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第一个发生了5年累积发生率...
DL-TCV与地面真相TCV有很强的相关性，这也通过高误差较低的高DSC证明。由TCV模型确定的估计的TCV值高度准确，除一个受试者外，所有受试者的绝对百分比误差均为<10％。这符合我们当前的基准误差值10％，这大约是整个心脏周期中TCV的预期变化[15]。Shahzad等人报道的0.94的DSC与0.96的DSC相当。在健康的成年人口中使用多ATLAS技术[11]。但是，Shahzad等人的研究通过使用计算得出的参考标准作为地面真理而不是手动
文化移动欧洲匹配会议：计划
在我们的举措中，主要重点是将废弃的建筑物用于我们的目标，并在涉及当地公民的地方记忆和地点历史的地方互动。我们在进行了彻底的研究和准备后仔细选择我们的场地，以通过在项目期间提出的艺术内容提供最大的投入。我们相信，通过与在多瑙河上的Lom-City的住所中与国际艺术家发起创造性的论述。将提出居住项目：
受量子启发的匹配网络与语言学理论相结合，用于隐喻检测
摘要 让机器具备识别和理解隐喻的能力是实现人工智能的关键一步。在语言理论中，隐喻可以通过隐喻识别程序（MIP）或选择偏好违背（SPV）来识别，这两者通常被视为自然语言处理领域的匹配任务。然而，由于词语的语义不确定性和字面意义的模糊性，MIP 的实现面临挑战。同时，SPV 往往难以识别传统的隐喻。受到用于建模语义不确定性和细粒度特征匹配的量子语言模型（QLM）的启发，我们提出了一种用于隐喻检测的量子启发匹配网络。具体而言，我们使用密度矩阵来显式地表征 MIP 的目标词的字面意义，以建模词语字面意义的不确定性和模糊性。这使得 SPV 即使面对传统的隐喻也能有效工作。然后通过细粒度特征匹配实现 MIP 和 SPV。实验结果最终证明了我们的方法具有强大的竞争力。
基于模式匹配的量子电路重写框架
摘要 量子算法的实现依赖于根据底层量子处理器进行特定的量子编译。然而，在不同的物理设备中，有各种方法来物理实现量子比特并操纵这些量子比特。这些差异导致了不同的通信方法和连接拓扑，每个供应商都实现了自己的一组原始门。因此，量子电路必须重写或转换才能从一个平台移植到另一个平台。我们提出了一个基于模式匹配的量子电路重写框架，称为 QRewriting。它利用了一种使用符号序列的量子电路新表示。与使用有向无环图的传统方法不同，新的表示使我们能够轻松识别非连续出现但可简化的模式。然后，我们将模式匹配问题转换为寻找不同子序列的问题，并提出了一种基于多项式时间动态规划的模式匹配和替换算法。我们开发了一个用于基本优化的规则库，并将算术和 Toffoli 电路从常用的门集重写为 Surface-17 量子处理器支持的门集。与在 BIGD 基准上优化的最先进的量子电路优化框架 PaF 相比，QRewriting 进一步将深度和门数分别平均减少了 26.5% 和 17.4%。
关于由香港科技大学和香港科技大学联合举办的深度科技人才对接会...
