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致力于解决近期量子计算机中的 BCS 汉密尔顿间隙
在这项工作中，我们使用噪声中尺度量子 (NISQ) 框架，获得了 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 哈密顿量的间隙。这可能会对超导研究产生有趣的影响。对于这样的任务，我们选择使用变分量子压缩并分析在当前量子硬件上找到能谱所需的硬件限制。我们还比较了两种不同类型的经典优化器，即线性近似约束优化 (COBYLA) 和同时扰动随机近似 (SPSA)，并研究在实际设备中使用模拟时噪声存在引起的退相干的影响。我们将我们的方法应用于具有 2 和 5 个量子比特的示例。此外，我们展示了如何在一个标准差内近似间隙，即使存在噪声。
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
朝着欧洲供应链捕获二氧化碳，利用和储存的矿化：成本最佳设计的见解
二氧化碳（CO 2）通过矿化捕获，利用和储存（CCU）已被证明可减少独立植物中的温室气体（GHG）排放，而且还可以减少大规模气候供应链中的二氧化碳和储存率（GHG）的排放。然而，通过矿化实施大规模供应链为CCUS实施大规模的CCU，需要大量的金融投资，因此对其经济学有深刻的了解。目前的文献估计了独立植物的CO 2矿化经济学。CO 2矿化工厂具有特定的a）CO 2供应，b）固体原料供应，c）能源供应和d）产品市场，但工厂级成本估计并不能说明大型且潜在的共享供应链。在我们的研究中，我们通过在欧洲设计和分析CCU的成本优势供应链来评估矿化的经济学。我们的结果表明，避免了供应链中各个矿化厂的CO 2E减排成本范围为110至312欧元 /吨。通过矿化而提出的CCUS供应链可以避免欧洲的60吨Co 2e /年以2E减排成本可与CO 2捕获和地质存储相当。此外，我们确定了五个可以为CO 2矿化提供强大业务案例的地点。因此，分析显示了如何将CO 2矿化添加到欧洲的温室气体缓解组合中的途径。
美国迈向基因隐私的实用途径。
遗传服务，由个人或其任何家庭成员提供。”请参阅：“45 CFR 160.103 - 定义”。（LII / 法律信息研究所）访问日期：2018 年 3 月 6 日。“45 CFR 160.103 - 定义。”（LII / 法律信息研究所）访问于 2018 年 3 月 6 日。；为了本文的目的，我们将基因数据定义为有关个人遗传或获得性基因特征的信息，以及可以根据特定基因特征推断出的表型特征，这些数据来自人类 DNA、RNA 和染色体的测序或分析。测序通常通过基因测序、外显子组测序和全基因组测序 (WGS) 完成。人类 DNA 分析包括靶向诊断、基于人群的筛查测试、大型平台和其他基因检测技术。2 Zachary D. Stephens 等人，《大数据：天文数据还是基因组数据？》（2015 年）13 PLOS Biol e1002195。3 同上。4 身份盗窃资源中心，《ITRC 数据泄露报告 2016》（2017 年）访问日期：2017 年 5 月 4 日。身份盗窃资源中心，《ITRC 数据泄露报告 2016》（2017 年）访问日期：2017 年 5 月 4 日。5 Simson Garfinkel，“个人信息的去识别化”（2015）NISTIR 8053。Simson Garfinkel（注 21）。Simson Garfinkel（注 20）。Simson Garfinkel（注 19）。
到2050年到达气候中立的土地部门
确定爱尔兰的农业，林业和其他土地使用部门的压力占国家温室气体排放的40％以上。《气候行动和低碳发展（修正案）2021年》不迟于2050年实现净零排放的法律结合目标。虽然在能源和工业部门内有明确的技术经济途径，但没有这样的农业部门的途径，其中有限的一氧化二氮和甲烷排放的技术减排方案受到限制。在全球范围内，假定土地管理将提供净碳汇，以抵消农业和其他部门的剩余排放。然而，爱尔兰的土地部门是二氧化碳（CO2）的巨大净发射器，这是由于较大的排水有机土壤和相对于森林收获速率低的造林率。迫切需要确定与净零兼容的潜在农业和土地使用配置。隔离项目为未来的土地使用混合物的外观提供了新的见解。
人工智能，新闻和撒哈拉以南非洲的Ubuntu机器人：迈向规范
摘要这项研究调查了Ubuntu哲学与撒哈拉亚州非洲的AI驱动新闻实践的融合。特别关注其挑战，机遇和对提高包容性的影响，该研究描述了实际的询问行为，包括优先考虑多样化的数据源，建立道德准则，促进AI素养，确保透明度和问责制，并分配公平的资源。借鉴了刚果DRC，肯尼亚，坦桑尼亚，乌干达和赞比亚的记者的观点，发现非洲记者在与人工智能工具的互动中遇到了各种经验，从热情的拥抱到对他们的重视能力和代表性和代表性。在背景下，该研究提出了一种受Ubuntu哲学启发的规范视角，强调了关系，社会进步，社会和谐和人类尊严，是负责在新闻业中使用AI的指导框架。通过在Ubuntu哲学中重新构想AI新闻业，该研究强调了创造一种技术性景观的潜力，在该景观中，所有个人和社区都得到公平地对待，与相互联系的NESS，社区责任和集体福祉的原则保持一致。
sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
朝着更好的视力启发的视觉语言模型
视觉语言（VL）模型最近取得了未经证实的成功，其中连接模块是弥合模式差距的关键。尽管如此，在大多数存在方法中，富裕的视觉线索尚未充分利用。在视觉侧，大多数现有方法仅使用视觉塔的最后一个功能，而无需使用低级功能。在语言方面，大多数现有的方法仅引入浅视力互动。在本文中，我们提出了一个视觉启发的视觉语言连接模块，称为VIVL，该模块有效利用了VL模型的视觉提示。为了利用视觉塔中的较低级别信息，引入了特征金字塔提取器（FPE），以结合不同中间层的特征，该特征将视觉提示与可忽略不计的参数和计算在头顶上。为了实现VL相互作用，我们提出了深视觉条件的提示（DVCP），可以有效地进行视觉和语言特征的深层互动。我们的VIVL超过了以前的最新方法，当时是18.1苹果酒在从头开始训练可可字幕任务，这极大地提高了数据效率。当用作插件模块时，VIVL始终提高各种骨干和VL框架的性能，在多个基准测试中提供新的最新结果，例如Nocaps和VQAV2。