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内存受限量子路径上的启发式远程纠缠分布算法
摘要 —远程纠缠分布在大规模量子网络中起着至关重要的作用，而实现纠缠分布的关键因素是能够延长纠缠传输距离的量子路由器（或中继器）。但量子路由器的性能还远未完善，其中量子路由器中有限的量子存储器极大地影响了纠缠分布的速率和效率。为了克服这一挑战，本文提出了一种在存储器受限路径上最大化纠缠分布速率（EDR）的新模型，然后将其转化为纠缠生成和交换子问题。我们提出了一种用于短距离纠缠生成的贪婪算法，以便高效利用量子存储器。对于纠缠交换子问题，我们使用纠缠图（EG）对其进行建模，其解被发现至少是 NP 完全的。在此基础上，我们提出了一种启发式算法，将原始EG划分为多个子问题，每个子问题都可以在多项式时间内使用动态规划（DP）进行求解。通过进行模拟，结果表明我们提出的方案可以实现较高的EDR，并且所开发的算法具有多项式时间上界和合理的平均运行时间复杂度。
循环经济中能源生产消费者决策过程的启发式方法
摘要：在能源转型中，可再生分布式能源和自用是实现循环经济的有前途和可持续的解决方案。在未来的方案中，生产消费者有望在即将到来的可持续能源市场中发挥主导作用，作为小规模的能源生产商，他们将面临新的技术、经济和金融挑战。事实上，采用光伏 (PV) 自用系统需要调动资本进行投资并与市场互动。在这种情况下，本文的目的是探索生产消费者决策过程的见解，以增进对自用部署的理解并支持有效的政策制定。本研究通过使用启发式方法定义和分类能源生产消费者决策过程的决定因素及其相关性，为最新技术做出了贡献。通过对西班牙生产消费者的具体案例研究，分析了潜在的测量工具和方法。
deanthropomermorphisting NLP：语言模型可以意识到吗？
1位于VTC的Fralin Biomedical Research Institute；弗吉尼亚理工学院；美国弗吉尼亚州罗阿诺克，美国，《翻译生物学，医学和健康研究生计划》；弗吉尼亚理工学院；美国，美国的罗阿诺克，三个思维和大脑中心；加利福尼亚大学戴维斯大学；戴维斯，加利福尼亚，美国，生物医学工程部4；联合乌尔桑；韩国神经科学系精神病学系5；西奈山的伊坎医学院；纽约，纽约，美国，神经外科第6局；北京Tiantan医院隶属于首都医科大学；北京;中国，达拉斯7卫星家庭医学居住；达拉斯，德克萨斯州，美国，心理学系8；弗吉尼亚理工学院；美国弗吉尼亚州布莱克斯堡，美国
特邀论文：6G 无线通信的启发式量子优化
I. 引言随着无线网络通过 5G 不断发展，通过使用毫米波频段、大规模 MIMO 和密集小区来提高频谱密度，网络设计人员正在展望 6G 发展路线图，预计社会将更加数据驱动，无线脑机接口、扩展现实和互联机器人将推动 6G 网络处理比 5G 快 10 到 1,000 倍的数据速率 [1]。为了提高频谱效率，设计人员将考虑实施超大规模 MIMO 阵列、创新的空中接口复用技术、更强大的前向纠错编码等技术，甚至在更高载波频率的更宽带宽中部署更高密度的网络。随着频谱效率的提高，6G 系统设计人员将努力提高关键性能指标 (KPI)，例如终端和基站的延迟、可靠性和能源效率，同时也会尽量不牺牲一个 KPI 来实现另一个 KPI。 6G 算法的实施可以优化数据吞吐量、频谱效率、用户密度、可靠性和延迟，并在更宽的带宽下运行，这将导致比当前 5G 系统更多的计算量。在基站和蜂窝基础设施中，5G RF 调制解调器信号处理基于经典计算概念，这些概念通常在 ASIC、FPGA 和 GPU/CPU 结构中实现。然而，经典计算性能的改进并没有像过去几年那样呈指数级增长，而是由于晶体管达到原子极限而趋于稳定 [2]。由于高效快速计算结构的设计现在与无线通信竞争，成为许多高容量无线通信系统面临的最重大挑战，因此硅片能否实现实现 6G KPI 所需的高频谱性能、低延迟和高可靠性优化算法值得怀疑。随着 6G 路线图的发展，量子计算是一种潜在的宝贵工具，可以解决未来性能、延迟和可靠性之间的权衡。如果量子计算能够为目前限制可实现网络吞吐量的复杂优化问题提供最佳算法，那么频谱效率将受益匪浅。能够进行量子信息处理的众多硬件平台可以与其他可扩展技术（如毫米波和小型蜂窝）相结合，进一步提高频谱效率。由于量子力学的线性，量子计算从根本上受限于可逆操作，这些操作不会散发热量，除了计算的初始化和读出阶段。虽然嘈杂的量子计算具有不可逆性元素，但从长远来看，量子计算原则上可以达到任意低的功耗，而如果以传统方式执行，这些计算将耗电。在过去几年中，由于纳米技术和工程技术的进步，现实世界的量子计算机已经可以商业化使用。对于无线网络，最近的研究首先利用了量子退火器，这是一种模拟量子计算处理器，并展示了集中式无线接入网络（C-RAN）中基于量子的多输入多输出（MIMO）检测器 [3] 和基于量子的低密度奇偶校验（LDPC）错误控制解码 [4] 的良好结果，为如何使用机器和基线性能指标提供了指导。在无线网络中，存在代表性的优化问题，包括但不限于先前研究的应用，这些问题受到众所周知的吞吐量和复杂性之间的传统权衡，其中最佳求解器是已知的，但考虑到可用的硬件和处理时间限制，实际实施起来非常困难。我们期望克服
炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。
对辐射生存能力的电子设备中最脆弱区域的启发式检测
随着电子系统变得更大，更复杂，对辐射暴露最脆弱的区域（MVR）的检测变得更加困难和耗时。我们提出了一种启发式方法，其中利用设备的机械和热方面来快速识别MVR。我们的方法涉及两个设备条件的拓扑映射。第一个条件通过热波探测和相位分析确定具有最高机械应变或界面密度的区域。第二条件识别具有高电场的区域。可以假设，具有最高热波穿透性和电场的区域将对单个事件的传入辐射表现出最高的敏感性，并且可能会表现出可能的总电离剂量。我们的方法实现了一种简单的设计，该设计将分析时间提高了约2 - 3个数量级，而不是当前的辐射灵敏度映射方法。该设计在经过良好研究的操作放大器LM124上进行了证明，该扩展显示了与文献的一致性，即识别敏感的晶体管（QR1，Q9和Q18），具有相对较高的相值（> 70％）和δT百分位数（> 50％）（> 50％），满足辐射辐射升高的条件。这是关于静态随机访问存储器（HM-6504）和芯片上的Xilinx Artix-7 35 T系统的实验结果。©2022电化学学会（“ ECS”）。由IOP Publishing Limited代表EC出版。[doi：10.1149/2162-8777/ac861a]
一种用于精确脑功能映射的启发式信息聚类搜索方法
图 3 (a) 与 ICS 算法相比，探照灯程序的步骤和输出的说明。灰色体素是探照灯方法中的搜索球中心体素，也是 ICS 算法中的起始体素。此示意图中探照灯的半径是一个体素，探照灯球的信息（每个球体用特定颜色表示）被分配给球体中心的体素，也就是说，输出图中的每个体素都具有与其搜索球相同的颜色（信息）。另一方面，ICS 方法的输出是一组通过数据驱动的启发式方法从起始体素扩展而来的聚类。每个聚类的信息都用特定的颜色表示。(b) 左：ICS 创建的重叠聚类的示例说明。右：单独描绘的相同聚类。黑点表示的体素是起始体素 vs，根据判别分析启发式方法进行扩展，从而为每个聚类得出特定的判别分数
Edge使用启发式和强化学习技术计算卸载策略。
与分布式计算范式一起出现了5G，称为边缘计算范围，通过减少网络潜伏期和能源消耗并提供可扩展性的机会，促使行业发生了巨大变化。边缘计算通过将数据中心放置在网络边缘来扩展用户资源受限设备的功能。计算卸载通过允许用户任务的迁移到边缘服务器来启用边缘计算。确定移动设备可以卸载任务以及在哪个服务器上卸载是否有益，而环境变量（例如可用性，加载，网络质量等）是有益的。，正在动态变化，是一个具有挑战性的问题，需要仔细考虑才能实现更好的绩效。该项目着重于提出轻巧和效率的算法，以从移动设备的角度进行卸载决策，以使用户受益。随后，启发式技术被研究为找到快速但优化解决方案的一种方式。这些技术已与多臂强盗算法结合使用，称为折扣上限置信度（DUCB），以迅速做出最佳决策。调查结果表明，这些启发式方法无法处理问题的动态性，并且DUCB提供了适应不断变化的情况而不必继续添加额外参数的能力。总体而言，DUCB算法在本地能源消耗方面的性能更好，并且可以改善大多数时间的服务时间。
基于认知状态的反馈控制启发式策略，加速人类学习
2019）。在某些情况下，自动化专门用于培训人类获得新技能或执行新任务（Manzey 等人，2011；Kanu-muri 等人，2008）。通常，基于绩效的反馈用于使自动化适应人类（Wright 等人，2018；Kaber 和 Endsley，2004）。现有系统，例如智能辅导系统 (ITS)，已经依靠人类绩效反馈来预测决策行为（Woolf，2008；Wright 等人，2018；Kaber 和 Endsley，2004）。然而，研究也表明，包括自信在内的认知因素在设计有效的人机交互 (HAI)（Peters 等人，2015 年；Hussein 等人，2020 年；Lee 和 See，2004 年；Gao 和 Lee，2006 年）以及人类如何学习（Woolf，2008 年；Akbari 和 Sahibzada，2020 年；Arroyo 等人，2009 年；Tao 等人，2020 年）中发挥着重要作用。
量子退火优化PWR燃料加载的启发式替代模型
核心PWR燃料管理的核心任务是创建负载模式（LP）。在进行许可当局要求的详细设计研究之前，要确保LP的选择符合从安全，运营和其他条件衍生出的限制。同时，经济因素促使操作员发现功率峰值因子（PPF），较长的周期时间和较低的富集以发现燃料排列。这项任务长期以来一直被认为是燃料周期优化的重要组成部分[1] [2]。然而，PWR燃料LPS的组合属性（高维，高非线性，缺乏直接导数信息和多个最小值）描述了一个极为困难的优化问题[3]。一段时间以来，投入的高维度已被认为是一个特殊的问题：“这项工作的主要结论是，重新加载配置设计的基本挑战是由于搜索空间非常大。” [4]