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DAWES-REDMAN算法在术语中摘要
方法：从牛津大学医院数据库中提取了37至42个妊娠周期的单胎怀孕期间的胎儿心率记录，1991年至2021年。具有重大数据差距或不完整的DAWES-REDMAN分析的轨迹被排除在外。对于十个不良结果，仅考虑交付前48小时内执行的痕迹，与临床决策实践保持一致。使用基于临床指标的严格包含和排除标准建立了健康的队列。倾向得分匹配，控制胎龄和胎儿性别，确保了健康和不利结果同类群体之间的平衡比较。DAWES-REDMAN算法对FHR痕迹的分类为“符合标准”（福祉的指标）或“未满足的标准”（表明需要进一步评估），以了解预测性能指标的评估。性能，并针对各种风险流行进行了调整。
保真度估计的量子算法
∗ 王齐胜 (Qisheng Wang) 就职于清华大学计算机科学与技术系，北京，中国 (电子邮件：QishengWang1994@gmail.com)。† 张志成 (Zhicheng Zhang) 就职于澳大利亚悉尼科技大学量子软件与信息中心 (电子邮件：iszczhang@gmail.com)。部分工作是在作者就职于中国科学院大学期间完成的。‡ 陈克恩 (Kean Chen) 就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和中国科学院大学 (电子邮件：chenka@ios.ac.cn)。§ 关继 (Ji Guan) 就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室 (电子邮件：guanj@ios.ac.cn)。 ¶ 王芳就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和中国科学院大学（电子邮件： fangw@ios.ac.cn ）。‖ 刘俊义就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和中国科学院大学（电子邮件： liujy@ios.ac.cn ）。∗∗ 应明生就职于中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室和清华大学计算机科学与技术系（电子邮件： yingms@ios.ac.cn ）。
算法选择为超集学习
摘要。算法选择是指自动从一组候选算法中求解合并问题实例的最合适算法的任务。在这里，通常根据算法的运行时间来衡量适用性。为了在新问题实例上选择算法，对机器学习模式进行了对先前观察到的性能数据的培训，然后用于预测算法的性能。由于计算效率，这种算法的执行通常会过早终止，从而导致右键观察值代表实际运行时的下限。简单地忽略了这些审查的样本会导致过度乐观的模型，以精确的假设价值（例如常用的惩罚平均跑步时间）将其推定为一种相当任意的和有偏见的方法。在本文中，我们基于所谓的超级学习提出了一种简单的回归方法，其中右审查的运行时数据是根据间隔值的观察结果明确合并的，它是一种直观且有效的方法来处理审查数据。基于公开可用的算法性能数据，我们证明，它的表现优于上述na'的方法来处理审查的样品，并且在算法选择范围内审查回归的既定方法都有竞争力。
SHA-1算法的分析和演变
2 al-Balqa应用大学电气工程系，Jordan a abtract a abtract a bertract a 160位（20字节）哈希值，有时称为消息摘要，是使用SHA-1（安全哈希算法1）在加密术中的Hash功能生成的。此值通常表示为40个十六进制数字。这是美国的联邦信息处理标准，是由国家安全局开发的。尽管它在密码上是密码的，但该技术仍在广泛使用。在这项工作中，我们对SHA-1算法的理论元素进行了详细且实用的分析，并通过使用几种不同的哈希配置来展示如何实现它们。k eywords密码学，SHA-1，消息摘要，数据完整性，数字签名，国家安全局1。i ntroduction在计算中，哈希函数是一个程序，它接受可变长度的输入并返回固定长度的输出，通常称为“指纹”。索引中的索引是“ hashtable”是此类函数的常见应用。加密哈希功能非常适合用于数字签名方案和消息完整性验证，因为它们具有额外的功能。与两个函数（M，K S）一起使用了公共密钥KP和秘密密钥K，生成签名s并验证（m，s，k p），该功能返回一个布尔值，指示给定s是否对消息m有效签名。符号（M，符号（M，K S），K P）=对于任何给定的键对（K S，K P）的true是任何功能满足的必要条件[1-7]。总而言之，RSA方法有些缓慢。相反，制造假冒签名是无法实现的。可以区分两种伪造：通用伪造和存在伪造[8-19]。在第一种情况下，攻击者使用公共密钥k P来生成有效的M，S对。