计算机证明助手(如 Agda、Coq、HOL Light、Isabelle、Lean 等)是一种软件程序,可检查这些逻辑语言中数学论证的正确性,并可提供自动化功能来帮助构建此类论证。9 除了人工智能的发展之外,研究人员在过去几十年中一直致力于使此类计算机证明助手更加强大和用户友好,数学家也越来越多地采用它们来正式验证他们自己领域的工作。大型语言模型 (LLM) 可以开发用对话语言编写的文本,也可以开发用编程语言编写的文本,尤其是用计算机证明助手的逻辑语言编写的文本。一个可行的流程是,LLM 可以通过结合证明助手提供的逐行正确性的反馈来迭代开发此类证明。
使用 3D 打印机可以制造出几乎任意复杂形状的增材制造 (AM) 组件,这使得设计工程师能够构建具有最佳力传递的轻型结构。然而,设计自由度通常对无损检测是一个挑战,尤其是对于高应力、复杂性增加的 AM 组件。因此,可靠的质量保证是确保航空航天工业最高质量的重要课题。只有少数几种 NDT 方法可应用于此类结构。计算机断层扫描 (CT) 和数字 X 射线技术是最重要的技术,它们提供丰富的外部几何计量信息以及组件内部的三维视图。此外,体积特性的定量分析可以与设计办公室一起迭代循环。
条纹分割技术(FRIST):在这里,边界框中包含使用自适应阈值的预处理特征模式。然后在预处理图像的中心考虑具有单位半径的圆。该圆的半径迭代增加,直到达到边界框的末端为止(请参阅补充图S11)。从C扫描图像中,有关TSV的信息主要位于内部两个条纹。在每个步骤中,都绘制位于该圆圈周长的黑色像素的总数。图中的第一个峰和第二个峰对应于感兴趣的边缘,因此,通过将所有像素的所有像素设置为超过这两个峰,以保留图像段的那些区域(请参阅补充图S11和S12)。这些步骤是
优先考虑心理健康使大学有责任采取全面的心理健康立场,使来自不同背景和学习水平的学生能够在整个学生生活中充分而有意义地参与。这种方法需要彻底重新思考现有系统,并摆脱主要依靠自我认同来解决问题和获得支持的被动和孤立的解决方案。综合、“全课程”和情境化方法的论点借鉴了最佳实践原则和越来越多的研究。8 这种方法将通过大学领导层的承诺以及与整个大学社区的学生和教职员工的积极参与和合作来实现,以共同设计、评估和迭代开发创新解决方案。
摘要:近年来,领域感知人工智能越来越多地被采用,以加速各种应用中的分子设计,包括药物设计和发现。物理信息机器学习和推理、软件工程、高端硬件开发和计算基础设施等领域的最新进展为构建可扩展且可解释的人工智能分子发现系统提供了机会。这可以通过反馈分析、数据集成来改进设计假设,从而为引入端到端自动化化合物发现和优化提供基础,并实现更智能的化学空间搜索。几种最先进的机器学习架构主要独立用于预测小分子的性质、它们的高通量合成和筛选,迭代识别和优化主要治疗候选药物。然而,这种深度学习和机器学习方法也带来了相当大的概念、技术、可扩展性和端到端误差量化挑战,以及对当前人工智能炒作构建自动化工具的怀疑。为此,在闭环中协同智能地使用这些单个组件以及基于量子物理的强大分子表示和数据生成工具,对于加速治疗设计以批判性地分析其更广泛应用的机遇和挑战具有巨大的希望。本文旨在确定每个组件所取得的最新技术和突破,并讨论如何整合这种自主的人工智能和机器学习工作流程,从根本上加速可以通过实验迭代验证的蛋白质靶标或基于疾病模型的探针设计。总之,这可以显著缩短任何新型人畜共患传播事件发生后端到端治疗发现和优化的时间。我们的文章为医学、计算化学和生物学、分析化学和机器学习社区在精准医疗和药物发现中实践自主分子设计提供了指南。
为了打破这一僵局,维斯瓦纳坦建造了一个名为 Otto 的“自动驾驶实验室”。然后,他让实验室优化最近发现的一类电解质的稳定性,其中盐以非常高的浓度溶解在水中——目前还没有很好的理论来指导实验。该团队去年年底报告称,在短短 40 小时内,人工智能机器人组合就迭代探索了四种盐的约 120 万种组合,并改进了最著名的“水包盐”电解质。维斯瓦纳坦说,机器人产生的结果是一种人类科学家可能从未想过的组合。“我们仍然不清楚它为什么有效,而这正是我们正在寻找的答案。”
