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酶静电优化研究进展...
图 4. 静电逆设计问题包括寻找反应周围带电残基或点电荷的最佳位置，以降低反应势垒。考虑围绕狄尔斯-阿尔德反应的分区球面，分区的每个斑块分配一个电荷密度（蓝色 - 带负电；红色 - 带正电），理论上可能的环境总数是无限的，因为任何一点的电荷都可以是任何实数值，并且分区可以无限精细。这产生了巨大的搜索空间。此外，由于静电环境的各种配置会产生类似的反应势垒，以及可能的解决方案完全改变反应途径，而这在蛋白质中不再可行，因此解决方案将不唯一。Hartke 和 Sokalski 试图通过使用机器学习或最小化给定反应的 𝐸 !"## 来确定最佳催化环境，从而减少这个搜索空间。
平滑和优化最大相对熵
事实证明，对于平滑的最大相对熵，并没有一个统一的定义；不同的作者有时会选择不同的距离概念来进行平滑，这会导致 (3.2) 中集合 B ε ( ρ ) 的不同选择。此外，算子 ξ 有时不仅可以在密度算子上取值，还可以在次归一化密度算子上取值，在这种情况下，最大相对熵的定义会以最直接的方式扩展以适应此类算子。然而，通常情况下，定义平滑的最大相对熵的距离概念要么基于迹距离，要么基于保真函数。通过 Fuchs-van de Graaf 不等式，可以发现，由此得出的平滑最大相对熵的定义大致等价，而且在定性意义上也非常相似。为了具体起见，我们将根据跟踪距离来定义平滑的最大相对熵，如下面的定义所精确的那样。
优化身体相互适应的框架......
人机界面的操作越来越多地被称为双学习者问题，其中人和界面都基于共享信息独立调整其行为，以提高特定任务的联合性能。从人体机界面领域汲取灵感，我们采取不同的视角，并提出了一个框架，用于研究在界面的演变取决于用户的行为并且不需要明确定义任务目标的情况下的协同适应。我们对协同适应的数学描述建立在以下假设之上：界面和用户代理共同适应以最大化交互效率而不是优化任务性能。这项工作描述了人体机界面的数学框架，其中天真的用户与自适应界面交互。界面被建模为从高维空间（用户输入）到低维反馈的线性映射，充当自适应“工具”，其目标是在无监督学习过程之后最大限度地减少传输损耗，并且不知道用户正在执行的任务。用户被建模为非平稳多元高斯生成过程，该过程产生一系列统计上独立或相关的动作。依赖数据用于建模与实现任务规定的某些未知目标有关的动作选择模块的输出。该框架假设，与此明确目标并行，用户正在隐性学习一种合适但不一定是最佳的与界面交互的方式。隐性学习被建模为使用依赖性学习，由作用于生成分布的基于奖励的机制调节。通过模拟，该工作量化了当用户学习操作静态界面与自适应界面时，系统如何根据学习时间尺度演变。我们表明，可以直接利用这个新框架来轻松模拟各种交互场景，以促进对导致联合系统最佳学习动态的参数的探索，并为人机协同适应优于用户适应提供经验证明。
谷氨酸棒杆菌重组工程优化
这是作者手稿，已接受出版并经过完整的同行评审，但尚未经过编辑、排版、分页和校对过程，这可能导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1002/bit.27737 。本文受版权保护。保留所有权利。
使用元学习优化量子启发式方法
摘要 变分量子算法是一类量子启发式算法，是展示有用量子计算的有希望的候选算法。找到在硬件上放大这些方法性能的最佳方法是一项重要任务。在这里，我们使用一类称为“元学习器”的现有技术来评估量子启发式算法的优化。我们在三个模拟环境中的三个问题上，针对两种量子启发式算法（量子交替算子 ansatz 和变分量子特征求解器），比较了元学习器与进化策略、L-BFGS-B 和 Nelder-Mead 方法的性能。我们表明，在嘈杂的参数设置环境中，元学习器比我们测试的所有其他优化器更频繁地接近全局最优值。我们还发现，元学习器通常更能抵抗噪音，例如，在嘈杂和采样环境中，性能下降幅度较小，并且“增益”指标的平均表现优于其最接近的竞争对手 L-BFGS-B。最后，我们提供了证据表明，在小问题上训练的元学习器将推广到更大的问题。这些结果是一个重要的迹象，表明元学习和相关的机器学习方法将成为近期嘈杂量子计算机有用应用不可或缺的一部分。
自 1947 年以来优化互操作性
• 当代作战环境/新兴威胁：ABCA 军队在反恐战争中的贡献。 • 转型与现代化：转型与变革对军队及其开展联合行动的能力的影响。 • 联合跨部门多国 (JIM)：对联合环境下多国陆地作战的影响。 • 能力整合：维护和发展综合全频谱陆地作战能力。 • 知识利用：利用军队内部现有的机构学习和知识型管理。 • ABCA 产品：军队之间教义、物资、战术、技术和程序/技术标准化的生产。
自 1947 年以来优化互操作性
• 当代作战环境/新兴威胁：ABCA 军队在反恐战争中的贡献。 • 转型与现代化：转型与变革对军队及其开展联合行动的能力的影响。 • 联合跨部门多国 (JIM)：对联合环境下多国陆地作战的影响。 • 能力整合：维护和发展综合全频谱陆地作战能力。 • 知识利用：利用军队内部现有的机构学习和知识型管理。 • ABCA 产品：军队之间教义、物资、战术、技术和程序/技术标准化的生产。