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用于量子控制的高维多保真贝叶斯优化
摘要 我们提出了第一个多保真贝叶斯优化 (BO) 方法，用于解决原型量子系统的量子控制中的逆问题。我们的方法自动构建时间相关的控制场，从而实现初始和期望的最终量子态之间的转换。最重要的是，我们的 BO 方法在构建时间相关的控制场方面表现出色，即使对于难以用现有的基于梯度的方法收敛的情况也是如此。我们提供了我们的机器学习方法的详细描述以及各种机器学习算法的性能指标。总之，我们的结果表明 BO 是一种有前途的方法，可以有效、自主地设计一般量子动力系统中的控制场。
WOW——揭开经济的色彩
随着数字技术重塑行业，日益增长的全球化重新定义贸易，可持续发展成为优先事项，经济部门之间的界限越来越模糊，这促使人们需要更深入的分析和创新方法来创建一种新的启发式方法来系统地分析不断发展的经济和社会。在这种动态环境中，工作世界面临着重大转变——工作在变化，新技能的需求不断增加，跨部门合作变得至关重要。采用颜色编码框架有助于可视化这些复杂的相互关系，并提供一种结构化而灵活的方法来探索不同部门如何适应和融合以应对技术进步和全球市场变化，最终影响就业趋势、工作场所条件和经济增长。
精神分裂症的起源：起源故事
精神分裂症通常被称为神经发育障碍，但是大脑发育在成年早期通常被诊断出的疾病中的作用是神秘的。作者通过来自人类后术后脑研究的最新精神分裂症临床遗传关联研究，转录组和表观基因组分析的精神分裂症的洞察力来重新审视精神分裂症的神经发育模型，并分析了从细胞模型中分析的，这些模型可屈服于神经发育。对精神分裂症遗传风险的新见解继续融合到大脑发育，尤其是早期脑部的阶段，这些阶段可能会受到偏离典型的规范性过程，从而导致精神分裂症临床Symp tomatotology。作为作者的说明，精神分裂症的遗传风险可能是动态的，并且背景是
幂律缩放以协助解决人工智能中的关键挑战
幂律缩放是临界现象中的一个核心概念，在深度学习中很有用，其中手写数字示例的优化测试误差随着数据库大小的增加以幂律形式收敛到零。对于一个训练周期的快速决策，每个示例只向训练好的网络呈现一次，幂律指数随着隐藏层的数量而增加。对于最大的数据集，获得的测试误差估计接近大周期数的最新算法。幂律缩放有助于解决当前人工智能应用中的关键挑战，并有助于先验数据集大小估计以实现所需的测试精度。它为衡量训练复杂性和机器学习任务和算法的定量层次建立了基准。
IT 与运营技术的融合 - 微软
随着 IT 和 OT 融合以支持不断扩大的业务需求，评估风险并在 IT 和 OT 之间建立更安全的关系需要考虑多种控制措施。隔离设备和外围安全已不足以应对和防御现代威胁，如复杂的恶意软件、有针对性的攻击和恶意内部人员。例如，物联网恶意软件威胁的增长反映了这种格局的扩张和超越易受攻击系统的潜力。通过分析不同国家/地区的 2022 年威胁数据，微软研究人员发现，物联网恶意软件的最大份额（占总数的 38%）源自中国庞大的网络足迹。受感染的美国服务器使美国位居第二，占观察到的恶意软件分布的 18%。
模拟人类大脑几何、物理和生化特性的大脑模型的简要回顾
越来越多的证据表明，大脑替代物将引起医学领域研究人员和医生的极大兴趣。它们目前主要用于教育和培训目的，或验证医疗器械的适当功能。根据目的，人们使用了各种具有特定和精确的机械和生物物理特性的材料。最近，它们被用来评估植入式设备的生物相容性，但它们仍未得到验证，无法用于研究设备中浸出成分的迁移。这篇小型评论展示了大脑模型的各种方法和用途，它们准时收敛。所有这些模型都是对数值模型的补充，它们各自受益于数值模型的进步。它还提出了分析植入式设备中浸出成分的研究途径。
大金马节的运输计划
GGH运输系统是多模式的，由道路，铁路，海洋，空中，自行车和行人网络组成，以使人们和货物通过该地区。区域运输系统包括在模式和网关之间传输到安大略省其他部位的枢纽。运输系统包括主要东部主要东部（例如，401、407，QEW）和南北（例如高速公路410、427、400和404）路线的1,500公里超过400系列的高速公路。区域交通网络包括在联合车站汇聚的GO铁路线，并跨越Barrie，Richmond Hill，Stouffville，Oshawa，Oshawa，Hamilton，Hamilton，Niagara，Milton，Milton，Kitchener，以及与该地区以外的所有新的历史连接到伦敦通过斯特拉特福和圣玛丽。
IT 与运营技术的融合 - 微软
随着 IT 和 OT 融合以支持不断扩大的业务需求，评估风险并在 IT 和 OT 之间建立更安全的关系需要考虑多种控制措施。隔离设备和外围安全已不足以应对和防御现代威胁，如复杂的恶意软件、有针对性的攻击和恶意内部人员。例如，物联网恶意软件威胁的增长反映了这种格局的扩张和超越易受攻击系统的潜力。通过分析不同国家/地区的 2022 年威胁数据，微软研究人员发现，物联网恶意软件的最大份额（占总数的 38%）源自中国庞大的网络足迹。受感染的美国服务器使美国位居第二，占观察到的恶意软件分布的 18%。
使用万向架进行物体跟踪控制...
本研究描述了一种控制解决方案，用于在物体检测环境中为 RPAS 获取的图像中进行实时物体跟踪。通过控制 3 轴万向节机构来控制嵌入到 RPAS 中的相机方向，并使用其处理后的图像进行反馈。控制的目的是将感兴趣的目标保持在图像平面的中心。所提出的解决方案使用 YOLOv3 物体检测模型来检测目标物体，并通过旋转矩阵确定新的所需角度，以将物体的位置收敛到图像的中心。为了比较所提出的控制结果，使用线性 PI 算法调整了线性控制。模拟和实践实验在提出的两种控制方法中都成功地使用 YOLOv3 实时跟踪了所需物体。
