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用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
最大程度地减少在线动态雾系统中的延迟和能量
越来越多的物联网（IoT）设备的使用会产生对数据传输的更大需求，并给网络带来了增加的压力。此外，与云服务的连接性可能是昂贵且效率低下的。雾计算提供与用户设备接近的资源，以克服这些缺点。但是，在物联网应用程序中的服务质量（QoS）和雾资资源管理的优化正变得具有挑战性。本文介绍了需要执行延迟敏感任务的车辆流量应用程序中的动态在线卸载方案。本文提出了两种算法的组合：动态任务调度（DTS）和动态能量控制（DEC），旨在最大程度地减少整体延迟，增强用户任务的吞吐量并最大程度地减少雾层的能量消耗，同时最大程度地利用资源约束的雾气节点的使用。与其他方案相比，我们的实验结果表明，这些算法可以将延迟减少高达80.79％，并将雾节点的延迟减少高达66.39％。此外，此方法将任务执行吞吐量提高了40.88％。
Barlowrl：Barlow双胞胎用于数据有效增强学习
合成图生成器（SGG）的主题最近由于生成建模的最新突破而引起了很多关注。但是，许多与图形尺寸相比，许多最先进的SGG并不能很好地扩展。的确，在生成过程中，通常必须考虑固定数量的节点的所有可能边，其中缩放在O（n 2）中，n是图中的节点的数量。因此，许多最新的SGG不适用于大图。在本文中，我们提出了Sangea，这是一个较大的合成图生成框架，可扩展任何SGG对大图的适用性。首先将大图拆分为社区，Sangea每个社区训练一个SGG，然后将社区图形链接在一起以创建合成的大图。我们的实验表明，就拓扑和节点特征分布而言，Sangea生成的图与原始图具有很高的相似性。此外，这些生成的图在下游任务（例如链接预测）上实现了高实用性。最后，我们对生成的图表进行了隐私评估，以表明即使它们具有出色的实用程序，它们也达到了合理的隐私分数。关键字：图生成学习； gnns，属性生成；可伸缩性；隐私
AI-WSN：基于蜂群的到达方向估计
人工智能 (AI) 技术是无线传感器网络 (WSN) 中能源利用的最重要考虑因素。AI 通过优化传感器节点的能耗来改变工业运营。因此，它对于提高传感器节点定位精度至关重要，尤其是在不平衡或 Ad-hoc 环境中。因此，本研究的目的是提高传感器节点经常遇到障碍物或障碍物的位置的定位过程的准确性。蜂群优化 (BSO) 算法用于分割传感器节点，以提高锚节点和未知节点对之间的到达方向 (DoA) 估计的准确性。即使在存在不平衡条件的情况下，涉及三个独立蜂群的所提出的 DoA-BSO 也可以识别合理的锚节点以及排列成簇的分段节点。为了获得预期结果，目标函数的设计考虑了锚节点和未知节点对的跳数、能量和传输距离等因素。研究在大规模 WSN 中使用传感器节点对进行，以确定 DoA-BSO 的定位精度。将 DoA-BSO 与传统方法进行比较时，元启发式算法的结果表明，它显著提高了节点的准确性和分割性。
狭窄神经ODE的定量流近似特性
在本说明中，我们重新审视了形式的神经常见微分方程（节点）的流量近似特性问题κx = a（t）σ（w（t）x + b（t））。近似特性已被视为最近文献中流量的可控性概率。当参数的维度等于神经网络的输入时，神经极被视为狭窄，因此宽度有限。我们得出了狭窄节点在近似值的近似流中的关系。由于现有的浅神经网络近似特性的结果，这有助于使用狭窄的神经ODE近似地估算哪种动态系统的流量。虽然在文献中已经建立了狭窄节点的近似特性，但这些证明通常涉及广泛的构造或需要从控制理论中调用深层可控性定理。在本文中，我们提供了一种更简单的证明技术，它仅涉及ODES和Gr'onwall的引理。此外，我们提供了一个估计狭窄节点所需的开关数量，以模仿单层宽神经网络作为速度领域的节点的行为。
国家成像设施（NIF）成像数据管道研究员
该职位为您提供了在成像数据分析领域开发独立的研究概况的机会，并且将是UQ节点的成像项目计划和数据分析研究活动不可或缺的一部分。角色报告给NIF昆士兰州节点Lena Oestreich的联合导演。这个角色为进一步发展您的专业知识提供了绝佳的机会，并在成像学科中建立了新兴的研究概况。
