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进行最后一次退化>的模拟和重建海面温度的时空比较
摘要。越来越多的气候模型模拟已成为从最后一次冰川最大值到全新世的过渡。评估模拟的可靠性需要针对环境代理记录进行基准测试。迄今为止，没有建立的方法可以比较一段时间内的这两个数据源与背景条件的变化。在这里，我们根据其偏离轨道和千禧一代温度变化的重建幅度和时间效率的新算法来对模拟进行对模拟进行排名。使用代理前向建模可以考虑影响温度重新结构的非气候过程。它进一步避免了从稀疏和不确定的代理数据中重建网格场或区域平均温度时间序列的需求。首先，我们在具有处方脱气温度历史的理想化实验中测试了我们的质量的可靠性和鲁棒性。我们通过构建嘈杂的伪抛物性来量化有限的时间分辨率，年代不确定性和非气候过程的影响。虽然模型– DATA比较结果随着不确定性的增加而变得不那么可靠，但我们发现该算法在现实的非气候噪声水平下很好地区分了模拟。获得可靠，可靠的排名，
竞争均衡中的福利最大化
我们从多智能体强化学习 (MARL) 的角度研究了一个双层经济系统，我们称之为马尔可夫交换经济 (MEE)。MEE 涉及一个中央计划者和一组自利的智能体。智能体的目标是形成竞争均衡 (CE)，其中每个智能体在每一步都短视地最大化自己的效用。中央计划者的目标是操纵系统以最大化社会福利，社会福利被定义为所有智能体效用的总和。在效用函数和系统动态都未知的环境中，我们建议通过 MARL 的在线和离线变体从数据中找到社会最优策略和 CE。具体而言，我们首先设计一个专门针对 MEE 的新型次优度量，这样最小化这样的度量就可以为计划者和智能体证明全局最优策略。其次，在线设置中，我们提出了一种称为 MOLM 的算法，该算法将探索的乐观原则与子博弈 CE 寻求相结合。我们的算法可以轻松结合用于处理大状态空间的一般函数逼近工具，并实现次线性遗憾。最后，我们根据悲观原则将算法调整为离线设置，并建立次优性的上限。
用于量子密钥分发的参考时钟信号分发
解决 QKD 中符号同步的一个直观方法是使用成对光纤通过不同信道传输参考信号和量子数据信号。然而，温度会导致成对光纤之间产生延迟，从而导致同步精度下降 [Tanaka et al. 2008]。时分复用 (TDM) 方案克服了这个问题，其中同步脉冲从量子脉冲中滞后传输。然而，TDM 方案带来了其他问题，例如比特率限制，因为这些技术要求量子信号和参考信号之间有足够长的时间间隔 [Tanaka et al. 2008]。最近，已经提出了不同的 QKD 时钟恢复算法，避免使用额外的经典参考信号。在 [Pljonkin and Rumyantsev 2016] 中，提出了一种同步算法，其中时间帧被划分为更小的时间窗口，同步时间为 788 。 6 ms，同步失败概率为0.01%。在[Rumyantsev and Rudinskiy 2017]中，作者提出了一种不包括时间帧划分的算法，提供更快的同步时间3.216 ms，错误概率为0.0043%。然而，后者只能应用于站间距离不超过几十公里的QKD系统，而前者可以应用于数百公里的QKD系统。另一方面，
整合静态和动态数据，以改善使用增强基因型 - 表型表示的认知下降的预测
阿尔茨海默氏病（AD）是一种慢性神经退行性疾病，在患者的思维，记忆和行为中引起严重问题。早期诊断对于预言AD进展至关重要；为此，最近有人提出了许多算法来预测认知能力下降。然而，这些预测模型通常无法吸收异质遗传和神经影像标志物，并难以处理丢失的数据。在这项工作中，我们提出了一个新颖的目标函数和相关的优化算法，以鉴定与AD相关的认知下降。我们的AP-PRACH旨在通过参与者特定的增强结合通过回归任务对齐的多模式数据集成来结合动态神经影像学数据。我们的方法为了结合额外的侧面信息，利用了在最近的广告文献中普及的结构化正则化技术。武装着从多模式动态和静态模态中汲取的固定长度矢量反应，常规机器学习方法可用于预测与AD相关的临床结果。我们的实验结果表明，提出的增强模型改善了流行机器学习算法的认知评估评分的预测性能。我们的方法的结果被解释为验证现有的遗传和神经成像生物标志物，这些生物标志物已被证明可以预测认知能力下降。