使用大数据进行贝叶斯计算的常见分裂方法是分区数据,分别对每一部分进行局部推断,并结合结果以获得全局后近近似值。虽然在概念上和计算上具有吸引力,但该方法涉及有问题的需要,也需要将局部推断的先验分开;这些疲软的先验可能无法为每个单独的计算提供足够的正则化,从而消除了贝叶斯方法的关键优势之一。为了解决这一难题,同时仍保留了基本局部推理方法的普遍性,我们将期望传播(EP)的想法应用于分布式贝叶斯推论的框架。鉴于其他近似值和先验的状态,迭代的想法是迭代地更新局部可能性的近似值。
摘要量子密钥分布(QKD)协议提供了一种绝对安全的方法来分发秘密密钥,在该密钥可以通过量子力学来保证安全性。提高经典BB84 QKD协议的关键发电速率,Hwang等。(Phys Lett A 244(6):489–494, 1998 ) proposed a subtle variation (Hwang protocol), in which a pre-sharedsecretstringisusedtogeneratetheconsistentbasis.Althoughthesecurityof Hwangprotocolhasbeenverifiedinidealcondition,itspracticalityisstillbeingstudied inMoredepth.inthiswork,WeproposimepoposimpleattackStrateGyToObtainAllPreprepreparation基础,通过在每回合中窃取部分信息。为了消除这种安全威胁,我们进一步提出了一个改进的QKD协议,该协议使用迭代更新基础的想法。此外,我们将改进的方法应用于诱饵状态QKD协议,并将其关键发电率翻了一番。
设施布局设计在制造和服务设施的效率和生产力中起着至关重要的作用。设施中机器,设备和工作区的布置显着影响工作流程,物质流和整体操作效率。设施布局设计的传统方法通常依赖于手动或启发式方法,这些方法可能会耗时,并且可能不会产生最佳的解决方案。遗传算法(气)为优化设施布局设计提供了有希望的替代方法。受自然选择过程的启发,气体模拟于迭代改善解决方案。它们通过产生一系列潜在的解决方案,评估其健身性,并通过选择,跨界和突变操作来迭代发展,从而产生更好的后代解决方案。扩展现实(AR)是一项创新,它覆盖了当前现实的插图。在AR创新授权小工具或应用程序Catch的文章图片时,将其提供给PC Vision程序,然后处理该图片以从其预测信息基础上积累了每个吸引人和相关的微妙之处。它具有在现实世界和电子数据之间直接连接的承诺。在许多情况下,AR作为计算机生成的现实(VR)混合在一起。两者之间的关键对比是,尽管AR通过实际数据覆盖层巩固了当前的现实,但增强现实取代了整个真正的世界。此外,在VR的情况下,客户不必可用于遇到虚构的宇宙,尽管如果应该出现扩展现实的情况,则可以预期客户的存在。在设施布局设计的背景下,考虑各种约束和目标,遗传算法可用于探索和完善布局配置。通过将布局设计表示为染色体并使用健身功能来评估其有效性,本文旨在全面概述遗传算法在设施布局设计中的应用。
目的:本文是一份概念手册,旨在为部队发展提供信息,并征求有关 EABO 概念的进一步概念发展、海军整合、物资需求和作战运用的想法。本文的内容还可能为官方海军概念以及 EABO 功能支持概念的未来更新提供信息。本文包含的信息旨在补充跨部门文件中包含的信息,并将根据通过战争游戏、实验以及作战人员和功能专家的建议获得的经验教训进行迭代更新。作者欢迎批评,并征求对本文的补充信息、更正或改进。为了达到其预期目的并从公开辩论中受益,本文是非机密的。需要更高级别机密的 EABO 手册的贡献将包含在机密附件中。