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扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而
摘要：这项工作介绍了太阳能，这是一个用于标记BlackBox优化求解器的十个优化问题实例的集合。这些实例呈现出由黑盒数值模型模拟的集中太阳能电厂的不同设计方面。变量的类型（离散或连续），维数以及约束的数量和类型（包括隐藏的约束）在整个实例上有所不同。有些是确定性的，有些是随机性的，有可能执行多种复制以控制随机性。大多数实例都提供可变的替代物，两个是生物主体，一个是不受约束的。太阳能工厂模型考虑了各种子系统：HelioStats场，中央腔接收器（接收器），熔融盐热储能，蒸汽发生器和理想的功率块。在整个太阳代码中实现了几种数值方法，并且大多数执行是耗时的。非常小心，以确保平台之间的可重复性。太阳能工具涵盖了在工业和现实生活中的黑框优化问题中可以找到的大多数特征，这些特征都是在开源和独立代码中。
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
人类的神经行为研究长期以来一直集中在任务重复执行期间本地活动水平的变化。后来发现扩展网络中的自发神经耦合也会影响性能。在这里，我们打算揭示基本机制，相对重要性以及自发耦合与任务诱导的激活之间的相互作用。为此，我们在休息期间记录了两组健康参与者（男性和女性），而他们执行了视觉感知或运动序列任务。我们证明，对于这两项任务，任务过程中更强大的作用以及通过自发的静止节奏预测性能的自发性节奏耦合。然而，高性能的人呈现出经典任务诱导的激活，而没有更强的自发网络耦合。激活是仅在自发网络相互作用较低的受试者中需要的补偿机制。这挑战了神经处理的经典模型，并要求采取新的策略来训练和提高性能。
Maude 战略语言
重写逻辑是并发系统和逻辑规范的自然且富有表现力的框架。Maude 规范语言提供了这种形式主义的实现，允许执行、验证和分析所表示的系统。这些规范通过术语和方程式声明其对象，并提供重写规则来表示状态上可能不确定的局部转换。有时需要对这些规则进行受控应用，以减少非确定性，捕捉全局、面向目标或效率问题，或选择特定的执行进行分析。这就是我们所说的策略。为了表达它们，尊重关注点分离原则，提出并开发了 Maude 策略语言。策略语言的首次实现是在 Maude 本身中使用其反射功能完成的。经过充分的实验，又添加了一些功能，为了提高效率，策略语言已在 C++ 中实现为 Maude 系统的一个组成部分。本文介绍了 Maude 策略语言及其语义、实施决策以及来自各个领域的几个应用示例。
![arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\67707d93a68d8de92fb0df09f0166afe1e307108.webp)
arxiv：2401.13011v1 [CS.CV] 2024年1月23日
摘要本文介绍了一种新颖的生成模型，协作竞争代理（CCA），该模型利用了基于多种大语言模型（LLMS）代理的能力来执行复杂的任务。从属性对抗网络（GAN）中汲取灵感，CCA系统采用了两种平等地位生成器代理和一个鉴别剂。发电机独立处理用户指令并生成结果，而鉴别器评估输出，并为发电机代理提供反馈，以进一步反映和改善生成结果。与以前的生成模型不同，我们的系统可以遵守生成的中间步骤。由于其透明度，这将使每个发电机代理从其他成功执行中学习，从而使协作竞争增强了系统结果的质量和鲁棒性。这项研究的焦点是图像编辑，表现了CCA能够强大地处理复杂的内部结构的能力。本文的主要贡献包括引入基于多代理的Gen-
Hyppo：使用等价来优化探索机器学习中的管道
摘要 - 我们现在是Hyppo，这是一种新型系统，可优化探索机器学习中遇到的管道。Hyppo利用过去执行的工件的替代计算路径，以得出更好的执行计划，同时重复生产工件。添加替代计算引入了有关工作负载表示，系统体系结构和最佳执行计划生成的探索机器学习的新挑战。为此，我们提出了一种基于定向超图的新型工作负载代表，我们制定了将最佳执行计划作为搜索问题而不是定向的超图和选择文物以作为优化问题实现的问题的问题。彻底的实验评估表明，Hyppo的计划通常比非优化管道更快，更便宜的计划（最多两个阶数），并且比在实质性货物时，比艺术状况产生的计划更快且更便宜。最后，我们的评估表明，即使无法利用物质化，Hyppo也将成本降低3-4 ˆ。
编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
通过伴随数字孪生理解和改进模型驱动的物联网系统
摘要 开发人员经常会疑惑为什么他们的系统行为与预期不同，他们通常不得不依赖耗时且容易出错的日志文件手动分析。了解物联网 (IoT) 应用程序的行为是一项具有挑战性的任务，因为它们不仅本质上是难以追踪的分布式系统，而且它们通过传感器与环境的集成又增加了另一层复杂性。相关工作建议在系统执行期间记录数据，稍后可以重放这些数据以分析系统。我们将模型驱动开发方法应用于这个想法，并利用数字孪生来收集所需的数据。我们通过应用模型到模型的转换使开发人员能够重放和分析系统的执行。这些转换使用仪器组件和连接器 (C&C) 架构模型，这些模型的组件基于系统数字孪生记录的数据重现系统的环境。我们使用供暖、通风和空调 (HVAC) 案例研究来验证和评估我们方法的可行性。通过促进系统行为的重现，我们的方法降低了理解模型驱动的物联网系统行为的障碍。
完整的基于代理驱动模型的系统测试...
