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量子贝叶斯计算
量子贝叶斯计算 (QBC) 是一个新兴领域，它利用量子计算机的计算优势，为贝叶斯计算提供指数级加速。我们的论文以两种方式丰富了文献。首先，我们展示了如何使用冯·诺依曼量子测量来模拟机器学习算法，例如马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 和深度学习 (DL)，这些算法是贝叶斯学习的基础。其次，我们描述了实现量子机器学习所需的数据编码方法，包括传统特征提取和核嵌入方法的对应方法。我们的目标是展示如何将量子算法直接应用于统计机器学习问题。在理论方面，我们提供了高维回归、高斯过程 (Q-GP) 和随机梯度下降 (Q-SGD) 的量子版本。在经验方面，我们将量子 FFT 模型应用于芝加哥住房数据。最后，我们总结了未来研究的方向。
通过数字光对完全基于纤维素的水凝胶印刷...
我们报告了用于数字光处理的天然基于天然的复合水凝胶油墨（DLP）3D打印，完全由基于纤维素的材料组成。dlp可以通过光聚合化来生产复杂的构建体，已经被认为是一种环保的生产方法，但它仍然基于化石化学物质，这可能是将来的限制。相反，鉴于更环保的生产，天然墨水的发展将代表其广泛采用的进一步步骤。此处通过添加源自原始和功能化的油棕榈空果实束的生物装配纤维素纳米晶体（NC）来加强丙烯酸化羧甲基纤维素（MCMC）水凝胶，从而产生混合聚合物网络。证明，这种填充剂的添加不会影响制剂的光关节性能，同时通过改善机械性能，即使水的含量高（97wt％），也不会影响其可打印性。此外，可打印的水凝胶具有有趣的特征，例如受控肿胀和pH敏感性。使用具有设计特性和复杂几何形状的全天然衍生材料可以在许多领域（例如传感器，生物医学和软机器人）开放进一步的观点。
CSCI 699：概率和生成模型
目录描述概率和生成性模型，包括近似推理算法（MCMC，变异推理），深入生成模型（自动回应，得分匹配，扩散和基于流程的模型）以及基于模型的顺序决策。课程描述本课程的重点是概率的基本原理及其在现代机器学习和生成建模中的核心作用。随着概率越来越多地推动AI的进步，本课程将探索其在一系列主题中的应用程序。从近似推理算法到通过大规模自学学习的生成模型，再到基于概率模型的决策方法，您将对这些方法如何塑造当代AI研究有了更深入的了解。通过本课程学习目标，将向您介绍概率机器学习中的核心主题，包括概率图形模型和近似推理算法（例如MCMC和变异推理），深层生成模型，例如自动化，自动性，得分匹配，基于基于流程的方法和基于概率的模型，以及概率的模型和方法，并均基于概率和方法（避孕方法）（均匀的模型）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法）（均匀的方法（基于信息的实验设计）。在本课程结束时，您将熟悉尖端研究和该领域的历史基础。建议准备本课程是为当前从事研究或希望从事研究的学生设计的，以概率的机器学习或深层生成模型进行研究。学生有望对阅读和介绍现代机器学习会议论文感到满意。熟悉机器学习（在CSCI 567级别），算法（在CSCI 570的级别上）和概率（在数学505a的级别）将是有益的。课程注释等级类型：字母等级。演讲幻灯片和其他课堂信息的副本将发布在课程网站上。技术水平和硬件/软件所需的本课程没有特定的软件要求。该课程将定期计划使用部分讲座进行课堂（实践）的“实验室会议”，以提供更多的动手经验，以我们将学习的理论概念。这些会话将涉及运行代码并使用概率和生成模型的实现。因此，鼓励学生（尽管不需要）学生将笔记本电脑带到每个班级，以便他们可以跟随并参加这些实践实验室会议。这些会议也将有助于实施技能，这些技能可以在整个学期中运行的课程项目中使用。此外，请参阅有关USC计算中心笔记本电脑借贷程序（链接）的以下信息。所需的读数和补充材料在此类中没有必需的读数，补充材料或教科书。可选的读数和补充材料以下资源对本类涵盖的许多主题很有用：1。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“机器学习：概率观点”，2012年（链接）。2。凯文·墨菲（Kevin Murphy），“概率机器学习：高级主题”，2023年（链接）。3。4。5。Chris Bishop，“模式识别和机器学习”，2006年（链接）。克里斯·毕晓普（Chris Bishop），“深度学习 - 基础和概念”，2024年（链接）。Stefano Ermon，深层生成模型，课程注释（链接）。
