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由约瑟夫·加布里埃尔·曼尼（Joseph Gabriel Manion）提交的论文...
为了证明我们方法的效果，我们就各种优化问题进行了多个NU Merical实验。对于每个问题，提供了一组来自未知可行集合的可行决策，我们生成了一个不可行的决定的人工数据集，这些决策在于使用我们的MCMC算法的已知多面体放松的组成。然后，我们训练分类器以学习可行数据集和不可行的数据集之间的分离边界。我们将我们的方法与几个未加剧的密度估计基线进行了比较，这些密度估计基线不会与补体中采样的数据相比。使用模拟的分数背包问题，我们表明我们的方法对于创建分类器至关重要，即（i）在需要可行和不可行区域之间的紧密分离边界时表现良好； （ii）当可行决策的数据集很小时。此外，我们考虑了所有Miplib [14]实例的线性性放松，少于80个变量，并证明我们基于抽样的分类器显着胜过所有基线模型。我们的实验代码可在https://github.com/rafidrm/mcmc-compomplement上找到。
薄层覆盖物的屈曲变形...
结构，使用实体元素来映射实验台组件，使用面元素来映射覆盖段，基于使用物理缺陷，以小值力的形式，允许正确的计算结果，证明与实验结果令人满意地一致。但必须强调的是，非线性分析是一种多价方法，结果的质量取决于边界条件映射的正确性和正确数值方法集的应用。因此，计算结果绝对应该通过适当的实验进行验证，基于设计过程中未经验证的非线性数值分析结果，导致形成不合格的结构缺陷。
数值敏感性增强和推理完整性一致性以定量理解
在本文中，我们描述了用于定量自然语言推断（QNLI）的方法，以及Semeval2024 Numeval任务1中的定量问题回答（QQA）。挑战的重点是增强模型的定量理解，从而证明其在某些任务上的绩效。我们从两个角度完成了这项任务：（1）通过在监督的微调阶段集成现实世界的数值 - 隔离数据（SFT）阶段，我们增强了该模型的NU-MERIMIC敏感性。（2）我们开发了一种重要的奖励模型评分机制，利用了从Human Refectback（RLHF）技术中的强化学习来提高模型的推理完整性。表现出的结果表明，我们的甲基动物可以实现出色的性能。我们的代码可以在https://github.com/ bit-numeval/numeval找到。
doi：10.29026/oes.2023.220023深度学习辅助变异性希尔伯特定量阶段成像
我们提出了一个针对相对低载体频率全息图的高准确伪像的单帧数字全息相位解调方案 - 深度学习辅助变异性希尔伯特·希尔伯特定量相成像（DL-VHQPI）。该方法将传统的深神经网络纳入完整的物理模型，利用残留补偿的想法可靠，可靠地恢复测试对象的定量相信息。它可以在略有非轴数数字全息系统下显着拟合频谱重叠引起的相伪影。与常规的端到端网络（无物理模型）相比，所提出的方法可以在维护成像质量和模型概括的同时减少数据集大小。DL-VHQPI通过Numerical Simulation进行定量研究。活细胞实验旨在证明该方法在生物学研究中的实用性。深度学习辅助物理模型的拟议思想可能扩展到各种计算成像技术。
Sugeno积分对汇总间隔值数据的概括：大脑计算机接口和社交网络分析的应用
间隔是代表与数据相关的不确定性的流行方式，在这种方式中，我们将每个观察结果视为间隔的宽度的模糊性。但是，在为此目的使用间隔时，我们需要使用适当的数学工具来使用。这可能是有问题的，这是由于与NuMerical的功能相比，间隔值函数的稀缺性和复杂性。在这项工作中，我们建议将Sugeno积分的概括扩展到与间隔值数据的工作。然后，我们在两个不同的设置中使用此积分对Aggregate间隔值数据进行：首先，我们研究了在脑部计算机界面中间隔的使用；其次，我们研究了如何在社交网络中构建间隔值的关系，以及如何汇总他们的信息。我们的结果表明，在两种情况下，间隔值数据可以有效地对数据的某些不确定性和联盟进行建模。对于大脑计算机界面的情况，我们发现我们的结果超过了其他间隔值函数的结果。
项目飞机燃料消耗 – 估算和可视化
为了揭开当今商业航空业中保密最为严格的秘密，本项目涉及飞机燃油消耗的计算。仅参考机场规划文件中提供的飞机制造商的信息，就可以建立一种方法来计算每架飞机的燃油消耗值。飞机每乘客每飞行 100 公里的燃油消耗量随着航程的增加而迅速下降，直到在飞机平均航程附近达到接近恒定的水平。在需要减少有效载荷的较远航程中，燃油消耗量会显著增加。数值结果以可视化的形式呈现、解释和讨论。针对当今不断增加的长途航班数量，研究结果的效率和可行性。本报告不考虑燃料燃烧对环境的影响。所提出的方法允许根据公开信息计算特定飞机类型的燃油消耗量。通过这种方式，可以调查每架飞机的燃油消耗量并进行公开讨论。
用于控制增强量子计量的高效张量网络
优化的量子控制可以提高量子计量的性能和抗噪能力。然而，当多个控制操作顺序应用时，优化很快就会变得难以处理。在这项工作中，我们提出了有效的张量网络算法来优化通过一长串控制操作增强的量子计量策略。我们的方法涵盖了一种普遍而实用的场景，其中实验者在要估计的通道的 N 个查询之间应用 N - 1 个交错的控制操作，并且不使用或使用有界辅助。根据不同的实验能力，这些控制操作可以是通用量子通道或变分酉门。数值实验表明，我们的算法在优化多达 N = 100 个查询的计量策略方面具有良好的性能。具体来说，我们的算法确定了一种在 N 有限但很大的情况下能够胜过最先进策略的策略。
使用惩罚最小二乘>的符号回归中的形状约束
摘要。我们研究了形状约束（SC）的添加及其在符号识别步骤（SR）的参数识别步骤中的考虑。sc是一种将有关未知模型函数形状的先验知识引入SR的手段。与以前在SR中探索过SC的工作不同，我们建议在使用基于梯度的NU-MERIMILICE优化的参数识别期间最大程度地减少SC违规行为。我们测试了三种算法变体，以评估其在识别合成生成数据集的三个符号表达式时的性能。本文研究了两种基准方案：一个具有不同噪声水平的基准，另一个具有不同的培训数据。结果表明，当数据稀缺时，将SC纳入表达搜索特别有益。与仅在选择过程中使用SC相比，我们在参数识别期间最小化违规行为的方法在我们的某些测试用例中显示出具有统计学意义的好处，在任何情况下都没有明显更糟。