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World File Search System计算实验
有弹性的受限强化学习
我们研究一类受约束的加强学习（RL）问题，其中在训练之前未确定多个结合规格。由于奖励最大化目标和约束满意度之间的不可罚款，确定适当的约束规格是一项挑战，这在决策制定方面无处不在。为了解决此问题，我们提出了一种新的约束RL方法，以搜索政策和约束规格。这种方法的特征是根据学习意义中介绍的重新设备成本放松约束的适应。由于此特征模仿了生态系统如何通过改变操作来适应破坏，因此我们的方法被称为弹性约束RL。Specifically, we provide a set of sufficient conditions that balance the con- straint satisfaction and the reward maximiza- tion in notion of resilient equilibrium, propose a tractable formulation of resilient constrained policy optimization that takes this equilib- rium as an optimal solution, and advocate two resilient constrained policy search algorithms with non-asymptotic convergence guarantees on the optimality gap and constraint satis-派系。此外，我们证明了我们方法在计算实验中的优点和有效性。
具有每周储能功能的发电机组随机调度：一种混合分解方法
我们提出了一种解决大规模随机机组组合 (SUC) 问题的方法，该问题具有每周调度的储能和显著的天气依赖性随机发电能力。每周储能设施主要在周末充电，在工作日放电，需要每周调度发电机组，这会导致大规模优化问题。该 SUC 问题被表述为两阶段随机模型，我们使用条件风险价值作为风险度量。使用 Benders 框架，提出的解决方法将问题分解为混合整数线性主问题和线性和连续子问题。主问题对应于整个星期的第一阶段决策，包括所有承诺（二进制）变量及其相应的约束。子问题对应于每周对发电机组的实际调度。基于列和约束生成算法在解决稳健优化问题方面的成功经验，我们通过将子问题的原始变量和约束添加到主问题中，改进了标准 Benders 分解中主问题和子问题之间的低通信量，从而提供了更好的补救函数近似值。我们的计算实验使用南卡罗来纳州合成系统实例（在 40 种场景下有 90 个发电机组）证明了所提出的分解方法的有效性。
在不同级别的左束分支区块中选择心脏重新同步治疗策略：在计算机比较研究中
这项硅胶研究中的试验器比较了新的心脏恢复治疗（CRT）策略的影响，包括他的捆绑起搏（HBP），左捆绑分支（LBBP），以及合并的优化疗法（HOT-CRT和LOT-CRT）（HOT-CRT和LOT-CRT），在治疗左bun-aft bun-aft bun-afb左分支中（使用基于患者的临床数据（ECG和心脏计算机断层扫描（CT））的详细计算心脏模型，我们将特定的解剖学和电气特征重现以模拟不同的LBBB类型以及几种CRT策略。进行了100多次计算实验，以评估每种CRT技术对心脏电活动的影响，重点是心室激活时间和Electrical Out偶联。我们的结果表明CRT模态的可变效率取决于收集块的位置。特定的HBP和HOT-CRT对于近端LBBB最有效，而LBBP和Lot-Crt在远端LBBB中显示出显着的好处。相反，BIV-CRT在近端和远端LBBB中均显示出一致的效率。这在计算机方法中提供了一种有希望的途径，可以以患者的特定方式进行治疗干预措施，从而有可能改善CRT和CSP中的诊断能力和结果。
用于最佳量子可逆电路合成
量子计算是一个新兴新兴的计算环境，最近从硬件和软件的角度完全利用了其高计算能力，吸引了激烈的研究兴趣。特别是，已经尝试通过有效的量子电路合成量子计算算法中的错误。在这项研究中，我们提出了优化模型的应用，用于合成具有最低实施成本的量子电路，以通过形成更简单的电路来降低错误率。我们的模型具有独特的结构，将电弧子集选择问题与常规多商品网络流模型结合在一起。该模型用多个控制Toffoli门靶向电路合成，以实现布尔可逆函数，这些功能通常用作许多量子算法中的关键组件。与以前的研究相比，所提出的模型具有统一但直接的结构，用于利用量子门的操作特征。我们的计算实验显示了所提出的模型的潜力，与先前的研究相比，获得量子成本较低的量子电路。所提出的模型还用于利用可逆逻辑的其他各个领域，例如低功率计算，容忍故障的设计和DNA计算。此外，我们的模型可以应用于基于网络的问题，例如物流分布和时间阶段网络问题。
2023年12月摘要
成千上万的人已经对基因组进行了测序，但是人类最具破坏性疾病的遗传机制仍然未知，限制了诊断和治疗患者的能力。这种知识差距的原因之一是缺乏识别蛋白质编码基因以外的因果遗传变异的工具。非编码基因组占我们DNA的98％，控制蛋白质表达，并具有巨大的疾病敏感性。为了有效地表征非编码遗传变异，凯克机器引导的功能基因组学中心将开发一个闭环平台，该平台结合了深度学习，使用“ Editrons”（采用RERON和CRISPR技术）的实验性诱变，以及用于测定基因组生理学的长阅读基因组技术。这种混合计算实验策略将使研究人员及其在Gladstone Institutes的同事可以以高通量和迭代方式预测和验证因果非编码变体。调查员团队计划展示与心脏和大脑发育障碍相关的基因座的因果变体发现，为此，他们可以访问成千上万个家庭的整个基因组测序，这为询问稀有和从头的变种提供了独特的机会。该项目将将研究人员的早期技术转换为一个健壮的开源平台，凯克机器指导的功能基因组学中心将与其他人自由共享，以加速发现科学和疾病研究，以更有效的临床诊断和遗传疾病治疗。
开发神经网络和...
