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高能碰撞中带电轨迹寻找的量子路径
在高能粒子碰撞中，带电轨迹查找是一项复杂而又至关重要的工作。我们提出了一种量子算法，特别是量子模板匹配，以提高轨迹查找的准确性和效率。通过引入数据寄存器并利用新颖的 oracle 结构来抽象量子振幅放大例程，可以将数据解析到电路并与命中模式模板匹配，而无需事先了解输入数据。此外，我们解决了命中数据缺失带来的挑战，证明了量子模板匹配算法能够从命中数据缺失的命中模式中成功识别带电粒子轨迹。因此，我们的研究结果提出了适合实际应用的量子方法，并强调了量子计算在对撞机物理学中的潜力。
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基于贪婪优先级的搜索次优多代理路径查找
多代理路径查找（MAPF）是在共享环境中发现无碰撞路径的问题，每个代理一个是每个代理的一个问题，同时最小化了旅行时间的总和。由于最佳地求解MAPF是NP-HARD，因此研究人员已经使用了副本且有效地求解MAPF的算法。基于优先级的搜索（PBS）是为此目的的领先算法。它一次找到一个单个代理的路径，并通过将优先级分配给碰撞代理并在其搜索过程中重新确定其路径来解决碰撞。但是，对于具有高密度的代理和障碍物的MAPF实例，PBS变得无效。因此，我们介绍了贪婪的PBS（GPB），该PBS（GPBS）使用贪婪的策略来通过最大程度地减少代理之间的碰撞数量来加快PBS。然后，我们提出了进一步加速GPB的技术，即部分扩展，目标推理，诱导的约束和软重新启动。我们表明，具有所有这些改进的GPB的成功率高于1分钟的运行时间限制的最先进的次优算法，尤其是对于具有小地图和密集障碍的MAPF实例。
找到最可转移的大脑图像分割任务
摘要 - 尽管许多研究已成功地将转移学习应用于医学图像分割，但是当有多个源任务可转移时，很少有人研究了选择策略。在本文中，我们提出了一个基于知识的知识和基于可传递性的框架，以在大脑图像分割任务集合中选择最佳的源任务，以提高给定目标任务上的转移学习绩效。该框架包括模态分析，ROI（感兴趣的区域）分析和可传递性效率，以便可以逐步对源任务选择进行。特别是，我们将最先进的分析转移能力估计指标调整为医学图像分割任务，并进一步表明，基于模态和ROI特征的候选源任务可以显着提高其性能。我们关于脑物质，脑肿瘤和白质超强度分割数据集的实验表明，从同一模式下的不同任务转移通常比在不同方式下从同一任务转移的实验更成功。此外，在相同的方式中，从具有更强的ROI形状相似性与目标任务的源任务转移可以显着提高最终传输性能。可以使用标签空间中的结构相似性指数捕获这种相似性。索引术语 - 转移学习，医学图像分析，来源选择I。
肿瘤学中的剂量探索：是什么阻碍了它的成熟？
摘要 药物分子进入临床试验后，主要有三个杠杆来提高成功率：患者选择、剂量选择和联合药物选择。其中，尽管有大量同行评审的出版物，剂量选择仍然是肿瘤药物开发中一个被低估的方面。在这里，我们分享生物制药行业面临的实际挑战，这些挑战降低了投资肿瘤药物剂量探索的意愿。首先，随机剂量探索无疑会减慢临床开发的速度。为了缩小剂量探索研究的规模，可以评估暴露趋势与肿瘤大小分析，而不是对多种剂量之间的非劣效性进行统计检验。其次，当较高剂量的效益风险足以获得监管部门批准（即较高剂量的疗效优于标准治疗且安全性可接受）时，投资测试较低剂量被认为是低优先级。必须考虑改变监管环境以优化上市前剂量，因为上市后剂量的变化可能会产生商业成本。第三，应科学评估患者接受较低剂量亚治疗暴露的风险，而不是假设剂量和疗效之间存在单调关系。在 1b/2 期临床试验中，只应研究预计达到剂量/暴露-反应曲线平台期的剂量。总体而言，要改变阻碍肿瘤学剂量探索投资的观念，需要生物制药行业、监管机构和学术界进行务实的讨论。这些观念也不应该阻碍最近出现的治疗模式（包括 BITE 和 CART 细胞疗法）的剂量探索。
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化
利用神经网络量子态寻找量子临界点
摘要：找到量子临界点的精确位置对于表征零温度下的量子多体系统尤为重要。然而，量子多体系统的研究难度非常大，因为它们的希尔伯特空间维数会随着其尺寸的增大而呈指数增长。最近，被称为神经网络量子态的机器学习工具已被证明可以有效且高效地模拟量子多体系统。我们提出了一种使用神经网络量子态、解析构造的固有受限玻尔兹曼机、迁移学习和无监督学习来寻找量子伊辛模型的量子临界点的方法。我们验证了该方法，并与其他传统方法相比评估了其效率和有效性。
2025 年 1 月 在旋风中寻找机遇......
像您这样的投资者在做出决策并努力实现财务目标时，可能会感受到类似的信息冲击。在 Burish Group，我们可以帮助您解读和抵御这些风向。在许多方面，踢球者背后的强大顺风代表着美国经济，美国经济在 2025 年进入了健康发展阶段。经济增长强劲，就业机会充足，实际工资上涨，通货膨胀率下降，利率正在缓和。展望未来，减税和放松监管的可能性——再加上更仁慈的美联储——意味着有利的投资条件应该会持续下去。所以也许我们的踢球者应该无视旗帜，只依靠背后的强大阵风，直接瞄准中间。三分！不过，很难忽视那些旋风。向左吹的旗帜可能代表提高关税对通货膨胀的影响。向右吹的旗帜可能表明需要在国家债务问题达到危机程度之前解决它，或者大规模驱逐出境对劳动力成本和产出的影响。知道瞄准哪里可能比看起来更棘手，但我们的研究团队相信成功的几率更大。1
发现和治疗早期严重的精神疾病
采用这种方法，经历了第一集精神病（FEP）的个人受到一个多学科团队的对待，以确保满足他们的需求。团队包括心理健康专业人员，职业和教育支持，家庭教育和支持以及护理管理。团队通常还包括自己在精神疾病中经历经验的人。该方法以个人的目标，需求和偏好为中心，并有时和为他们工作的地方与之满足。至关重要的是，个人及其确定的家庭都参与该过程。几项美国和国际研究表明，这种方法可以为通常的精神疾病治疗带来卓越的结果，特别是对于较短的未经治疗精神病的人而言。
找到能量系统建模的紧密而紧凑的模型
要在2050年实现气候目标，需要准确的能源系统优化（MIP）模型来帮助决策者制定投资计划。为了提高这些MIP模型的准确性，需要在时间和空间维度上进行高分辨率，以及有关能量发生器的运行能力的许多细节。但是，这会导致大规模模型，其中最佳解决方案无法在任何刻薄的计算时间内获得，甚至是使用最佳求解器的超级计算机。因此，研究人员经常寻求计算障碍和准确性之间的正确权衡。仍然忘记，从紧密度和紧凑性方面改善现有模型配方已经可以提高计算速度。如果LP - 放射率更接近MIP模型的凸壳，则配方的紧密度会发生。公式的紧凑性取决于约束矩阵中约束，变量和非零元素的（相对）数量。在我的演讲中，我想分享不同的方法来获取和证明紧密而紧凑的MIP模型，以改善大规模优化问题的计算障碍，并就我们如何自动进行更广泛的规模进行讨论，并就我们如何更自动地进行此操作。