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人工智能优化资源成本感知设计策略
第 4 卷第 1 期 – ISSN 2582-6921 双月版 | 2023 年 1 月 – 2 月 本作品根据 CC BY-NC-SA 4.0 许可。在此处查看完整许可
IFS 和人工智能：优化资产可靠性
资产和其他运营数据遍布整个企业，由机器、机器内的组件、物联网连接系统和人工输入生成。通过利用人工智能访问和分析这些数据，运营可以优化流程和生产力，同时确保持续改进。有序数据库的好处非常显著，从日常资产可靠性到实现既定的行业标准（如 ISO 55000 认证）。
一个用于鼠标脑映射和分析的优化工具包
在其长达一个世纪的历史中，组织学一直是三维（3D）组织的2维研究。t主要是由于特定的限制，特定的y二维（2D）视野，结合大多数组织过于不透明，无法以较大的量表和高分辨率进行高度分辨率。even尽管在一个多世纪前发明了通过R EFR激活指数构图的组织清除[1]，但缺乏想象和分析能力限制了我们获取高效率IMA GES的能力，并量化了获得的高度ima ges和量化数据获得的数据。在过去的十年中，灯页微观镜的双创新和Br ain清除tec hniques hniques hniques e启用了3D成像的3D成像，具有亚细胞分辨率[2]。ho w e v er，3d ima ging数据量大复合物，m ulti-gigabyte ima ge stac ks，无法轻易进行操作。这是针对特定分析任务优化的专业IMA ge Analy ysis管道的范围，例如识别感兴趣的功能，将其映射到参考模板上，并将结果签到3D [3-6]。不幸的是，这些软件包倾向于依赖于支持软件的复杂而脆弱的环境（例如，特定版本中的Python软件包）。作为一种疾病，这些软件管道的人很脆弱，需要fre-
HER2 靶向药物的优化、自动化和符合 cGMP 的合成 [
摘要背景：Affibody 分子 ABY-025 已被证明可用于在体内检测人类表皮生长因子受体 2 (HER2)，无论是用铟-111 ( 111 In) 还是镓-68 ( 68 Ga) 进行放射性标记。最好使用后者 68 Ga，因为与 111 In 相比，它在正电子发射断层扫描中具有更高的分辨率和在临床环境中的量化能力。正在进行的 II 期研究 (NCT05619016) 评估了 ABY-025 用于检测 HER2 低病变和选择患者进行 HER2 靶向治疗的效果，目的是优化 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 的自动化和符合 cGMP 的放射合成。 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 是在合成模块 Modular-Lab PharmTracer (Eckert & Ziegler) 上生产的，该模块常用于 68 Ga 标记。放射性示踪剂之前已在此模块上进行放射性标记，但为了简化生产，对方法进行了优化。将需要手动交互到放射性标记程序的步骤减至最少，包括方便且自动化的 68 Ga 洗脱液预浓缩和简化的自动化最终配制程序。放射性药物生产的每个部分都经过精心开发，以获得稳健性并避免任何操作员绑定的制造变化。优化的生产方法已成功应用于另一种放射性示踪剂的 68 Ga 标记，验证了其作为基于 Affibody 的肽的放射合成的通用且稳健方法的多功能性。结果：开发了一种简化和优化的自动化 cGMP 合规的 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 放射合成方法。该方法的衰变校正放射化学产率为 44 ± 2%，放射化学纯度 (RCP) 为 98 ± 1%，生产后 2 小时的 RCP 稳定性为 98 ± 1%，表明该方法具有高度的可重复性。当用于放射性标记另一种类似肽时，该生产方法也显示出可比的结果。结论：对 [ 68 Ga]Ga-ABY-025 放射合成所做的改进，包括引入 68 Ga 洗脱液的预浓缩，旨在充分利用 68 Ge/ 68 Ga 发生器的放射性输出，从而减少放射性浪费。此外，减少放射合成前手动执行的准备步骤的数量，不仅可以最大限度地降低潜在的人为/
