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混合自动化时间计划和ML
摘要计划和机器学习（ML）的整合如今是一个非常热门的研究主题，致力于学习启发式方法，甚至从计划和执行痕迹等示例数据中进行计划模型。在这次演讲中，我将以两种相对不受欢迎的方法进行时间计划和ML的方式报告我的经验。首先，我将介绍如何在计划模型中使用模拟实体的使用允许表示学习的约束和行为：此功能来自我们在空间域中开发新的数字双胞胎服务的需求，并且正在整合到统一的计划框架中。第二，我将讨论我们对强化学习（RL）的实验应用，以自动合成指导，从而增强了自动化的时间计划，超出了传统的启发式学习的关注。
人工神经网络及其类型 - ijrpr
(2016) Shanmuganathan ，利用神经科学、医学和高性能计算领域的科学家已经开发的大脑模型，计算机科学领域的知识工程师在将启发式方法融入计算算法建模方面取得了相当大的成功。为现在被认为无法治愈的疾病创造治疗方法。了解人类大脑/神经细胞的架构、结构和功能对于治疗包括阿尔茨海默氏症和癫痫在内的大脑和神经系统疾病至关重要。尽管医学研究人员在过去几十年中取得了重大进展，但他们仍然远未理解人们如何思考、学习和记忆，以及认知和行为之间的联系。基于目前的研究，我们在此背景下讨论 ANN 拓扑、组件、相关术语和混合。
从科学文献中提取的基于溶液的无机材料合成程序数据集
材料合成路线的开发通常基于启发式和经验。一种可能的新方法是应用数据驱动的方法，从过去的经验中学习合成模式，并利用它们来预测新材料的合成。然而，由于缺乏大规模的合成配方数据库，这条路线受到了阻碍。在这项工作中，我们应用先进的机器学习和自然语言处理技术构建了一个从科学文献中提取的 35,675 个基于溶液的合成程序的数据集。每个程序都包含必要的合成信息，包括前体和目标材料、它们的数量以及合成操作和相应的属性。每个程序还都增加了反应公式。通过这项工作，我们将免费提供第一个基于溶液的无机材料合成程序的大型数据集。
计算精神病学需要时间和上下文
为什么计算精神病学尚未影响常规临床实践？一个原因可能是它在某些心理健康问题的模型中忽略了上下文和时间动态。我们开发了三种启发式方法来估计时间和上下文对心理健康问题是否重要：它的特征是核心神经生物学机制吗？它是否遵循直接的自然轨迹？并且有意地将问题围绕该问题？对于许多问题，答案是否定的，这表明建模时间和上下文至关重要。我们回顾了计算精神病学的进步，包括使用特定领域的刺激以及解释上下文中的差异进行建模状态变化。我们讨论互补网络和复杂的系统方法。新颖的方法和与相邻领域的统一可能会激发新一代的计算精神病学。
数据处理至关重要：SRPH-Konvergen AI 为 WMT'21 打造的机器翻译系统
本文介绍了三星菲律宾研究中心和 Konvergen AI 联合团队为 WMT'21 大规模多语言翻译任务提交的机器翻译系统。我们的团队参加了 Small Track #2，其任务是为五种东南亚语言（爪哇语、印尼语、马来语、他加禄语和泰米尔语 1 ）以及英语制作一个多语言机器翻译系统，涵盖所有 30 个方向。我们将首先描述用于预处理数据的过滤启发式方法，然后概述我们训练和评估模型所采取的步骤。特定的超参数、预处理决策和其他训练参数将在其相应的部分列出。最后，我们报告在 FLORES-101（Goyal 等人，2021 年）隐藏测试集以及竞赛隐藏测试集上的结果。
电气工程和信息学的教师
劳动力安置。决策准备技术：基于统计和启发式方法的方法：灌输管理：创新管理工具，创新管理机构，资金模型和典型应用程序的呼吁。科学研究和技术发展的组织，衍生公司的业务模型。对未来的技术构想的概念，确定技术突破的方法，对产生变化的管理。标准化过程，组织及其对技术市场的后果。创新过程中的知识产权：保护技术创造，邻近权利，保护数据库。IP权利的新趋势：免费软件许可模型。产品开发和产品介绍的过程，市场研究和营销方法。IT技术在产品和业务开发中的作用，它们对价值创造的贡献。https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/vitmak47/en/
通过二阶对称适应微扰理论在嘈杂的中型量子计算机上实现精确的非共价相互作用能量
量子算法 2,14 – 16 可用于求解薛定谔方程，其资源成本随量子比特数呈多项式增长。不幸的是，目前可用的嘈杂中尺度量子 (NISQ) 硬件 17 存在相对较差的门保真度和较低的量子比特数，18 这带来了两个关键挑战。首先，对于 NISQ 定制的量子算法 19 来说，最小化量子资源非常重要。最突出的 NISQ 方法是混合量子经典算法，如变分量子特征求解器 (VQE)、20,21 量子 Krylov 方法、18,22 – 26
![arXiv:2204.04024v1 [cond-mat.stat-mech] 2022 年 4 月 8 日](/simg/3\3465770f76cbaee30ab99249168e851a5db89e1a.webp)
arXiv:2204.04024v1 [cond-mat.stat-mech] 2022 年 4 月 8 日
我们提供了低自相关二进制序列问题能量景观结构的最新视图，该问题属于 NP 难类的典型代表。为了研究感兴趣的景观特征，我们使用局部最优网络方法，通过穷举提取问题规模最大为 24 的最优图。使用几个指标来描述网络：最优的数量和类型、最优盆地结构、度和强度分布、通向全局最优的最短路径以及基于随机游走的最优中心性。总之，这些指标为低自相关二进制序列问题的难度提供了定量且连贯的解释，并提供了可用于优化启发式方法的信息，用于解决此问题以及具有类似配置空间结构的许多其他问题。
走向可持续的、协商的战略模式……
规划是一个充满争议的领域：不仅在意识形态方面（市场自由主义与社会再分配）、物质方面（意外收益的分配）和文化方面（因为它涉及不同的社区）；而且至关重要的是，在“规划师”相对于其他专家/专业团体的权威性方面。规划师进入专业“圈子”的时间较晚（上个世纪，落后于工程师、建筑师和公共卫生从业者），并且除了低水平的发展控制活动外，没有持续的服务提供功能来维持，因此，规划师在确保其作为城市/区域范围内社会活动整合者的潜在地位方面通常存在结构性弱点。这种不安全感既反映在一系列合法化启发式方法之间的轮换（例如，规划师作为技术人员、官僚、社区倡导者或规范认可的专业人士 1 ）中，也反映在政治接受度的波动水平中。