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利用里德堡原子阵列进行最大独立集的量子优化
实现实际相关的、计算困难问题的量子加速是量子信息科学的核心挑战。使用两个空间维度中多达 289 个量子比特的 Rydberg 原子阵列，我们通过实验研究了解决最大独立集问题的量子算法。我们使用与 Rydberg 阻塞相关的硬件高效编码，实现闭环优化来测试几种变分算法，然后将它们应用于系统地探索具有可编程连接的一类图。我们发现问题难度由解决方案的退化和局部最小值的数量控制，并且我们通过实验将量子算法的性能与经典模拟退火进行了对比。在最难的图上，我们观察到在深电路范围内寻找精确解的超线性量子加速，并分析了其起源。C
远期健康耐用医疗设备（DME）指数和最高费用时间表
如果未在DME索引中列出项目，或者可以使用“未其他分类”（NOC）或其他过程代码，但可能需要事先授权。（请参阅DME索引中特定NOC程序代码的授权要求，请参阅以前的美元金额限制。）随附完整事先授权请求提交的文件必须包括对设备的性质，范围和特定成员特定医疗需求的完整描述。使用品牌和/或模型和价格的制造商产品信息应作为先前授权请求的附件发送。
最高剂量和频率 - 社区计划医疗福利药物政策
Policy Number : CS2025D0034AO Effective Date : January 1, 2025 Instructions for Use Table of Contents Page Application ............................................................................. 1 Coverage Rationale .............................................................. 2 Applicable Codes ................................................................ 19 Clinical Evidence ...............................................................................................................................................................................................................................................................................................
高阶无约束二进制优化和 MIMO 最大似然检测的量子算法
摘要 — 在本文中，我们提出了一种支持实值高阶无约束二进制优化 (HUBO) 问题的量子算法。该算法基于 Grover 自适应搜索，该搜索最初支持具有整数系数的 HUBO。接下来，作为应用示例，我们将多输入多输出最大似然检测公式化为具有实值系数的 HUBO 问题，其中我们使用 5G 标准中指定的格雷编码位到符号映射。所提出的方法使我们能够为检测问题构建有效的量子电路，并分析所需量子比特和量子门的特定数量，而其他传统研究假设这种电路可作为量子预言机。为了进一步加速量子算法，我们还推导出目标函数值的概率分布，并确定一个唯一阈值以采样更好的状态。假设未来出现容错量子计算，我们提出的算法有可能显著降低经典领域的查询复杂性，并在量子领域提供二次加速。
BiosEnic Sign签订新的订阅协议，最高为210万欧元的可转换债券