研究的对象是在医学领域使用人工智能和计算机视觉技术的过程。该研究的主题是在诊断信息系统中引入神经网络及其与移动应用IOS的合作，以诊断皮肤病变和疾病。神经网络的特性是他们根据环境数据学习的能力，并且由于学习提高了生产率。分析了用于在神经网络培训的软件产品中进一步实施的现有方法后，选择了采样训练的并行化方法。最有问题的地方之一是医疗领域的诊断任务，该任务与专家解决方案一起使用基于人工智能和计算机视觉的Mo Dern方法。通过使用人工智能和计算机视觉，专家试图评估患者的病情和准确的诊断，因为人类因素始终存在于医疗领域中，因此人工智能的使用旨在提高患者诊断的质量。研究方法包括计算实验，结果比较分析，面向对象的编程。该研究使用了计算机视觉技术，其中包括用于获取，处理，分析和理解数字图像的方法。用于分析皮肤伤害和疾病的神经网络已受过训练，并且通过创建基于iOS的移动应用程序来诊断和监测皮肤健康的信息系统。实施结果可以使用户有机会监控皮肤状况，收到预防治疗的建议，提供有关疾病治疗或预防疾病的建议，提供信息文献。关键字：神经网络，图形可视化，Coreml，移动应用程序，诊断信息系统。
伪内扩散模型
摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习，用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是，常规方法（最终以白噪声）需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性，我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程，该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致，而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量，提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理，我们的方法不仅可以加速生成过程，而且还保留了CT噪声相关性，这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中，我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程，并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌（TCGA-LIHC）的数据集，我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型，将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性，并在质地上产生高质量重建的能力，这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路，在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
crispys：使用CRISPR系统编辑基因家族的多个成员的最佳SGRNA设计
近年来CRISPR - CAS9系统的开发使真核基因组编辑，特别是用于反向遗传学的基因敲除，这是一个简单有效的任务。该系统通过与之基础对的编程单个指定RNA（SGRNA）有关，将其引导到基因组目标位点，随后导致特定于位点特定的修改。然而，真核基因组中的许多基因家族表现出部分重叠的功能，因此，一个基因的敲除可能被另一个基因的功能隐藏。在这种情况下，CRISPR – Cas9系统的特异性降低，这可能会导致与SGRNA不相同的基因组位点的修改，可以同时敲除多个同源基因的同时敲除。我们介绍了Crispys，这是一种用于SGRNA最佳设计的算法，该算法可能针对给定基因家族的多个成员。crispys首先将输入序列中的所有潜在目标簇列为层次树结构，该结构指定了它们之间的相似性。然后，通过在需要的地方嵌入不匹配的情况下，在树的内部节点中提出了SGRNA，以使编辑诱导目标的效率最大化。我们建议使用几种设计最佳单个SGRNA的方法，以及一种计算实验平台允许多个以上的情况下的最佳SGRNA集合的方法。后者可以选择说明基因家庭成员之间的同源关系。我们进一步表明，通过在Solanum lycopersicum基因组中的所有基因家族中，通过在计算机检查中，CRISPYS优于基于比对的技术。©2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。
在量子处理器实验室中探索量子引力
全息原理及其在 AdS/CFT 对应中的实现导致了广义相对论和量子信息之间意想不到的联系。这为在桌面量子计算实验中研究量子引力模型的各个方面奠定了基础，否则这些模型很难获得。最近的研究设计了一种特殊的隐形传态协议，实现了一种令人惊讶的通信现象，最自然的解释是可穿越虫洞的物理原理。在这项工作中，我们在最先进的量子计算机上基于该协议进行了量子实验。目标量子处理单元 (QPU) 包括 Quantinuum 的离子捕获系统模型 H1-1 和五个具有各种架构的 IBM 超导 QPU，具有公共和高级用户访问权限。我们报告了从这些 QPU 观察到的隐形传态信号，其中最好的一个达到了理论预测的 80%。在尝试优化协议的过程中，我们确定了一组传输经典比特而不是量子比特的参数，但传输方法仍然采用量子加扰，这是一种意料之外的现象。我们概述了在实施过程中面临的实验挑战，以及这项工作带来的量子动力学新理论见解。我们还开发了 QGLab——一种开源端到端软件解决方案，有助于在由 Qiskit 和 tket SDK 支持的最先进的和新兴的 QPU 上进行虫洞启发的隐形传态实验。我们认为我们的研究和成果是朝着在实验室中实现更复杂的间接探测量子引力实验迈出的早期实际步骤。
拉丁美洲和美国的大脑健康和痴呆症的教育差异
全息原理及其在ADS/CFT对应关系中的实现导致一般相对性和量子信息之间的意外联系。这为研究量子重力模型的各个方面奠定了阶段，否则在桌上量子计算实验中，这些量子重力模型很难访问。最近的作品设计了一种特殊的传送协议，该协议实现了令人惊讶的通信方式，最自然地通过可穿越的虫洞的物理学来解释。在这项工作中，我们基于此协议进行了有关最先进的量子计算机的量子实验。目标量子处理单元（QPU）包括Quantinuum的捕获 - 离子系统模型H1-1和五个IBM各种体系结构的IBM超导QPU，并具有公共和优质用户访问。我们报告了这些QPU的观察到的传送信号，其中最佳的传送信号达到了80％的理论预测。在尝试优化协议时，我们登上了一组参数，这些参数转移了经典位而不是量子位，但是转移方法仍然采用量子争夺，是一种意外的现象。我们概述了实施过程中所面临的实验挑战，以及对工作导致的量子动态的新理论见解。我们还开发了QGLAB - 一种开源的端到端软件解决方案，可促进对Qiskit和TKET SDKS支持的最先进和新兴QPU的QPU进行虫洞启发的传送实验。我们将研究和可交付成果视为实现更复杂的实验的早期实际步骤，以间接探测实验室中量子重力的探测。