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基于O-RAN的交通转向的状态空间分解的级联加固学习
摘要 - 我们研究开放无线接入网络（O-RAN）中的交通转向问题（TS）问题，利用其RAN智能控制器（RIC），其中RAN RAN RAN配置参数可以在接近现实的时间内共同且动态地优化。为了解决TS问题，我们提出了一种新颖的级联加固学习（CARL）框架，我们建议在其中提出状态空间分解和策略分解，以减轻对大型复杂模型和标记良好的数据集的需求。对于每个子州空间，对RL子政策进行了训练以优化服务质量（QoS）。要将CARL应用于新的网络领域，我们提出了一种知识转移方法，以根据受过训练的政策学到的知识来初始化新的子政策。为了评估卡尔，我们构建了一个数据驱动的RIC Digital Twin（DT），该数据使用现实世界中的数据进行建模，包括网络设置，用户地理分配和流量需求，以及其他tier-1 RAN操作员。我们在两个DT方案中评估了Carl，代表了两个不同的美国城市，并将其表现与惯常政策作为基线和其他竞争优化方法（即启发式和Q-表算法）进行了比较。此外，我们已经与RAN运营商进行了实地试验，以评估CARL在美国东北地区的两个地区的表现。索引术语 - 运行，交通转向，增强学习。
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
使用 IBM Quantum Systems 成功对 N=1031167 进行 Shor 因式分解
到目前为止，使用 Shor 算法在量子计算机上分解的最大数字是 35。这张海报表明，在当前的量子计算机上使用该算法可以分解更大的数字。图中展示了数字 1031167 的因式分解以及 IBM 量子系统的结果。Shor 算法 [1] 于 1994 年提出，但直到现在量子技术才发展到可以实现它的水平。该算法的瓶颈是模幂函数 (MEF) 的实现，它是这张海报以及我的论文 [2] 的主题。该算法的量子部分的任务是找到 MEF f (x) = ax mod N 的周期 r（a 是适当选择的整数，N 是要分解的数字），为此，有必要构建和运行所谓的周期查找器量子电路。一旦找到周期 r，就可以使用以下公式计算因子：gcd( ar/ 2 ± 1 , N )。MEF 可以按以下方式分解：
使用基于深度学习的图正则化矩阵分解从头预测细胞药物敏感性
人工智能 (AI) 在精准肿瘤学中的应用通常涉及根据之前的训练细胞样本对这些药物的反应来预测患者的癌细胞（之前 AI 模型未见过）是否会对一组现有的抗癌药物中的任何一种产生反应。为了扩大抗癌药物的范围，AI 还被用于重新利用尚未在抗癌环境中测试过的药物，即从头预测新药对以前未见过的癌细胞的抗癌作用。在这里，我们报告了一个在统一的 AI 框架中解决上述两个任务的计算模型。我们的模型称为基于深度学习的图正则化矩阵分解 (DeepGRMF)，它集成了神经网络、图模型和矩阵分解技术，利用来自药物化学结构、它们对细胞信号系统的影响和癌细胞细胞状态的各种信息来预测细胞对药物的反应。 DeepGRMF 学习药物的嵌入，以便具有相似结构和作用机制 (MOA) 的药物在嵌入空间中紧密相关。同样，DeepGRMF 还学习细胞的表示嵌入，使得具有相似细胞状态和药物反应的细胞紧密相关。在癌症药物敏感性基因组学 (GDSC) 和癌细胞系百科全书 (CCLE) 数据集上对 DeepGRMF 和竞争模型的评估显示了其在预测性能方面的优势。最后，我们表明该模型能够预测化疗方案对癌症基因组图谱 (TCGA) 数据集中肺癌患者患者结果的有效性。⇤
基于 ERP 的张量分解方法在感知家庭压力的新型听觉异常任务中评估分裂型人格
分裂型人格是精神分裂症的一种潜在表型，是一种在精神病连续体正常范围内表现出精神病样症状的人格特质。家庭沟通可能会影响分裂型人格患者的社会功能。分裂型人格水平较高时，会感受到更大的家庭压力，例如易怒、批评和较少赞扬。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 确定分裂型人格水平高低人群在批评、赞扬和中性评论时的差异。在一项新的情绪听觉异常任务中，记录了 29 名普通社区参与者的脑电图，他们的分裂型人格水平从低度分裂型 (LS) 到高度分裂型 (HS) 不等。我们考虑了事件相关电位 (ERP) 参数的影响，即 P300 子成分 (P3a 和 P3b) 的幅度和潜伏期在情绪描述符对（标准、积极、消极和中性）之间的影响。然后，我们提出了一个基于张量分解的模型，使用 CANDECOMP/PARAFAC (CP) 分解技术从 EEG 中检测这些成分。最后，我们采用互信息估计方法来选择有影响的特征进行分类。通过留一交叉验证，获得了最高的分类准确率、灵敏度和特异性，分别为 93.1%、94.73% 和 90%。这是首次尝试通过寻找与感知家庭压力和分裂型人格有特定关联的大脑反应来研究分裂型人格的识别。通过测量这些反应，我们实现了提高精神病早期发作检测准确性的目标。
高能物理学中的量子信息科学
• Prime factorization (Shore's algorithm) : arxiv:9508027 • Database search (Grover's algorithm) : doi:10.1145/237814.237866 • Fast Fourier transform (qFFT) : arxiv:0201067 • Linear system solver (HHL) : arxiv:0811.3171 • …
稀疏深神经网络的算法和理论方面
