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LIPKA-BARTOSIK，Patryk Jan，PERARNAU LLOBET，Marti，BRUNNER，Nicolas。通过自主量子热机进行热力学计算。在：科学进步
我们开发了一种基于自主量子热机的经典计算物理模型。这些机器由连接到不同温度的几个环境的少数相互作用的量子比特 (qubit) 组成。这里利用流经机器的热流进行计算。该过程首先根据逻辑输入设置环境的温度。机器不断发展，最终达到非平衡稳定状态，从中可以通过辅助有限尺寸储层的温度确定计算的输出。这种机器，我们称之为“热力学神经元”，可以实现任何线性可分函数，我们明确讨论了 NOT、3-MAJORITY 和 NOR 门的情况。反过来，我们表明热力学神经元网络可以执行任何所需的功能。我们讨论了我们的模型与人工神经元（感知器）之间的密切联系，并认为我们的模型提供了一种基于物理的替代神经网络模拟实现，更广泛地说，是一种热力学计算平台。
机器
本期特刊《机器人智能前沿探索：人工智能在机器人感知、学习和决策中的应用》重点关注人工智能 (AI) 在增强机器人能力方面的变革性作用。我们旨在探索脑机接口 (BCI)、强化学习、通过计算机视觉实现的机器人感知、具有情商的人形机器人、协作机器人 (cobots)、工业 4.0 中的智能制造、智能医疗机器人、增强现实交互、自适应系统和多机器人系统等关键领域。我们诚邀您投稿，探讨人工智能如何重塑这些领域，使机器人能够在动态环境中学习、感知、协作和适应。感兴趣的主题包括用于人机交互的高级 BCI、强化学习应用、情感人形机器人的开发以及智能制造和医疗机器人领域的人工智能进步。我们期待您在这些激动人心的领域开展创新研究。谢谢！
将大型量子玻尔兹曼机器作为数据集平衡的生成AI模型
摘要 - 这项研究探讨了大型量子限制的玻尔兹曼机器（QRBMS）的实现，QRBMS（QRBMS）是量子机器学习（QML）的关键功能，作为D-Wave Pegasus量子硬件上的生成模型，以解决入侵检测系统（IDS）中数据集中的数据集不平衡。通过利用Pegasus的增强连接性和计算功能，成功嵌入了具有120个可见和120个隐藏单元的QRBM，超过了默认嵌入工具的限制。QRBM合成了超过160万次攻击样本，达到了超过420万张记录的平衡数据集。使用传统平衡方法（例如Smote和Randomovers采样器）进行比较评估表明，QRBMS产生了高质量的合成样本，显着改善了不同分类器的检测率，精度，回忆和F 1分数。该研究强调了QRBM的可扩展性和效率，完成了毫秒的平衡任务。这些发现突出了QML和QRBM作为数据预处理中的下一代工具的变革潜力，为现代信息系统中的复杂计算挑战提供了强大的解决方案。
通过使用人工免疫系统和支持向量机
多发性硬化症是中枢神经系统的自身免疫性慢性疾病，尤其是大脑，视神经和脊髓。症状是非常可变的，肢体模糊的麻木，平衡的丧失等等（Xavier等，2012）。磁共振（MR）成像可以准确地可视化并定位在大脑和脊髓中。取决于所使用的序列，它们看起来是白色（从技术术语中，我们谈到“超信号”）或黑色（“低信号”）。2019年，超过240万人患有多发性硬化症。该研究的重点是寻找创新的治疗方法来减轻MS的人。这项研究的目的是从3D RM图像中检测MS中灰质和白质的异常，许多方法已提出自动细分病变，因为手动分割需要专业知识，耗时，并且需要耗时，并且会摄入内部和互具变化（Vera-Olmos等人（Vera-Olmos等人，2016年））。Veronese等人（Veronese等，2013）提出了一种模糊分类算法，该算法使用空间信息进行MS病变分割。除了空间信息外，还将标准偏差依赖性过滤纳入算法中，以提供更好的噪声免疫。此外，由于大多数板以此形式，因此对模糊逻辑进行了调整以在垂直椭圆对象而不是圆形对象上更具选择性。Saba等（Saba等，2018）提出了一种使用Canny算法从轮廓检测开始的MS病变分割方法，然后应用了修改的模糊平均C算法
