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使用粒子群的随机森林优化...
抽象糖尿病是一种慢性退化性疾病，原因是胰腺中缺乏胰岛素的产生或人体使用胰岛素使用的能力较低。根据世界卫生组织（WHO）的一份报告，世界上有4％的总死亡是由糖尿病引起的。国际糖尿病联合会（IDF）指出，糖尿病患者在2013年有所增加。印度尼西亚是糖尿病病例数量最多的第七名。在这项研究中，用于对糖尿病进行分类的方法是使用粒子群优化（PSO）优化的随机森林算法。这项研究使用PSO优化的随机森林分类算法的准确性为78.2％和82.1，值增加了3.9％。可以得出结论，与没有PSO优化的随机森林算法相比，PSO优化可以更好地提高分类精度值。关键字：分类，糖尿病，国际糖尿病联合会，粒子群优化，随机森林1。引言糖尿病是一种非传染性疾病，会导致患者体细胞功能的缓慢下降，其特征是当激素胰岛素的功能通常无法运行时，由于代谢干扰而导致尿液中的血糖水平升高[1]。代谢性疾病称为糖尿病是由胰岛素分泌和作用故障引起的[2]。高血糖水平会导致人体衰竭，心动脉，中风，失明和死亡等人体细胞功能受损[3]。
影响随机激光生成的因素：评论
随机激光器，一个有趣的光子研究分支，通过利用混乱和增益培养基中的多个散射来产生激光发射。这些非常规激光器提供了潜在的优势，例如低成本的制造，宽光谱带宽和对外部扰动的抵抗力，但实现最佳性能需要对有助于其一代的因素有全面的理解。这项研究旨在通过对现有文献进行广泛审查来批判性地分析和评估这些因素。该研究主要关注材料特性，结构特征，光学泵送技术和影响随机激光产生的环境因素。我们的系统分析不仅会丰富对随机激光功能的当前理解，而且还为设计和优化这些激光器的各种应用程序（包括成像，传感和通信）提供了宝贵的见解。
引入热随机搜索和基准衍生的结构
在第三节中，讨论了AIRS依赖的随机敏感结构的产生。发现机器学习技术可以常规利用以通过分子动力学（MD）或结构预测来加速能源景观的探索，这是一场进一步的革命。从1990年代的早期尝试开始，9 Behler 10和CS’Anyi 11的开创性贡献刺激了各种机器学习的原子间潜力（MLIP）的发展。12中有以节目的数据衍生电位（EDDPS）13,14 - 在第四节中进行了审查，并以明确的目的是加速AIRSS。在第五节中，我将展示EDDP超过DFT的多个数量级加速度如何允许以前在计算上太昂贵的计算方式 - 这是对Airss，Hot-airss的新型扩展。热 - 利用长MD驱动的退火的整合，作为随机生成的结构的高通量优化的一部分。在第七节中，我引入了一种新的方法来生成随机敏感结构，这是基于构建尊重种间距离的结构的概念的基础，甚至在结构优化之前甚至可能较低的能量 - 请参见第六节。新方法是基于基于在EDDP环境/特征向量空间评估的参考结构（或潜在多个结构）的距离（或潜在的多个结构）的选择，并且需要对现有AIRSS/EDDP工作的几乎没有修改。在第七节中，这种新方法应用于两个具有挑战性的系统 - 碳和Mg 3 Al 2（Sio 4）3。最后，在第IX节中，人们认识到，第七节中引入的方法与现代化的基于模型的生成方法密切相关，这提供了与传统结构预测方法的联系点，尤其是AIRS。
量子事件学习和温和随机测量
