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对多核边缘神经形态系统的映射算法和路由硬件的共选
Last but not least, the project will bridge the gap between hardware and software models by investigating mapping strategies targeting the following design constraints: (a) co-design and co-optimization with the underlying routing mechanism, so that smart mappings can allow more lightweight multicast hardware, (b) co-optimizing the SNN partitioning step with the placement one for efficient mapping of large scale SNNs to highly-parallel神经形态硬件。
Cryptonext Security，欧盟第一家公司，将获得所有三种标准化量子安全算法的NIST CAVP认证。
Cryptonext安全使组织能够无缝地将其产品，系统和IT/OT基础架构从加密发现转变为加密网络安全，从而确保对量子威胁的长期弹性。它的解决方案还有助于预测并减轻密码随着时间的流逝。CryptoNext Security's offerings are segmented into three areas to support organizations in their transition to quantum-resilient cybersecurity: evaluation to measure the impact of PQC on applications and infrastructures while gaining expertise, inventory of cryptographic assets to set migration priorities and implement agile crypto management, and embedded solutions to integrate PQC into applications and systems.
iMLGAM: integrated Machine Learning and Genetic Algorithm-driven Multiomics analysis for pan-cancer immunotherapy response prediction
“ imeta”是由Imeta Science Society于2022年推出的Wiley合作杂志，这是2024年的第一个影响因素（IF）23.8，在世界上排名前107/21973，在微生物学中排名2/161。它旨在发表具有广泛和多样化的观众的创新和高质量论文。其范围类似于自然，细胞，自然生物技术/方法/微生物学/医学/食物等。其独特的功能包括视频摘要，双语出版物和社交媒体传播，有超过60万名关注者。由SCIE，PubMed，Google Scholar等索引。“ imetaomics”于2024年推出，并于2025年发射，其目标是> 10，其范围类似于自然通信，细胞报告，微生物组，ISME J，核酸研究，生物信息信息的简报等。欢迎所有贡献！
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
机器学习算法引入了诱发潜力，作为扩展的残疾状态量表预后的替代生物标志物
机器学习（ML）见证了医疗领域内的显着意义，这主要是由于与健康相关数据的可用性增加以及ML算法的逐步增强。因此，可以利用ML来制定有助于疾病诊断，预测疾病进展，量身定制治疗以满足个人患者需求并提高医疗保健系统的运营效率的预测模型。及时检测疾病有助于有效的症状管理，并保证提供适当的治疗方法。在多发性硬化症（MS）中，诱发电位（EPS）与扩大的残疾状态量表（EDSS）有很强的相关性，这表明其潜力是残疾进展的可靠预测指标。本研究的目的是应用人工智能（AI）技术来识别与残疾指数（EDSS）评估的MS进展相关的预测因素。必须阐明EP在MS预后中的作用。我们对从125个记录组成的医学数据库获得的经验数据进行了分析。我们的主要目标是构建能够通过应用高级知识挖掘算法来预测EDSS索引的专家AI系统。我们开发了智能系统，可以预测使用ML算法，特别是决策树和神经网络的MS的进展。中，获得的精度分别为88.9％，92.9％和88.2％，可与获得88.2％，96.0％和85.0％精度的MRI相当。可以将EPS确定为MS的预测指标，其功效类似于MRI发现。对于验证EPS是必要的，该EPS明显低于MRI，并且比MRI更便宜，并且更简单，与成像或生化方法同样有效，可作为MS的生物标志物发挥作用。
控制网格连接的多...
