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情感评估过程的算法价值
Schiller等。（2024）将算法定义为“用于特定目标或解决特定计算问题的单词，方程式或代码中的步骤序列”（第8页）。在许多认知过程中，诸如感知，注意力，学习，记忆和动作准备的许多认知过程中，对这种gorithm的搜索对认知科学至关重要。根据David Marr的分析水平，可以将计算分析定义为逻辑练习，旨在确定在特定输入给定特定输入的情况下，需要哪些处理子系统来产生特定的输出。尽管情绪的计算分析是相对较新的（参见Sander和Koenig，2002年），但情感科学的有希望的计算进步正在增加，以至于某些情感的功能结构是通过计算，
IBM Q 中 Deutsch 算法的性能和错误建模
使用量子力学作为计算工具的想法源自 20 世纪 80 年代 Feynman 和 Deutsch [1,2] 的开创性工作。它基于利用叠加和纠缠等属性来实现计算任务。这需要一台在微观层面工作的量子计算机。这样，量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些已知问题 [3]，从而推动密码学、药物研发、更快的数据分析和人工智能的发展 [4]。谷歌、英特尔、微软和 IBM 等大公司已着手建设量子计算机，如今量子计算机能够处理多达几十个量子比特。特别是，这里使用的 IBM Q 机是一种可扩展的量子计算机，基于超导技术，具有通过互联网开放访问的优势 [5]。已经提出了几种基于量子优势的算法；其中最重要的是 Grover 算法和 Shor 因式分解算法。Grover 算法 [6] 是一种在无序基中查找元素的算法。已知的经典算法的阶数为 O ( N ) ，而量子算法可以以高概率确定所需元素的阶数为 O ( √
基于综合相关判别和信息熵的目标舰船识别算法
舰船类型识别是电子侦察的重要组成部分。但现有的基于统计学的方法、基于模糊数学的方法等，未能充分利用无源传感器获取的信息，辐射源—舰船分配关系存在一定的模糊性。均不能得出准确可靠的辐射源—舰船分配关系。因此，本文提出一种综合关联判别法，得到更为可靠、全面的辐射源—舰船分配关系，然后在此关联关系基础上利用信息熵法识别目标舰船类型，并进行可信度分配。仿真结果表明，该算法能有效解决利用多无源传感器信息进行目标舰船类型识别的问题。
基于综合相关判别和信息熵的目标舰船识别算法
舰船类型识别是电子侦察的重要组成部分。但现有的基于统计学的方法、基于模糊数学的方法等，未能充分利用无源传感器获取的信息，辐射源—舰船分配关系存在一定的模糊性。无法得出准确可靠的辐射源—舰船分配关系。因此，本文提出一种综合关联判别法，得到更为可靠、全面的辐射源—舰船分配关系，然后在此关联关系基础上利用信息熵法识别目标舰船类型，并进行可信度分配。仿真结果表明，该算法能有效解决利用多无源传感器信息进行目标舰船类型识别的问题。
概述及其与人工智能的关系...
生成设计已经被多家公司成功使用。航空公司为A320飞机创建了带有生成设计的隔墙。墙壁框架的元素模仿了粘液模具的生长模式，并且框架内部结构的算法基于哺乳动物骨骼的晶格结构，该结构在应力点上用材料密集地填充了空间，而在其他地方则不太密集。通用电动机生产汽车零件，Under Armour使用生成设计制作了轻巧的跑步鞋。NASA还使用了这种设计方法，例如，他们设计了一个具有生成设计的空间探索着陆器（图2）。
用于在线算法的带缓冲模型的量子请求-回答游戏。最常见关键字问题的应用
摘要 我们将在线算法视为一个请求-回答游戏。一个对手生成输入请求，一个在线算法进行回答。我们考虑该游戏的一个广义版本，它具有有限大小的缓冲区。对手将数据加载到缓冲区，算法随机访问缓冲区的元素。我们考虑该模型的量子和经典（确定性或随机性）算法。在本文中，我们提供了一个特定问题（最频繁关键字问题）和一个量子算法，该算法在竞争比方面比任何经典（确定性或随机性）算法都更好。同时，对于该问题，标准模型中的经典在线算法等同于带缓冲区的请求-回答游戏模型中的经典算法。
Wrap New-new-hethod-perform-lithium-ion-battery fault ...
电动垂直起飞和着陆（EVTOL）飞机预计将在未来的城市空气流动（UAM）景观中变得无处不在。使用锂离子电池推动的几架EVTOL飞机在开发下。，尽管早期聚焦，但制造商仍需要确保车辆的长期安全操作，包括严格检查与电池相关的危害。另一方面，EVTOL电池的快速充电对于每天实现多次航班并证明UAM的经济性是合理的。这项工作旨在通过修改电池故障诊断算法以进行快速充电，旨在使EVTOL电池安全性。该算法是在本文的第1部分和第2部分中开发的，用于使用充电周期数据检测断开故障，但仅针对低充电电流进行了测试。本文通过称为部分增量容量（PIC）的新技术来适应该算法，以快速充电。PIC方法是在将其集成到算法中之前使用单细胞和超级细胞水平的实验开发的。最后，使用现实生活中的EVTOL电池模块验证了适应算法的故障检测能力。因此，Al Gorithm的更新版本可在快速充电时促进故障诊断，使其非常适合在EVTOL中实施。
适用于 FPGA 平台的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法
摘要 Itoh-Tsujii 逆算法在椭圆曲线密码等密码应用中寻找逆元方面做出了重要贡献。本文提出了一种新的 Hex Itoh-Tsujii 逆算法，用于在现场可编程门阵列 (FPGA) 平台上高效计算由 NIST 推荐的不可约三项式生成的二进制域的乘法逆元。基于 Hex Itoh Tsujii 逆算法的所提架构由十六进制电路和四重加法链构成。这种组合提高了资源利用率。实验结果表明，与现有实现相比，所提出的工作具有更好的面积时间性能。关键词：现场可编程门阵列 (FPGA)、Itoh-Tsujii 逆算法 (ITA)、查找表 (LUT)、有限域 (FF) 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、射频、传感器）
量子阱肖特基二极管参数
本文的主要贡献是对不同的提取方法进行了比较研究，并在很大的温度范围内进行了测试（从极低的温度 100 K 到室温 300 K）。更准确地说，已经开发了四种技术来解决这个问题，例如 Cheung [ 1 ]、PSO、ABC 和 DE。关于所使用的启发式技术，PSO 算法最初模仿生物的社会行为和运动，例如一群鸟或一群鱼。同时，ABC 算法模拟了自然界中蜜蜂的觅食行为。而最后一种算法，即 DE，是一种基于种群的算法，旨在解决实际的优化问题。该算法需要四个主要步骤，例如初始化、突变、重组和选择。有关这些算法的更多详细信息，请参阅参考文献 [ 5、11、12 ]。
药物发现的人工智能
Yann Gaston-Mathé：Iktos由Quentin Perron，Nicolas Do Huu和我本人于2016年成立，目的是开发一个创新的，用户友好的深度学习技术平台，用于DE NOVO DEVO DEAD DEAGESY。该技术平台是通过利用Quentin和Nicolas开发的专有的al-gorithm来构建的，Quentin和Nicolas最初希望将深度学习生成模型应用于以前在图像识别和自然语言处理等领域中使用的化学。我们的目标是使每个人都可以访问我们的技术，并成为第一家发布用户友好且高性能的从头设计软件进行多参数优化的公司，无论其在深度学习和计算机编程方面的专业水平如何，都可以使用任何药用或计算机化的化学家使用。