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使用里德堡原子图进行量子计算
近十年来，有两项突破性技术在里德堡量子计算研究中发挥了重要作用，影响了该领域目前取得的显著进展。第一项是里德堡阻塞效应[1-3]，它使得中性原子的纠缠成为全球原子量子研究中的日常工具；第二项是原子重排方法[4-6]，该方法利用一组可移动的光镊构建无缺陷的任意原子图，如图1所示。这里我们使用术语里德堡原子图，因为构建的原子阵列的可能几何形状不仅限于物理三维空间中的晶体结构，而更适合用数学图形来表示，数学图形是超几何空间中的顶点和边的集合。在这方面，一般形式的里德堡原子系统可以称为里德堡原子图（或简称里德堡图）。
在分子图中优化OOD检测
尽管分子表示学习最近取得了进展，但其有效性还是在近世界的假设上假定的，即训练和测试图来自相同的分布。开放世界测试数据集通常与分布（OOD）样本混合在一起，在该样本中，部署的模型将难以做出准确的预测。在药物筛查或设计中分子特性的误导性估计会导致湿lab资源的大量浪费并延迟发现新疗法的发现。传统检测方法需要对OOD检测和分布（ID）分类性能进行贸易，因为它们共享相同的表示模型。在这项工作中，我们建议通过采用基于辅助扩散模型的框架来解析OOD分子，该框架比较了输入分子和重建图之间的相似性。由于产生构建ID训练样品的产生偏见，OOD分子的相似性得分将要低得多以促进检测。尽管在概念上很简单，但将此香草框架扩展到实际检测应用程序仍然受到两个重大挑战的限制。首先，基于欧几里得距离的流行相似性指标无法考虑复杂的图形结构。第二，涉及迭代脱氧步骤的属性模型众所周知，尤其是在大量药物库上运行时。为了应对这些挑战，我们的研究先驱者是一种旋转型G raph r生态建构的方法，该方法被称为pgr-mood。具体来说，PGR-MOOD取决于三个创新：i）一个有效的指标，可根据离散的边缘和连续节点特征全面量化输入和重建分子的匹配程度； ii）构建
图形的区分性：量子启发的措施的案例
摘要 - 图形相似性或图形可区分性的问题通常在自然系统及其对图形网络的分析中产生。在许多域中，图形相似性用于图形分类，异常检测或识别区别相互作用模式。已经提出了几种有关如何解决此主题的方法，但是图比较仍然提出了许多挑战。最近，信息物理学已成为复杂网络作品的有前途的理论基础。在许多应用中，已经证明了Nat-Ural复合系统表现出可以通过通常在量子机械系统中应用的度量来描述和解释的特征。因此，识别网络相似性度量的自然起点是信息物理和一系列量子状态的距离。在这项工作中，我们报告了有关综合和现实世界数据集的实验，并将量子启发的度量与一系列最先进的图形和良好的图形区分方法进行比较。我们表明，量子启发的方法满足图形相似性的数学和直观要求，同时提供高解释性。
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
定向图的能量和兰德索引
对称性对称性以及我们对能量和兰德指数变化的定义，我们需要适应我们的方法。特别是我们定义与内部和外部程度相关的内部和外部能量。为了描述我们使用的（1）中的相等性，我们所谓的遗传化技巧，将挖掘物的能量与两部分图的能量相关联。此外，该技术允许为定理6和9提供另一个证据。除了本介绍之外，该论文的组织如下。在第2节中，我们介绍了Nikiforov定义的Digraph的能量。我们还定义了顶点e +（v）的外能和顶点e-（v）的内能，并证明对于相邻的顶点e +（v i）e-（v j）≥1。在第3节中，我们证明了本文的主要结果，即（1）中的不平等现象及其相应的Randic指数和能量。第4节致力于冬宫化技巧。我们使用这种技术给出了本文主要定理的另一个证明，并描述了（1）中平等性充分填写的图。
11-741/11-441与图形的机器学习
