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疫苗设计的约束子模优化
可扩增和激活 T 细胞的肽疫苗已成为一种有前途的预防和治疗方法，可用于应对包括传染病和癌症在内的健康相关挑战 (Malonis、Lai 和 Vergnolle 2019)。与基于整个生物体的更传统的减毒活疫苗或基于整个蛋白质亚基的亚基疫苗相比，肽疫苗基于一小组足以诱导 T 细胞免疫反应的蛋白质片段（肽），从而能够引发更有针对性的反应，避免过敏和反应原反应 (Li et al. 2014)。肽疫苗的设计包括选择免疫原性蛋白质片段，通常称为表位 (Li et al. 2014)，当将其包含在疫苗中时，可扩增表位特异性 T 细胞。机器学习的进步使我们能够预测哪些肽将由主要组织相容性复合体 (MHC) 分子呈递以供适应性免疫系统监视 (Ching 等人 2018；Reynisson 等人 2020)，这可用于识别将显示哪些表位 (Sohail 等人 2021)。个体显示的表位取决于其 MHC 基因的特定等位基因，因此免疫系统显示的肽在个体之间可能存在很大差异 (Zaitouna、Kaur 和 Raghavan 2020)。因此，找到一组预测将由大部分流行人群显示的肽的工程任务
用于资源受限的嵌入式设备的量子后TLS 1.3的能源消耗评估
量子后加密（PQC）（PQC）构成了安全原始，协议和工具的量子阻力过渡的主要驱动力。tls是需要使量子安全的广泛使用的安全协议之一。，与传统的TLS相比，PQC算法集成到TLS中，引入了各种启动的开销，这些TLS在电池供电的具有约束资源的嵌入式设备中，无法忽略。虽然有几项作品，但在嵌入式系统中评估PQ TLS执行时间开销，但只有少数探索PQ TLS能源消耗成本。在本文中，已经对嵌入式系统进行了彻底的功耗/能量消耗评估和PQ TLS 1.3的分析。使用WolfSSL PQ TLS 1.3自定义实现，该自定义实现集成了选择用于标准化的所有NIST PQC算法，以及在NIST第4轮中评估的3个。还包括2个BSI建议中的1个。带有各种PQC算法的PQ TLS 1.3在STM Nucleo评估板中部署在相互和单方面客户端服务器身份验证方案下。详细分析了收集的结果和能耗的结果。进行的比较和整体分析提供了非常有趣的结果，表明在嵌入式系统上部署的TLS 1.3中的PQC算法的选择可能会大不相同，这取决于设备用作真实或未经认证的验证或未经认证的客户端或服务器。此外，结果表明，在某些情况下，与传统的TLS 1.3相比，PQ TLS 1.3实施可能是同等或更高的能耗。
线性约束二次优化的不精确量子内部方法
摘要：量子线性系统算法（QLSA）具有加快依赖求解线性系统的算法的潜力。内部方法（IPM）产生了解决优化问题的多项式时间算法的基本家族。IPMS在每次迭代中求解一个牛顿线性系统以找到搜索方向，因此QLSA可以潜在地加速IPMS。由于当代量子计算机中的噪声，这种量子辅助IPM（QIPM）仅允许牛顿线性系统的不精确解决方案。通常，不精确的搜索方向导致不可行的解决方案。在我们的工作中，我们提出了一个不可天性的QIPM（IF-QIPM），并在解决线性约束的二次优化问题方面表现出了优势。我们还将算法应用于ℓ1 -Norm软边缘支持向量机（SVM）问题，并获得有关依赖性尺寸的最佳复杂性。这种复杂性结合比任何产生经典解决方案的现有经典或量子算法要好。
金融化经济中不平等约束的货币政策
5 对数值的平均值为 1。这不作为模型参数报告，因为一旦创建了随机对数值，我们将每个数字除以其总数，以获得总和为 1 的个人配额。6 对于失业工人，等式 3 中的将是救济金而不是净工资。7 为了使模型尽可能简单，我们不考虑公司和银行股份，并假设股息根据家庭的相对财富分配给家庭 - 即存款，这是家庭资产负债表中的唯一资产。
能源受限的物联网设备的联合学习
联合机器学习（FED ML）是一种新的分布式机器学习技术，用于使用客户的本地数据进行协作训练全球模型，而无需传输。节点仅发送参数更新（例如，在神经网络的情况下，重量更新），这些更新由服务器融合在一起以构建全局模型。通过不泄露节点数据，提供ML保证其机密性，网络安全的关键方面，这使其能够在数据敏感的物联网（IoT）和移动应用程序的上下文中使用，例如智能地理位置和智能电网。但是，大多数物联网设备特别受到限制，这增加了优化美联储ML流程以进行有效的培训任务和优化功耗。在本文中，据我们所知，我们对FEDML优化技术进行了第一个系统的映射研究（SMS），以实现能源约束的IoT设备。从总共800多篇论文中，我们选择了67个满足我们标准的67，并使用一组精心选择的研究问题对该领域进行了结构化的概述。最后，我们试图分析能源受限的美升ML最新技术，并试图概述研究社区的一些潜在建议。
