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量子风格的AI用于优化高频交易
本文探讨了量子启发的AI在优化金融实践中的变革性作用，尤其是在金融领域的高频交易（HFT）中。随着HFT在快速交易和重大市场波动的环境中运行，对高级优化技术的需求变得至关重要。量子启发的算法利用量子力学（例如叠加和隧道）的原则来增强交易策略的各个方面。这些算法可以快速优化资产分配，实时贸易执行和积极的欺诈检测，从而有效地解决了传统财务模型所带来的挑战。通过促进对多种策略的同时评估并实现复杂交易模式的实时分析，量子启发的AI显着提高了决策速度和准确性。这一进步的财务影响是深远的，导致了更高的盈利能力，提高了市场完整性以及增强了市场参与者的信任。最终，将量子启发的AI整合在金融中代表了朝着利用尖端技术来重塑贸易动态的关键步骤，为可以适应金融市场不断发展的景观的创新策略铺平了道路。这项研究强调了量子启发的AI重新定义财务运营效率的潜力，从而确保了在日益复杂的交易环境中的竞争力。
受量子启发的人工智能可优化高频交易
本文探讨了量子启发式人工智能在优化金融实践中的变革性作用，特别是在金融领域的高频交易 (HFT) 中。由于 HFT 在快速交易和市场波动剧烈的环境中运作，对高级优化技术的需求变得至关重要。量子启发式算法利用量子力学的原理（例如叠加和隧穿）来增强交易策略的各个方面。这些算法能够快速优化资产配置、实时交易执行和主动欺诈检测，从而有效应对传统金融模型带来的挑战。通过促进多种策略的同时评估和对复杂交易模式的实时分析，量子启发式人工智能显著提高了决策速度和准确性。这一进步的金融影响是深远的，它将提高盈利能力、提高市场诚信度并增强市场参与者之间的信任。最终，将量子启发式人工智能融入金融领域是利用尖端技术重塑交易动态的关键一步，为能够适应不断变化的金融市场格局的创新战略铺平了道路。这项研究强调了量子人工智能重新定义金融运营效率的潜力，确保在日益复杂的交易环境中的竞争力。
激励人们创建一家全球顶尖的黄金公司……
投资者应注意，本报告中的财务数据包括澳大利亚证券投资委员会发布的《澳大利亚证券投资委员会监管指南 230 披露非 IFRS 财务信息》项下的“非 IFRS 财务信息”以及美国 1934 年证券交易法 G 条例所定义的“非 GAAP 财务指标”。本报告中的非 IFRS/非 GAAP 指标包括负债率、维持资本、主要项目资本、主要矿山开发、生产成本信息（如总维持成本和总成本）。Evolution 认为，这些非 IFRS/非 GAAP 财务信息可为用户提供有用的信息，帮助他们衡量 Evolution 的财务业绩和状况。非 IFRS 财务信息不具有澳大利亚会计准则 (AAS) 规定的标准化含义，因此可能无法与其他实体提供的类似指标进行比较，也不应被视为根据 AAS 确定的其他财务指标的替代方案。因此，投资者应谨慎行事，不要过分依赖本演示文稿中包含的任何非 IFRS/非 GAAP 财务信息和比率。本演示文稿中的非 IFRS 财务信息未经公司外部审计师审计或审查。
ma-贻贝启发的自我修饰非常有效...