我们证明，由随机排序的两结果投影测量序列对量子系统造成的预期扰动的上限为该序列中至少一个测量被接受的概率的平方根。我们将此界限称为温和随机测量引理。然后，我们扩展用于证明此引理的技术以开发用于问题的协议，在这些协议中，我们可以采样访问未知状态 ρ，并被要求估计一组测量 { M 1 , M 2 , . . . , M m } 的接受概率 Tr[ M i ρ ] 的属性。我们将这些类型的问题称为量子事件学习问题。具体而言，我们表明随机排序投影测量解决了量子 OR 问题，回答了 Aaronson 的一个悬而未决的问题。我们还给出了一个适用于非投影测量的量子 OR 协议，其性能优于本文分析的随机测量协议以及 Harrow、Lin 和 Montanaro 的协议。但是，该协议需要一种更复杂的测量类型，我们称之为混合测量。在对测量集 { M 1 , ... , M m } 提供额外保证的情况下，我们表明，本文开发的随机和混合测量量子 OR 协议也可用于查找使得 Tr[ M i ρ ] 较大的测量 M i 。我们将寻找这种测量的问题称为量子事件寻找。我们还表明，混合测量为量子均值估计提供了一种样本高效的协议：该问题的目标是估计一组对未知状态的测量的平均接受概率。最后，我们考虑 O'Donnell 和 B˘adescu 描述的阈值搜索问题，其中给定一组测量 { M 1 , ... , M m } , M m } 以及对未知状态 ρ 的样本访问，其中对于某个 M i ，满足 Tr[ M i ρ ] ≥ 1 / 2，目标是找到一个测量值 M j ，使得 Tr[ M j ρ ] ≥ 1 / 2 − ϵ 。通过在我们的量子事件查找结果的基础上，我们表明随机排序（或混合）测量可用于解决这个问题，使用 O ( log 2 ( m ) /ϵ 2 ) 个 ρ 副本。这与 O'Donnell 和 B˘adescu 给出的算法的性能相匹配，但不需要在测量中注入噪声。因此，我们获得了一种阴影断层扫描算法，该算法与当前已知最佳样本复杂度相匹配（即需要 ˜ O ( log 2 ( m ) log( d ) /ϵ 4 ) 个样本）。该算法不需要在量子测量中注入噪声，但需要以随机顺序进行测量，因此不再在线。
低功耗静态随机存取存储器的回顾（...
摘要 — 物联网 (IoT) 设备对低功耗静态随机存取存储器 (SRAM) 单元的需求不断增长，这导致了各种 SRAM 单元拓扑的开发，这些拓扑可在保持性能和稳定性的同时最大限度地降低功耗。在本文中，我们基于不同的参数（例如功耗、延迟、面积、能量和稳定性）分析了各种 SRAM 设计。据观察，由六个晶体管组成的 6T SRAM 单元由于其简单性和低面积要求而成为使用最广泛的拓扑。然而，已经开发出更大的单元，例如 8T、9T 和 10T，以提高稳定性并降低功耗，尽管它们需要更多的面积。据观察，8T 在读取延迟方面效果更好，而 9T 在 9 方面效果更好。将 SRAM 单元缩小到更小的特征尺寸在保持稳定性和可靠性的同时最大限度地降低功耗方面提出了挑战。
量子随机存取存储器的系统架构
量子算法基于量子力学原理，有望解决现有最佳经典算法无法解决的问题。实现这种加速的一个重要部分是量子查询的实现，即将数据读入量子计算机可以处理的形式。量子随机存取存储器 (QRAM) 是一种很有前途的量子查询架构。然而，在实践中实现 QRAM 带来了重大挑战，包括查询延迟、内存容量和容错性。在本文中，我们提出了第一个 QRAM 端到端系统架构。首先，我们介绍了一种新型 QRAM，它混合了两种现有的实现，并在空间（量子位数）和时间（电路深度）上实现了渐近优越的扩展。与经典虚拟内存一样，我们的构造允许查询比硬件中实际可用的虚拟地址空间更大的虚拟地址空间。其次，我们提出了一个编译框架，用于在实际硬件上合成、映射和调度 QRAM 电路。我们首次展示了如何将大规模 QRAM 嵌入二维欧几里得空间（例如二维方格布局），同时将路由开销降至最低。第三，我们展示了如何利用所提出的 QRAM 固有的偏置噪声弹性，在噪声中型量子 (NISQ) 或容错量子计算 (FTQC) 硬件上实现。最后，我们通过经典模拟和量子硬件实验对这些结果进行了数值验证。我们新颖的基于 Feynman 路径的模拟器可以高效地模拟比以前更大规模的噪声 QRAM 电路。总的来说，我们的结果概述了实现实用 QRAM 所需的软件和硬件控制集。
使用随机森林的医疗保健建议系统...
