床应用的范围，障碍仍在实现从基本生物学到临床应用的潜力。为了解决这个迅速发展的领域中的挑战和机会，国际细胞外囊泡学会（ISEV）更新了其“最小的细胞外囊泡研究信息”，该学会于2014年首次发布，然后于2018年出版为Misev2014和Misev2018和Misev2018，并进行了评估。当前文档MISEV2023的目标是为研究人员提供可用方法的更新快照及其对电动汽车从多个来源的生产，分离和表征的优势和局限性，包括细胞培养，身体流体和实心组织。除了在电动汽车研究的基本原理中介绍最新的艺术状态外，该文档还涵盖了目前正在扩大该领域边界的先进技术和方法。MISEV2023还包括有关EV释放和摄取的新部分，以及对研究电动汽车的体内方法的简短讨论。汇编来自ISEV专家工作队和1000多个研究人员的反馈，该文档传达了电动汽车研究的现状，以促进稳健的科学发现并更快地推动该领域的前进。
简单的精制DNA最小化操作员启用了2倍快速的计算
1 Agctt Actt g c aagt aagtt 3 - 3 ACTTT 11 127 11 127 0 2 GCTT ACTT GG CC AAGC AAGC 5-5 ACTTT 11 127 127 127 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GGT ACC AAGT AAG 5-5 ACTTT 11 127 127 0 4 TT-ACTT GTG CACC CACC AAGT AA 7 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 6 ACTTT GGTGTT AACACC AAAGT 7 - 7 AAAGT ACTTT 11 127 11 127 0 0 0 7 CTTTG GTGTTT AAACA AAACA AAACA AAACA CCAAAG 9-9-9-9 AAAACA CTTTG 4 510 11 127 7 383 8 TTTGT TTG C AAAACA CCAAA 11-11 AAAACA GGTGT 699 11 127 7 572 10 T GGTGT TTGGT AC AC AAAACA 11-11 AAAACA GGTGT 11 127 7 572 12 GTGTT GGTAC AAAC AAACA C 7 7 7 AAAACA GGTAA 14 gttt ggtaa在attt accaaa c 5 −5 accaa ggtaa 80 688 688 572 15 ttt ggtaa atg catt act acca accaa a accaa a 5 -5 aaatg 14 14 14 765 685
gmcspy：python中遗传最小切割集的有效计算
表1：GMCS计算基准测试研究中使用的宝石摘要。我们考虑了大肠杆菌核心（Orth等人，2010年）; E. Coli，IML1515（Monk等人，2017年）; P. Putida，IJN1463（Nogales等人，2020）; S. cerevisiae，酵母-GEM V8.7.0（Lu等，2019）；和人类细胞，人类v1.16.0（Robinson等人。，2020年）。在人类细胞的情况下，我们考虑了两种情况：在最普遍的生长培养基（人类GEM V1.16.0）和HAM的生长培养基（Human-Gem v1.16.0_culturemedia）下。根据反应数量，代谢产物和基因的数量，考虑的每种情况的维度。最后三列分析是否（是否）考虑了所考虑的不同方法，可以将考虑的方法应用于搜索相应的GEM的GMCS。
基于扩展最小作用量原理的量子标量场论
摘要 最近证明了非相对论量子公式可以从扩展的最小作用量原理 Yang (2023)。在本文中，我们将该原理应用于大质量标量场，并推导出标量场的波函数薛定谔方程。该原理通过考虑两个假设扩展了经典场论中的最小作用量原理。首先，普朗克常数定义了场需要表现出可观测的最小作用量。其次，存在恒定的随机场涨落。引入一种新方法来定义信息度量来衡量由于场涨落而产生的额外可观测信息，然后通过第一个假设将其转换为额外作用量。应用变分原理来最小化总作用量使我们能够优雅地推导出场涨落的跃迁概率、不确定关系和波函数的薛定谔方程。此外，通过使用相对熵的一般定义来定义场涨落的信息度量，我们得到了依赖于相对熵阶数的波函数广义薛定谔方程。我们的结果表明，扩展的最小作用原理既可用于推导非相对论量子力学，也可用于推导相对论量子标量场理论。我们期望它可以进一步用于推导非标量场的量子理论。