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进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
基于机器的油和煤气生产质量销售...
当前用于预测井处石油和天然气产量流量和储层量表的技术包括来自经典下降曲线通过数值模拟模型分析。目前的工作提出了以下机器学习模型（MLM）的使用：线性回归（LR），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），作为预测油和天然气生产流动率的常规方法的替代方法。根据位于挪威大陆架的Volve Field的8年中记录的生产数据，该提案的应用将证明。因此，讨论了上述每个传销的好处，并根据实践经验得出结论，即并非总是更复杂的算法是最好的选择。证明，SVM的替代方案可以产生最佳结果，并且与RF或ANN替代方案相比，它也是一个更简单，更容易实现的模型。
大脑神经网络中的结构化信息表示模型
摘要 人类可以在抽象层面上进行推理，并将信息构建为抽象类别，但其背后的神经过程仍然未知。最近的实验数据表明，这可能涉及大脑的特定子区域，从中可以解码结构信息。基于这些数据，我们引入了组装投影的概念，这是在一般脉冲神经元网络中将结构信息附加到内容的一般原理。根据组装投影原理，结构编码组装会出现，并通过赫布可塑性机制动态地附加到内容表示上。该模型为解释大量实验数据提供了基础，也为模拟大脑的抽象计算操作提供了基础。
Quantumoonlight：实验的低代码平台...
如今，机器学习被用来解决各个研究领域的多个问题，软件工程研究人员是机器学习机制中最活跃的用户之一。最近的进步介绍了量子机学习的使用，该学习有望撤销程序计算并促进软件系统解决问题的能力。但是，使用量子计算技术并不是微不足道的，需要跨学科的技能和专业知识。由于原因，我们提出了一个基于社区的低代码平台量子灯，它使研究人员和从业人员可以配置和实验Quanma-Tum机器学习管道，将它们与经典的机器学习算法进行比较，并分享经验教训和经验丰富的报告。我们展示了量子光的架构和主要特征，除了解散其对研究和实践的影响。
可持续性报告2023/24
在一起，可持续性和数字化可以实现伟大的成就 - 这是我真正相信的某些事情。在EBM-PAPST上，我们每天都在努力将可持续性思维和行动与使用技术相结合。我们的产品已经代表效率和可持续性。现在，我们想利用他们的全部潜力。但是，我们不能独自这样做。我们必须与客户，供应商和网络合作伙伴合作以开发并实施新的业务模型。智能，基于需求的解决方案的时代才刚刚开始。我们的价值创造过程的下一个阶段将是生成智能的，网络的解决方案，以减少使用中的2 e消耗。与我们面临的所有挑战一样，实现这一目标将不仅仅需要我们数十年的专业知识和努力，以实现正在进行的经济和生态改进。我们的成功也将进行密集咨询，生产力
![arXiv:2306.12084v1 [quant-ph] 2023 年 6 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b19587a6a2a94b487379d5b9024f427a50f28c27.webp)
arXiv:2306.12084v1 [quant-ph] 2023 年 6 月 21 日
摘要：分布式量子计算结合了多个设备的计算能力，以克服单个设备的局限性。电路切割技术使量子计算能够通过经典通信进行分布式处理。这些技术涉及将量子电路划分为更小的子电路，每个子电路包含更少的量子位。通过在单独的设备上执行这些子电路并组合它们的结果，可以复制原始电路的结果。然而，使用电路切割实现固定结果精度所需的发射次数会随着切割次数的增加而呈指数增长，从而带来巨大的成本。相比之下，量子隐形传态允许量子计算的分布式处理，而无需成倍增加发射次数。然而，每个隐形传态过程都需要一对预共享的最大纠缠量子比特来传输量子态，而非最大纠缠量子比特不能用于此目的。为了解决这一问题，我们提出了一种新颖的电路切割技术，利用非最大纠缠量子比特对，有效降低与电路切割相关的成本。通过考虑预共享量子比特对中的纠缠程度，我们的技术在现有电路切割方法和量子隐形传态之间提供了连续性，从而相应地调整了电路切割的成本。
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
Vlachou，Stefania等。研究相互作用：牙周疾病和1型糖尿病 - 对临床研究的全面回顾。在