分析模拟环境极端的极端价值统计
环境现象。在气候科学中，在包括温度在内的广泛变量的建模中已经取得了显着的进步（Clarkson等人。2023），降水（Katz 1999），风速（Kunz等2010; Fawcett和Walshaw 2006）以及其他更广泛的环境主题（包括水文学）（Towler等人2010; Katz等。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人 2022）。 在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。 可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人 2023）。 我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。 挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。 竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。 因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。 我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。 2013）。2002）和空气污染（Gouldsbrough等人2022）。在本文中，我们概述了“ Uniofbathtopia”团队在第13届国际极端价值分析会议（EVA2023）举办的数据挑战中使用的技术。可以在社论中找到对任务的完整描述（Rohrbeck等人2023）。我们概述了四个子挑战中的每一个方法，在该方法中，我们根据每个任务的要求，将极值统计的传统方法与其他统计学建模技术进行补充。挑战涉及在环境应用的背景下，在“乌托邦”的精美国家设计的环境应用中估算极边缘的分位数，边缘超出概率和关节尾概率。竞争组织者使用已知参数模拟了数据，以便可以验证和比较团队的模型，并以模仿现实世界过程所表现出的丰富，复杂的行为。因此，我们期望我们提出的方法的性能扩展到一般设置和应用程序。我们还使用引导方法进行置信间隔估计（Gilleland 2020）。2013）。在单变量任务中，我们使用了广义帕累托分布（GPD），并使用基于模型的聚类方法在内（Hastie等人。2009）和混合模型（Fraley and Raftery 2002）以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行参数估计（Coles and Powell 1996）。对于多元问题，我们的方法基于定期变化随机变量的最大线性组合的参数族（Fougères等人。我们使用现代的现代精学学习技术（包括稀疏诱导的预测和聚类），推动了对这些模型进行推理的新方法，推进了现有方法（Cooley and Thibaud 2019; Kiriliouk and Zhou 2022）。我们工作的新方面是：探索尾尾行为不确定性较大的系统的MCMC参数估计偏置，并提出了基于稀疏投影的Max-linear模型的噪声系数的新估计器。本文的格式如下：第2节描述了我们针对单变量挑战的解决方案，每个挑战将每个挑战分为方法论和结果。第3节介绍了必要的背景理论，这些理论是从多变量极端的。我们在第4节中对我们的绩效进行了一些最后的讨论。
改进了...
