XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptimisation
炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。
受最优状态转移启发的组合优化快速量子方法
在组合优化问题中，例如 MAX-CUT 或 TRAVELLING-SALESPERSON [ 1 ]，目标是从某个初始状态演化到编码优化问题解的最终状态。一种方法可能是绝热演化，将每个初始状态和最终状态编码为某个汉密尔顿量的基态，并在它们之间足够缓慢地插值。在实践中，这种方法受到插值汉密尔顿量的最小谱隙的限制 [ 2 , 3 ]。这种方法被称为绝热量子优化 (AQO) [ 4 – 8 ]。在缺乏成熟硬件的情况下，AQO 依靠绝热原理作为指导设计原则。反过来，AQO 导致了量子退火 (QA)。与 AQO 类似，QA 试图在初始和最终汉密尔顿量之间连续插值。QA 表示一种更广泛的
准备好飞跃了吗（通过共同设计）？加入量子硬件上的顺序优化
利用量子现象实现计算加速的前景使得量子处理单元 (QPU) 对于许多算法数据库问题具有吸引力。查询优化涉及通常需要探索大型搜索空间的问题，似乎是量子算法的理想匹配。我们提出了连接排序的第一个量子实现，这是最受研究和最基本的查询优化问题之一，基于对二次二元无约束优化问题的重新表述。我们在两种最先进的方法（基于门的量子计算和量子退火）上对我们的方法进行了经验描述，并确定了与最知名的经典连接排序方法相比的加速，这些方法的输入大小符合当前的量子退火器。然而，我们也证实，早期技术的极限很快就会达到。当前的 QPU 被归类为嘈杂的中型量子计算机 (NISQ)，并且受到各种限制的限制，与理想的未来 QPU 相比，这些限制降低了它们的能力，这阻止了我们扩大问题维度并实现实用性。为了克服这些挑战，我们的公式考虑了特定的 QPU 属性和限制，并允许我们在可实现的解决方案质量和问题规模之间进行权衡。与所有针对查询优化和数据库相关挑战的量子计算的先前工作相比，我们超越了当前可用的 QPU，并明确针对可扩展性限制：利用从数值模拟和实验分析中获得的见解，我们确定了共同设计 QPU 以提高其连接排序实用性的关键标准，并展示了即使相对较小的物理架构改进也能带来显着的增强。最后，我们概述了定制设计 QPU 的实际实用性之路。
风能系统多学科设计分析和优化路线图
摘要。本文描述了一项研究议程，以进一步鼓励将多学科设计分析和优化 (MDAO) 方法应用于风能系统。作为与国际能源署 (IEA) 风能系统工程任务 37 密切合作的一组研究人员：综合研究、设计和开发，我们已经确定了用户构建 MDAO 框架将遇到的挑战。该路线图包括 17 个研究问题和活动，这些研究问题和活动被认定属于三个研究方向：模型保真度、系统范围和工作流架构。可以预见，所有这些问题的合理答案将使 MDAO 更容易应用于风能领域。除了议程之外，这项工作还促进了系统工程在设计、分析和优化风力涡轮机和风力发电场中的应用，以补充现有的分区研究和设计范例。
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药品优化通讯[2024年5月]（第58期）
竭尽全力确保本新闻通讯中包含的信息是准确且最新的。请注意，有关药物和治疗剂的信息会随着时间的推移而变化，并且该信息在初始发布之后可能不会是最新的。请注意出版日期，并寻求进一步的建议，如果对信息的准确性有任何疑问。本新闻通讯中包含的信息是当时我们可以使用的资源中最好的信息。首字母缩写词是标准配方。该新闻通讯是由NHS Kent和Medway Medicines优化团队代表Kent＆Medway ICB制作的。有关包括任何查询的所有信件，请联系药品优化团队电子邮件：kmicb.medicinesoptimisation@nhs.net
在电网优化问题中建模智能网格技术