●本课程分别列为11-741（研究生12个单位）和11-441（本科生的9个单位）。●11-741名学生必须完成所有5份家庭作业，并在期中和期末考试中回答所有问题。●11-441名学生必须在总共5个家庭作业（通过自己的选择）和70％的考试问题（通过自己的选择）中进行4分。如果本科生选择做更多的家庭作业，我们将在最终的HW分级中使用最优秀的4分。同样，如果本科生选择做更多的考试问题，我们将使用考试评分中70％最佳回答问题的分数。●详细的作业描述如下： - HW1。实施神经网络（CNN和RNN）进行二进制分类，并在Yelp评论数据集中使用单词嵌入，并使用TensorFlow或Keras等软件。> HW2。实现Yelp评论的多类分类的软马克斯逻辑回归，并通过损失函数的梯度推导。- HW3。实施Pagerank，个性化的Pagerank和查询敏感的Pagerank方法，用于网页流行度分析并评估其在Citeeval数据集中的检索性能。> HW4。实现图形神经网络（GNN）模型，用于SIMI监督节点分类，链接预测和图形分类。> HW5。知识图推理；带有transe的节点。
减少了某些图的Sombor索引
在这里，我们为我们在后面的各节中使用的不同图形结构提供了很少的定义。定义1.1图形的补充是一个图形ܩ具有相同的顶点集，使得两个不同的顶点在且仅当它们在ܩ中不相邻时才相邻。定义1.2。[18]简单图的子图或细分图ܵ（ܩ）被定义为通过在每个边缘中添加额外的顶点获得的新图。定义1.3。[18]对于带有顶点set v（g）= {vଵ，vଶ，⋯，v୬}的图G，我们将另一个由{vଵ，vଶ，v୬，v୬}标记为g的g的副本，这一次，其中v v v v v v v v v v v v v v v v୧i i i。如果我们将V୧连接到每个i的V୧邻居，则获得了一个称为g的双图的新图，并用d（g）表示。Grenze ID：01.Gijet.10.2.479©Grenze Scientific Society，2024
人工智能的未来：机器学习和知识图谱
知识图谱的价值包括以下内容：从单个用例开始，链接几个数据集和报告，然后有机地向其添加数据和链接，使其成为动态结构。有了用例后，确定所需的内容并根据分类法对其进行分类。虽然您可以参考行业标准分类法来获取想法，但请花时间使分类法对您的组织有意义，并了解用户如何组织他们的信息。购买现成的分类法或聘请顾问为您做这件事必然会导致问题。当您使用语义索引将用户自己的单词替换为同义词以更好地理解它们的含义时，组织结构会变得更加强大 - 本体。请求者不需要知道确切的标签即可检索他们想要的信息。让业务用户与分类学家、信息架构师和数据科学家一起参与知识图谱的持续开发。向知识图谱中添加描述性元数据，例如报告的版本或数据沿袭，以便用户可以判断它是否是正确的数据以及其质量是否可接受。
使用动态图的模型预测方法
* 本研究的部分支持来自空军科学研究办公室 (AFOSR)，合同 FA9550-06-C-0119 和协作生物技术研究所通过美国陆军研究办公室的拨款 W911NF-09-D-0001。
用于重建 DDoS 攻击图的算法... - arXiv
DoS 和 DDoS 攻击被广泛使用，并构成持续威胁。在这里，我们探讨概率包标记 (PPM)，这是重建攻击图和检测攻击者的重要方法之一。我们提出了两种算法。与其他算法不同，它们的停止时间不是先验固定的。它取决于攻击者与受害者的实际距离。我们的第一种算法在最早的可行时间内返回图，并保证了较高的成功概率。第二种算法能够以更长的运行时间为代价实现任何预定的成功概率。我们从理论上研究了这两种算法的性能，并通过模拟将它们与其他算法进行比较。最后，我们考虑受害者获得与攻击图的各个边相对应的标记的顺序。我们表明，尽管与受害者更近的边往往比距离较远的边更早被发现，但差异比以前想象的要小得多。