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第4章改进了使用生成AI
关于问题难度估计的研究需要用于准确评估工具和其他模型出于不同的目的。近年来包括基于BERT（双向编码器表示），RNN（经常性神经网络）和其他分类模型的许多主题。传统的问题难度估计方法主要集中在语言和结构分析上，并接受了大型预先标记的问题及其难度水平的培训。本章提出了一种将这些常规技术与生成AI结合起来的方法，以实现更准确的问题难度估计。该方法的原则是，随着AI系统更深入地介入文档以提出问题，产生的问题可能更复杂或稀有
EXA2PRO：异质计算系统上高发展生产率的框架
摘要 - 预计即将进行的Exascale计算系统将是一个主要挑战。需要将这些系统的复杂性隐藏在应用程序开发人员中，以提高可编程性。EXA2PRO编程框架旨在提高针对目标异质计算系统的应用程序的生产率。它基于封装低级平台特定优化的高级编程模型和抽象，并且由处理异质节点上的应用程序部署的运行时支持。它支持多种平台和加速器（CPU，GPU，基于FPGA的数据流引擎），从而使开发人员能够充分利用异质的计算系统，从而使更多的HPC应用程序可以达到Exascale Computing。使用来自不同域的四个HPC应用程序评估EXA2PRO框架。通过应用EXA2PRO框架，对应用程序进行了自动部署和评估，并在各种计算体系结构上进行了评估，使开发人员能够在加速器上获得性能结果，测试MPI群集上的可伸缩性，并有效地研究每个应用程序可以从该程度上使用不同类型的硬件重复源。
用于保护卫星网络的高级网络安全框架，
太空系统中的网络安全已成为关注的关键领域，因为人们对卫星和基于空间的资产的沟通，导航，军事行动和科学探索的依赖越来越多。 随着太空活动的迅速扩大，政府和商业实体都投资了卫星技术，这反过来又增加了针对这些基础设施的网络威胁的风险[1]。 现代卫星系统的相互联系性质及其与地面网络的集成使它们容易受到网络攻击的影响，从数据拦截到全尺度的操作中断。 与常规IT系统不同，空间资产在高风险环境中运行，直接干预的机会有限，因此其网络安全框架从根本上截然不同[2]。太空系统中的网络安全已成为关注的关键领域，因为人们对卫星和基于空间的资产的沟通，导航，军事行动和科学探索的依赖越来越多。随着太空活动的迅速扩大，政府和商业实体都投资了卫星技术，这反过来又增加了针对这些基础设施的网络威胁的风险[1]。现代卫星系统的相互联系性质及其与地面网络的集成使它们容易受到网络攻击的影响，从数据拦截到全尺度的操作中断。与常规IT系统不同，空间资产在高风险环境中运行，直接干预的机会有限，因此其网络安全框架从根本上截然不同[2]。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
深水的深度学习：海洋科学专家的机器学习框架
摘要：在数据的空前可用性的驱动下，机器学习已成为行业和科学的普遍性和变革性技术。其对海洋科学的重要性已被赋予了联合国海洋十年的目标之一。虽然收集了增加数量的声学海洋数据以进行研究和监测目的，并且机器学习方法可以实现自动处理和分析声学数据，但它们需要由专家注释或标记的大型培训数据集。因此，解决标记数据的相对稀缺性，除了增加数据分析和处理能力外，还有主要推力区域之一。解决标签稀缺的一种方法是专家在循环的方法，它允许对有限和不平衡数据有效分析。它的优势是通过我们新颖的基于学习的深度专家框架来证明的，用于自动检测Echo Sounder数据中的湍流唤醒签名。使用机器学习算法，例如本研究中提出的算法，大大提高了分析大量声学数据的能力。这将是实现海洋科学中越来越多的声学数据的全部潜力的第一步。
A2V：通过两阶段训练血管造影到世纪的半监督域适应框架，用于脑血管分割
我们提出了一个半监督的域适应框架，用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上，尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化，从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外，我们降低了基于周期的架构的典型复杂性，并最大程度地减少了对抗性训练的使用，这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时，我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9％，突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
