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冷里德堡原子系统中不同光晶格之间的三维物质波孤子变换
我们提出了一种新方法，通过操纵三维（3D）物质波孤子（MWS）的深度和中心来实现不同光学势阱之间的变换。通过平方算子法获得3D MWS，并通过使用分步傅里叶方法进行时间演化将其转换为其他类型（椭圆形/环形/项链形）。通过将变换后的孤子与使用平方算子法迭代获得的孤子进行比较，证明了我们方法的有效性和可靠性。由于电位的调制，可以观察到MWS的重新分布。在某些复杂的光学势阱中，我们展示了通过这种转换方法产生奇异的MWS，例如双回转模式。总体而言，可控孤子变换为全光切换、光信息处理和各种其他应用提供了绝佳的机会。
公共卫生基础设施中心战略计划
许多意见来源为战略规划过程提供了信息。中心工作人员参与了一项流程，以确定组织的优势、劣势、机会和威胁 (SWOT)。该中心还召开了一次战略规划领导务虚会，讨论全中心的优先事项。为了进一步考虑更广泛的公共卫生形势，咨询了关键的公共卫生合作伙伴，并从更广泛的举措（如“健康人 2030”）中汲取了见解。此外，其他 CDC 战略计划、中心内各部门和办公室的战略规划工作以及其他活动也提供了见解。为了建立共同所有权，多份草案反复与领导层分享以征求意见，在领导会议上讨论了主要决策点，并将草案分发给所有员工征求反馈。
驯服变压器用于现实激光雷达点云生成
扩散模型（DMS）已经实现了最新的（SOTA），从而导致LIDAR点云生成任务，从而受益于他们在抽样过程中稳定的训练和迭代精炼。但是，DMS由于其固有的降解过程而经常无法实际对LiDAR Raydrop噪声进行建模。为了保留迭代采样的强度，同时增强了射线噪声的产生，我们引入了Lidargrit，这是一种生成模型，该模型使用自动回应变压器在潜在空间而不是图像空间中迭代采样范围图像。此外，lidargrit还利用VQ-VAE分别解码范围和射线罩。我们的结果表明，与Kitti-360和Kitti Odometry数据集中的SOTA模型相比，Lidargrit的性能表现出色。代码可用：https：//github.com/hamedhaghighi/lidargrit。
无限视野的深度加固学习...
摘要。我们介绍了旨在以统一的方式解决连续空间均值场（MFG）和平均场控制（MFC）问题的增强学习算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将参与者 - 批判性（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，可以以在线方式进行有效更新，并使用Langevin Dynamics从产生的分布中获取样品。AC代理和分数函数被迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均领域问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。算法的直接修改使我们能够求解混合的均值场控制游戏。使用在有限的地平线框架中使用线性界面基准来评估我们的算法的性能。
建模解码的fMRI神经反馈
这项研究探讨了通过功能磁共振成像（fMRI）应用的扩散模型和增强学习对解码神经反性（DECNEF）建模的应用。我们的方法论，降级差异策略优化（DDPO），整合了通过增强学习训练的扩散模型，以导航大脑活动变化的复杂动态。使用预先现有的Decnef数据集，我们实施了策略梯度方法，以迭代地完善扩散模型，旨在产生神经（voxel）活动的目标模式。我们的结果证明了这种方法对实现目标脑状态的策略进行建模的潜力，为研究神经反馈的机制及其对基础科学研究的意义及其对基础科学研究的影响和进行更有效的神经反馈实验提供了基础。
通过增量脉冲重复实现时间高效的 Qudit 门......
摘要 — 当前构建量子计算机的努力主要集中在双态量子比特上，这通常涉及抑制随时可用的更高状态。在这项工作中，我们打破了这种抽象，并为广义 d 状态量子比特上的门合成了短持续时间控制脉冲。我们提出了增量脉冲重新播种，这是一种实用的方案，它通过使用以前的结果迭代播种优化器来引导最优控制软件获得最短持续时间的脉冲。我们通过对 transmons 上的一和两量子比特门进行显式脉冲优化，发现希尔伯特空间维数和门持续时间之间存在近线性关系。我们的结果表明，在实际感兴趣的领域中，量子比特操作比以前预期的要高效得多，并且有可能显着提高当前硬件的计算能力。索引术语 — 量子计算、量子比特、量子最优控制、脉冲合成
无限地平线的深度强化学习在连续空间中平均田间问题
我们以统一的方式介绍了用于求解连续空间平均野外游戏（MFG）和平均场控制（MFC）概率的增强学习（RL）算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将Actor-Critic（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，该函数可以以在线方式有效地更新，并使用Langevin Dynamics从结果分布中获取样品。AC代理和分数函数迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均场问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。对算法的直接修改使我们求解混合平均野外控制游戏（MFCGS）。使用渐近无限地平线框架中的线性二次基准评估我们的算法的性能。
中立面符号回归：利用大型语言模型进行功能发现
艺术符号回归状态（SR）当前构建专业模型，而大语模型（LLMS）的应用仍未得到探索。在这项工作中，我们介绍了将LLMS用于SR任务的第一个综合框架。我们提出了一种SR方法，它提出了一种SR方法，该方法迭代地改善了具有LLM的功能形式，并使用外部光学器来终止其系数。ICSR利用LLMS的强数学先验，同时提出一组可能的功能，并根据其误差来完善它们。我们的发现表明，LLMS能够成功找到适合给定数据，匹配或超越四个流行基准的最佳SR基线的整体性能的符号方程，同时产生了更简单的方程，同时又能提供更好的分布概括。