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混合量子-经典方法
参考文献 [1] M. Benedetti、E. Lloyd、S. Sack 和 M. Fiorentini，“参数化量子电路作为机器学习模型”，载于《量子科学与技术》4，043001 (2019)。 [2] S. Jerbi、LJ Fiderer、HP Nautrup、JM Kübler、HJ Briegel 和 V. Dunjko，“超越核方法的量子机器学习”，arXiv 预印本 arXiv:2110.13162 (2021)。 [3] V. Havlicek、AD Corcoles、K. Temme、AW Harrow、A. Kandala、JM Chow 和 JM Gambetta，“使用量子增强特征空间的监督学习”，载于《自然》567，209 (2019)。 [4] M. Schuld 和 N. Killoran，“特征希尔伯特空间中的量子机器学习”，载于《物理评论快报》122，040504 (2019)。[5] M. Schuld，“监督量子机器学习模型是核方法”，arXiv:2101.11020 (2021)。 [6] JE Johnson、V Laparra、A Perez-Suay、MD Mahecha 和 G Camps-Valls G，“核方法及其衍生物：地球系统科学的概念和观点”，载于 PLoS ONE 15(10 (2020)。[7] Benyamin Ghojogh、Ali Ghodsi、Fakhri Karray 和 Mark Crowley，“重现核希尔伯特空间、Mercer 定理、特征函数、Nystrom 方法和机器学习中核的使用：教程和调查”，arXiv 预印本 arXiv:2106.08443 (2021)。[8] Y. Liu、S. Arunachalam 和 K. Temme，“监督机器学习中严格而稳健的量子加速”，载于 Nature Physics 17, 1013 (2021)。[9] JR Glick、TP Gujarati、AD Corcoles、Y. Kim、A. Kandala、JM Gambetta 和 K. Temme，“具有群结构数据的协变量子核”，arXiv 预印本 arXiv:2105.03406 (2021)。[10] Francesco Di Marcantonio、Massimiliano Incudini、Davide Tezza 和 Michele Grossi，“QuASK——具有核的量子优势寻求者”，arXiv 预印本 arXiv:2206.15284 (2022)。[11] Supanut Thanasilp、Samson Wang、M Cerezo 和 Zoe Holmes。“量子核方法中的指数集中和不可训练性”，arXiv 预印本 arXiv:2208.11060 (2022)。 [12] Sergey Bravyi、Oliver Dial、Jay M. Gambetta、Dario Gil 和 Zaira Nazario，“超导量子比特的量子计算的未来”，arXiv 预印本 arXiv:2209.06841 (2022 年)。
一种自我监督的学习方法
Montréal, QC, Canada 2 Mila – Quebec AI Institute, Montréal, QC, Canada * Corresponding author: guillaume.dumas@ppsp.team Abstract: This study introduces a self-supervised learning (SSL) approach to hyperscanning electroencephalography (EEG) data, targeting the identification of autism spectrum condition (ASC) during social interactions.Hyperscanning可以同时记录相互作用的个体的神经活动，为研究ASC中的大脑对脑之间的同步提供了新的途径。利用一个大规模的单脑力EEG数据集进行SSL预处理，我们开发了一个多脑分类模型，并通过涉及ASC和神经型参与者的二元相互作用的超扫描数据进行了微调。与使用光谱EEG生物标志物相比，SSL模型表现出优异的性能（精度为78.13％）。这些结果强调了SSL在应对有限标记数据的挑战，增强基于EEG的ASC诊断工具以及推进社会神经科学研究的挑战方面的功效。关键字：自闭症，超级扫描，脑电图，自我监督学习，脑之间同步，精神病学
笛卡尔分量分离方法
量子化学中的传统方法依赖于基于 Hartree-Fock 的斯莱特行列式 (SD) 表示，其底层零阶图像假设粒子可分离。在这里，我们探索一种完全不同的方法，该方法基于笛卡尔分量可分离性，而不是粒子可分离性 [J. Chem. Phys.，2018，148，104101]。该方法似乎非常适合基于 3D 网格的量子化学方法，因此也适用于所谓的“首次量化”量子计算。我们首先概述了在经典计算机上实现的该方法，包括证明性能声明的数值结果。特别是，我们用四个显式电子执行数值计算，这相当于全 CI 矩阵对角化，具有近 10 15 SD。然后，我们提出了一种量子计算机的实现，与其他用于实现首次量化的“量子计算化学”（QCC）的量子电路相比，量子门的数量（在较小程度上，量子比特的数量）可以显著减少。