纳米机器人在医学中的应用：用于靶向治疗的微型机器
1. Atapattu, KV、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。斯里兰卡科伦坡地区雨季与登革热爆发关系研究。医学研究院和其他生命科学专题杂志。，1 (3)。2. Morton Cuthrell, K.、Tzenios, N. 和 Umber, J. (2022)。自身免疫性疾病的负担；综述。亚洲免疫学杂志，6 (3)，1-3。3. Sibanda, AM、Tazanios, M. 和 Tzenios, N. (2023)。社区赋权作为促进健康的工具。4. OFFIONG, BE、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。非洲的医疗人才流失祸害：重点关注尼日利亚。5. Tzenios, N. (2023)。研究中的统计分析。6. JUSTUS, O.、Salibi, G. 和 Tzenios, N. (2023)。监测是疾病预防和控制的基础。
由相关浴驱动的量子机器
我们考虑由共享经典或量子关联的局部平衡储存器驱动的热机。储存器由所谓的碰撞模型或重复相互作用模型建模。在我们的框架中，两个储存器粒子最初以热状态制备，通过幺正变换相互关联，然后与形成工作流体的两个量子子系统进行局部相互作用。对于特定类的幺正器，我们展示了应用于储存器粒子的变换如何影响传递的热量和产生的功。然后，我们计算随机选择幺正器时的热量和功的分布，证明总交换变换是最佳的。最后，我们根据机器微观成分之间建立的经典和量子关联来分析机器的性能。
遗传算法优化的k-nearest邻居和支持载体机器在资源受限环境中检测乳腺癌的
摘要 - 胸癌构成了重大的全球威胁，强调了迫切需要早期检测以降低死亡率。研究人员正在努力最大程度地减少假阳性和假阴性的发生，从而提高了乳腺癌检测模型的效率。为了实现这一目标，他们采用了先进的技术，例如人工精神，机器学习，深度学习和计算智能。支持向量机（SVM）和K-Nearest邻居（KNN）是两种流行的轻型机器学习技术。;但是，它们的有效性取决于适当的特征选择和参数调整。遗传算法操作通过智能选择相关特征和微调参数提供了解决方案，从而提高了早期诊断的分类精度。这项研究证明了使用遗传算法进行特征选择的混合计算智能模型的有效性。使用威斯康星州乳腺癌诊断数据集，提出的Gaknn-SVM模型在检测乳腺肿瘤方面表现出了卓越的性能。结果表明，基于171个测试样本，其准确性，灵敏度和特异性率分别为98.25％，98.15％和98.41％。总体而言，遗传算法和机器学习方法具有提高乳腺癌检测准确性的巨大希望，最终导致更好的诊断结果和降低的死亡率，尤其是在资源受限的环境中。
智能机器战略 2035
英国国家统计局 4 (ONS) 在 2023 年发布的数据显示，英国的生产率历来在 G7 5 中垫底，而英国政府目前将经济增长作为优先事项。此外，一些新兴紧急情况对国家构成风险，需要国家做好应对准备和恢复能力 - 乌克兰和其他地区的战争、气候变化、能源和粮食安全、人口变化、流行病和英国脱欧。全国人民认为，由于英国在公共服务提供方面落后于欧盟和美国，英国的生活质量正在下降。NHS 缺少 60,000 名护士，建筑工人的平均年龄为 55 岁，而我们计划到 2029 年建造 150 万套房屋 6 ，到 2035 年，我们价值 2000 亿英镑的基础设施需要维护。“没有任何计划能够在与敌人接触后幸存 7 ”，因此我们需要灵活、快速地应对此类冲击的工具，以维护和提高英国公民的生活质量。