2从稀疏的深神经网络到稀疏基质分解22 2.1神经网络简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.1神经网络的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.1.2神经网络的培训问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.2稀疏神经网络的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.2.1稀疏神经网络：定义和培训问题。。。。。。25 2.2.2稀疏深神经网络培训的实用方法。。。。。。。。29 2.2.3关于稀疏深神经网络的理论。。。。。。。。。。。。。34 2.3稀疏基质分解及其与稀疏深神经网络的关系。35 2.3.1问题制定和与稀疏深神经网络的第一个关系。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.3.2稀疏基质分解的算法以及稀疏DNNS训练中与修剪/再培训方法的关系。。。。。。。。。。。36 2.3.3稀疏基质分解的其他应用。。。。。。。。。。。38 2.3.4稀疏基质分解的相关作品。。。。。。。。。。。。。40 2.4固定支持矩阵分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.1问题公式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 2.4.2固定支持基质分解的动机。。。45 2.4.3固定支持矩阵分解的众所周知的实例。。。。。47 2.5论文的前景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
Ph.D.资格考试Ph.D.资格考试
Algebraic numbers, Ring of integers of an algebraic number field, Integral bases, Norms and traces, The discriminant, Factorization into irreducibles, Euclidean domains, Dedekind domains, Prime factorization of ideals, Principal ideal rings, Lattices, Minkowski's Theorem, Geometric Representation of Algebraic Numbers, Class-group and class number, Computational Methods, Fermat的最后定理，Dirichlet的单位定理，二次残基。•参考1代数数理论，Serge Lang。•参考文献2计算代数数理论的课程，亨利·科恩（Henri Cohen）。b：有限领域的有限场（数学518），有限端的表征，不可减至的多项式的根，痕迹，规范和基础，统一和环形多样性的根，对有限型领域的元素的代表，多元元素和多元级别的多元元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元级别的多元元素，多元级别的多态元素，多元型元素，多元级别的多元元素，不可删除的多项式，多项式在有限场上的分解，指数总和，线序重复序列，最小多项式，有限磁场的理论应用，有限的几何形状，组合物，组合物，线性模块化系统，pseudorandom序列。•参考1有限领域及其应用简介，Harald Niederreiter Rudolf Lidl。
使用GM-（n ...
\ 5.2可以使用分解方法的一些示例，可以分析许多GM-（n+1）组中数字的分解，因为该数字可以用许多n+1个因子分配。如果确实能够通过一组不同的n+1值分配复合数，则存在使用划分属性来改善复合数的因子的方法。但是，如果许多n+1值不可用，则无法实现上述标准。这项技术可能会使设计创造性或改进的分解算法变得更加容易，尤其是对于密码应用程序中使用的大数字。对与这种分解方法相关的难度的完整调查是使用此方法进行未来研究的潜在途径。
通过张量网络技术在Kitaev的量子双模型中进行热化
1简介2 2量子自旋系统4 2.1符号和基本特性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.2当地哈密顿人的光谱差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3圆环上的周期性边界条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 3 PEPS和家长汉密尔顿人13 3.1张量表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 3.2 PEPS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 3.3家长哈密顿人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 3.4父母哈密顿族人的光谱差距。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4.1边界状态和近似分解。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4.2局部非注入性PEP的近似分解。。。。。。。。。。。。22 3.4.3近似分解条件的仪表不变性。。。。。。。。。。24 4 PEPS的热场Double 26 4.1量子双模型的描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 4.2 pepo基本张量。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2.1星级操作员作为PEPO。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 4.2.2 Plaquette操作员作为Pepo。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 29 4.2.3 peps张量在边缘。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 3128 4.2.2 Plaquette操作员作为Pepo。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 4.2.3 peps张量在边缘。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31