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量化纠缠是可以衡量Quanth状态的机智的重要任务。在这里，我们开发了一种量子算法，该算法通过使用量子转向效应来测试并量化一般两部分状态的可分离性，后者最初是由Schrödinger发现的。我们的分布性测试包括一个涉及两个方的分布式量子计算：一个计算有限的客户端，他们准备了对感兴趣状态的净化，以及一台无限制的服务器，他们试图将减少的系统引导到纯产品状态的概率结束。为了设计实用的算法，我们通过参数化的统一电路和经典优化技术的组合替换服务器的角色，以执行必要的计算。结果是一种变量量子转向算法（VQSA），这是一种可在当今可用的量子计算机上实现的修改可分离性测试。然后，我们在嘈杂的模拟器上模拟我们的VQSA，并在测试的示例上找到有利的收敛性。我们还可以在classical Computers上执行的半决赛程序，该程序基准从我们的VQSA中获得的结果。因此，我们的发现具有转向，纠缠，量子算法和量子计算复杂性理论之间有意义的联系。他们还展示了VQSA中参数化的中路测量值的值。
大语言模型增强算法选择
算法选择是自动机器学习的关键过程，旨在确定用于解决特定问题或执行的最适合算法。主流算法选择技术在很大程度上依赖问题特征，而算法功能的作用仍然很大程度上探讨了。由于算法的内在复杂性，缺乏普遍提取算法信息的有效方法。本文第一次将大型语言模型（LLMS）引入大型语言模型（LLM）迈出了重大差距。通过理解代码文本，LLM不仅捕获了算法的结构和语义方面，而且还展示了上下文意识和库功能的理解。通过LLM提取的高维差异表示，在不介绍特征选择模块后与问题表示结合，并传递给相似性计算模块。选定的算法是由给定问题和不同算法之间的匹配度确定的。广泛的实验验证了所提出的模型的性能以及每个关键模块的效率。此外，我们在模型复杂性上提出了一个理论上的上限，展示了算法表示和特征选择模块的影响。这为我们方法的实际实施提供了宝贵的理论指导。
计算机科学学院求职信指南
2018 年 9 月 30 日 Awesome Engineering Co，5678 Main Street Pittsburgh，PA 15213 尊敬的招聘经理： 我写信申请计算机视觉工程师职位，这是我在卡内基梅隆大学 (CMU) 2018 年技术机会会议上从 Bob Smith 那里了解到的。目前，我正在 CMU 攻读机器人学硕士学位，预计完成日期为 2020 年 5 月。我相信我在计算机视觉领域的专业经验，加上我目前在 CMU 进行的研究，为我提供了解决与车辆自动驾驶相关的高级问题所需的技术专业知识和协作技能。在加入 CMU 之前，我在 Robotics Inc, Inc. 从事计算机视觉项目两年，在那里我为传感器处理领域做出了贡献，并与深度学习领域的专家团队合作。作为研究团队的一员，我为制造机器人设计并开发了高精度地图。我还带头分析大型数据集并处理原始传感器数据。我与其他工程团队进行跨职能合作，向同事和管理层传达我们的工作。这种传感器处理方面的实践经验以及与协作团队合作的经验使我具备了出色完成这一角色所需的技能。我过去的专业经验和硕士研究项目与您提供的职位相似：每个都涉及找到问题的根本原因，制定解决问题的计划并设计能够以经济高效的方式解决问题的机制。我在 CMU 的硕士研究项目专注于多目标跟踪和多传感器融合，我正在领导为轻便摩托车创建感知系统的项目。我在计算机视觉领域有着良好的记录，我相信我可以在解决复杂的工程问题以及推动创新成果方面发挥积极影响。我一直喜欢研究和创造性解决问题，我相信我的经验对这个角色很有价值。如果有机会，我知道我将成为贵公司的宝贵资产。感谢您的时间和考虑，我希望很快收到您的回复。此致，Al Gorithm
预测编码：超越反向传播的深度学习的未来？