双区间优化方法
摘要 — 离散存储模型 (DSM) 和连续存储模型 (CSM) 均已用于电力系统规划文献中。在本文中，我们对 CSM 在发电扩展规划 (GEP) 中的使用进行了定型误差分析，结果表明，与 CSM 相比，DSM 提供的存储定型决策更合理。然而，当在区间优化的背景下考虑 DSM 时，互斥约束中的离散状态变量和充电状态 (SOC) 约束中的强时间耦合会带来重大挑战。为了解决这个问题，提出了一种定制的区间优化方法，以考虑 GEP 中的 DSM 和可再生能源不确定性。事实证明，我们的方法可以涵盖给定不确定性集合中的所有最坏情况，同时以无迭代的方式运行。此外，为了降低投资决策的保守性，设计了一种双区间策略来在投资成本和系统安全性之间实现更好的权衡。
多目标优化方法
摘要 — 太阳能辅助区域供热系统 (SDHS) 是实现清洁能源生产可持续交易的一条有前途的途径。然而，由于季节性储罐 (SST) 估计错误，加上部署这些创新系统时财务评估不足和环境影响数据不足，导致技术性能变化，这对 SDHS 在欧洲的广泛实施构成了巨大挑战。本文评估了在小型城市社区部署 SDHS 的可行性，并追踪了其技术经济失败及其环境影响。此外，本研究试图通过将其几何形状及其设计参数纳入优化框架来关注 SST 的技术故障。通过位于马德里（西班牙）的 SDHS 案例研究说明了这种方法的能力，以满足一个拥有 10 栋建筑的城市社区的供暖需求，总供暖需求为 1913.4 MWh/a。优化结果表明，包括 SST 几何形状及其构造特性可以有效提高 SDHS 的可行性，尤其是从技术和环境的角度来看。
DARPA 和美国的做法
1. 简介 “需要是发明之母”这句话虽然陈词滥调，但却是真理。对于大多数国家来说，很少有公共投资领域比国防更迫切。因此，将基础科学前沿的见解转化为可以创造军事能力的技术的过程一直是民族国家几个世纪以来的一个特点。战时创造的原子能军事应用和数字计算机是众所周知的战时科学和工程创新，其民用应用对现代生活有着深远的影响。在更深入地挖掘时，考虑原子能技术和数字计算机技术如何从军事应用发展到民用应用可能会有所帮助。这些技术从军事应用到民用应用的转变说明了彼得·蒂尔 (Peter Thiel) 对政府创新监管的观察。蒂尔观察到，政府实践监管原子，而比特不受监管。这一点并非总是正确，但它是一个有用的概括，有助于理解为什么与监管更严格的活动相比，基于 IT 的技术能够为创新提供丰富的环境。 1953 年，艾森豪威尔总统提出“原子能和平利用”作为发展原子能民用应用的方法。然而，当时和现在，原子能民用应用都是政府主导和监管的活动，在每个将原子能用于民用应用的主要国家都是如此。因此，创新进展缓慢，部分原因是监管活动的步伐与其应用的私人融资以及技术创新应用的实施步伐不一致。数字计算机的发展有所不同。第二次世界大战后，政府开发的数字计算机知识（主要是在英国和美国）与私营企业广泛共享；进步速度一直非常快，现在也是如此。今天，许多可以归结为“信息”的新技术（例如基因组学、生物学、电信等）可以以软件和现代建模的形式进行处理，
中心频率标记方法
标题：基于 EEG 的长期警觉和注意力缺失评估，使用以用户为中心的频率标记方法 作者：S Ladouce a、∗、JJ Torre Tresols b、K. Le Goff c 和 F Dehais b、da 大脑与认知，鲁汶脑研究所，鲁汶天主教大学，比利时鲁汶 b 人为因素与神经人体工程学，法国图卢兹高等航空航天学院 c 空中客车运营公司 SAS，设计中的人为因素与人体工程学，法国图卢兹 d 生物医学工程，德雷塞尔大学，宾夕法尼亚州费城，美国 ∗ 通讯作者：simon.ladouce@kuleuven.be ORCID(s)：0000-0001-6760-6240 (S. Ladouce); 0000-0002-8292-5220 (JJT Tresols)；0000-0002-8079- 3834 (KL Goff)；0000-0003-0854-7919 (F. Dehais) CRediT 作者贡献声明：S. Ladouce：概念化、数据收集、数据分析、写作。JJ Torre-Tresols：数据分析、写作。K. Le Goff：写作。F Dehais：概念化、写作。重点
气候变化的方法
该公司近90％的租赁占地面积位于能源和环境设计（LEED）领域的领导地位，或建筑研究机构环境评估方法（BREEAM）认证的建筑物，而该公司的办公空间中有70％以上拥有自己的独立LEED或Breeam认证。这包括该公司的全球总部，该总部是为LEED黄金标准而设计和设计的。尽可能，威廉·布莱尔（William Blair）为其建筑物选择绿色材料和解决方案，例如lutron Lighting系统，这些照明系统在夏令时会自动变暗。威廉·布莱尔（William Blair）的所有租赁办公室回收和40％的堆肥。此外，公司的电子环保或向PC捐赠了过时的技术项目，这是一个非营利组织，以负担得起的价格为合格的低收入客户提供翻新的计算机。