金融化经济中不平等约束的货币政策
5 对数值的平均值为 1。这不作为模型参数报告，因为一旦创建了随机对数值，我们将每个数字除以其总数，以获得总和为 1 的个人配额。6 对于失业工人，等式 3 中的将是救济金而不是净工资。7 为了使模型尽可能简单，我们不考虑公司和银行股份，并假设股息根据家庭的相对财富分配给家庭 - 即存款，这是家庭资产负债表中的唯一资产。
大多数语言模型也可以成为诗人：人工智能写作助手和受限文本生成工作室
尽管受限自然语言生成领域取得了快速发展，但人们却很少花时间去探索词汇在词汇、语义和/或语音上受到限制的语言模型的潜力。我们发现，即使在受到很大限制的情况下，大多数语言模型也能生成引人注目的文本。我们提出了一种简单且普遍适用的技术，通过在生成文本单元之前将过滤函数组合应用于语言模型词汇来修改语言模型的输出。这种方法是即插即用的，不需要对模型进行任何修改。为了展示这种技术的价值，我们介绍了一种易于使用的 AI 写作助手，称为“受限文本生成工作室”(CTGS)。CTGS 允许用户生成或选择具有各种约束的任意组合的文本，例如禁止使用特定字母、强制生成的单词具有一定数量的音节和/或强制单词为另一个单词的部分字谜。我们引入了一个省略字母“e”的散文新数据集。我们表明，与仅在此数据集上进行微调相比，我们的方法可带来绝对优越的性能。我们还展示了一款名为 Gadsby 的 Huggingface“空间”网络应用程序，用于展示这项技术。代码可在此处公开获取：https://github.com/Hellisotherpeople/Cons training-Text-Generation-Studio
受限物联网边缘设备中的 NTRU 后量子加密方案分析
摘要 — 后量子密码学的研究旨在解决现代公钥密码学在未来可能被来自量子计算机的攻击以及使用经典电子技术的攻击所破解的问题。这项任务非常关键，因此美国国家标准与技术研究所 (NIST) 正在进行后量子方案的标准化最终流程，以保护未来的嵌入式应用程序。虽然已经对嵌入式系统进行了一些研究，但研究这些提案在物联网 (IoT) 的现实环境中的影响非常重要，因为在物联网中，有限的计算资源和严格的功耗要求可能与加密方案的使用不相容。在这项工作中，研究了标准化过程中的最终方案之一 NTRU 的性能，并将其实现在为物联网最边缘应用设计的定制无线传感器节点中。该密码系统在 Contiki-NG 操作系统的进程中实现和评估。此外，还进行了额外的实验，以检查现代微控制器内部常用的加密集成硬件外设是否可用于实现 NTRU 的更好性能，不仅在单节点级别，而且在网络级别，其中 NTRU 密钥封装机制在实际通信过程中进行测试。这些实验的结果表明，NTRU 适用于针对无线传感器网络设计的现代微控制器，而流行平台中的旧设备可能无法承担其实施成本。
通过功能约束结构图变分自动编码器实现结构和功能连接组的统一嵌入
摘要。图论分析已成为建模大脑功能和解剖连接的标准工具。随着连接组学的出现，主要感兴趣的图或网络是结构连接组（来自 DTI 纤维束成像）和功能连接组（来自静息态 fMRI）。然而，大多数已发表的连接组研究都集中在结构或功能连接组上，但当它们之间的互补信息在同一数据集中可用时，可以联合利用它们来提高我们对大脑的理解。为此，我们提出了一种功能约束的结构图变分自动编码器 (FCS-GVAE)，它能够以无监督的方式整合来自功能和结构连接组的信息。这导致了联合低维嵌入，从而建立了一个统一的空间坐标系，用于跨不同主体进行比较。我们使用公开的 OASIS-3 阿尔茨海默病 (AD) 数据集评估了我们的方法，并表明变分公式对于最佳地编码功能性大脑动态是必不可少的。此外，与不使用互补连接组信息的方法相比，所提出的联合嵌入方法可以更准确地区分不同的患者亚群。
绝对地面平面限制了3D激光雷达大满贯
准确的映射和本地化（Dill＆Uijt de Haag，2016年）对于自动驾驶汽车等自主系统（Advs; Huang等，2019）和室内移动机器人技术（Hess等，2016）都是重要的。付出了巨大的努力，致力于使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器的稳健性与基于视觉的SLAM方法相比，使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器实现了准确的同时定位和映射（SLAM）（SLAM）（Qin等，2018，2018）。基于视觉的大满贯基于被动传感器（例如相机）可能对照明和观点变化敏感。相反，像3D激光雷达这样的主动传感器可以为周围环境提供距离测量，而环境不变。出色的鲁棒性和精确度使3D LiDAR成为用于大规模映射和本地化的必不可少的传感器。