降压涂层代表了一种通用成本效益的方法，可为各种底物提供保护，而不会损害底物的批量特性。然而，由于缺乏理性的设计原则，创建结合高效率，强烈的粘附和自我重新申请的水性聚合燃料涂层是有吸引力但又极具挑战性的。Inspired by mussel's unique adhesive, self-healing, and char-forming mechanisms, herein, a “group synergy” design strategy is proposed to realize the combination of self-healing, strong adhesion, and high efficiency in a fully polymeric fire-retardant coating via multiple synergies between catechol, phosphonic, and hydroxyethyl groups.创建的粘贴涂层表现出快速的房间温度自我修复能力和对（非）极性底物的强粘附能力，这是由于这些组启用了多种动态非共价相互作用。由于这些官能团在暴露于浮游时的结构完整但略微扩展的炭层的形成，因此，200μm厚的涂层可以使极其易碎的聚苯乙烯泡沫非常困难地点燃和自我效果，这远远超过了先前的策略。此外，这种涂层可以为从聚合物泡沫和木材到织物和钢的各种底物提供通用的特殊保护。这项工作提出了一种有希望的材料设计原则，可以创建下一代可持续的高性能燃料涂层，以进行一般保护。
面向自动驾驶的高效脑启发学习...
摘要：准确安全地预测周围车辆的轨迹对于完全实现自动驾驶 (AD) 至关重要。本文提出了类人轨迹预测模型 (HLTP++)，该模型模拟人类的认知过程以改进 AD 中的轨迹预测。HLTP++ 采用了一种新颖的师生知识提炼框架。配备自适应视觉区的“老师”模型模仿人类驾驶员根据空间方向、距离和驾驶速度等因素表现出的注意力动态分配。另一方面，“学生”模型侧重于实时交互和人类决策，与人类的记忆存储机制相似。此外，我们通过引入新的傅里叶自适应脉冲神经网络 (FA-SNN) 来提高模型的效率，从而可以用更少的参数进行更快、更精确的预测。使用 NGSIM、HighD 和 MoCAD 基准进行评估，HLTP++ 表现出比现有模型更优异的性能，在 NGSIM 数据集上将预测轨迹误差降低了 11% 以上，在 HighD 数据集上将预测轨迹误差降低了 25%。此外，HLTP++ 在输入数据不完整的具有挑战性的环境中表现出很强的适应性。这标志着在实现完全 AD 系统的过程中迈出了重要一步。
利用物理启发的费米子减少纠缠......
在从头算电子结构模拟中，费米子到量子比特的映射表示从费米子问题到量子比特问题的初始编码步骤。这项工作引入了一种物理启发的映射构建方法，可在模拟感兴趣的状态时显着简化纠缠要求。电子激发的存在驱动了我们映射的构建，从而减少了量子比特空间中目标状态的相关性。为了对我们的方法进行基准测试，我们模拟了小分子的基态，并观察到与使用传统映射的先前研究中的经典和量子变分方法相比，我们的性能有所增强。特别是在量子方面，我们的映射需要减少纠缠层数量，以实现 LiH、H 2 、( H 2 ) 2 、H ̸= 4 拉伸和苯的 π 系统的精度，使用 RY 硬件高效的假设。此外，我们的映射还为 N 2 分子的密度矩阵重正化群算法提供了增强的基态模拟性能。
层次结构，分布式和大脑启发的物联网系统的学习
摘要 - 在本文中，我们提出了Edgehd，这是一种层次结构 - 意识到的学习解决方案，以高度分布，具有成本效益的方式进行在线培训和推断。我们使用受脑启发的高维（HD）计算作为关键启用器。HD计算在高维空间上执行计算任务，以模仿人类记忆的功能，例如数据间关系推理和信息聚集。EdgeHD利用高清计算有效地学习各个设备上的分类模型，并通过层次结构的IoT节点组合模型，而没有高通信成本。我们还提出了一种硬件设计，该设计可以加速低功耗FPGA平台上的EdgeHD。我们评估了各种现实分类应用程序的EdgeHD。评估表明，EdgeHD通过降低的通信提供了高度有效的计算。