，比利时，2024年6月21日，6月21日，CEST - BISOSIC（Euronext Brussels and Paris和Paris：BIOS：BIOS：BIOS），这家临床舞台公司，专门针对严重的自身免疫性疾病和炎症性疾病和细胞修复，今天宣布已签署了一项新的订阅协议，以签署2亿欧元的订阅协议。实体全球技术机会15（“ GTO 15”）。GTO 15已承诺在CBS中订阅多达210万欧元（遵守CB设施中规定的某些条件的前提）。CBS将最多发行并订阅七个分组。在未来几天，将为GTO 15订购（并指示）的第一批30 cbs，总本金为300,000欧元。第二款将于2024年7月10日进行。The issue and subscription of the remaining five tranches, each with a principal amount of EUR 300,000, can be requested at BioSenic's sole discretion over a eighteen-month period beginning on the signing date of the subscription agreement, subject to customary conditions to be met (including (i) the possibility to immediately list any new shares resulting from the conversion of the CBs, (ii) as from the second tranche, that the average daily value of the company's在落后的二十个交易日内的股票（修剪了10％的异常值 - 超过20,000欧元，（iii）从第四款付款开始，以便行使进一步的货币，Biosenic应该以最低800,000欧元的最低金额获得额外的资金。gto 15有权要求发行一批。更确切地说，BiosEnic应有权要求投资者 - 没有投资者的进一步同意，但在每种情况下，在某些条件下对某些条件进行了符合符合的先例 - 在2024年7月10日进行第二款批次，此后至少在以前的群体结束日期结束后的凉爽二十个时期后进行一次酷刑期。CBS（每人10,000欧元）将以无抵押，下属的注册债券的形式。哥伦比亚广播公司将不承担任何优惠券，并且发行后五年的到期日期为五年，如果在成熟日期内自动转换CBS否则将导致GTO 15持有公司投票股的24.9％以上，则可能会延长一年。CBS可转换为BiosEnic的普通股。转化价格将等于在交易日的定价期间连续十个交易日期间观察到的生物元中普通股每日最低vwap（体积加权平均价格）的95％，在交易日的到期，在CB持有人的conversion依交易日期的日期之前，与CB持有人数的交易量相比，CB持有人数比25％的参与者都多。 10天定价期。融资的收益将实质上有助于进一步促进Biosenic的主要资产，其ATO产品的临床发展，以治疗慢性移植与宿主疾病（CGVHD）（CGVHD），并涵盖相关的一般业务和研究费用以及关键的公司活动。该第三阶段试验旨在确认使用我们的口服药物（oato/arscicor）治疗CGVHD的早期2期结果。BIOSENIC首席执行官兼董事会主席FrançoisRieger宣称：“与ABO的新订阅协议将使BiosEnic在接下来的几个月中向FDA提出IND，并与我们的其他监管机构同时提交IND，并与我们的其他监管机构同行 我们的目标是在2025年第1季度注册第一批患者，同时筹集必要的资金来支付我们在试验第一步的预期费用，这是一项关键的临时分析，这对于在申请快速市场访问时完成试验至关重要。”关于BiosEnic BiosEnic是一家领先的生物技术公司，专门从事Medsenic的三氧化物（ATO）平台发行的临床资产 自身免疫平台的关键目标适应症包括移植物 - 宿主 - 疾病（GVHD），全身性红斑狼疮（SLE）和现在的系统性硬化症（SSC）。 在2022年10月合并后，BiosEnic结合了药物和骨治疗剂的战略位置和优势。 合并特异性使Medsenic/BiosEnic能够使用ATO/Oral ATO（OATO）的免疫调节特性开发出各种抗炎和抗自动免疫的全新武器库。 BiosEnic总部位于比利时蒙特 - 甘伊伯特的Louvain-la-neuve科学园。 更多信息可在http://www.biosenic.com上获得。