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使用经颅多普勒信号分析和适应性药物泵机制
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糖尿病研究的研究审查
印度班加罗尔的Ja那教计算机科学和信息技术系摘要：有效的量子电路汇编对于最大化嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的实用性至关重要。本文使用动态编程提出了一种新型的自适应量子电路汇编技术，该技术可以显着降低电路深度，同时保持高保真度。我们的方法称为ADAQC（自适应量子编译器），根据特定的量子硬件约束和噪声特性，动态调整了编译策略。与最先进的编译器相比，我们证明了电路深度降低30％，基准电路在超导二极管体系结构上的忠诚度损失不到1％。此外，我们还对各种量子算法和硬件配置中ADAQC的性能进行了全面分析，从而展示了其在现实世界中的适应性和效率。索引术语：量子计算，电路编译，NISQ，动态编程，自适应算法
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
动态的自适应差异隐私机制...
乌干达坎帕拉国际大学的学生摘要零信任体系结构中网络威胁的日益复杂性和动态性质，需要采取更适应性的方法来实现差异隐私机制。当前的静态隐私解决方案无法充分解决不断发展的威胁景观，从而导致潜在的脆弱性和降低系统效率。本研究提出了一个新颖的自适应差异隐私框架，该框架基于零信任环境中的实时威胁评估，动态调整隐私参数。我们的解决方案介绍了一种智能隐私预算优化算法，该算法不断评估威胁水平并自动重新校准隐私机制，以保持最佳保护，同时最大程度地减少性能开销。通过使用现实世界数据集和模拟攻击方案进行广泛的实验评估，我们证明，与静态机制相比，我们的自适应方法在隐私保存方面提高了47％，同时将系统性能保持在可接受的阈值之内。该框架成功地检测并响应了毫秒内新兴威胁的94％，并动态调整隐私参数以应对确定的风险。我们的结果表明，提议的解决方案有效地平衡了零信托体系结构中隐私保护，系统性能和威胁响应能力。此外，我们还提供了全面的实施指南，并确定了在生产环境中部署自适应差异隐私机制的关键挑战。简介1.1。这项研究通过引入一种实用，可扩展的解决方案来管理动态威胁景观中的差异隐私，从而有助于保护隐私系统。关键字：自适应差异隐私，零信任体系结构，动态威胁响应，隐私预算优化，安全自动化，隐私保护系统1。问题陈述现代网络安全环境由于威胁景观的复杂性迅速发展而面临前所未有的挑战。传统网络平均每天遇到2,200个网络攻击，攻击模式和不断发展的威胁向量的复杂性越来越高（Chen等，2021）。先进的持久威胁（APT）和零日漏洞的兴起显着使隐私保护格局复杂化，需要更复杂的防御机制。静态隐私机制虽然历史上有效，但现在显示出对动态威胁的反应能力的重大局限性，尤其是在零信任环境中。这些机制保持固定的隐私参数，无论威胁严重程度如何
学习者对计算机化认知训练转移到 L2 学习的看法：COVID-19 的适应性案例
摘要 认知训练 (CT) 是指通过练习和/或有意识的指导来提高认知和大脑机制效率的程序。计算机化认知训练 (CCT) 领域的一个极具争议的问题是它可能转移到非训练领域；一门尚未涉及的学科是第二语言 (L) 学习。因此，由于注意力的促进作用和工作记忆在 L 发展和理解中的预测强度，CCT 对英语学习者来说似乎是必要的。此外，很少有研究调查过用户对其认知功能潜在改善的看法。为了填补这些固有的空白并克服在 COVID 大流行期间进行干预研究所面临的障碍，本研究采用跨学科方法来探索英语学习者自我感知的远程自适应多领域计算机化认知训练 (RAMCCT) 在一般认知功能和 L 特定认知功能中的远迁移 (FT) 效应。因此，对完成了八周 RAMCCT 的中级 EFL 学习者进行了 L 接受技能课程（阅读和听力）的在线观察和同步半结构化访谈。主题分析 (TA) 显示，在一般认知功能中，工作记忆、注意力、多任务处理、处理速度、手眼/耳协调性都有所提高，在注意力和理解力以及速度方面，L 接受技能中的一项或两项都有所提高。通过注意力、工作记忆和多任务处理之间的相应联系以及核心认知过程的自动化讨论了结果。其含义涉及游戏设计师、L 教师、教师培训项目和研究人员。关键词：计算机化认知训练、远迁移、L 接受技能、主题分析、COVID-。
早产儿童中的自适应认知控制
摘要：早产是一种通常与认知控制（CC）障碍有关的神经发育风险状况。最近的证据表明，CC可以通过联想学习隐式适应。在本研究中，我们研究了在早产（PT; n = 21;平均年龄8±1.3岁；胎龄30±18.5周）和满月（ft; n = 20; n = 20;平均年龄8±1.3岁）的儿童的能力，与自早期（pt; n = 21;平均年龄8±1.3岁）和全年前（ft; n = 20;平均年龄8±1.3岁）的儿童儿童的能力。所有儿童在进行动态时间预测（DTP）任务时均经历了HD-EEG记录，这是一个简单的S1 – S2检测任务，目的是设计旨在生成命令性刺激的局部 - 全球时间预测性。管理威斯康星州卡排序测试（WCST）以测量显式CC。PT组比FT组显示出更早和较慢（DTP）和持久性（WCST）的响应。此外，预处理表现出较差的自适应CC，如效率较小的全球响应速度调整所表明的那样。这种行为模式通过减少且对全局操纵预期的偶有性负变化（CNV）和不同皮质源募集的敏感性反映。这些发现表明，隐式cc可能是与早产相关的非典型认知发展的可靠内表型标记。
基于...
