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论具有增强拉格朗日约束处理的进化策略的不变性和线性收敛性
在数值约束优化的背景下，我们研究了通过增强拉格朗日方法处理约束的随机算法，特别是进化策略。在这些方法中，原始约束问题被转变为无约束问题，优化函数是增强拉格朗日，其参数在优化过程中进行调整。然而，使用增强拉格朗日会破坏进化策略的一个核心不变性，即对目标函数严格递增变换的不变性。尽管如此，我们形式化地认为，具有增强拉格朗日约束处理的进化策略应该保持对目标函数严格递增仿射变换和约束缩放的不变性——严格递增变换的一个子类。我们表明这种不变性对于这些算法的线性收敛非常重要，并表明这两个属性是如何联系在一起的。
放射性碘标记的鲁卡帕尼类似物作为俄歇电子发射体用于癌症治疗
然而，EBRT 对治疗转移性或隐匿性场外疾病无效 [3]，[4]。在过去的几十年里，放射性配体疗法 (RLT) 已成为抗击癌症的一种有前途的工具 [5]。RLT 与传统 EBRT 有显著不同：放射性标记化合物通过肠外或口服给药，定位到肿瘤组织，在那里以 α、β 或俄歇电子 (AE) 粒子的形式发射电离辐射 [6]。这会导致 DNA 损伤、肿瘤细胞死亡和肿瘤消退。123I 发射短程俄歇电子，将其能量沉积在纳米距离内，从而产生高线性能量转移 (LET) [7]。因此，放射性药物定位到其最有效靶点附近至关重要，即肿瘤细胞核内的 DNA。这也避免了对周围健康细胞的潜在交叉影响 [8]。为了实现将发射俄歇电子的放射性核素选择性地递送至肿瘤以治疗癌症，需要将放射性核素附着到靶向配体上 [9]。由于 PARP-1 的核定位，选择性 PARP 抑制剂似乎是俄歇电子发射放射性核素载体的极佳候选者 [10]。
3D感知和海洋科学水下机器人技术的增强现实发展
深海环境的科学探索代表了水下技术的持续更新挑战。调查和研究与主要社会问题有关，例如生物多样性，全球变化，生活资源，矿产或化石水库，以及与人类活动对我们星球的影响有关的问题。主要依靠远程操作的深海车辆（ROV），实现水下研究任务取决于精确导航的技术能力，以提供可靠的视觉和空间信息，以进行精确的测量，以进行精确的测量，以收集各种性质，矿物质，矿物，水上，水上的代表性样品，并将其置于海上设备上。ifremer用于科学研究的ROV如图1所示。
![arxiv：2408.14294v1 [cond-mat.supr-con] 2024年8月26日](/simg/7/72839d6dbb9d9307105806190309e91c32699526.webp)
arxiv：2408.14294v1 [cond-mat.supr-con] 2024年8月26日
在高压下，最近发现的高温超导体LA 3 ni 2 O 7引起了强烈的辩论。关键争议涉及层间与内部配对场景，以及杂交在建立超导性方面起关键作用。但是，由于在高压下采用最新技术的限制，实验性澄清很困难。在这里，我们建议准粒子隧道和Andreev反射可以提供一种可行的方法来区分不同的配对场景。我们预测，D X 2 -2 -Y 2金属带与强烈重新归一化的Flat D Z 2 Quasiparticle带之间的杂交可以诱导不对称的Fano线形状。在超导状态下，我们表明，对于与小型层间跳跃的超导性，应极大地抑制Andreev反射。我们提出了未来的实验来检查这些预测，并有助于阐明超导LA 3 Ni 2 O 7和其他多层镍超导体的基本物理。
增强现实中的虚拟现实调查
摘要 — 虚拟自我化身在增强现实 (AR) 中的应用越来越广泛，人们可以在其中看到嵌入物理空间的虚拟内容。然而，人们对这种背景下自我化身的感知知之甚少。它们的化身可能以与虚拟现实类似的方式实现，这为教育、通信、娱乐或医疗领域的众多应用打开了大门。本文旨在回顾有关 AR 中虚拟自我化身的化身的文献。我们的目标是 (i) 引导读者了解与 AR 化身系统实施相关的不同选项和挑战，(ii) 通过对现有知识进行分类，更好地理解 AR 化身感知，以及 (iii) 为 AR 和化身研究的未来研究主题和趋势提供见解。为此，我们通过定义“身体化身”连续体引入了虚拟化身体验的分类法。所提出的知识表明，化身感在 AR 中的演变方式与在其他环境中的演变方式相同，但这种可能性尚未得到充分研究。我们认为，尽管还有待进一步了解，但虚拟形象在 AR 领域有着光明的未来，最后我们讨论了可能的研究方向。
机器人引发的久坐行为的社会控制
数字阴影（DS），它利用机器学习驱动的数据同化技术，例如非线性贝叶斯过滤和生成AI（Spantini，Baptista和Marzouk 2022; Gahlot，Orozco等人2024），为监视CO 2存储提供了更详细，更可靠的方法（Herrmann 2023; Gahlot等人。2023; Gahlot，Li等。2024; Gahlot，Orozco等。2024）。通过将不确定性（如渗透率）纳入储层特性，该框架提高了CO 2迁移预测的准确性，包括羽状压力和饱和度，从而降低了GCS项目的风险。但是，数据同化取决于有关储层特性的假设，将储层状态与地震特性联系起来的岩石物理模型以及初始条件。如果这些假设不准确，则预测可能会变得不可靠，进而将危害GCS操作的安全性。减轻这种风险的一种方法是增加用于训练负责数据同化过程的神经网络的预测合奏 - 将先前的预测样本映射到后部。在本演讲中，我们证明，通过合并各种岩石物理模型来增加预测集合，从而减轻了使用不准确模型的负面影响（例如，均匀与斑块饱和模型）。此外，我们发现在某些情况下，集成增强可以提高预测精度。
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
Augustin Vanrietvelde、Giulio Chiribella。使用扇区保留通道对量子过程进行通用控制。量子信息与计算，
没有量子电路可以将完全未知的单元门变成其相干控制版本。然而，实验中已经实现了对未知门的相干控制，利用了不同类型的初始资源。在这里，我们将这些实验实现的任务形式化，将其扩展到任意噪声信道的控制，以及涉及更高维控制系统的更一般类型的控制。对于相干控制的标准概念，我们确定了用于控制 d 维系统上任意量子信道的信息论资源：具体而言，该资源是一个扩展的量子信道，充当 (d + 1) 维系统的 d 维扇区上的原始信道。使用此资源，可以用通用电路架构构建任意受控通道。然后，我们将标准的控制概念扩展为更一般的概念，包括对可能具有不同输入和输出系统的多个通道的控制。最后，我们开发了一个理论框架，称为路由通道上的超级映射，它提供了将相干控制作为在扩展通道上执行的操作的紧凑表示，并强调了该操作对不同部门的作用方式。