BIOSENIC首席执行官兼董事会主席FrançoisRieger宣称：“与ABO的新订阅协议将使BiosEnic在接下来的几个月中向FDA提出IND，并与我们的其他监管机构同时提交IND，并与我们的其他监管机构同行我们的目标是在2025年第1季度注册第一批患者，同时筹集必要的资金来支付我们在试验第一步的预期费用，这是一项关键的临时分析，这对于在申请快速市场访问时完成试验至关重要。”关于BiosEnic BiosEnic是一家领先的生物技术公司，专门从事Medsenic的三氧化物（ATO）平台发行的临床资产自身免疫平台的关键目标适应症包括移植物 - 宿主 - 疾病（GVHD），全身性红斑狼疮（SLE）和现在的系统性硬化症（SSC）。在2022年10月合并后，BiosEnic结合了药物和骨治疗剂的战略位置和优势。合并特异性使Medsenic/BiosEnic能够使用ATO/Oral ATO（OATO）的免疫调节特性开发出各种抗炎和抗自动免疫的全新武器库。BiosEnic总部位于比利时蒙特 - 甘伊伯特的Louvain-la-neuve科学园。更多信息可在http://www.biosenic.com上获得。
通过大脑启发的几何透镜重新思考最大流问题和波束形成设计
摘要 — 可以通过双管齐下的方法提高无线网络（如车载网络）的数据速率，即 1）通过并行独立路由提高网络流速率；2）通过波束成形码本自适应提高用户的链路速率。移动中继（如移动路边单元）由于其定位灵活，可用于实现这些目标。首先在网络层面，我们将正则化拉普拉斯矩阵建模为黎曼流形上的点，该矩阵是表示中继相关网络图的对称正定 (SPD) 矩阵。受大脑网络中不同任务的几何分类的启发，黎曼度量（如对数欧几里德度量 (LEM)）用于选择可实现最大 LEM 的中继位置。仿真结果表明，与其他传统度量（如代数连通性）相比，所提出的基于 LEM 的中继定位算法可实现并行路由并实现最大网络流速率。其次，在链路层，我们提出了一种无监督几何机器学习 (G-ML) 方法来学习每个中继相关环境的独特信道特性。鉴于空间相关衰落信道具有 SPD 协方差矩阵，它们可以在黎曼流形上表示。因此，基于 LEM 的黎曼度量用于环境信道的无监督学习，并据此构建匹配的波束成形码本。仿真结果表明，所提出的 G-ML 模型在短暂的训练期后提高了链路速率。
微电网能量调度的修改后的最大熵逆增强学习方法
摘要 - 将分布式电源资源（DERS）集成到电力系统中的普及带来了一个挑战，以优化微电能计划的调度策略。强化学习方法遇到了长期问题，因为对微电网系统的奖励函数的经验假设。尽管传统的逆增强学习（IRL）方法可以在某种程度上解决此问题，但它们遇到了对大而连续的状态空间中国家访问频率的广泛计算的限制。为了减轻此限制，我们提出了一种修改的最大熵IRL（MMIRL）方法，以从专家示范中提取奖励函数，以解决微网络调度问题。通过计算专家功能期望和学习者特征期望之间的差异来避免国家访问频率的计算。微电网优化适用于使用状态行动（s，a）功能而不是状态s功能仅用于恢复奖励，并且此设置驱动了计算上有效的方法的需求。为此，与微电网能源调度的常规方法相比，提出的MMIRL算法旨在恢复奖励功能并学习调度策略。案例研究分别在能量套利问题和带有DER的微电网系统中进行。结果证明，所提出的MMIRL方法可以以超过99％的精度学习调度策略，并且在这两种情况下都胜过其他比较方法。索引条款 - 分配的能源资源，增强学习，最大熵逆增强学习，Mi-Crogrid Energy调度和操作优化。
基于最大衍射调制的大视角全息三维显示系统
理想的全息三维显示应具有大视角、全彩色、低散斑噪声的特点，但现有策略往往限制了全息三维显示的视角，大大阻碍了其广泛应用。本文提出了一种基于最大衍射调制的大视角全息三维显示系统，该系统的核心包括空间光调制器（SLM）和液晶光栅。我们还提出了一种实现大视角全息三维显示的可行新方案，即将SLM的最大衍射角视为每个像点的有限衍射调制范围，不仅可以获得物体的最大全息图尺寸，还可以利用自主设计的液晶光栅调节二次衍射重建像。更重要的是，提出的最大衍射调制方案使系统的视角扩大到73.4°。该系统在教育、文化和娱乐等领域具有巨大的应用潜力。
