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因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。
有序匹配的多项式去除引理
2 t。现在，我们执行一系列k的清洁步骤，并定义K对应的超图G0⊇g 1···g k，其中gℓ是在清洁步骤（1≤ℓ≤K）之后获得的HyperGraph。在步骤ℓ我们相对于间隔i的清洁，如下所示：对于S -1顶点V 1 。 。 ，。 。 。 v s - 1，j）表示最左边的β| J |顶点w∈J使得{v 1，。 。 。 ，v s -1，w}∈E（gℓ -1），如果至少有β| J |这样的顶点，否则让Lℓ（v 1，v 2，。 。 。 v s - 1，j）是所有此类顶点w的集合。 删除所有边缘{v 1，。 。 。 ，v s - 1，w}∈E（gℓ -1），w∈Lℓ（v 1，v 2，。 。 。 v s - 1，j）。 由此产生的超图是gℓ。 按定义，对于每个给定的（s-1）-tuple v 1，v 2，。 。 。 ，v s - 1，对于每个间隔j∈Jℓ，此操作最多删除β| J |表格的边缘{v 1，。 。 。 ，v s -1，w∈J。 由于jℓ中的间隔，j形成一个iℓ的分区（每1≤j≤t），我们最多删除β|我ℓ|考虑这些间隔时边缘。 总结超过1≤j≤t，这总数最多为Tβ|我ℓ| v 1的少于n s -1选择中的每一个中的边缘删除。 。 。 ，V s -1。 总和ℓ= 1，。 。 。。。，。。。v s - 1，j）表示最左边的β| J |顶点w∈J使得{v 1，。。。，v s -1，w}∈E（gℓ -1），如果至少有β| J |这样的顶点，否则让Lℓ（v 1，v 2，。。。v s - 1，j）是所有此类顶点w的集合。删除所有边缘{v 1，。。。，v s - 1，w}∈E（gℓ -1），w∈Lℓ（v 1，v 2，。。。v s - 1，j）。由此产生的超图是gℓ。按定义，对于每个给定的（s-1）-tuple v 1，v 2，。。。，v s - 1，对于每个间隔j∈Jℓ，此操作最多删除β| J |表格的边缘{v 1，。。。，v s -1，w∈J。由于jℓ中的间隔，j形成一个iℓ的分区（每1≤j≤t），我们最多删除β|我ℓ|考虑这些间隔时边缘。总结超过1≤j≤t，这总数最多为Tβ|我ℓ| v 1的少于n s -1选择中的每一个中的边缘删除。。。，V s -1。总和ℓ= 1，。。。因此，e（gℓ−1） - e（gℓ） ，K，我们得到了，K，我们得到了
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
一、引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）是为了减少光刻过程中的印刷误差而开发的。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]、[2]、[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]、[5]、[6]、[7]、[8]、[9]。对于基于模型的 OPC，首先将掩模中的多边形边缘划分为段，然后在光刻模拟模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩模表示为逐像素函数 [4] 、 [5] 、 [6] 、 [7] 、 [10] 或水平集函数 [8] 、 [9] 、 [11] 、 [12] 。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
L2O-ILT：学习优化逆向光刻技术
I. 引言 随着技术节点的不断缩小，邻近效应和光学衍射变得不可忽略，严重影响集成电路的成品率。分辨率增强技术（RET）被发展用来减少光刻过程中的印刷误差。光学邻近校正（OPC）是广泛使用的RET之一，它通过校正掩模版图案形状和插入辅助特征来补偿光刻邻近效应。典型的OPC方法包括基于模型的方法[1]，[2]，[3]和基于逆光刻技术（ILT）的方法[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]。对于基于模型的OPC，首先将掩模版中多边形的边缘分成几段，然后在光刻仿真模型的指导下移动这些边缘。基于 ILT 的方法将掩膜表示为像素函数 [4]、[5]、[6]、[7]、[10] 或水平集函数 [8]、[9]、[11]、[12]。然后，将 OPC 过程建模为逆问题，可以通过优化
闭合曲线中同源性检测的恒定时间量子算法
给定一个闭二维流形或曲面上的大小为 L 的环或更一般的 1-循环 r（用三角网格表示），计算拓扑学中的一个问题是它是否与零同源。我们在量子环境中构建和解决这个问题。给定一个可以用来查询闭曲线上边的包含情况的 oracle，我们设计了一个用于这种同源性检测的量子算法，相对于环 r 上边的大小或边数，其运行时间为常数，只需要使用一次 oracle。相比之下，经典算法需要使用 Ω( L ) oracle，然后进行线性时间处理，并且可以通过使用并行算法将其改进为对数时间。我们的量子算法可以扩展以检查两个闭环是否属于同一个同源类。此外，它可以应用于同伦检测中的一个特定问题，即检查闭二维流形上的两条曲线是否不是同伦等价的。
早期逆境改变了老鼠结构性脑网络组织的经济状况
图1实验设计和生成建模程序。（a）在产后第0天，将49只幼崽随机分配到不可预测的产后应力或标准饲养条件下，直到产后第26天。第70天后，处死小鼠并进行离体扩散成像。全脑概率拖拉术用于重建每只动物的结构连接。（b）使用10个节点的简化连接组的生成过程的插图。从稀疏种子网络（t = 0）开始，一次添加一个边缘，直到模拟达到观察到的连接组中发现的边缘数（t = e）。在每个步骤中都更新了接线概率的矩阵，随着网络拓扑的出现，可以进行动态变化。（c）通过系统地改变生成规则和参数组合，可以识别拓扑术语k和参数𝜂和𝛾最能最能模拟观察到的连接组的组织。
数字转型和公司避税
断路器是电力系统中的关键组件，其操作对于评估其中断性能至关重要。但是，电磁干扰通常会影响传感器的精度。为了解决这个问题，本文研究了一种非接触式测量技术，用于评估断路器的运动特征。提出了基于富兰克林时刻的运动检测方法。使用高速摄像头建立了同步图像采集平台，以捕获252kV断路器的运动。预处理捕获的图像，使用拉普拉斯算法提取粗边缘。富兰克林力矩卷积计算以根据这些粗边缘确定图像边缘的亚像素坐标。通过分析这些子像素坐标的框架对框架变化，提取了断路器的开头运动特性。此方法可以检测到断路器运动机的振动参数和弹跳现象，而精度为0.01 mm。这些发现为未来关于断路器性能的研究提供了宝贵的见解。
蝴蝶在分层内存上的平行化
黄油含量（又称矩形）是一个循环图案1，在图形分析中至关重要。尤其是，在两部分图上[41,61,3,97]上，But-Ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-ter-terlif y [78,80，77,76]，可以将顶点分为两个不相交组，并且仅在两组Vertices之间进行边缘。考虑图G =（v，e），其中v和e分别是ver和边缘的集合。黄油粉计数的问题是计算G中的黄油含量总数。黄油流数在许多应用中起着重要的作用，例如垃圾邮件检测[19,81,82]，推荐系统[70]，单词文献集群[16]，研究小组识别[15]，并根据传输理论[11]链接前词典。最近，Lyu等。[46]在电子商务的欺诈检测场景中，将黄油计算到修剪的顶点。