在本立场文件中，介绍了一种在汽车、航空电子和铁路领域测试复杂自主运输系统 (ATS) 的新方法。该方法旨在缓解 ATS 验证和确认 (V&V) 工作中一些最关键的问题。众所周知，仅使用传统方法时，V&V 对于复杂 ATS 是不可行的。这里提倡的方法在模块级别使用完整的测试方法，因为这些方法为软件的逻辑正确性建立了形式证明。建立逻辑正确性后，在模拟云环境和目标系统上执行系统级测试。为了证明已对目标系统执行了“足够多”的系统测试，引入了形式合理的覆盖标准。为了优化非常大的系统测试套件的执行，我们提倡一种在线测试方法，其中多个测试并行执行，并且测试步骤在运行中被识别。这些执行的协调和优化是通过基于代理的方法实现的。这里提倡的测试方法的每个方面都被证明要么符合现有的安全关键运输系统的开发和 V&V 标准，要么有理由证明它应该在适用标准的未来修订中被接受。
非正交变分量子特征求解器
摘要 强关联化学和材料系统的变分算法是近期量子计算机最有前途的应用之一。我们提出了变分量子特征值求解器的扩展，它通过求解由一组参数化量子态组成的子空间中的广义特征值问题来近似系统的基态。这允许系统地改进逻辑波函数假设，而不会显着增加电路复杂性。为了最大限度地降低这种方法的电路复杂性，我们提出了一种有效测量汉密尔顿量并在由与总粒子数运算符交换的电路参数化的状态之间重叠矩阵元素的策略。该策略使状态准备电路的大小加倍，但没有使其深度加倍，同时相对于标准变分量子特征值求解器增加了少量额外的两量子比特门。我们还提出了一种经典的蒙特卡罗方案来估计由有限数量的矩阵元素测量引起的基态能量的不确定性。我们解释了如何扩展此蒙特卡罗程序以自适应地安排所需的测量，从而减少给定精度所需的电路执行次数。我们将这些想法应用于两个模型强关联系统，即 H 4 的方形配置和己三烯 (C 6 H 8 ) 的 π 系统。
非正交变分量子特征求解器
摘要 强关联化学和材料系统的变分算法是近期量子计算机最有前途的应用之一。我们提出了变分量子特征值求解器的扩展，它通过求解由一组参数化量子态组成的子空间中的广义特征值问题来近似系统的基态。这允许在不显著增加电路复杂性的情况下系统地改进逻辑波函数假设。为了最大限度地降低这种方法的电路复杂性，我们提出了一种有效测量哈密顿量的策略，并在由与总粒子数算子交换的电路参数化的状态之间重叠矩阵元素。该策略使状态准备电路的大小加倍，但没有使其深度加倍，同时相对于标准变分量子特征值求解器增加了少量额外的两量子比特门。我们还提出了一种经典的蒙特卡罗方案来估计由有限数量的矩阵元素测量引起的基态能量的不确定性。我们解释了如何扩展此蒙特卡罗程序以自适应地安排所需的测量，从而减少给定精度所需的电路执行次数。我们将这些想法应用于两个模型强关联系统，即 H 4 的方形配置和己三烯 (C 6 H 8 ) 的 π 系统。