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务实的指导以下和目标辅助通过合作语言引导的逆计划
人们经常提供指示，其含义在没有进一步上下文的情况下是模棱两可的，期望自己的行为或目标会脱离意图。我们如何以灵活的上下文敏感的方式建立以下说明的辅助代理？本文介绍了合作语言引导的逆计划搜索（剪辑），这是一种贝叶斯代理体系结构，用于实用教学和目标帮助。我们的经纪人通过将他们作为合作计划者建模，以协助他们将联合计划传达给助手，然后使用大型语言模型（LLMS）对人类的目标进行多模式的贝叶斯对人类的目标进行推断，以评估鉴于一个假设的计划，以评估指令的可能性。鉴于这一后部，我们的助手采取行动为小型的预期目标实现成本，使其能够务实地遵循模棱两可的指示，并在不确定目标的情况下提供有效的帮助。我们在两个合作计划域（门，钥匙，宝石和virtualhome）中评估了这些功能，发现剪辑的剪辑极大地超过了GPT-4V，基于LLM的文字教学，并在准确性和帮助方面都在同时及其辅助审判者和助手审判者提供了匹配的准确性和帮助，并在准确性和帮助方面都具有相反的作用。
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
一、引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）是为了减少光刻过程中的印刷误差而开发的。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]、[2]、[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]。对于基于模型的 OPC，首先将掩模中的多边形边缘划分为段，然后在光刻模拟模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩模表示为逐像素函数 [4] 、 [5] 、 [6] 、 [7] 、 [10] 或水平集函数 [8] 、 [9] 、 [11] 、 [12] 。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
I. 引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）被发展用来减少光刻过程中的印刷误差。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，它通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]，[2]，[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]。对于基于模型的OPC，首先将掩模版中多边形的边缘分成几段，然后在光刻仿真模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩膜表示为像素函数 [4]、[5]、[6]、[7]、[10] 或水平集函数 [8]、[9]、[11]、[12]。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
漏洞检测的大型语言模型逆增强学习而无需加强学习
逆增强学习（IRL）是一组模仿学习的技术，旨在学习合理的专家演示的奖励功能。不幸的是，传统的IRL方法患有计算弱点：他们需要反复解决艰苦的执行学习（RL）问题作为子例程。从降低的角度来看，这是反直觉的：我们减少了模仿学习的更简单问题，以反复解决RL的更困难问题。另一个工作线索证明，访问强大政策花费时间的状态分布的侧面信息可以大大减少解决RL问题的样本和计算复杂性。在这项工作中，我们首次证明了更明智的模仿学习减少，我们利用了前面的状态分布来减轻RL子例程的全球勘探部分，从而提供了指数的速度。实际上，我们发现我们能够在连续的控制任务上显着加快先前的艺术。
TMCF建议：'逆最佳运输
问题区域。确定的参与者将应用和计算数学，计算统计和机器学习以及相关应用领域（例如人口流量，机器学习和AI）等相关应用领域汇集了互补的专业知识。研讨会的结果将有助于合并一个积极参与该领域的研究人员的跨学科社区，目的是构建可在多个应用领域中使用的新方法和工具。研讨会也将是探索寻求进一步资金的选择的机会，例如ERC协同作用或EPSRC标准赠款，目的是在英国，欧洲和美国培养跨学科研究。ERC协同作用或EPSRC标准赠款，目的是在英国，欧洲和美国培养跨学科研究。
逆问题和医学物理中的机器学习
nguyen，B。T.，Hornby，C.，Kron，T.，Cramb，J.，Rolfo，A.，Pham，D.，...＆Foroudi，F。（2012）。优化遗传性后切除术放射疗法的剂量质量和效率：一项计划研究，比较了体积调制的ARC治疗（VMAT）与优化的七场强度转化放射治疗（IMRT）技术的性能。医学成像和辐射肿瘤学杂志，56（2），211-219。
引用：Lyu JB，Zhu T，Zhou Y，Chen ZM，Pi Yz等。材料各向异性及其应用
逆设计着重于识别光子结构以优化光子设备的性能。常规的基于标量的逆设计方法不足以设计各向异性材料（例如Lithi-Um Niobate（LN））的光子设备。据我们所知，这项工作首次提出了Aniso-Tropic材料的反设计方法，以优化基于各向异性的光子学设备的结构。具体而言，伴随方法中包括各向异性材料的定向性特性，该方法在此类材料中提供了更精确的光传播预测。所提出的方法用于设计X-CUT薄膜锂锂（TFLN）平台中的超紧凑型波长分裂多路复用器。通过通过基于经典标量的逆设计将我们方法的设备性能进行基准测试，我们证明了该方法正确解决了X-CUT TFLN平台中材料各向异性的批评问题。这种提出的方法填补了基于各向同性材料的光子设备的反向设计的空白，该空格在TFLN平台和其他基于各向异性的光子积分平台中找到了突出的应用。
棱镜生命Epo4电池模块的热管理，带有倒置的Zigzag传播的铁氟烷流
Sarawut Sirikasemsuk，1个Ponthep Vengsungnle，2 Smith Eiamsa-Ard 3和Paisarn Naphon 4，*摘要电池模块的热管理在其一生，性能，性能和安全风险中起着至关重要的作用。超载或外部热量会导致热失控。在高操作条件下，电池内部的电解质蒸发并产生较高的压力，导致电解质分解，泄漏，点燃和爆炸。使用湍流混合物，考虑了电池通过电池壳的流动的锯齿形流动的热行为。计算域包含十二个棱镜Lifepo 4电池电池，并具有四个冷却流夹克配置。从比较过程中达成了合理的协议。随着工作流体和较高浓度，TIO 2纳米流体和Fe 3 O 4的出口冷却剂温度高于水的高度，可提高去除热量能力。反向Zigzag引导流量降低了电池温度。电池模块的最高温度梯度分别为5.00 O C，4.60 O C，4.53 O C，3.41 O C和1.85 O C，分别为I，II（a），II（a），II（b），III和IV。因此，这种冷却系统可能是设计电池模块内部区域的冷却系统的替代方法，尤其是大型模块。
一个扩散模型，具有降级盲逆成像的状态估计
解决反向成像问题的任务可以从具有完整信息的输入测量中恢复未知的干净图像。利用强大的生成模型，例如降级扩散模型，可以更好地解决未知清洁图像的分布情况的不利问题的问题。我们提出了一个可学习的基于状态估计量的扩散模型，以将测量中的含量纳入重建过程。与条件扩散模型相比，我们的方法可以充分利用具有计算可行性的预训练的扩散模型，而条件扩散模型需要从头开始训练。此外，我们的管道不需要对图像降解操作员的明确知识，也不需要其形式的假设，就像在测试时使用预先训练的扩散模型的许多其他作品一样。实验在三个典型的逆成像问题（线性和非线性），介入，deblurring和JPEG压缩恢复方面具有与最先进的方法具有综合结果。