用于局部约束同构的算法框架
同构f从宾客图G到主机图H是局部的局部培养物，注射剂或弹性，如果对于每个U∈V（g），则F对U附近的F限制分别是生物，注射剂或过渡性。相应的决策问题LBHOM，LIHOM和LSHOM在一般图和特殊图形类别上都进行了很好的研究。除了通过宾客图的树宽和最大程度参数化的问题时，还会产生复杂性，这三个问题仍然缺乏对其参数化复杂性的彻底研究。本文填补了此差距：我们通过考虑访客图G的参数层次结构来证明许多新的FPT，W [1] -HARD和PARA-NP-COMPLETE结果。对于我们的FPT结果，我们通过开发涉及一般ILP模型的新算法框架来做到这一点。为了说明新框架的适用性，我们还使用它来证明角色分配问题的FPT结果，该问题源自社交网络理论，并且与本地透明的同型同态密切相关。
使用Lafesi磁电材料的热能收割机
在连续变化（CV）量子物理学中，高斯国家长期以来一直是研究的富有成果的话题[1-10]。它们自然而然地作为热状态形式的许多非相互作用颗粒的系统的基础状态[11]，或描述了由激光发出的光的相干状态[3]。通过非线性过程，可以将噪声降低到超过射击噪声限制（以互补可观察到的噪声增加的价格），并产生挤压状态[12-17]。出于Metrol-Ogy的目的，这种挤压状态通常足以获得性能的显着提升[18-21]。在理论上，高斯州相对容易处理[8，9]。高斯智能功能描述了连续变量可观察物的量子统计（例如，量子光学中的四倍）。所有有趣的量子特征都可以从相协方矩阵中推导，该协方差矩阵表征了相位空间上的高斯分布。因此，每当模式的数量仍然有限时，符号矩阵分析的技术就足以研究高斯量子状态。这已经对高斯州的纠缠特性产生了广泛的了解[22-27]，最近它也导致了高斯州的量子转向（参见[28]）的发展[29-32]，我们将其称为Einstein-Podolsky-Podolsky-podolsky-podolsky prosen（Epr）。即使它们具有许多优势，高斯州对
英国关于IA全球融资框架的声明，2月10日...
人和行星，包括解决分裂。这将确保该关键文件涵盖国家正在经历的现实和相互联系的挑战，以及满足我们所处时刻所需的变革性解决方案。我们需要更加紧迫地改革全球金融体系，实施和更新ADDIS工具包。重点应该放在避免系统以建立弹性的动作上；推动可持续增长；扩大预先安排的融资；开发新的创新金融工具；解锁私人资本；解决不可持续的债务和非法财务；支持脆弱和脆弱的国家的需求；改革MDB；并赋予妇女和女孩权力，没有人留下来。我们希望在本文中看到这种改革线索，以确保我们拥有一个融资框架，这是基于我们在亚的斯亚曲内同意的愿景的基础，为每个人提供了各地的所有人。我们期待合作合作，同意有很大的成果，并确保实施本文档中商定的行动。第6段：我们希望看到有关实现可持续发展目标的语言，以解决贫困，气候变化，生物多样性损失以及其他相互联系的全球挑战。 我们欢迎参考文献从一开始就不会留下任何人和妇女/女孩。 我们认为应该参考基于规则的国际体系的重要性。 第7段：综合国家融资框架应与现有的计划（例如由MDB的计划）紧密合作，以提高机构之间的连贯性并最大程度地减少重复。第6段：我们希望看到有关实现可持续发展目标的语言，以解决贫困，气候变化，生物多样性损失以及其他相互联系的全球挑战。我们欢迎参考文献从一开始就不会留下任何人和妇女/女孩。我们认为应该参考基于规则的国际体系的重要性。第7段：综合国家融资框架应与现有的计划（例如由MDB的计划）紧密合作，以提高机构之间的连贯性并最大程度地减少重复。第7段：综合国家融资框架应与现有的计划（例如由MDB的计划）紧密合作，以提高机构之间的连贯性并最大程度地减少重复。这些融资框架应汇集气候，性质和发展目标，以最大程度地提高融资的影响。第9段：我们建议补充说：‘我们承诺认识多样的声音，