XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System贪婪的
倾向得分匹配的队列研究
方法这项回顾性队列研究使用了Trinetx US协作网络的电子健康记录，覆盖了美国> 1亿患者。由于这项研究的探索性质，我们没有使用预注册的方案或统计分析计划。在2017年12月1日至2021年5月31日之间，具有T2DM处方的Semaglutide的三个同类群是倾向得分匹配的（1：1使用贪婪的最近的Neighbour算法，Calliper距离为0.1的距离为0.1），并带有同类的同类，以接收astagliptin，empaglipin，empagli-lifozin和glipizide和Glipizide和Glipizide。Using Cox regression analysis, we compared the risks of 22 neurological and psychiatric outcomes within one year since the index prescription: encephalitis, parkinsonism, cognitive de fi cit, dementia, epilepsy/seizure, migraine, insomnia, nerve disorder, myoneural junction/muscle disease, intracranial haemorrhage, ischaemic stroke, alcohol misuse, opioid滥用，滥用大麻，兴奋剂滥用，尼古丁滥用，精神病，躁郁症，抑郁，焦虑，强迫症和自杀性。阴性对照结果（NCO）用于评估未衡量的混杂。
e-syn：通过技术意识到的逻辑综合成本功能重写
逻辑合成在数字设计流中起着至关重要的作用。它对电路实现的最终结果质量（QOR）具有决定性的影响。但是，现有的多级逻辑优化算法通常采用一系列局部优化步骤采用贪婪的方法。每个步骤将电路分为小块（例如，可行的切割），并分别对单个零件进行增量更改。这些本地优化步骤可能会限制勘探空间，并可能错过重大改进的机会。为了解决限制，本文提出了在逻辑合成中使用电子图像。新的工作流（名为e-Syn）利用良好的电子支柱基础架构有效地执行逻辑重写。它探讨了一套等效的布尔表示，同时允许技术意识到的成本功能更好地支持面向延迟和面积的逻辑合成。在广泛的基准设计上进行的实验表明，与常用的基于AIG的逻辑合成流相比，我们提出的逻辑选择方法达到了更广泛的设计空间。它可以在平均年龄15.29％的延迟延迟延迟延迟延迟，以节省面积为导向的合成的6.42％面积。
考虑合作任务和优先约束的多机器人任务分配与调度
摘要 — 为了充分利用异构多机器人团队合作的固有优势，复杂的协调算法必不可少。时间扩展多机器人任务分配方法将一组任务分配和安排给一组机器人，以优化某些目标并满足操作约束。如果考虑合作任务（即需要两个或多个机器人直接协同工作的任务），这尤其具有挑战性。在本文中，我们提出了一个易于实施的标准来验证时间扩展多机器人任务分配问题解决方案的可行性，即可执行性，这些问题具有跨计划依赖性，这些依赖性源于对合作任务和优先约束的考虑。使用引入的可行性标准，我们针对所考虑的问题类提出了一种基于邻域运算符的局部改进启发式方法。初始解决方案由贪婪的构造启发式方法获得。这两种方法都使用广义成本结构，因此能够处理各种目标函数实例。我们使用不同问题规模的测试场景来评估所提出的方法，所有这些场景都包含所考虑问题的复杂性方面。模拟结果证明了应用局部改进启发式方法所带来的改进潜力。
生成探索 - 开发：使用LLM优化器对生成推荐系统进行无培训优化