CHAM在量子计算中的优化实现与分析
摘要：能够运行 Grover 搜索算法的量子计算机可能会削弱对称密钥加密和哈希函数的安全强度，该算法可将暴力攻击的复杂度降低一个平方根。最近，量子方法研究提出使用 Grover 搜索算法结合对称密钥加密和哈希函数的优化量子电路实现来分析潜在的量子攻击。分析对密码的量子攻击（即量子密码分析）并估计所需的量子资源与评估目标加密算法的后量子安全性有关。在本文中，我们重新审视了超轻量级密码 CHAM 分组密码的量子实现，重点是优化其密钥计划中的线性运算。我们通过应用新颖的优化分解技术将 CHAM 的线性方程优化为矩阵。使用改进的 CHAM 量子电路，我们估算了 Grover 密钥搜索的成本，并在进一步降低成本的情况下评估后量子安全强度。
贝叶斯网络的优化量子电路表示
摘要：近年来，人们对量子机器学习的兴趣日益高涨，研究人员积极开发利用量子技术的力量解决各个领域高度复杂问题的方法。然而，由于量子资源有限和固有噪声，在有噪声的中间量子设备 (NISQ) 上实现基于门的量子算法面临着显著的挑战。在本文中，我们提出了一种在量子电路上表示贝叶斯网络的创新方法，专门用于应对这些挑战。我们的目标是最大限度地减少在量子计算机上实现量子贝叶斯网络 (QBN) 所需的量子资源。通过精心设计动态电路中的量子门序列，我们可以优化有限量子资源的利用率，同时减轻噪声的影响。此外，我们提出了一项实验研究，证明了我们提出的方法的有效性和效率。通过在 NISQ 设备上进行模拟和实验，我们表明我们的动态电路表示显著降低了资源需求并增强了 QBN 实现的稳健性。这些发现凸显了我们的方法的潜力，为量子贝叶斯网络在当前可用的量子硬件上的实际应用铺平了道路。
OSE-IDS：优化的堆叠集合入侵检测...
摘要 - 随着网络犯罪的发展越来越多，智能网络入侵检测系统（NIDS）的存在在网络基础架构中是必不可少的。此外，还有许多挑战面临基于人工智能的NID设计，例如网络流量中的无关功能，罕见的恶意流量示例以及机器学习模型选择和模型的Mypermeters finetuning的努力。这项研究提出了与这些挑战有关的有效NID，以准确检测恶意行为。首先，一种并行混合特征选择方法过滤了最重要的功能。第二，为了解决数据不平衡，我们集成了一项合并的随机下采样策略和合成少数民族过采样技术 - 编辑了最近的邻居技术，以确保对少数派攻击的平衡表示。最后，堆叠的集合分类器包括通过自动化机器学习方法选择的四种最佳基本模型。使用CICIDS2017数据集（用于入侵检测研究的综合基准），我们的方法达到了令人印象深刻的99.76％的令人印象深刻的检测率，从而有效地识别了多数族裔和少数类别。索引术语 - 开为单位，异常检测器，最佳特征选择，不平衡数据集，SMOTE，集合分类器。
提出了针对锂的保护电路优化的MOSFET ...
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OPCoSA：针对空间应用的优化产品代码
集成电路的微型化增加了对电磁辐射的敏感度，也增加了存储器出现错误的概率和数量。关键应用系统采用错误纠正码 (ECC) 来缓解存储器故障。这项工作引入了针对空间应用的优化乘积代码 (OPCoSA)，这是一种对其原始版本 PCoSA 进行优化的 ECC，减少了 16 个冗余位并保持了高错误纠正能力。我们通过对 36 种特定错误模式、突发错误和穷举分析的测试来评估优化的 ECC。此外，我们将综合结果在硬件、可靠性和冗余度方面与其他四种专用于空间应用的 ECC 进行了比较。测试表明，OPCoSA 可以纠正所有 36 种错误模式和最多 4 种突发错误的 100% 的情况；此外，它对一至四维穷举错误的纠正率分别为 100%、100%、95.4% 和 78.9%。