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模块化架构的时间分片量子电路划分
当前的量子计算机设计无法扩展。为了超越小型原型进行扩展，量子架构可能会采用模块化方法，其中量子比特集群紧密连接，集群之间的连接更稀疏。我们利用这种集群和量子程序的静态已知控制流来创建易于处理的分区启发式方法，将量子电路一次一个时间片地映射到模块化物理机器。具体来说，我们为每个时间片创建优化的映射，考虑从上一个时间片移动数据的成本，并使用可调的前瞻方案来降低移动到未来时间片的成本。我们将我们的方法与传统的静态映射所有者计算模型进行了比较。我们的结果显示，与静态映射基线相比，我们有了严格的改进。在最佳情况下，我们将非本地通信开销减少了 89.8%，平均减少了 60.9%。与许多精确求解器方法不同，我们的技术在计算上是易于处理的。
机器学习方法改善了从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的纵向预测
摘要：轻度认知障碍（MCI）是认知能力下降，可以表明阿尔茨海默氏病（AD）的未来风险。我们根据梯度增强的树集合方法开发并验证了机器学习算法（MLA），以分析55-88岁（n = 493）诊断为MCI的个体的表型数据。数据，并取平均值以预测24-48个月内的AD进展。MLA在大多数指标上的所有预测窗口上都超过了小型状态检查（MMSE）和三个比较模型。例外包括18个月时的灵敏度（MLA和MMSE分别达到0.600）；和30和42个月的灵敏度（MMSE略微更好）。对于所有预测窗口，MLA均达到AUROC≥0.857和NPV≥0.800。带有24-48个月lookahead时间范围的平均数据，MLA在所有指标上的表现都优于MMSE。这项研究表明，机器学习可能比护理标准提供更准确的风险评估。这可能有助于促进护理协调，减少医疗支出，并维持从MCI到AD的风险的患者的生活质量。
卫星观测的动态靶向，包括起伏成本和复杂的观察力*
摘要 - 最大化有限的地球观察卫星资源的实用性是一个困难的问题。动态焦油获取是应对这一挑战的一种方法，该方法智能地计划并根据LookAhead传感器的信息来计划并执行主要传感器观察。但是，当前的实现未能解释逼真的卫星操作性，并使用静态实用程序来重复观察同一目标。为了解决这些局限性，我们实施了一个更通用的动态定位框架，该框架包括基于物理的摇摆模型，一个动态模型的观察效用模型以及用于收集高维修率观测值的算法。为了展示此框架，我们还提供了复杂的Dynamic效用模型，这些模型适用于许多任务和新算法，用于智能地安排使用摆动限制和改变效用的智能观察，包括贪婪的算法和深度优先搜索算法。为了评估这些算法，我们通过两个数据集测试了它们在模拟运行中的性能，并与当今地球科学任务中大多数调度算法的算法的性能进行比较，以及一个棘手的上限。我们表明，我们的算法具有从地球科学任务中改善科学回报的巨大潜力。
分析可再生能源的经济技术潜力，以建立在越南Ninh Thuan省的国家可再生能源中心
摘要。目前，越南的能源结构正在改变，可再生能源在满足电力需求并减少化石能源的温室气体排放方面发挥了更重要的作用。越南的能源开发战略决定建立一些可再生能源中心，其中Ninh Thuan是第一个被指定成为国家可再生能源中心的省。这是基于Ninh Thuan的捐赠，是一个具有越南最大可再生能源潜力的省。开发大型可再生能源中心使电力系统规划人员能够克服与开发传输电网和可再生能源产生相关的时间尺度的不匹配。此外，可再生能源中心还可以促进大规模可再生能源和存储项目的大量管道。然而，宁·托恩省（Ninh Thuan Province）距离越南的主要负载中心很远，因此需要研究经济指标的计算和分析。本文将介绍Ninh Thuan（陆上风能，海上风能，太阳能）的主要可再生电源经济指标的分析结果，以提供科学论证，以开发越南可再生能源中心。纸还解决了可再生能源大规模渗透到越南电力系统中的问题。所提出的方法介绍了在不同发电技术中作为马尔可夫决策过程中运营决策的优化。它使用了优化确定性LookAhead模型的随机基本模型。第一个模型应用随机搜索以优化电源的操作。第二个模型捕获了一年内可再生能源的每小时变化。该方法有助于在不同的市场条件下找到最佳的生成配置。
通过Cube-and- ...