摘要：电网的脱碳有望产生新的电流。因此，可能要求网络规划人员在未来几十年中对电网进行大量的投资，以便以尊重热和电压网络约束的方式来容纳这些新流量。这些投资可能包括由传统技术和智能电网技术组成的基础设施资产组合。一个相关的关键挑战是位置周围存在不确定性，时间和新需求或发电连接的数量。这种不确定性不可避免地将风险引入投资决策过程，因为它可能导致不良的投资，并不可避免地导致过度的投资成本。智能网格技术具有使它们被视为投资选择的属性，可以使网络计划者对冲上述不确定性。本文通过提供批判性文献综述并介绍描述其操作的最新数学建模，重点关注关键的智能技术。
通过工程生物传感器
高价值蛋白质和酶的分泌是合成生物学经济的基础；允许在生产过程中连续发酵和蛋白质纯化而无需细胞裂解。大多数真核蛋白分泌由N末端信号肽编码；但是，信号肽序列变化对给定蛋白的分泌效率的强大影响尚未很好地定义。尽管天然信号肽序列多样性高，但大多数重组蛋白分泌系统仅采用少数表征良好的信号肽。此外，启动子和终止剂的选择可以显着影响分泌效率，但筛选众多遗传构建体以使最佳序列效率低下。在这里，我们调整了酵母G蛋白偶联受体生物传感器，以测量与任何感兴趣蛋白共归因于肽的肽标签的浓度。蛋白质分泌效率可以通过诱导受体激活下游的荧光报告基因来量化。此功能可以使用一锅组合金门克隆组装，对6000多个启动子，信号肽和终结器的6000多个组合进行高通量筛选。我们证明了这种生物传感器可以快速识别分泌和量化分泌水平的最佳组合。
坑优化研究开始于Korong Gold Resource
Verity Resources Limited（ASX：VRL，Verity或Company）很高兴地宣布，它已聘请了Cube Consulting，这是一位备受推崇的矿山工程服务顾问，开始在154Koz au Waihi和Korong Jorc的154KOZ AU WAIHI和KORONG JORC推断矿产资源估算上进行矿井优化研究。这些沉积物是位于西澳大利亚州Laverton Gold District的Monument Gold Project的一部分，毗邻Genesis Minerals Limited（ASX：GMD）3.33moz au mt Morgans项目。纪念碑黄金项目位于西澳大利亚州良好的东部戈德菲尔德矿区，受益于优秀的基础设施，包括密封的Leonora-to-laverton Road，一条天然气管道和Laverton的密封式飞机跑道。该项目还可以利用附近现有的处理基础设施，降低资本支出和运营成本。启动坑优化研究是推进纪念碑金项目的关键步骤。结果将为Korong和Waihi存款的经济可行性提供关键的见解，从而指导未来的勘探和资源扩展工作。值得注意的是，考虑到
我是您的优化指南：暖通空调系统 - 新南威尔士州环境
AC – 空调 ACP − 认可的证书提供商 AHU – 空气处理机组 AIRAH – 澳大利亚制冷、空调和供暖协会 BMS – 楼宇管理系统 CAV – 恒定风量 CHW – 冷冻水 CO – 一氧化碳 CO 2 – 二氧化碳 CW – 冷凝水 DCV − 需求控制通风 DDC – 直接数字控制 DSPR − 管道静压复位 DX – 直接膨胀 EC − 电子换向 EDH – 电热管道加热器 EEV – 电子膨胀阀 ESC – 能源节约证书 ESS – 能源节约计划 FCU – 风机盘管 FTS − 固定时间表 GHG – 温室气体 HHW – 加热热水 HLI − 高级接口 HVAC – 供暖、通风和空调 HVAC&R – 供暖、通风、空调和制冷 HW – 热水 IAQ – 室内空气质量 IPART − 独立定价与监管审裁处
基于自适应聚类的大型综合能源系统分层布局优化
摘要：不同能源系统通常独立规划和运行，导致能源利用率低、自愈能力弱、系统可靠性低。为此，针对大规模综合能源系统，提出一种基于自适应聚类的分层布局优化方法，综合考虑能量平衡、输电损耗和建设成本。首先，提出一种基于能量平衡和负荷矩的自适应聚类划分方法，确定能源枢纽的最优位置，并将各分布式电源和负荷自适应地分配到不同的能源枢纽上，形成多个区域综合能源系统。然后，建立所提出的分层布局优化模型，分别寻找区域综合能源系统和多区域综合能源系统的修正最小生成树，构建经济可靠的互联网络。最后，通过仿真验证了优化模型和策略的有效性。