推荐系统被广泛用于吸引参与内容，大型语言模型（LLMS）引起了生成推荐人。这样的系统可以直接构成项目，包括用于诸如问题建议之类的开放设定任务。虽然LLMS的世界知识启动了好的建议，但是通过用户反馈改善生成的内容却是一项挑战，因为持续细微的LLM持续昂贵。我们提出了一种无培训方法，可以通过将用户反馈循环与基于LLM的优化器连接起来来优化生成推荐人。我们提出了一种生成探索探索方法，该方法不仅可以利用具有已知高参与度的生成的项目，而且可以积极地探索并发现隐藏的人群偏爱以提高建议质量。我们在两个域（电子商务和一般知识）中评估了问题生成的方法，并使用单击“速率”（CTR）对用户反馈进行了模型。实验表明，我们基于LLM的探索探索方法可以依靠地提高建议，并同意增加CTR。消融分析表明，生成探索是学习用户偏好的关键，避免了贪婪的仅剥削方法的陷阱。人类评估强烈支持我们的定量发现。
带有RF和光子模块的SIGE BICMOS技术
摘要：目前，确保电网的正确功能在维持规范电压参数和本地线重载方面是一个重要问题。可再生能源（RES）的不可预测性，峰需求现象的发生以及超过智能网格中名义值高于名义值的电压水平，这使得在该最局面中进行进一步的研究。本文介绍了电力管理系统的仿真测试和实验室测试的结果，以减少网格负载过高或降低由于增加的造成物质的产生而导致的过高的网格电压值。该研究基于使用物联网（物联网）技术的智能设备（SA）的弹性能源管理（EEM）算法。算法的数据是从实现消息队列遥测传输（MQTT）协议的消息代理中获得的。在EEM算法中选择SA的功率设置的复杂性需要使用应用于NP难题类别的解决方案。为此，在EEM算法中使用了贪婪的随机自适应搜索程序（GRASP）。在弹性能量管理算法中，在电压爆发时，模拟和实验的提出的结果证实了通过弹性能量管理算法调节网络电压的可能性。
基于强化学习的分散武器 -
多次无误攻击是饱和和克服导弹防御系统的最简单方法之一。为了提高针对此类攻击者群体的拦截效率，有必要根据其运动学局限性分配拦截器。此外，这样的分配方案必须是可扩展的，以应对大型方案并允许动态重新分配。在本文中，我们首先提出了这种武器目标分配（WTA）问题的新表述，并提供了使用加固学习（RL）以及贪婪的搜索算法来解决它的分散方法。从每个追随者与所有目标的角度考虑参与。同时，其他拦截器与目标群体相关，而其他团队成员则可以使用其分配和成功概率。为了改善中途轨迹的塑造，在追随者和进来的对手之间放置了静态虚拟目标。每个拦截器根据从计算有效的仿真环境中的大量场景中学到的策略动态选择目标。RL输入状态包含目标的拦截器达到性覆盖范围以及其他导弹成功的概率。RL奖励汇总了团队绩效，以鼓励在分配层面上进行合作。相关的可及性约束是通过采用拦截器运动的运动学近似来分析获得的。RL的使用确保所有拦截器的实时可扩展和动态重新分配。我们将基于RL的分散WTA和指导方案与贪婪解决方案的性能进行比较，显示了RL的性能优势。
饮食能量水平对压力肉鸡的性能，血浆参数和中央AMPK水平的影响
摘要本文研究了使用大量的气候数据来提出可再生发电资产的问题，同时考虑其时空互补性。该问题是作为组合优化问题，选择预先规定的站点数量，以确保他们相对于预先规定的参考生产水平所经历的同时低电力生产事件的数量。表明，所得模型与下区域优化密切相关，可以解释为概括众所周知的最大覆盖率概率。，包括基于贪婪的，局部搜索和基于放松的启发式方法以及这些算法的组合。由一个现实的案例研究启发出来，该案例研究的实用性是由欧洲陆上风力发电厂的问题启发的，导致了一万多个候选地点和十年的小时采样气象数据的实例。针对最先进的混合组编程求解器进行基准测试所提出的解决方案方法，并发现几种算法以计算成本的一小部分生产更好的解决方案。还研究了模型提供的解决方案的物理性质，并且发现所有部署模式都无法始终始终提供电力需求的持续份额。最后，交叉验证分析表明，除边缘情况外，该模型可以成功，可靠地识别部署模式，这些模式在以前看不见的气候数据上表现出色，从少量天气年份中的历史数据中表现出色。