项目简介：Smart EcoClean Matrix 藻类过度生长带来严重的环境健康问题，但开发一种具有成本效益的长期抑制藻类生长的解决方案仍然是一个巨大的挑战。本发明利用包含安全环保的生物活性成分的杀藻水凝胶，在淡水和海水中实际应用。该水凝胶可以以受控的方式释放氧化性和细胞渗透性杀藻剂，以长时间抑制藻类生长，而不会对水生生物产生不利影响。它们的控释性能和杀藻活性已在实验室和香港的1500立方米海水水库中得到验证。实时监测设备有效地提供数据来调整水凝胶的数量并进行日常水质检测。关键技术优势：
利用扭转流匹配进行目标感知肽设计
近几十年来，治疗性肽已被证明具有巨大的药用价值和潜力。然而，人工智能辅助肽药发现的方法尚未充分探索。为了填补这一空白，我们提出了一种基于环面流形上的条件流匹配的靶标感知肽设计方法（PPF LOW），为肽结构设计建模扭转角的内部几何形状。此外，我们建立了一个名为PPBench2024的蛋白质-肽结合数据集，以填补基于结构的肽药物设计任务的海量数据空白并允许深度学习方法的训练。大量实验表明，与基线模型相比，PPF LOW 在肽药物生成和优化任务中达到了最先进的性能，并且可以推广到包括对接和侧链包装在内的其他任务。
机器人运动学习的Riemannian流量匹配政策
摘要 - 我们引入了Riemannian流匹配策略（RFMP），这是一种用于学习和合成机器人视觉策略的新型模型。RFMP利用流量匹配方法的有效训练和推理能力。通过设计，RFMP继承了流量匹配的优势：编码高维多模式分布的能力，通常在机器人任务中遇到，以及非常简单且快速的推理过程。我们证明了RFMP对状态和视觉条件的机器人运动策略的适用性。值得注意的是，正如机器人状态位于里曼尼亚歧管上一样，RFMP固有地包含了几何意识，这对于逼真的机器人任务至关重要。为了评估RFMP，我们进行了两个概念验证实验，将其性能与扩散策略进行了比较。尽管两种方法都成功 - 完全学习了所考虑的任务，但我们的结果表明，RFMP提供了更平稳的推理时间的动作轨迹。
通过得分和流匹配
我们提出了无模拟分数和流匹配（[SF] 2 m），这是一种用于推断自随机动力学的无模拟Objective，给出了从任意源和目标分布中绘制的未配对样品。我们的方法一般 - 扩散模型训练中使用的得分匹配损失以及最近提出的流量匹配损耗用于训练连续归一化流量。[SF] 2 m将连续的随机构成建模为Schrödinger桥概率。它依赖于静态熵调查的最佳传输或Minibatch近似，以有效地学习SB，并使用模拟学习的随机过程。我们发现[SF] 2 m更有效，并且比先前的工作中基于仿真的方法为SB问题提供了更准确的解决方案。最后，我们将[SF] 2 m应用于快照数据学习细胞动力学的问题。值得注意的是，[SF] 2 m是在高维度中准确模拟细胞dynamics的第一种方法，并且可以从模拟数据中恢复已知的基因调节网络。我们的代码可在https://github.com/ atong01/conditional-flow-matching的TorchCFM软件包中找到。
基于强化学习
摘要：乘车共享中的核心问题是设计合理的算法以匹配驱动程序和Pasengers。受到各种约束的影响，例如在现实世界中的天气，流量和供应按需动态，需要优化多个目标，例如总平台收入和乘客等待时间。由于其在约束和优化目标方面的复杂性，乘车共同的匹配问题成为移动运输领域的核心问题。但是，现有的研究缺乏对驾驶员收入公平性的探索，并且某些算法实际上不适用于工业环境。为了解决这些缺点，我们开发了一种面向公平的动态匹配算法，用于乘车共享，有效地优化了驾驶员之间的总体平台效率（预期的总驾驶员收入）和收入公平（驱动程序之间加权摊销公平信息的熵）。首先，我们在场景设置中引入了匹配结果对随后匹配的时间依赖性，并使用了强化学习来预测这些时间依赖性，克服了仅依赖历史数据和当前情况下订单分配的传统匹配算法的限制。然后，我们实施了一系列优化解决方案，包括引入时间窗口匹配模型，修剪操作和度量表示调整，以增强算法的适应性和大型数据集的可伸缩性。这些解决方案还确保该算法的效率。最后，在实际数据集上进行的实验表明，基于强化学习的公平性算法分别在公平，平台效用和匹配效率方面，比传统算法相比，改善了81.4％，28.5％和79.7％。