抽象的多级逆变器（MLIS）被明显地用于网格连接的系统，例如可再生能源系统和工业应用，因为它们有能力产生低质量输出波形，总谐波畸变低（THD）。与独立应用不同，这些逆变器运行的控制系统负责维持系统稳定性，网格合规性和效率。这项工作介绍了专门针对MLI在网格连接系统中应用的控制算法优化的全面研究。这项研究旨在提高重要的性能标准，同时确保有关主要的谐波波，功率因数和效率的网格代码合规性。专家控制器，例如SVPWM，MPC和混合技术，在逆变器性能中显示出大量的透支。模拟和实验数据表明，在网格连接条件下，提出的方法可以使MLI的性能增强受益。
算法合作
合作通常会增加人类和其他物种的福利，但是激励代理人合作可能很困难。囚犯的困境提炼了这种社会困境的基本激励措施和回报：帕累托有效的结果是在主导的策略中，因此每个人都有强大的动力来自由骑行对另一个玩家。从理论上讲，众所周知，未来互动或重复的可能性是建立自私者之间合作的可能性：未来的遭遇可通过双关语威胁来激励合规性。然而，由于有无数的均衡，这是足够高的差异因素和不合作的平衡持续存在，因此研究如何发挥重复囚犯的困境是一种经验性练习。庞大的实验文献（请参阅下面的文献评论）解决了人类参与者合作的决定因素，形式和水平。我们研究自学算法如何发挥重复的囚犯困境。具体来说，我们将算法置于实验室实验中实施的相同经济环境中，并使用用于研究人类行为的工具分析其范围（Dal B´o and Fr´echette，2018年）。与人类一样，我们对决定因素，形式和合作水平感兴趣。在这些维度中的每个方面，我们都借鉴了实验文献，以了解社会困境中自学算法与人类之间的相似性和差异。首先，我们检查塑造人类合作的决定因素是否也影响算法合作。第二，我们询问算法采用哪种策略，并将其与人类的算法进行对比。最后，我们比较了人类与算法之间的合作水平，并询问哪些因素会导致差异。了解自学算法的行为至关重要（Rahwan等，2019）。毕竟，算法向人类提供建议或越来越多地决定他们。例如，算法可以自主驾驶汽车，调整金融投资组合，检测欺诈或设定价格等。某些自主算法在战略环境中运行，并与其他自学代理反复互动。这可能发生在协调问题中；例如，在选择流量路线或
定量乘法线性逻辑
线性逻辑[18]为逻辑提供了线性代数风味，将线性代数操作与逻辑连接器相关联，例如张量⊗被视为连词的一种形式，直接总和⊕是一个脱节和二元性，是涉及的否定（·）⊥。这种观点给出了许多见解。在表示语义中，我们具有定量语义，例如[25、21、10、11、6、24]：一个模型家族，表示具有分析图或功率序列概念的λterm和功能程序，这些模型可以通过多线性函数在局部近似，这些后一个表示线性逻辑证明。在证明理论中，我们有证明网络：以图理论方式表达这些代数操作相互依存的证明和程序的表示。定量语义事实证明，特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如特别适合概率编程，提供完全抽象的语义[14，15，17]，即使在“连续”数据类型上表示具有非常规律功能的概率程序（绝对单调）（例如实数）[16，5，13]，对各种操作行为（例如运行时或livesice）进行组成分析[24]，提供了适当的程序指标概念[12]。由于这种表现力，计算图灵完整编程语言的定量表示显然是不可典型的，但是我们可以修复支持有效程序的相关片段。有效性是表示模型的相关功能，因为它可以为验证程序正确性以及其他提到的操作属性提供自动工具。让我们将注意力集中在线性逻辑的最简单片段之一：具有⊗连词的乘法片段（MLL），其单元1及其各自的二元组，即PAR`（一个不同的分离）和⊥= 1。从编程的角度来看，该片段包含（尽管不限于）线性λ -calculus
软着陆到奇异性：通过Agi-Soleded算法解决方案介导的控制
本文研究了安全至关重要的社会环境中日益增长的算法控制的张力 - 人类认知谬误的动力与AI的概率类型的兴起，主要是以大语言模型（LLMS）的形式形式。尽管人类认知和LLM都表现出固有的不确定性和偶尔的不可靠性，但对“奇异性”的某些未来视野在矛盾地辩护地倡导放弃对主要社会过程的控制 - 包括关键性过程 - 对这些概率的AI代理人，使这些概率的AI代理人的风险加剧了不可定制或“不可定制”的风险。作为替代方案，这里提出了一个“介导的控制”框架：一种更谨慎的替代方案，其中llm-agis从战略上被视为“元数据编程者”，以设计精致的基本确定性 - 等级 - 词汇和程序，或者，总的来说是确定性的，或一般而言。是这些算法或程序，在经典计算基础架构上以及在人类监督下执行，将要部署的系统基于人类的审议决策过程，这是关键系统和过程的实际控制者。这构成了一种利用算法创新的创造力的方法，同时保持了本质的可靠性，可预测性和人类对由如此生产的算法控制的过程的责任。框架强调了LLM-AGI与其设计算法之间的劳动分裂，严格的验证和验证协议作为安全算法生成的条件以及算法的介导应用。这种方法不能保证解决先进AI的挑战，但它被认为是一种更加与人类的，风险降低的，最终更有利于将AGI整合到社会治理中的更有益的途径，这可能会导致更安全的未来，同时维护人类自由和机构的基本领域。