神经网络中的辍学模拟了深脑刺激对记忆的矛盾影响
神经调节技术，例如深脑刺激（DBS）是对记忆有关的疾病的有前途的治疗方法，包括焦虑，成瘾和痴呆。但是，这种治疗的结果似乎有些自相矛盾，因为这些技术即使应用于同一大脑靶标也会破坏和增强记忆。在本文中，我们假设通过神经调节来解释记忆的破坏和增强可以通过ngram节点的辍学来解释。我们使用卷积神经网络（CNN）对手写数字和字母进行分类，并在不同阶段施加了辍学，以模拟DBS对ENGRAM的影响。我们表明，在训练期间应用的辍学提高了预测的准确性，而在测试期间应用的辍学大大降低了预测的准确性，这些预测的准确性分别模拟了记忆的增强和破坏。我们进一步表明，辍学的神经网络的转移学习提高了学习的准确性和速率。训练期间的辍学提供了一个更强大的“骨骼”网络，并与转移学习一起模仿了慢性DBS对记忆的影响。总体而言，我们证明了Engram节点的辍学是一种可能的机制，诸如DBS之类的神经调节技术既可以破坏和增强记忆力，从而为此悖论提供了独特的观点。
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生物医学信息学中信息系统的重点是语义整合•数字库和数据系统系统系统以及开发和数据开发，包括文化信息学中心。 我是一个科学负责语义数据管理的研究方向，直到最近，我一直是符号人工智能和面向计算的服务领域的科学责任。 具有信息学研究所主任的能力，我对数据科学水平计划的科学负责和协调员。 我还是欧洲数字创新节点的科学负责人和协调员，其智能健康状况名称为“ Smarthealth-From-From-From Precision Medicine to Innovative E-Health Services”。重点是语义整合•数字库和数据系统系统系统以及开发和数据开发，包括文化信息学中心。我是一个科学负责语义数据管理的研究方向，直到最近，我一直是符号人工智能和面向计算的服务领域的科学责任。具有信息学研究所主任的能力，我对数据科学水平计划的科学负责和协调员。我还是欧洲数字创新节点的科学负责人和协调员，其智能健康状况名称为“ Smarthealth-From-From-From Precision Medicine to Innovative E-Health Services”。
无线网络的功率和能量优化策略...
摘要 — 能源消耗是部署在海洋环境中的无线传感器节点的最大制约因素之一。它们通常用于难以提供电力的地区的远程环境监测。因此，这些设备需要由电池和替代能源供电。由于电池能量有限，使用不同的技术来节省能源是无线传感器网络 (WSN) 中最热门的话题之一。已经通过硬件和软件技术开发了各种电池优化方案。基于无线保真 (Wi-Fi) 的网络的普及使其成为建立基于 Wi-Fi 的传感器网络的热门选择，但这些系统相对较高的功率要求与长电池寿命和低维护的要求相冲突。这项工作考虑了是否有可能将 Wi-Fi 功耗降低到可以使用廉价的基于 Wi-Fi 的产品代替其他协议的程度。该设置由一个无线传感器组成，该传感器基于低成本的 esp8266 模块，任务是收集海洋保护区的温度数据。分析了设备固件中不同状态下节点的能耗，以及能耗与传感器数据传输速率和系统休眠期之间的关系。该研究还比较了两种网络实现的能耗：消息队列遥测传输 (MQTT) 与基于服务器-客户端的系统。测试结果表明，如果不实施休眠期，无论传输速率如何，两种传输方法的传感器节点的最大电池寿命均为 15.8 小时。如果实施休眠模式，传输速率会对系统电池寿命产生重大影响。研究发现，传输时间为一小时，电池寿命可增加 43 倍，传输时间为一分钟，电池寿命可增加 40 倍。事实证明，利用 MQTT 传输方案的优化 WSN 配置比服务器-客户端方案的电池寿命延长了 34%。通过这些分析，可以得出最佳固件的设计和网络架构的选择，从而可以在最长的时间内延长电池寿命。索引术语 — 无线传感器网络、功率优化、ESP8266、MQTT、Micropython。