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图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
用于个性化听力学诊所助听器处方的图形 - 用户界面
助听器配件通常是基于基于人群的处方（例如DSLV5和NAL-NL2）进行的。虽然对基线拟合有效，但这些处方并未考虑到个人的听力偏好，尤其是在可能引起个人感兴趣的嘈杂的音频环境中，从而导致听力下降和助听器满意度降低。本文提出了一个图形 - 用户界面（GUI）软件工具，称为助听器放大的个性化（PHAP），用于个性化助听器配件。此GUI结合了一种先前开发的多波段贝叶斯机器学习方法，可通过配对的音频比较达到个性化设置。通过独立地对每个频段进行建模，此方法可大大减少训练时间，从而使该工具实现个性化。通过以时间效率的方式简化个性化过程，开发的GUI提供了一种将用户偏好纳入配件的有效方法，并为更广泛地采用听力学诊所的个性化助听器配件铺平了道路。
图解演算中的量子多值决策图
用于量子计算的图形演算，例如 ZX 演算 [9]、ZW 演算 [10] 和 ZH 演算 [2]，是设计和分析量子过程的强大而直观的工具。它们已经成功应用于基于测量的量子计算研究 [15]、通过对表面码进行格点手术进行纠错 [12,13]，以及量子电路优化 [4,11,22]。它们与“路径求和” [1,23,28] 的紧密联系，以及它们各自的完整方程理论 [4,16,21,27]，使它们成为自动验证的良好候选者 [7,14,17]。一个重要的问题是综合问题，其答案对许多不同方面都有好处。给定一个量子过程的描述，我们如何将其转换成 ZX 图？这一切都取决于所提供的描述。我们已经展示了如何有效地从量子电路 [4]、基于测量的过程 [15]、一系列格子手术操作 [13]、“路径求和” [23] 甚至过程的整个矩阵表示 [20] 获取图表。虽然最后一种转换在矩阵大小方面是有效的，但是矩阵本身的大小会随着量子比特的数量呈指数增长，因此实际上很少有过程会以整个矩阵的形式给出。然而，矩阵表示有一个优势：它 (本质上) 是唯一的。两个量子算子在操作上相同当且仅当它们的矩阵表示共线。这与之前的所有不同例子形成了对比，例如两个不同的量子电路可以实现相同的算子。
在神经网络上作为无限树结构概率图形模型
深神经网络（DNNS）缺乏对概率图形模型（PGM）的精确语义和确定性的概率解释。在本文中，我们通过构造与神经网络完全相对应的无限树结构的PGM提出了创新的解决方案。我们的研究表明，在正向传播过程中，DNN确实执行了PGM推断的近似值，在这种替代PGM结构中是精确的。我们的研究不仅补充了将神经网络描述为内核机器或无限大小的高斯过程的现有研究，而且还阐明了DNNS对PGMS的精确推断进行更直接的近似。潜在的好处包括改进的教学法和DNN的解释以及可以合并PGM和DNN优势的算法。
混合状态图形语言的完整性...
存在几种用于量子信息处理的图形语言，例如量子电路、ZX 演算、ZW 演算等。每种语言都形成一个 † -对称幺半范畴（† -SMC），并带有一个指向有限维希尔伯特空间的 † -SMC 的解释函子。近年来，量子力学范畴化方法的主要成就之一是为大多数这些图形语言提供了几种方程理论，使它们能够完成纯量子力学的各种片段。我们讨论如何将这些语言扩展到纯量子力学之外的问题，以便推理混合态和一般量子操作，即完全正映射。直观地说，这种扩展依赖于丢弃图的公理化，它允许人们摆脱量子系统，而这在纯量子力学中是不允许的。我们引入了一种新的构造，即丢弃构造，它将任何 † -对称幺半范畴转换为配备丢弃图的对称幺半范畴。粗略地说，这种构造在于使任何等距因果化。使用这种构造，我们为几种图形语言提供了扩展，我们证明这些语言对于一般量子操作是完整的。然而，这种构造对于一些边缘情况（如 Clifford+T 量子力学）不起作用，因为该类别没有足够的等距。
图形摘要
在基于等离子的设备中，纳米结构的金属选择通常会导致AG的出色性能或AU稳定性之间的不良权衡。以一种保留其有利特性的方式将AU和AG组合在一起，同时还利用协同效应来增强表面增强的拉曼散射（SERS）性能，超出了单个金属的能力。为了解决这个问题，使用基于电流替代的大区域纳米制造程序来创建具有多种形态和高度可调（通过可见的NIR）等离子体共振的混合体Au-ag纳米岛。他们的稳定性进行了全面研究，并证明是复杂的。但是，在正确的条件下，制造了具有银色等离子特性的Au-Ag纳米群岛，并在至少5个月内显示出稳定。此外，他们的SER效率甚至超过了Ag纳米群岛的效率。计算调查帮助解释了有利的属性，并为将来的传感器设计提供了见解。在纳摩尔范围内和轻度条件（低激光功率）中实现了模型分子的检测，这表明生物医学传感的潜力很大。超越
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
使用有限的光电源和检测器的线性光电电路的完整图形语言
图形语言对于表示，改写和简化不同种类的过程非常有用。，它们已被广泛用于量子过程，改善了汇编，模拟和验证的最新技术。在这项工作中，我们专注于量子信息和计算的主要载体之一：线性光电电路。我们介绍了Lo fi -calculus，这是第一种图形语言，用于在无限尺寸光子空间上进行电路，其电路仅由线性光学元件的四个核心元素组成：相位变速器，梁隔板，辅助源，辅助源和探测器，并具有有界光子的数量。首先，我们研究由相位变速器和光束拆分器组成的电路的亚碎片，为此我们提供了第一个最小的方程理论。接下来，我们在收敛到正常形式的那些fi循环上引入了一个重写过程。我们证明这些形式是独特的，可以建立线性光学过程的新颖和独特的表示。最后，我们通过一种方程理论补充了语言，我们被证明是完整的：两个lo fi -circuits代表相同的量子过程，并且仅当一个可以通过lo fi -calculus的规则转化为另一个。
CS 228：概率图形模型，2024年1月1日
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