摘要：越来越多地依赖在线信息以实现健康问题，这突显了对准确可靠的医疗指导的需求。自我诊断通常是由于经验有限和错误信息引起的，对患者安全构成了重大风险。为了减轻这些风险，我们建议开发药物推荐系统（DRS）利用机器学习（ML）技术，特别关注随机森林算法。该系统旨在分析广泛的医疗数据以提供个性化的药物建议，从而帮助医疗保健专业人员和消费者做出知情且具有成本效益的治疗决策。这些目标包括使用来自各种调查的数据开发预测模型，增强模型以分析患者症状并预测最可能的疾病，并提出适当的药物。通过整合分散的临床信息，该系统提供了针对用户特定需求的全面见解，同时确保数据有效性和隐私。关键考虑因素包括通过强大的验证来促进对系统建议的信任，以及将人类专业知识与计算效率相结合的“医生”方法。该方法涉及收集和预处理数据，使用随机森林和其他ML算法来开发和验证模型，将自然语言处理（NLP）整合以进行症状分析，并提供相应的药物治疗。实施计划涵盖了数据收集，模型开发，验证，集成和部署阶段，重点是持续改进。预期的结果包括一个可靠的系统，该系统通过准确和个性化的药物建议，症状分析，疾病预测和相应的药物建议来增强医疗保健决策。通过关注特定用户的需求，确保数据有效性和隐私，并促进信任，DRS有可能显着提高患者的结果和医疗保健效率。
Bragg从随机电势-CIQM
单色光或进入特定周期性培养基的物质波显示出尖锐的bragg散射到特定的角度。然而，随机干扰完美的晶格位置会导致布拉格峰之间的弥散散射。随着分散体的增加，弥散散射最终占主导地位，最后，布拉格峰消失了。弥散散射是结构化的，在介质中揭示了相关性。例如，用于在水中X射线散射[1,2]，可见光在单分散聚苯乙烯珠的无序堆积中的散射[3,4]，这对相关函数具有宽峰，具有特征长度尺度，这又在结构函数中产生宽峰。在无序培养基的研究中，布拉格峰与周期性结构有关[5,6]。但是，没有预期的是，在任何规模上没有完美顺序的随机介质可以产生尖锐的散射角度，但我们在这里报告了这样的情况。对于我们选择的潜力，空间自相关函数具有宽峰，因为原子对相关函数在水中，但散射角度仍然非常清晰。这很令人震惊；下面定义的随机电势中的散射就像是在周期性电势中的布拉格散射，而不是相关液体中的散射。最接近的类似物（尽管不是完美的类似物）是粉末衍射，许多随机定向的微晶被密切包装。下面定义的电势没有这样的“微晶”，但它具有bragg峰。但是，散射的时间演变与Fermi的黄金法则不兼容，如下所述。我们通过检查电势的傅立叶成分来计算散射矩阵元素或等效地来解释这一惊喜。我们考虑以下形式的随机电势
随机磁性驱动的随机传感器设备
真正的随机数发生器在许多计算应用中引起了极大的兴趣，例如密码学，神经形态系统和蒙特卡洛模拟。在这里，我们研究了这种应用，在弹道极限内通过短持续时间（NS）脉冲激活的垂直磁性隧道连接纳米柱（PMTJ）。在此极限中，脉冲可以将初始自由层磁力态的玻尔兹曼分布转换为随机磁性下降或向上的状态，即有一个0或1的位，很容易通过测量结的隧道电阻来确定。证明，具有数百万事件的比特斯流：1）通过正态分布非常近似； 2）通过多个统计测试进行真实随机性，包括所有仅具有一个XOR操作的随机数发电机的国家规范研究所测试； 3）可用于创建8位随机数的均匀分布； 4）随着时间的推移，位概率不会漂移。此处介绍的结果表明，与其他随机纳米磁性设备相比，在弹道制度中运行的PMTJ可以在50 MHz比特率下生成真实的随机数，同时对环境变化（例如其工作温度）的稳定性更大。