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在回忆阵列上进行神经形态序列学习的演示
这些问题并能够用脑般的表现使序列学习是具有脑启发的学习算法的神经形态硬件。分层时间内存（HTM）是受新皮层工作原理启发的al-gorithm，能够学习和预测元素的连续序列。在先前的研究中，我们表明，在HTM模型的时间内存储算法的生物学上可用版本中，可以将备忘录的设备（一种用于节能的神经形态硬件考虑）被认为是为了节能的神经形态硬件。随后，我们对模拟信号的回忆硬件体系结构进行了模拟研究，该研究可以介绍时间学习算法。我们称之为memspikingtm的架构是基于一个磁带横梁阵列和实现神经元的控制电路和
sqisign：Quantum后签名方案
这项工作是一项有关量子后签名方案Sqisign的研究，这是NIST Quantum加密标准化竞赛中的罐头之一。sqisign al-gorithm假定在签名期间和验证期间在签名和椭圆形曲线世界中使用脱云的对应关系来找到路径的硬度，并利用脱云函数在Quaternion代数世界中运行。在同一类别中的其他候选人中，Sqisign具有相对较小的公钥和签名大小，这是一个重要的优势。最近的SIDH攻击[CD22]显示出有效代表异质体的新方法。这一事实导致了一些新的Sqisign变体，现在使用2、4和8维的同基因。在可用的变体中，我们将讨论sqisign2d-west [bas+24]和sqisignhd [dar+23]。
自动化特征转换的进化大语言模型
特征转换旨在重建原始功能的特征空间，以增强下游模型的性能。然而，功能和操作的组合呈指数增长构成了挑战，因此现有方法很难有效探索宽阔的空间。此外，它们的优化仅由在特定域中下游模型的准确性驱动，从而忽略了一般特征知识的获取。为了填补这一研究空白，我们提出了一个用于自动特征转换的进化LLM框架。This framework con- sists of two parts: 1) constructing a multi-population database through an RL data collector while utilizing evolutionary al- gorithm strategies for database maintenance, and 2) utiliz- ing the ability of Large Language Model (LLM) in sequence understanding, we employ few-shot prompts to guide LLM in generating superior samples based on feature transforma- tion sequence distinction.利用多人口数据库最初提供了广泛的搜索范围，以发现出色的人群。通过淘汰和进化，高质量的人群获得了更多的机会，从而进一步追求最佳个人。通过将LLM与进化算法整合在一起，我们在庞大的空间内实现了有效的外观，同时利用特征知识来推动优化，从而实现了更适应性的搜索范式。最后，我们从经验上证明了我们提出的方法的效率和普遍性。
将卫星与机器学习链接到基因，以估算浮游植物社区结构
摘要。海洋色遥感已使用了20多年，以估计主要生产力。ap-aparaches，以基于空间的光谱数据为基于phyto-plankton群落结构，特别是当与光合色素的原位测量结合时。在这里，我们提出了一种新的海洋颜色算法，以得出七个浮游植物组的相对细胞丰度，以及它们对全球尺度上总叶绿素A（CHL A）的贡献。Our al- gorithm is based on machine learning and has been trained using remotely sensed parameters (reflectance, backscatter- ing, and attenuation coefficients at different wavelengths, plus temperature and Chl a ) combined with an omics-based biomarker developed using Tara Oceans data representing a single-copy gene encoding a component of the photosyn- thetic machinery that is present across all浮游植物，包括原核生物和真核生物。它不同于依靠诊断色素来推导浮游植物组的预先方法。我们的方法论提供了浮游植物社区结构的强大范围，该结构的相对细胞丰度和对总CHL浓度的贡献。新生成的数据集产生的有关植物粉的不同方面的信息 -
宏观融资模型的机器学习投影方法
，我们使用监督的机器学习来近似经济模型的最佳条件中通常包含的期望，并具有随机模拟的参数化期望算法（PEA）。当由随机模拟生成一组状态变量时，它很可能不受多重共线性的影响。我们表明，通过扩大Faraglia，Marcet，Oikonomou和Scott（2019）研究的最佳债务管理问题，可以将基于神经网络的期望与多重共线性有效地处理多重共线性。我们发现，最佳政策规定了新增加的中期期限的积极作用，使计划者能够提高财务收入，而无需增加对支出冲击的响应。通过这种机制，政府在衰退期间有效地补贴了私营部门。
针对战略买家的重复关联拍卖的二分法定价
我们对学习算法感兴趣，该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中，买家最大化其预期累积折现盈余，并且假设他对商品的估价是 ad 维情境（特征）向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法，该算法基于二分法的思想，策略遗憾上界为 O（log 2 T）。与之前的研究不同，我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设，并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现（对抗性上界）。为了构建我们的算法，我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性，并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。
aida
许多无监督的异常检测算法依赖于最近的邻居的概念来计算异常得分。这种算法很受欢迎，因为对数据没有任何假设，这使它们成为非结构化数据集的强大选择。然而，严重影响模型性能的最近邻居的数字（k）不能在无监督的设置中调整。因此，我们提出了新的和无参数的分析隔离和基于距离的异常（AIDA）检测al-gorithm，将距离的指标与隔离相结合。基于AIDA，我们还介绍了基于钢化的隔离解释（TIX）算法，该算法确定了最相关的特征，即使在大型多维数据集中，也可以提高离群值，从而提高了检测机制的整体解释性。AIDA和TIX都经过了彻底的测试，并将其与最先进的替代方案进行了比较，事实证明是对异常检测中现有工具集的有用补充。
供应商 - 不足的深度学习图像在脑计算机断层扫描中Denoising denoising：多扫描仪研究
Matter-White物质分化（GM-WM），人工制品，清晰度和诊断信心。客观分析包括对噪声，对比度比率（CNR），signal-noise比率（SNR）的评估，后窝的伪影指数。结果进行了主观图像质量评估，与所有读者的所有类别中的FBP相比，与FBP相比，DLD与FBP相比持续出色。客观的图像质量分析显示，使用DLD用于所有扫描仪的噪声，SNR和CNR以及伪影指数的显着改善（p <0.001）。结论供应商深度学习deNoising al-gorithm在亚置以及与FBP重建相比的较小头部创伤的papaptigent的NCCT图像中提供了明显优于较高的结果。在所有五个扫描仪中都产生了这种效果。
人类AI协作次目标优化在等级强化学习
层次结构的增强学习通常涉及人类在定义多个子目标中以将复杂的目标分解为相关子任务。但是，手动指定这些子目标是劳动密集型，昂贵的，并且容易引入偏见或误导代理商。为了克服这些挑战，我们提出了一个协作的人类委员会，该协作无缝地与层次模型无缝集成，以自动更新先验知识并优化CAN-DICATE-DIDATE子目标。我们的算法可以轻松地将其纳入广泛的目标条件框架中。与相关基线相比，我们评估了我们的方法，我们证明了算法在解决和预防因混淆或冲突的子目标引起的负面推论方面的有效性。此外，我们的算法在不同水平的人类知识中显示出巨大的性能，加速了趋于偏向最佳的亚目标空间和高级政策。
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：