MD4和MD5是1990年代初提出的基本加密哈希功能。MD4由48个步骤组成，并产生一个128位哈希，给出了任意有限大小的信息。MD5是MD4的更安全的64步扩展。MD4和MD5都容易受到实际碰撞攻击的影响，但是倒置它们仍然不现实，即找到给定的消息的消息。在2007年，MD4的39个步骤版本通过减少SAT和应用CDCL求解器以及所谓的Dobbertin的约束而反转。至于MD5，在2012年，其28步版本通过CDCL求解器倒置，用于指定的哈希，而无需添加任何额外的约束。在这项研究中，将立方体构孔（CDCL和LookAhead的组合）应用于MD4和MD5的逐步减少版本。为此，提出了两种算法。第一个通过逐渐修改多伯丁的约束来为MD4产生反问题。第二算法尝试具有不同截止阈值的立方体和固定的固定阶段，以找到具有征服阶段最小运行时估计值的一个。该算法以两种模式运行：（i）估计给定命题布尔公式的硬度； （ii）不完整的SAT解决给定的令人满意的命题布尔公式。虽然第一种算法专注于倒数降级MD4，但第二个算法不是特定区域的，因此适用于各种类别的硬式SAT实例。在这项研究中，首次通过第一种算法和第二算法的估计模式倒入40-、41-，42-和43步MD4。另外，通过第二算法的不完整的SAT求解模式将28步MD5倒入四个哈希。对于其中的三个哈希，这是第一次完成。
桥接加固学习理论和实践有效的地平线
深度强化学习（RL）在某些环境中令人印象深刻，而在其他环境中却在灾难性上失败。理想情况下，RL理论应该能够理解为什么是这样，即范围可预测实践绩效。不幸的是，当前的理论还没有这种能力。我们通过引入一个新的数据集B Ridge将标准深度RL算法与先前的样本复杂性界限进行比较。它由155个确定性MDP组成，来自共同的深度RL基准，以及它们相应的表格表示，这使我们能够准确地计算实例依赖性界限。我们选择专注于确定性环境，因为它们具有随机环境的许多有趣属性，但更容易分析。使用B Ridge，我们发现先前的界限与Deep RL成功与失败时相关，而是发现了一个令人惊讶的属性。当随机策略下具有最高Q值的行动时，最佳策略也具有最高的Q值（即当对随机策略的Q函数上贪婪是最佳的）时，深度RL倾向于成功；当他们没有的时候，深度RL往往会失败。我们将此属性概括为一个新的MDP的复杂度度量，我们称之为有效的地平线，该范围与该MDP中需要多少个lookahead搜索步骤，以确定下一个最佳动作，当叶子节点随机推出评估时。使用BRIDGE，我们表明，基于Horizon的有效界限比在四个指标之间的先前样品复杂性界限更紧密地反映了PPO和DQN的经验性能。我们还发现，与现有界限不同，有效的视野可以预测使用奖励成型或预训练的勘探政策的影响。我们的代码和数据可在https://github.com/cassidylaidlaw/effective-horizon上找到。
能源报告
住宅需求响应是管理产消者负荷需求的关键支持技术之一。然而，由于涉及动态参数和可再生能源，负荷调度问题变得相当具有挑战性。为了解决这个问题，本研究提出了一种双层负荷调度机制，将动态电价与可再生能源和储能系统相结合。第一层涉及将负荷调度和优化问题制定为最佳停止问题，目标是最小化能源消耗和延迟成本。这个问题涉及实时电价信号、客户负荷调度优先级、基于机器学习 (ML) 的预测负荷需求以及可再生和储能单元配置文件，使用分支定界算法和分支定界算法的数学规划来解决。由于第一层优化问题被制定为停止问题，因此使用一步前瞻规则获得最佳时间段，以调度具有处理不确定性能力的负荷。第二层用于通过动态电价信号进一步建模负荷调度问题。然后使用遗传算法 (GA) 求解成本最小化目标函数，其中输入参数来自第一级优化解决方案。此外，还对时间因素和电价方面的负载优先级影响进行了建模，以允许最终用户控制其负载。使用太阳能家庭电力数据、Ausgrid、AUS 进行分析和模拟结果以验证所提出的模型。结果表明，所提出的模型可以处理负载调度过程中涉及的不确定性，并在成本和不适感降低方面提供具有成本效益的解决方案。此外，双层过程可确保成本最小化，同时使最终用户对动态电价信号感到满意。© 2022 阿尔卡拉大学。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
围棋作为人工智能研究领域的挑战
1.0 简介 计算机程序几乎在各个游戏层面上都在挑战人类的表现：世界西洋双陆棋冠军是一个神经网络程序 [7]。国际象棋程序（最初是人工智能搜索技术研究的雏形）的性能处于大师级别：1994 年，世界上等级分最高的国际象棋选手卡斯帕罗夫在一场计时锦标赛中被计算机国际象棋程序击败，不过他还没有输过一场不计时比赛。然而，这些顶级程序早已不再能启发或教导人工智能和认知科学研究人员如何将人类认知的灵活性和技巧融入计算机程序。数十年的国际象棋研究中得出的一个常见误解是，一旦问题得到正式指定，利用良好的搜索和评估算法的蛮力技术就足以解决任何问题。围棋领域与这种常见误解相矛盾。正式指定围棋规则很容易，然而，所有当前程序的表现都比不上人类，甚至连初级中级玩家的水平都比不上。最初，我们认为国际象棋和围棋之间程序性能的差异与相对分支因子有关，因此也与国际象棋和围棋的相对复杂性有关。虽然围棋的分支因子确实要大得多，这对编程有相当大的影响（如表 1 所示），但我们逐渐意识到，这两种游戏中战略和战术之间的差异更为重要。在国际象棋中，棋盘位置的良好评估函数通常仅通过战术手段就可以估计出来——也就是说，搜索可能的走法树，直到发现位置强度的重大变化。在围棋中，战术考虑涉及争夺特定的棋子组（定义见第 2.1 节），而战略考虑涉及构建棋子组，这些棋子组将在后期对游戏产生巨大影响。人类棋手要想在国际象棋和围棋中表现出色，就必须精通战略和战术。在国际象棋程序中，战术技能与长远搜索技术相结合足以产生出色的表现。这些技术在围棋程序中失败了，原因我们将在下文中讨论。