攻击者无法控制要计算的消息；结果，M通常是随机生成的。攻击者从提供的M和K P产生有效的签名S来建立通用假货。可以使用公私密钥密码系统（例如RSA [20-26]）放置这样的签名。在此，使用私钥对（N，D）用于签署消息，而公共密钥对（n，e）用于验证签名。可以有效地计算RSA密钥计划的私有部分以实现普遍伪造是不可能的。另一方面，找到存在伪造的是微风：对于任何任意S，我们可以通过求解M = Se％N来轻松确定匹配消息M。另一个问题是RSA只能注册一定长度。一个简单但差的解决方法是将消息分为块并单独签名。可以创建带有有效签名的新消息，但是攻击者现在可以重新排列块。这些问题可以通过使用加密哈希功能来解决。如前所述，这样的哈希函数h接受了
算法选择的概括分析
摘要 - 在算法选择研究中，围绕算法特征的讨论被对问题特征的重点显着掩盖了。尽管一些实证研究已经提供了有关算法特征有效性的证据，但是将算法特征纳入算法选择模型的潜在好处，并且对不同场景的适用性尚不清楚。在本文中，我们通过提出基于算法功能的算法选择的第一个可证明的保证来解决这一差距，从而采用概括性的观点。我们分析与算法特征相关的收益和成本，并研究概括误差如何受到不同因素的影响。具体而言，我们分别检查了在转导和感应学习范式下的自适应和预定义算法特征，并根据模型的Rademacher复杂性得出了概括误差的上限。我们的理论发现不仅提供了紧密的上限，而且还提供了有关各种因素的影响的分析见解，例如问题实例的训练量表和候选算法，模型参数，特征值以及培训数据和测试数据之间的分布差异。值得注意的是，我们证明了模型如何从涉及许多算法的复杂场景中受益于算法特征，并证明了分布的概括误差与χ2差异之间的正相关。
一种受量子启发的星系分类算法
天文数据收集的进步需要更有效、更准确的星系分类方法。本论文探讨了量子启发算法的开发和应用，以提高星系的分类精度。该研究利用机器学习和计算机视觉技术，采用卷积神经网络 (CNN) 并集成奇异值分解 (SVD) 和张量网络来处理和分析天文图像。所提出的方法旨在降低计算复杂度，同时保持较高的分类性能。结果表明，与传统方法相比，量子启发算法实现了几乎同样好的分类精度，但在大多数情况下它们使用的数据更少。但所有方法的表现都明显优于本论文提出的基线。此外，这项研究凸显了量子计算概念在解决天文学复杂问题方面的潜力，为在各个科学领域的进一步探索和应用铺平了道路。
多目标量子编译算法
变分量子算法 (VQA)，如量子近似优化算法 (QAOA)、变分量子特征值求解器 (VQE)、量子神经网络 (QNN) 和量子编译 (QC)，有望在传统计算机以外的嘈杂中型量子 (NISQ) 设备上解决实际任务 1 。最近的成果证明了其在量子态制备 2 – 6 、量子动态模拟 2 、 7 – 9 和量子计量 10 – 14 方面的有效性。尤其是 QC，引起了人们的极大兴趣。它使用训练过程将信息从未知目标单元转换为可训练的已知单元 15 、 16 。该方法有多种应用，包括门优化 15 、量子辅助编译 16 、连续变量量子学习 17 、量子态层析成像 18 和量子对象模拟 2 。例如，可以准备量子对象（例如量子态），并使用 QC 2 在量子电路中模拟其演化。QC 的性能取决于量子比特的数量和电路深度。可训练量子电路的选择也至关重要，必须仔细选择。一些纠缠
算法开发的最佳实践
推动核医学领域 AI 算法发展的炒作与对 AI 某些缺陷的担忧相抵消 ( 1 )。鉴于 AI 的众多潜在优势，人们对 AI 的热情是有道理的：AI 可以将医生和工作人员从重复性任务中解放出来，加速耗时流程，增强图像量化，提高诊断的可重复性，并提供临床可操作的信息。AI 有望使核医学超越某些人类的局限性和偏见。另一方面，AI 容易受到独特偏见的影响，这些偏见与人类专家通常犯下的偏见不同。人们对许多已发表的 AI 研究中所提出的主张的可重复性 ( 2 ) 和经过训练的算法的普遍性 ( 3 ) 也存在合理的担忧。必须解决这些严重问题，以确保算法赢得护理提供者和护理接受者的信任 ( 4 )。
气动参数智能算法...
本文提出了一种用于先进布局飞机大迎角风洞试验气动参数标定的智能算法，该算法基于同源比对与调优算法，可以有效提高风洞试验模型的精度。首先，在分析某先进布局缩比飞机大振荡风洞试验数据的基础上，建立了由静导数、动导数、旋转平衡导数组成的大迎角风洞试验模型。其次，为有效提高风洞试验模型的精度，提出了分层标定与智能算法相结合的大迎角同源比对修正思路。所提方法解决了先进布局飞机大迎角气动模型同源比对中结构复杂、数据量大、精度差的问题。最后基于MATLAB GUI设计了相应的比对界面软件，将提出的方法与思路融入其中，实现了先进布局飞机大迎角模拟飞行风洞试验气动参数的有效调整，为后续先进布局飞机大迎角飞行试验验证提供了可靠的工程技术手段。