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基于机器学习的基于机器学习的光束选择，以最大化无线网络容量
摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。
人工智能工具对股票投资决策中最大收益的影响
1。股票投资介绍和人工智能的作用较长的股票可能会导致对这些股票的获利损失的损失，从而导致幼稚投资者故事的悲剧更大。多亏了技术的进步，我们拥有深刻的知识，精致的工具，甚至是我们称为人工智能（AI）的超级智能机器。股票市场领域中的集成AI工具生成了投资者特定的工具，该工具被认为对生成利润很有价值。技术的影响已渗透到许多地区。在漫长的十年中，算法拥有证券的拥有，自动机器人主要取决于数据分析，预测性建模和投资领域的优化，这称为AI。另一方面，这些机制已通过各种方式以一种无知的方式重新过滤了他们的早期结果（Sutiene等，2024）。，虽然专有最新技术以及机器人和共享的使用可能会促进货运投资者，但知识渊博的投资者在金融市场中的风险较大。在这项研究中，AI工具的影响（表明在股票投资领域更为强烈的场合）对投资决策回报的最大化的影响集中在传统投资者的行动上。此外，从更广泛的角度研究了这些机制在广泛的金融市场中渗透的影响。
借助信息图表最大程度地完成两剂 COVID-19 疫苗接种
摘要：美国批准的三种 COVID-19 疫苗中有两种需要注射两剂才能达到完全疗效，世界其他地方的其他疫苗也是如此。与单剂注射相同疫苗相比，全系列多剂量 COVID-19 疫苗可提供更强的 SARS-CoV-2 感染保护。在任何公共卫生运动中，实现社区层面的完美依从性都是一项挑战，即使在非大流行时期也是如此。需要多剂接种的疫苗，加上公众在 COVID-19 大流行期间目睹的疫苗犹豫和错误信息的激增，加剧了确保世界人口获得足够水平的 COVID-19 免疫力的挑战。在这里，我们描述了我们的研究结果，在该研究中，我们试图确定是否可以通过传播信息图表来解释疫苗是什么以及为什么回来接种第二剂是有益的，从而提高两剂 COVID-19 疫苗接种方案的完成率。我们的结果表明，在向首次接种疫苗的人分发了 COVID-19 疫苗信息图后，返回接种第二剂疫苗的比例有所增加。我们认为，将沟通和外联活动扩展到诊所会对随访率产生积极影响，并且信息图是帮助和支持 COVID-19 疫苗部署的有用工具。
最大化德克萨斯州批发能源市场的电池储能商户收入
Stem 将项目专业知识与市场领先的软件相结合，为批发能源市场参与提供了差异化解决方案。我们的竞标平台 Athena Bidder™ 可生成多个数据预测，然后叠加经济和运营约束，以生成针对每个市场间隔进行优化的能源竞标。Athena Bidder 在所有实时、日前和辅助市场中进行协同优化，在遵循所有 ERCOT 要求的同时找到最佳收入机会。它还通过灵活的网关与市场系统集成，该网关支持各种行业标准协议（例如 DNP3），以及与调度协调员和交易实体的特定集成。
dqssa：一种量子启发的解决方案，用于最大化在线社交网络（学生摘要）
引言最大化（IM）问题围绕从社交网络中提取一部分，也称为种子节点的子集（也称为种子节点）。IM的实际应用从流行病学到营销，由于其现实世界中的多样化，它成为研究的人口。先前对IM的研究，尽管在有效种子节点选择方面产生了显着的进步，但由于时间复杂度过多或影响效率低下而产生了良好的发展。为了克服这一点，我们的方法在网络的影响力传播和执行时间之间取得了平衡，这是开发有效的IM算法所必需的。，我们通过合并量子启发的元毛术（MH）（MH），借鉴了量子物理学原理，例如Schr¨odingerWave方程和Delta电位领域（Ross 2019），从而解决了解决方案的问题，并通过合并量子启发的元毛术（MH）来解决局部最佳点（MH）。这些方法产生了令人鼓舞的结果，如随后的部分所述。IM算法遵循一个序列过程，首先使用Louvain算法识别重要的通信结构。在社区内的种子节点的选择是通过称为局部影响估计量或谎言的目标函数来促进的。一旦通过DQSSA从Lie函数获得溶液和其他基线方法，根据Infectim概率超参数的不同基线方法（IC）扩散模型，可用于量化跨图的影响。
