摘要:量子计算在实现过程中不可避免地会存在缺陷。这些缺陷来自各种来源,包括硬件级别的环境噪声以及量子算法设计者引入的近似实现,例如低深度计算。鉴于关系逻辑在程序推理中的显著优势以及评估量子程序在其理想规范和不完美实现之间的稳健性的重要性,我们设计了一个证明系统来验证量子程序的近似关系性质。我们通过对著名的量子傅里叶变换低深度近似进行首次形式化验证,证明了我们方法的有效性。此外,我们验证了重复直到成功算法的近似正确性。从技术角度来看,我们开发了近似量子耦合作为研究量子程序近似关系推理的基本工具,这是概率程序中广泛使用的近似概率耦合的新颖概括,回答了先前提出的射影谓词的开放性问题。
在太赫兹 (THz) 频段工作的电磁纳米网络正在成为一种有前途的技术,用于支持各种纳米级应用。在这种尺度下,使用电池在许多情况下是不可行的,因此纳米节点预计只使用依赖能量收集的电容器来工作。这将导致能量存储容量受限且充电速率不可预测,进而导致纳米节点的非周期性间歇性开关行为。这种模式目前在很大程度上尚未被探索,因此很难断言可实现的网络可靠性。为了提供初步见解,我们研究了在接收纳米节点间歇性开关行为的情况下,单跳下行链路广播场景中纳米级 THz 通信的可靠性。我们这样做是因为我们相信可靠的通信与软件控制的超材料应用高度相关。我们的结果表明,需要智能选择能级来打开和关闭无电池纳米节点。此外,也许与直觉相反,我们证明数据包的重复会大大降低所考虑的纳米网络的可靠性。
我们提出了Pymarketsim,这是一种金融市场模拟环境,旨在使用深入加固学习(DRL)培训和评估交易代理。我们的基于代理的环境结合了关键要素,例如私人估值,不对称信息和灵活的限制订单簿机制。我们通过包括单代理和多代理DRL设置在内的实验来揭示平台的效率和多功能性。对于单一代理设置,我们展示了如何使用我们的环境来学习作为反复构建神经网络实施的背景交易策略。这些受过训练的响应顺序网络(TRON代理)可以灵活地将其行为在观察到的市场特征上调节。在多代理级别,我们使用经验游戏理论技术来识别TRON代理的平衡配置。我们的开源实施为研究人员和从业人员提供了一种强大的工具,用于研究复杂的市场动态,开发高级交易算法以及探索由机器学习驱动的金融生态系统的新兴行为。
气候变化增加了天气变异性,加剧了贫困国家的农业风险。规避风险的农民无法定制他们的播种决定,并在下一季节进行投资投资。准确的,远程的预测使农民能够对未来的季节进行优化。我们通过实验评估印度的季风开始预测,将250个村庄随机控制;预测组在发作之前就可以很好地接收信息;和一个基准指数保险集团。预测农民更新他们的信念和行为:相对于先验而收到“坏消息”的农民大大减少了在文化和某些投入支出下的土地,而那些收到“好消息”的人大大增加了投入支出。,随着农民量身定制投资,预测也会影响作物的选择。这些投资变化有意义地改变了后结果。相比之下,不提供任何信息的保险增加了投资,但不会改变农作物。我们的结果表明,预测是气候适应的有前途的工具。
摘要 淀粉样蛋白前体 (APP) 是一种富含大脑的单次跨膜蛋白,可水解加工成多种产物,包括淀粉样蛋白-β (A b ),它是阿尔茨海默病 (AD) 的主要驱动因素。尽管 APP 的过度表达和外源性 A b 都会导致睡眠变化,但 APP 加工是否在调节睡眠中起内源性作用尚不清楚。在这里,我们证明 APP 加工成 A b 40 和 A b 42 在斑马鱼中是保守的,然后描述了功能丧失的 appa 和 appb 突变体的睡眠/觉醒表型。appa 突变的幼虫觉醒活动减少,而缺乏 appb 的幼虫夜间睡眠时间缩短。用 g -分泌酶抑制剂 DAPT 治疗也缩短了夜间睡眠时间,而 BACE-1 抑制剂 lanabecestat 延长了睡眠时间。脑室内注射 P3 也缩短了夜间睡眠时间,这表明 Appb 蛋白水解加工的适当平衡是斑马鱼维持正常睡眠所必需的。