用于训练深度神经网络的误差反向传播算法是深度学习成功的基础。然而，它需要连续的后向更新和非局部计算，这使得大规模并行化具有挑战性，而且与大脑的学习方式不同。然而，受神经科学启发的学习算法，如利用局部学习的预测编码，有可能克服这些限制，并在未来超越深度学习技术。虽然预测编码起源于理论神经科学，作为皮层信息处理的模型，但最近的研究已将这一想法发展成一种通用算法，能够仅使用局部计算来训练深度神经网络。在这篇综述中，我们回顾了对这个观点做出贡献的作品，并展示了预测编码和反向传播在泛化质量方面的密切联系，以及强调使用预测编码相对于反向传播训练的神经网络的多重优势的作品。具体来说，我们展示了预测编码网络的更大灵活性，与标准深度神经网络不同，它可以同时充当分类器、生成器和联想记忆，并且可以在任意图形拓扑上定义。最后，我们回顾了预测编码网络在机器学习分类任务上的直接基准，以及它与控制理论和机器人应用的密切联系。
分位数回归征：一种深度学习算法，用于缩小极端降水
全球气候模型（GCMS）模拟了全球范围内的低分辨率投影。GCM的本地分辨率通常对于社会级别的决策而言太低。为了增强空间分辨率，通常将降尺度应用于GCM输出。尤其是统计缩减技术，是一种具有成本效益的方法。与基于物理的动力学缩放相比，它们所需的计算时间要少得多。近年来，与传统统计方法相比，统计降尺度的深度学习越来越重要，证明错误率明显较低。但是，基于回归的深度学习技术的缺点是它们过度适合平均样本强度的趋势。极值通常被低估。问题上，极端事件具有最大的社会影响。我们提出了分位数回归征（QRE），这是一种受增强方法启发的创新深度学习al-gorithm。它的主要目标是通过训练分区数据集上的独立模型来避免拟合样品平均值和特殊值之间的权衡。我们的QRE对冗余模型具有鲁棒性，并且不容易受到爆炸性集成权重的影响，从而确保了可靠的训练过程。QRE达到了较低的均方误差（MSE）。尤其是，对于新西兰的高强度沉淀事件，我们的算法误差较低，突出了能够准确代表极端事件的能力。
附录 A. 分析论文列表
1.B.1. 使用遗传算法进行监督学习的有效特征选择（Hilda & Rajalaxmi，2015） 1.B.2. PHGA：用于二元分类特征选择的混合遗传算法（Khiabani & Sabbaghi，2017） 1.B.3. 使用改进的遗传算法和经验模态分解进行 ECG 信号处理的特征选择（Anderson，2015） 1.B.4. 用于支持向量机同时进行模型和特征选择的多目标遗传算法（Bouraoui、Jamoussi & BenAyed，2018） 1.B.5. 基于遗传算法的亲属关系验证特征选择（Alireza-zadeh、Fathi & Abdali-Mohammadi，2015） 1.B.6. 1.B.1. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.2. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.3. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.4. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.5. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.6. 基于遗传算法和粒子群优化混合的特征选择 (Ghamisi & Benediktsson, 2015) 1.B.7. 基于遗传算法的特征选择结合双重分类用于增生性糖尿病视网膜病变的自动检测 (Welikala, Fraz, Dehmeshki, Hoppe, Tah, Mann, Williamson, & Barman, 2015b) 1.B.8. 基于增强遗传算法的混合特征选择用于文本分类 (Ghareb, Bakar, & Hamdan, 2016) 1.B.9. DWFS：一种基于并行遗传算法的包装器特征选择工具 (Soufan, Kleftogiannis, Kalnis, & Bajic, 2015) 1.B.10.基于遗传算法的特征选择方法用于高效的文本聚类和文本分类 (Hong, Lee, & Han, 2015) 1.B.11. 具有积极突变的遗传算法用于 BCI 特征空间中的特征选择 (Rejer, 2015)