通过基于梯度的学习策略最大化多智能体量子游戏的局部奖励
摘要：本文深入研究了多智能体环境中复杂的量子游戏世界，提出了一个模型，其中智能体利用基于梯度的策略来优化局部奖励。引入了一种学习模型，重点关注智能体在各种游戏中的学习效率以及量子电路噪声对算法性能的影响。研究揭示了量子电路噪声与算法性能之间的非平凡关系。虽然量子噪声的增加通常会导致性能下降，但我们表明，在某些特定情况下，低噪声可以意外地提高具有大量智能体的游戏中的性能。这种见解不仅具有理论意义，而且考虑到当代嘈杂的中型量子 (NISQ) 计算机的固有局限性，也可能具有实际意义。本文提出的结果为量子游戏提供了新的视角，并丰富了我们对多智能体学习与量子计算之间相互作用的理解。强调了挑战和机遇，为量子计算、博弈论和强化学习交叉领域的未来研究指明了有希望的方向。
使用生成式人工智能最大化测试覆盖率并避免数据隐私挑战
企业不断升级到更先进的平台，以满足不断变化的运营需求。但是，将数据从一个平台迁移到另一个平台可能非常繁琐且耗时，并且可能涉及多项挑战。最大的挑战之一是获得利益相关者的认可并确保数据完整性，其中数据完整性也会影响您如何影响利益相关者的认可。如果我们能够确保无缝数据迁移解决方案，不会妨碍数据的完整性，并且可扩展且具有成本效益等，那么企业的多个利益相关者就可以参与迁移活动。
可酶切的三肽连接体可最大程度提高抗体-药物偶联物的治疗指数
靶向药物输送作为一种提高药物疗效同时降低对健康组织毒性的方法，已引起越来越多的关注。特别是抗体-药物偶联物 (ADC)，即通过化学接头与药理活性分子 (有效载荷) 连接的 mAb，是最有前途的一类药物，具有显著而持久的治疗效果；它们已被用于治疗癌症 (1、2) 和其他疾病 (3、4)。此类药物的临床成功已得到证实，FDA 批准的 12 种 ADC 可用于治疗广泛的血液系统恶性肿瘤和实体瘤 (5)，并且有 100 多种候选药物正在进行临床试验 (clinicaltrials.gov)。尽管 ADC 化学、肿瘤内科和临床管理方面取得了最新进展，但基于 ADC 的治疗通常伴有各种副作用，包括骨髓抑制和肝毒性。因此，能够最大限度降低不良反应风险的 ADC 技术可用于实施有效的癌症治疗，而不会损害患者的生活质量。 ADC 连接子是影响整体药物疗效和安全性的关键组成部分 (6, 7)。近 70% 的 ADC 使用可裂解连接子，以有效释放内部的结合有效载荷
保护简报 51：历史建筑和现有建筑的建筑规范：规划和最大化其应用
美国在 19 世纪和 20 世纪初采用的最早的建筑规范条例侧重于灾难性火灾和地震后的防火安全以及改善不达标的住房条件。随着时间的推移，规范不断扩展，设立了对自然光、净水、废物处理、结构完整性、抗风和抗食物、最小房间尺寸、建筑出口的最低要求，以及数百项影响生命和财产安全的其他要求。第二次世界大战后，规范还成为实施与住房、普遍可达性和节能相关的新的公共和政府优先事项的可用机制。在接下来的 75 年里，规范及其管理变得越来越复杂，随着新的规范变化不断提高建筑物所需性能的水平，这种模式仍在继续。例子包括侧重于能源消耗和节约、碳减排、通风系统的设计和性能以及城市与荒野交界处防止野火的规定。
最大限度地发挥定制 RISC-V 矢量扩展的潜力，以加速 SHA-3 哈希函数
摘要。SHA-3 被认为是最安全的标准哈希函数之一。它依赖于 Keccak-f[1 600] 置换，该置换对 1 600 位的内部状态进行操作，主要表示为 5 × 5 × 64 位矩阵。虽然现有实现通常以 32 位或 64 位的块顺序处理状态，但 Keccak-f[1 600] 置换可以通过并行化加速。本文首次通过 32 位和 64 位架构上的自定义向量扩展探索基于 RISC-V 的处理器中 Keccak-f[1 600] 并行化的全部潜力。我们分析了由五个不同步骤映射组成的 Keccak-f[1 600] 置换，并提出了十条自定义向量指令来加速计算。我们在 SystemVerilog 中描述的 SIMD 处理器中实现了这些扩展。我们将我们的设计性能与基于矢量化专用指令集处理器 (ASIP) 的现有架构进行了比较。我们表明，得益于我们精心选择的自定义矢量指令，我们的设计性能优于所有相关工作。