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gastronomiq：使用AI ...
Gastronomiq是一个创新的项目，利用人工智能（AI），自然语言处理（NLP）和贪婪的优化算法，以彻底改变进餐计划。利用Python库，例如Tensorflow，Pytorch和Scikit-Learn，Castronomiq集成了先进的AI技术来分析和预测用户偏好。NLP库，包括NLTK和Spacy，处理和理解用户输入，例如饮食限制，最喜欢的美食和餐食偏好，产生了高度个性化的膳食计划。该系统采用贪婪的优化来有效地分配成分和食谱，从而确保成本效益并最大程度地减少食品浪费。通过根据用户反馈和季节性成分可用性动态调整进餐计划，Castronomiq提供了一种高度适应性和以用户为中心的解决方案。该项目还具有直观的用户界面，可促进无缝的互动和对膳食计划的实时调整。Gastronomiq旨在通过为用户提供量身定制，营养和美味的饮食选择，最终促进更健康的饮食习惯并减少食品消费对环境的影响，从而增强饮食计划。通过其对Python和NLP库，AI方法和优化技术的复杂使用，Astronomiq站在智能进餐计划技术的最前沿。总而言之，Astronomiq提供了一种实用且聪明的方法来进行日常营养管理，并为个性化的膳食计划解决方案设定了新的标准。
应用于...
摘要 - 地球成像卫星是我们日常生活的关键部分，可以使全球跟踪工业活动。用例涵盖了许多应用程序，从天气预报到数字地图，碳足迹跟踪和植被监测。但是，有局限性；卫星很难制造，维护昂贵，并且发射到轨道上很棘手。因此，卫星必须有效地使用。这提出了一个称为卫星任务计划问题的挑战，可以是计算中的vivetosolveOnlargesCales.ever，近距离算法，例如贪婪的增强学习和优化算法，通常可以提供令人满意的分辨率。本文介绍了一组量子算法来解决误解计划问题，并证明了比迄今为止实施的classical算法的优势。该问题被提出，是因为在包含数千个任务和多个卫星的真实数据集上完成的高优先级任务数量。这项工作表明，通过解决方案链接和聚类，优化和机器学习算法为最佳解决方案提供了最大的潜力。本文特别表明，杂交量子增强的增强剂学习剂可以在高优先级任务上获得98.5％的完成百分比，从而在基线贪婪方法中以75.8％的完成率显着改善。这项工作中提出的结果铺平了在太空行业中支持量子的解决方案的方式，更普遍地是整个工业的未来任务计划问题。
层次结构聚类，具有离散潜在变量模型和集成分类的可能性
查找数据集的一组嵌套分区对于在不同尺度上发现相关结构很有用，并且经常处理与数据有关的方法。在本文中，我们引入了一种基于模型的分层聚类的一般两步方法。将集成的分类可能性标准视为目标函数，此工作适用于该数量可以处理的每个离散潜在变量模型（DLVM）。该方法的第一步涉及最大程度地提高相对于分区的标准。解决了通过贪婪的山坡攀岩启发式方法发现的已知局部最大最大最大最大值问题时，我们基于遗传算法引入了一种新的混合算法，该算法允许有效地探索解决方案的空间。所得算法小心地结合并合并了不同的解决方案，并允许簇数K的共同推断以及簇本身。从这个自然分区开始，该方法的第二步是基于自下而上的贪婪程序来提取簇的层次结构。在贝叶斯语境中，这是通过考虑dirichlet群集比例的先验参数α作为控制聚类粒度的正规化项来实现的。标准的新近似值被推导为α的对数线性函数，从而实现了合并决策标准的简单函数形式。第二步允许在更粗的尺度上探索聚类。将所提出的方法与现有的模拟和实际设置的策略进行了比较，结果表明其结果特别相关。本工作的参考实现可在论文1随附的r软件包贪婪中获得。
通过稳健加权评分对高维二分类不平衡基因表达数据进行特征选择
摘要：本文提出了一种针对不平衡数据的稳健加权评分 (ROWSU)，用于在存在类别不平衡问题的高维基因表达二分类问题中选择最具判别性的特征。该方法解决了基因表达数据集中类别分布高度倾斜这一最具挑战性的问题之一，该问题会对分类算法的性能产生不利影响。首先，通过从少数类观测值中合成数据点来平衡训练数据集。其次，使用贪婪搜索方法选择最小基因子集。第三，引入一种新的加权稳健评分，其中权重由支持向量计算，以获得一组优化的基因。将基于该方法得分最高的基因与通过贪婪搜索方法选择的最小基因子集相结合，形成最终的基因集。即使在类别分布倾斜的情况下，新方法也能确保选择最具判别性的基因，从而提高分类器的性能。在6个基因表达数据集上评估了所提出的ROWSU方法的性能。以分类准确率和灵敏度作为性能指标，将所提出的ROWSU算法与其他几种最先进的方法进行比较。为了更好地理解结果，还绘制了箱线图和稳定性图。结果表明，所提出的方法优于现有的基于k近邻(kNN)和随机森林(RF)分类器分类性能的特征选择程序。
利用工业机器工作负载平衡的约束优化
有效的生产计划是基于约束的优化技术的重要应用领域。问题域（例如流程和工作店计划）是广泛的研究目标，解决方法从完整和本地搜索到机器学习方法。在本文中，我们设计和比较了基于约束的优化技术，以在建筑物到印刷业务中调度专业制造过程。目标是分配生产设备，以便尽可能及时完成客户订单，同时尊重机器能力并最大程度地减少解决瓶颈所需的额外轮班。为此，我们提供了几种方法，用于将未决的生产任务安排到一个或多个工作日以执行它们。首先，我们提出了一种贪婪的自定义算法，该算法允许快速筛选改变资源需求和可用性的影响。此外，我们利用这种贪婪的解决方案来参数化和温暖整数线性编程（ILP）和约束编程（CP）求解器对相应的问题公式进行的优化。我们的经验评估是基于Kostwein Holding GmbH的生产数据，GmbH是建筑直通业务的全球供应商，因此证明了我们调度方法的工业适用性。我们还提出了一个用户友好的Web界面，用于为基础求解器提供客户订单和设备数据，图形显示计算的时间表，并促进对更改资源需求和可用性的调查，例如，由于更新订单或包括额外的偏移。
增强学习的数学
1个随机匪徒1 1.1快速潜入两个阶段的随机实验。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2随机匪徒简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.3算法：探索 - 探索折衷。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3.1基本委员会 - 然后探索算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2从贪婪到UCB。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.3 Boltzmann探索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 1.4随机匪徒的下限。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.1在相对熵上有点。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。15 1.3.3 Boltzmann探索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.4随机匪徒的下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.1在相对熵上有点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。34 1.4.3渐近下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。36