由于需要线性化非线性系统，传统控制器的应用仅限于非线性过程的实时分析。此外，调整提出了一个重大挑战，尤其是在处理非线性系统时，因为传统方法通常需要复杂的手动计算才能在各种约束下进行操作。该研究所考虑的连续搅拌坦克加热器（CSTH）过程具有广泛的工作点，并且高度非线性。因此，这项研究的目的是通过利用强化学习（RL）来简化传统比例积分衍生物（PID）控制器调整过程，并适应实时动态过程需求，以简化传统的比例积分衍生物（PID）控制器调整过程。该研究主要关注CSTH过程的温度控制，该过程以其非线性和时间延迟特征而闻名。通过采用基于策略的RL技术，特别是双胞胎延迟的深层确定性政策（TD3）和软批评者（SAC）RL具有适当的奖励功能，调查评估了其对各种设定点的适应性，并具有抗扰动性。通过严格的实验和分析，观察到具有高斯奖励功能的TD3与SAC相比表现良好。这项研究试图证明基于TD3 RL的方法的性能在简化PID调整中的性能通过降低诸如ISE，IAE，IAE，SATTLING时间和过冲的绩效指标，为47.6％，26.5％，3.8％，3.8％和100％用于伺服响应，ISE和ISE和定居时间为37.7％和4.7％的人，而PIDER的响应者则是指数。
引用：Bhatkar P.B. （2025）通过生成AI增强银行安全性的弹性姿势：预测，主动和自适应策略，
引用：Bhatkar P.B.（2025）通过生成AI增强银行安全性中的弹性姿势：预测性，主动和自适应策略，《欧洲计算机科学和信息技术杂志》，第13（2），43-50页，摘要：这项研究探讨了生成人工智能在增强银行安全性弹性方面产生人工智能的变革潜力。通过结合定量模拟和定性评估的混合方法方法，我们演示了生成性AI模型如何显着改善脆弱性检测，事件响应时间和业务连续性计划。我们的发现表明漏洞检测提高了30％，恢复时间减少了45％，这表明AI驱动的方法代表了银行安全框架的范式转移。该研究为实施生成的AI解决方案提供了一个全面的框架，同时应对实践挑战和道德考虑。关键字：生成AI，银行安全，弹性，脆弱性检测，预测分析，自适应策略
自适应控制的未来-Iris Publishers
这项研究提出了一个基于深度强化学习（DRL）的智能自适应控制框架。动态干扰场景下的比较实验表明，与传统的模型参考自适应控制（MRAC）相比，提出的框架将系统稳定时间降低了42％（*P*<0.01），并将控制精度提高1.8个数量级（RMSE：0.08 vs. 1.45）。通过将物理信息的神经网络（PINN）与元强化学习（Meta-RL）整合在一起，混合体系结构解决了常规方法的关键局限性，例如强大的模型依赖性和实时性能不足。在工业机器人臂轨迹跟踪和智能电网频率调节方案中得到验证，该方法的表现优于关键指标的传统方法（平均改进> 35％）。用于边缘计算的轻量级部署方案可在嵌入式设备上实现实时响应（<5ms），为复杂动态系统的智能控制提供了理论和技术基础。
自适应双级多机器人任务分配和在不确定性下使用时间逻辑约束
这项工作解决了未知机器人过渡模型下多机器人协调的问题，以确保按时间窗口时间窗口逻辑指定的任务对用户定义的概率阈值满意。我们提出了一个BI级框架，该框架集成了（i）高级任务分配，其中根据机器人的估计任务完成概率和预期奖励分配任务，以及（ii）在履行分配的任务时，机器人独立优化了辅助奖励。要处理机器人动力学中的不确定性，我们的方法利用实时任务执行数据来迭代地完善预期的任务完成概率和奖励，从而无需显式机器人过渡模型即可自适应任务分配。我们从理论上验证了所提出的算法，表明任务分配具有很高的置信度达到所需的概率阈值。最后，我们通过全面的模拟证明了框架的有效性。