例如，与集中的学习方法相比，EdgeHD平均达到3.4×和11.7×（1.9×和7.8×）的加速和能量效率提高（推断）。，培训的沟通成本降低了85％，推理降低了78％。I. i ntroduction机器学习方法已被广泛用于为许多认知任务提供高质量。运行复杂的学习任务需要高计算成本来处理大量学习数据。一个常见的解决方案是将云和数据中心用作主要的中央计算单元。在物联网系统中，部署了大量嵌入式设备以从环境中收集数据并产生信息。然而，随着物联网（IoT）的出现，集中式方法面临着针对高性能计算的几个可扩展性挑战[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]。需要汇总部分数据才能执行IoT网络中的目标学习任务，例如家庭或城市规模。因此，它导致高潜伏期的高沟通成本，将所有数据点传输到集中式云。最近的研究工作研究了如何以分布式方式扩展学习任务，其中数据是从不同设备收集的。研究的主流通常被称为联邦学习[7]，[8]，[9]，[2]。例如，[10]中的研究在多个设备上训练一个中央深神经网络（DNN）模型，在这些设备中，每个设备的数据具有相同的功能集。但是，在物联网层次结构中有效学习仍然是一个悬而未决的问题。我们认识到以下技术挑战
新的物理风格的判别分类器
摘要：物理学的概念和定律一直是工程师克服人类挑战和问题的宝贵灵感来源。分类是此类问题在工程科学各个领域中起主要作用的重要例子。表明，歧视性分类器倾向于优于其生成性对应物，尤其是在有足够标记的训练数据的情况下。在本文中，我们使用最小潜在线提出了一种新的物理启发性分类方法。为此，我们首先考虑两组固定点电荷（作为两类数据）和它们之间的可移动分类器线。然后，由于两组点电荷，我们通过最小化分类器线上的总电位积分来找到分类器线的稳定位置。令人惊讶的是，将显示获得的分类器实际上是基于不确定性的分类器，可最大程度地减少分类器线的总不确定性。实验结果显示了所提出的方法的有效性。
具有生物启发的纳米系统的精确纳米医学
1 Anjuman-I-I-Islam Kalsekar技术校园药房，16区，塔纳·纳卡（Thana Naka），khandagao，new Panvel，New Panvel，Navi Mumbai 410206，印度马哈拉施特拉邦； mirzasalman.pharma@gmail.com或Salman.baig@aiktc.ac.in 2 Julia McFarlane Diabetes研究中心（JMDRC），微生物学，免疫学和感染性疾病系，Snyder慢性疾病研究所，霍奇基斯脑研究所，医学中心4N1，加拿大3 S.B.S.P.M B.药房学院，Ambajoagi，BEED，印度马哈拉施特拉邦431517； Pathanrijwan4610@gmail.com 4石油与能源研究大学健康科学与技术学院（UPES），Bidholi，Dehradun，Dehradun 248007，印度北阿拉坎德邦； rakeshk.mishra@ddn.upes.ac.in *通信：anas.ahmad@ucalgary.ca†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
骨膜骨启发的分层支架，内源性压电性用于神经血管化骨再生
开发用于修复临界骨缺损的脚手架的发展在很大程度上依赖于建立神经血管化的网络，以适当地渗透神经和血管。尽管在使用注入各种代理的人造骨状脚手架方面取得了重大进步，但仍然存在挑战。天然骨组织由一个多孔骨基质组成，该骨基质被神经血管化的骨膜包围，具有独特的压电特性，对骨骼生长必不可少。从该组件中汲取灵感，我们开发了一种模仿骨膜骨骨架的脚手架支架，具有压电特性，用于再生临界骨缺损。该支架的骨膜样层具有双网络水凝胶，由螯合的藻酸盐，明胶甲基丙烯酸酯和烧结的whitlockite纳米颗粒组成，模仿天然骨膜的粘弹性和压电性能。骨状层由壳聚糖和生物活性羟基磷灰石的多孔结构组成。与常规的骨状支架不同，这种生物启发的双层支架显着增强了成骨，血管生成和神经发生，结合了低强度脉冲超声辅助压电刺激。这样的方案增强了体内神经血管化的骨再生。结果表明，双层支架可以作为在动态物理刺激下加快骨再生的有效自动电刺激器。