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一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为
迭代学习改善了大愿景中的组成性...
人类视力和自然语言共有的基本特征是它们的组成性质。，尽管大型录音和语言进行了贡献，但最近的调查发现，大多数（如果不是全部）我们最先进的视觉语言模型在构图中挣扎。他们无法分辨“白人面对黑人的女孩”和“黑人面对白人的女孩”的图像。更重要的是，先前的工作表明，构图并非随着规模而产生：较大的模型尺寸或培训数据无济于事。本文开发了一种新的迭代培训算法，该算法将组成性构成。我们借鉴了数十年来确定文化传播（需要教新一代的需求）的认知科学研究，这是必要的归纳性，这激励了人类发展构图的领域。具体来说，我们将视觉语言对比度学习为视觉代理和语言代理之间的刘易斯信号游戏，并通过迭代地重置训练过程中的一个特工的权重来操作文化转移。在每次迭代之后，这种训练范式引起了“更易于学习”的表示形式，即构图语言的属性：例如我们在CC3M和CC12M上训练的模型将标准夹提高了4.7％，在糖筛基准中以4.0％的速度提高了4.0％。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
自适应迭代反馈提示通过llms
规划对于在复杂的决策任务中运作的代理商至关重要，尤其是在人类机器人互动（HRI）方案中，该方案通常需要适应性和导航动态环境的能力。大型语言模型（LLMS）以其出色的自然语言理解能力而闻名，通过处理上下文和语言提示，可以在HRI中提高HRI的计划。但是，它们的有效性受到空间推理中固有的缺点的限制。现有的基于LLM的计划框架通常取决于与经典计划方法结合或难以适应动态环境，从而限制了它们的实际适用性。本文审查了环境反馈机制和迭代计划是否可以增强LLM的计划能力。具体来说，我们提出了“自适应迭代反馈提示”（AIFP）路径计划框架。在AIFP中，LLM生成了部分轨迹，并通过环境反馈评估了潜在的碰撞。基于评估，AIFP升级了轨迹或重新计划。我们的初步结果表明，AIFP将基线的成功率提高了33。3％，并生成有效的，适当的复杂路径，使其成为动态HRI场景的有希望的方法。
人工智能对代谢减肥手术（MB）和微创手术（MIS）的影响 r E V I W o r i g i n a l r e s a r c h opg/stark/rankl单核苷酸多态性在类风湿关节炎中：与疾病易感性的关联，BON o r i g i n a l r e s e a r c h在强迫症和apoE基因多态性之间的联系 o r i g i n a l r e s a r c h脂联素悖论在非肥胖症中比肥胖的糖尿病微血管并发症患者更为明显 亚洲设置中的迭代共同设计方法 非肥胖患者的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）的患病率和危险因素的患病率和危险因素 o r i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i g i n a r r e s a r c h o r i g i n a l r e s a r c h在母体血清皮质醇与母体胰岛素抵抗和胎儿超声特征之间的关系 o r i g i n a l r e s e a r c h关联在甲状腺甲状腺甲状腺素指数的敏感性和糖尿病性视网膜病中的甲状腺功能低下患者2
背景：人工智能（AI）正在成为医疗保健中的变革力量，特别是在代谢减肥手术（MBS）和微创手术（MIS）中。本文献综述探讨了这些领域中AI的应用，优势，挑战和未来潜力。方法：进行了30项研究的叙事评论，包括随机对照试验，观察性研究，文献综述和荟萃分析。对AI对手术精度，工作流程效率，并发症和患者结局的影响的关键发现已合成。结果：支持AI的技术可显着提高手术精度，降低并发症发生率和优化的工作流程。AI在术前计划，术中援助和术后监测中的应用显示出一致的优势。但是，道德问题，数据隐私和标准化问题持续存在。结论：MBS和MIS中的AI整合有可能彻底改变手术结果，提高精度并提高效率。解决互操作性，数据安全性和监管障碍对于广泛采用至关重要。关键字：代谢减肥手术，微创手术，人工智能，机器人手术，精密医学，手术效率
使用合成调节基因组学对深度学习模型的迭代改进
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636130 doi：Biorxiv Preprint
来自迭代自组装过程的非原生嵌段共聚物薄膜纳米结构
纳米结构嵌段共聚物薄膜是一种生成复杂周期性图案的精巧工具，其周期从几纳米到几百纳米不等。这种组织良好的纳米结构有望推动下一代纳米制造研究，在生物、光学或微电子功能材料的设计中具有潜在的应用价值。然而，考虑到热力学驱动力倾向于形成最小化嵌段间界面的结构，这一宝贵平台受到二嵌段共聚物架构所能获得的几何特征的限制。因此，丰富嵌段共聚物自组装过程所获得的结构多样性的策略正在获得发展动力，本进展报告通过考虑生成“非天然”形态的新兴策略，回顾了迭代 BCP 自组装所固有的机会。
在并发设计标准下的机器人群的自动设计：基于迭代的F-Race
自动设计是实现机器人群的一种吸引人的方法。在这种方法中，设计师指定了群体必须执行的任务，而优化算法搜索了控制软件，该控制软件使机器人能够执行给定的任务。传统上，自动设计的研究集中在单个设计标准指定的任务上，采用基于单目标优化算法的方法。在这项研究中，我们研究是否可以适应现有的方法来解决并发设计标准指定的任务。我们专注于双标准案例。我们用一群E-Puck机器人进行实验，必须执行两个任务的序列：序列中的每个任务都是独立的设计准则，自动方法在优化过程中必须处理。我们考虑通过加权总和，超音速或l 2 -norm聚集并发标准的模块化和神经进化方法。我们将它们的性能与一种原始自动模块化设计方法的Cansarina进行了比较。普通话将迭代的F-race作为优化算法整合，以在不汇总设计标准的情况下进行设计过程。通过物理机器人进行现实的模拟和演示的结果表明，最佳结果是通过模块化方法以及设计标准未汇总的。