摘要：糖尿病（DM）对全球健康构成了重大挑战，其患病率预计到2045年会急剧上升。这篇叙述性综述探讨了牙周炎（PD）与1型糖尿病（T1DM）之间的双向关系，重点是源自口腔微生物群和宿主免疫反应之间相互作用的细胞和分子机制。进行了2008年至2023年之间发表的研究的全面搜索，以阐明这两种疾病之间的关联。临床前和临床证据表明双向关系，T1DM的个体表现出对牙周炎的敏感性增强，反之亦然。审查包括人类临床研究的最新发现，揭示了T1DM患者口服微生物群组成的变化，包括某些病原物种（例如卟啉念珠菌，prevotella insmedia和cotregatibactibacter contregatibacter contregatemycetemcetemitans）的增加，以及微生物多样性和丰度的转移。该关联所基于的分子机制在炎症细胞因子（如IL-6，IL-8和MMP）中介导的载体氧化应激和失调的宿主免疫反应。此外，诸如RANKL和OPG等骨转换标记的破坏会导致T1DM患者的牙周并发症。尽管治理T1DM患者牙周并发症的预防措施可能会改善整体健康状况，但需要进一步的研究来了解该人群中口腔微生物群，宿主反应，牙周疾病和全身健康之间的复杂相互作用。
2021 年自动控制项目
隆德大学自动控制系每年都会开设自动控制 (FRTN40) 项目课程。该课程为高级课程（7.5 ECTS 学分），学生以小团队形式工作以实现共同目标。这些项目通常涉及与工业或其他应用相关的实际估计或控制问题。在本课程中，学生有机会探索他们在以前的控制系统课程中学到的概念的实施方面。在一名教员或博士生的指导下，小组独立制定目标和相关时间计划。后续活动通常涉及建模、控制器设计、实施、文档和验证。学生通过两次反馈研讨会、一次口头陈述、一次演示会议和一份书面报告展示他们的工作。2021 年版课程的报告在此手册中介绍。今年，该群体由 23 名学生组成，以 2-5 人为团队工作。该课程包括 6 个项目；熊猫机器人、Crazyflie 四旋翼飞行器、Slimdog 小车、Bluelining 机器人、脑计算接口和球平衡机器人。每个小组都成功地进行了实时实验，并生成了最终的实验结果，以便赶在 1 月份的演示之前完成。博士生 Martin Gemborn-Nilsson、Julian Salt 和 Zheng Jia 担任该课程的项目顾问，客座教授 Tihomir Zilic 和 Anders Robertsson 也为该课程提供了支持。我们还要感谢我们的研究工程师 Leif Andersson、Anders Blomdell 和 Anders Nilsson，他们在整个项目中一直为各个小组提供支持。最后，我们要感谢 Mika Nishimura 在学生注册和相关事宜上提供的帮助。要了解有关该课程的更多信息，请访问 http://www.control.lth.se/course/FRTN40。
关于共享经济的评论：推进新观点
尽管“共享经济”是用于描述这些活动的最流行的术语，但某些定义问题仍然存在。一个普遍的论点认为，该术语是描述新经济模式的错误（Belk 2010），因为资产不仅是在不同的利益相关者之间共享的，而且还被交换为金钱。许多共享经济业务模式假设，Sumers主要参与需求方（即其他人提供的我们提供的资产），以省钱或在供应方面（即为其他人提供资产可用于使用的资产），以增加其收入（Bardhi和Eckhardt 2012）。相关的是，共享经济业务模型的拟议可持续性益处（例如更有效地使用空闲能力）受到批评，例如在研究中谨慎对待潜在的反弹效应（Curtis and Lehner 2019; Plewnia and Guenther 2018）。其他概念性辩论围绕共享经济的要旨：正在分享反对资本主义的声明，尤其是当对等交流时，或者它几乎是新自由主义的邪恶爆发（Hawlitschek等人。2016）？这些争论是由与共享经济相关的消费过程引发的，该过程包括各种参与者和大量资产之间的多样化交换过程，包括公寓（例如Airbnb），自行车（例如Airbnb），自行车（例如）（例如，ofo），汽车（例如，drivenow，drivenow，drivenow，drivenow，drivenow，zipcar），zipcar（e.g。无形的人工（例如，任务绘制）或数据（例如Wikipedia，Spotify，Netflix）。也可以通过不同的活动（例如重用或转售）来交换它们。2017; Perren and Kozinets 2018; Wirtz等。2019）。因此，研究提出了分享经济业务模型的不同类别的需求（Beno-It et al。