通过量子ZENO动力学和一种用于优化Zeno Evolution
摘要：如果节点缺少它们共享的纠缠铃对中的信息，则量子网络节点之间共享的任意数量的纠缠可能是不可证实的。使这样的系统可蒸馏（称为绑定纠缠（BE）的超激活）被证明是通过节点之间的系统量子传送，需要用节点数量来实现受控的gates缩放。在这项工作中，我们在两种情况下表明，如果节点仅基于单个量子旋转和简单的阈值测量值实施了提出的局部量子Zeno策略，则可能会产生超级激活。在我们考虑的第一种情况下，我们像原始的超级激活建议一样，获得了一个两分的可蒸馏纠缠系统。在第二种情况下，我们表明可以在五个节点中的八个量子位网络中实现超激活。除了获得全粒子可蒸馏的纠缠外，还增加了系统的总体纠缠，而两部分切割的总和也增加了。我们还设计了一种具有可变贪婪的一般算法，以优化QZD演化任务。在第二种情况下实施我们的算法，我们表明可以通过将初始BE系统驱动到最大的纠结状态来获得显着的改进。我们认为，我们的工作从实践和基本观点中都促进了量子技术，从而弥合了非局部性，绑定的纠缠以及量子Zeno的动力学之间的量子技术。
基于图神经网络的图形结构SFC的节能VNF部署，并限制了深度强化学习
摘要 - 网络函数虚拟化（NFV），该函数将网络函数从硬件中解除，并将其转换为独立于硬件的虚拟网络函数（VNF），是许多新兴网络域，例如5G，Edge，Edge Computing和Data-Center网络。服务功能链（SFC）是VNF的有序集。VNF部署问题是在SFC中找到最佳的部署策略VNF，同时保证服务级协议（SLA）。现有的VNF部署研究主要关注无能量考虑的VNF序列。但是，随着用户和应用程序要求的快速开发，SFC从序列到动态图，服务提供商对NFV的能源消耗越来越敏感。因此，在本文中，我们确定了能节能的图形结构的SFC问题（EG-SFC），并将其作为组合优化问题（COP）提出。受益于COP机器学习的最新进展，我们提出了一个基于约束深度强化学习（DRL）方法的端到端图神经网络（GNN）来求解EG-SFC。我们的方法利用图形卷积网络（GCN）表示DRL中的双重Q-Network（DDQN）的Q网络。提出了掩模机制来处理COP中的资源约束。实验结果表明，所提出的方法可以处理看不见的SFC图，并且比贪婪的算法和传统DDQN更好地表现出更好的性能。
应用于...
摘要 - 地球成像卫星是我们日常生活的关键部分，可以使全球跟踪工业活动。用例涵盖了许多应用程序，从天气预报到数字地图，碳足迹跟踪和植被监测。但是，有局限性；卫星很难制造，维护昂贵，并且发射到轨道上很棘手。因此，卫星必须有效地使用。这提出了一个称为卫星任务计划问题的挑战，可以是计算中的vivetosolveOnlargesCales.ever，近距离算法，例如贪婪的增强学习和优化算法，通常可以提供令人满意的分辨率。本文介绍了一组量子算法来解决误解计划问题，并证明了比迄今为止实施的classical算法的优势。该问题被提出，是因为在包含数千个任务和多个卫星的真实数据集上完成的高优先级任务数量。这项工作表明，通过解决方案链接和聚类，优化和机器学习算法为最佳解决方案提供了最大的潜力。本文特别表明，杂交量子增强的增强剂学习剂可以在高优先级任务上获得98.5％的完成百分比，从而在基线贪婪方法中以75.8％的完成率显着改善。这项工作中提出的结果铺平了在太空行业中支持量子的解决方案的方式，更普遍地是整个工业的未来任务计划问题。