裂纹长度和最大应力对工程合金疲劳裂纹扩展速率的影响
金属合金的疲劳裂纹扩展速率 (FCGR) 曲线通常分为三个区域。区域 II 通常被称为 Paris 区域，通常用单指数的幂律关系建模。区域 I 和 III 分别位于 FCGR 曲线的起点和终点，通常用渐近关系建模。在本文中，我们假设疲劳裂纹扩展在所有裂纹长度和所有应力强度因子范围 (ΔK) 下都受幂律行为支配。为了适应区域 I - III 中 FCGR 斜率的变化，在 Paris 方程中引入了数学枢轴点。存在枢轴点的幂律行为使得能够直接拟合裂纹长度与循环数 (a-N) 曲线，以获得 FCGR 与 ΔK 的关系。这种新方法适用于小而长的裂纹扩展曲线，并能得到精确的多线性 FCGR 曲线，适合重建测得的 a-N 曲线。该方法随后应用于 i) 不同的合金，以显示 FCGR 曲线因合金成分和热处理变化而产生的局部变化，ii) 自然增加微观结构小裂纹的 Δ K 测试，以获得准确的小裂纹 FCGR 数据。与准确的长裂纹数据的比较表明，小裂纹速度更快，但从区域 I 到区域 II 的过渡发生在特定的疲劳裂纹扩展速率下，从而导致明显的偏移
空间高效的内点法，应用于线性规划和最大权重二分匹配
是计算机科学和运筹学中最基本的问题之一。在过去的半个世纪里，人们致力于开发时间高效的线性规划求解器，例如单纯形法 [23]、椭球法 [44] 和内点法 [41]。近几年，利用内点法 (IPM) 加速线性规划求解得到了深入研究 [20, 55, 13, 35, 65, 25, 71]。当 m ≈ n 时，最先进的 IPM 运行时间为 O(m2+1/18+mω)，当 m≫n 时，运行时间为 O(mn+n3)。为了实现这些令人印象深刻的改进，大多数此类算法利用随机和动态数据结构来同时维护原始解和对偶解。虽然这些算法在时间上是高效的，但它们不太可能以空间高效的方式实现：维护原始对偶公式需要 Ω(m + n2) 空间，当 m ≫ n 时尤其不能令人满意。在本文中，我们研究了在流式模型中求解线性规划的问题：在每一遍中，我们可以查询 A 的第 i 行和 b 的对应行。目标是设计一个既节省空间又节省遍历次数的 LP 求解器。所谓高效，我们的目标是获得一种不依赖于 m 的多项式的算法，或者更具体地说，我们提出一个健壮的 IPM 框架，该框架仅使用 e O(n2) 空间和 e O(√n log(1/ϵ)) 次遍历。1据我们所知，这是实现与 m 无关的空间和遍历最高效的流式 LP 算法。目前最好的 LP 流式算法要么需要 Ω(n) 次传递，要么需要 Ω(n2+m2) 空间来进行 O(√n) 次传递。对于高密集 LP（m≫n）的情况，我们的算法实现了最佳空间和传递。获得这些 LP 算法的关键因素是从时间高效的原始对偶 IPM 转变为时间效率较低的仅对偶 IPM [64]。从时间角度来看，仅对偶 IPM 需要 e O(√nlog(1/ϵ)) 次迭代，每次迭代可以在 e O(mn+poly(n)) 的时间内计算完成。然而，它比原始对偶方法更节省空间。具体而言，我们表明每次迭代，只需维护一个 n×n 的 Hessian 矩阵即可。为了获得 e O ( √ n log (1 /ϵ )) 次传递，我们证明了诸如 Lewis 权重 [ 56 , 21 ] 等非平凡量可以以仅使用 e O ( n 2 ) 空间的就地方式递归计算。既然我们有了用于流式模型中一般 LP 的空间和传递效率高的 IPM，我们将使用半流式模型中的图问题应用程序对其进行实例化。在半流式模型中，每条边及其权重都以在线方式显示，并且可能受到对抗顺序的影响，并且算法可以在 e O ( n ) 空间中对流进行多次传递。2我们特别关注最大权重二分匹配问题，其中带有权重的边以流式传输给我们，目标是找到一个匹配，使其中的总权重最大化。虽然对这个问题的研究已经很多（[ 2 , 36 , 24 , 3 , 9 ] 等），但大多数算法只能计算近似匹配，这意味着权重至少是最大权重的 (1 − ϵ )。对于精确匹配的情况，最近的一项研究 [ 6 ] 提供了一种算法，它取 n 4 / 3 + o (1)