受鸟类物种的结构颜色的启发,已经开发出了各种合成策略,以使用纳米颗粒组件产生非虹彩,饱和的颜色。纳米颗粒混合物在颗粒化学和大小中有所不同,具有影响产生颜色的其他新兴特性。对于复杂的多组分系统,了解组装结构和强大的光学建模工具可以使科学家能够识别结构颜色的关系,并用量身定制的颜色制造设计师材料。在这里,我们将如何使用计算反向工程分析来从小角度散射测量中重建组装结构,用于散射实验方法,并在有限差异时计算中使用重建的结构来预测颜色。我们成功地,定量预测包含强烈吸收纳米颗粒的混合物中的实验观察到的颜色,并证明了单层分离的纳米颗粒对产生的颜色的影响。我们提出的多功能计算方法对于具有所需颜色的工程合成材料有用,而无需艰苦的反复试验实验。
可解释的人工智能 (XAI) 系统是社会技术系统的一部分,例如,负责做出决策的人机协同人工智能团队。然而,当前的 XAI 系统很少通过衡量人机协同人工智能团队在实际决策任务中的表现来评估。我们进行了两项在线实验和一项面对面的出声思考研究,以评估两种当前常用的评估 XAI 系统的技术:(1)使用代理、人工任务,例如人类根据给定的解释预测人工智能决策的准确性,以及(2)使用信任和偏好的主观衡量标准作为实际表现的预测指标。我们的实验结果表明,使用代理任务的评估并不能预测使用实际决策任务的评估结果。此外,对实际决策任务评估的主观衡量标准并不能预测这些任务的客观表现。我们的结果表明,通过采用误导性的评估方法,我们的领域可能会无意中减缓开发能够比单独的人类或人工智能表现更好的人类+人工智能团队的进程。
I. 引言 A. 背景与动机 近年来,空中操控引起了机器人研究界的极大兴趣 [1]。多个研究小组展示了使用安装在空中机械手上的夹持器进行空中抓取 [2]–[4]。Lee 和 Kim、Kim 等人展示了协作式空中机械手在有障碍物的环境中抓取未知有效载荷 [5],[6]。Orsag 等人演示了使用四旋翼平台和安装在平台上的双臂执行拾取和钉孔任务 [7]。欧盟第七框架计划资助了几个空中机械手项目,研究空中机械手与环境交互时的运动规划和阻抗控制 [8]–[10]。德国航空航天中心的一个研究小组介绍了安装在直升机上的 7 自由度人形手臂的潜在应用 [11]。类似 Delta 的机构 [12] 和并联机械手 [13] 也被考虑用于空中机械手。这些现有的研究为空中操纵的研究提供了广阔的未来。然而,与地面操纵器相比,空中操纵器能够完成的任务仍处于非常初级的阶段。这是由于许多因素造成的,例如
视觉指导调整对于赋予多模式大语言模型(MLLMS)的零弹性概括性capabil至关重要。在本文中,我们旨在投资一个基本问题:“什么使良好的视觉说明造就了”。通过一项综合实证研究,我们发现着重于复杂的视觉推理任务的指导在改善MLLM的性能方面特别有效,结果与指导复杂性有关。基于这种见解,我们开发了一种系统的方法来自动创建高质量的复杂视觉推理指令。我们的方法采用合成完整的改革范式,利用多个阶段来逐步提高说明的复杂性,同时保证质量。基于此AP-PRACH,我们创建了具有32K示例的Comvint数据集,并在其中创建了四个mllms。实验结果始终取消了所有组合MLLM的性能,例如MME感知和MME认知的LLAVA分别提高了27.86%和27.60%。我们的代码和数据可在链接上公开获取:https://github.com/rucaibox/comvint。
摘要 本文提出了一种稳健的投资和运营模型,以满足与配电系统相连的微电网 (MG) 的电力和热能需求。优化算法决定了热电联产 (CHP)、锅炉、光伏发电和电池储能系统 (BESS) 的最佳投资和运营。对于 BESS,该算法估计最佳储能容量 (MWh) 以及最大每小时输送容量 (MW)。非线性和非凹面热率图由混合整数线性模型重新构建,以获得易于处理和精确的模型。该模型考虑了某些参数的不确定性,使用概率密度函数 (pdf) 来描绘其行为。因此,该问题已使用随机规划方法建模,其目标函数是年度运营成本的预期值。使用真实案例测试该模型,其中两个相邻的消费者共享电力和热能设施,以根据天然气价格情景将总体成本降至最低,最高可达 17%。结果证明了采用不同技术的好处以及所有技术共同运作的协同作用。