基于能量的模型（EBM）最近收到了感兴趣的插入量，并已应用于现实的图像产生（Han等，2019; Du＆Mordatch，2019年），3D形状形状的合成（Xie等，2018b），脱离分布和对抗性的鲁棒性（Lee等人，2018年； du＆Morth。 （Hinton，1999; Du等，2020a），记忆建模（Bartunov等，2019），文本生成（Deng等，2020），视频生成（Xie等，2017），增强学习（Haarnoja等人（Haarnoja et al。，2017; Du等，2019; Du等，protein; et et and of Focein; eft al。，protein Dive and Flive and Div）; Du等人，2020b）和生物学上的培训（Scellier＆Bengio，2017年）。对比性差异是（Hinton，2002）提出的训练EBM的流行而优雅的程序，可降低训练数据的能量并提高模型产生的采样综合的能量。模型进行了模型是通过MCMC过程（通常是Gibbs采样或Langevin Dynamics）生成的，从而利用了对采样和随机优化的广泛研究。对比差异的吸引力是其简单性和可扩展性。它不需要培训额外的辅助网络（Kim＆Bengio，2016; Dai等，2019）（引入其他调整和平衡需求），可以用来构成零射模型。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
利用激光干涉仪空间天线进行宇宙学研究
E-ELT 欧洲极大望远镜 EFT 有效场论 EM 电磁 EMRI 极端质量比螺旋 EoS 状态方程 ET 爱因斯坦望远镜 EWPT 电弱相变 FLRW 弗里德曼-勒梅特-罗伯逊-沃克 FOPT 一级相变 GB 银河双星 GW 引力波 GR 广义相对论 IMBBH 中等质量双黑洞 IMS 干涉计量系统 IR 红外线 KAGRA 神冈引力波探测器 KiDS 千度巡天 K CDM 宇宙常数加冷暗物质 LIGO 激光干涉引力波天文台 LISA 激光干涉仪空间天线 LSS 大尺度结构 MBBH 大质量双黑洞 MBH 大质量黑洞 MCMC 马尔可夫链 蒙特卡罗 MHD 磁流体动力学 NG 南部后藤 PBH 原始黑洞 PISN对不稳定超新星 PLS 幂律敏感性 ppE 参数化后爱因斯坦 PTA 脉冲星计时阵列 RD 辐射主导 QCD 量子色动力学 SGWB 随机引力波背景 SKA 平方公里阵列 SM 粒子物理标准模型 SNR 信噪比 SOBH 恒星起源黑洞 SOBBH 恒星起源双黑洞 TDI 时域干涉测量 UV 紫外
首次公开募股说明 - Richtech Digital Bhd
资料来源：公司、Mercury Securities 资料来源：马来西亚通讯及多媒体 (MCMC) 收入增长健康。RichTech 录得令人赞叹的 2 年收入复合年增长率为 27.7%，从 FY21 的 480 万令吉增至 FY23 的 780 万令吉。公司在电子充值和账单支付服务方面的核心业务受益于稳定而庞大的预付费移动用户群，该用户群从 1Q21 的 3090 万增加至 2Q24 的 3490 万（见图 2）。由于马来西亚的移动市场仍然主要由预付费用户主导（约 70%），他们对通话时间和数据充值的依赖将继续支撑需求。因此，我们预计 RichTech 的收入增长将保持强劲，在 FY24-26F 期间每年增长 11-12%。佣金削减幅度更高。 RichTech 的佣金收入（占总销售额的百分比）呈现显著上升趋势，从 21 财年的 0.6% 翻了一番，达到 23 财年的 1.2%。这一改善归因于 COVID-19 疫情后市场参与者整合带来的利润率压力缓解，以及该公司有效的库存成本管理策略。这些策略包括：1）以优惠价格从供应商批量采购重装产品，2）在年底前安排库存采购以利用季节性折扣。展望未来，我们预计佣金收入的下降幅度在 24-26 财年仍可能小幅增长至 1.3%-1.5%，因为 RichTech 计划直接吸引更多终端用户。
与氨合成的孤立可再生能源系统的最佳尺寸：模型和解决方案方法
摘要 - 氨的可再生能力（IREPTA）被认为是化学工业脱碳的一种有希望的方法。可再生能源系统的最佳尺寸对于提高Irepta的技术经济学意义重大，因为电源的投资超过了总投资的80％。然而，多时间计时，氢和氨的储藏，系统安全的最低电源以及可再生生成的多年不确定性导致计划中的困难。为了解决上述问题，提出了IGDT-MILFP模型。首先，氨（LCOA）的升级成本直接表达为目标，使混合整数线性分数编程（MILFP）问题。信息差距决策理论（IGDT）用于处理可再生生成的多年不确定性。第二，提出了一个组合的Charnes-Cooper（C＆C）转换和分支结合（B＆B）方法，以充分地解决大规模的IGDT-MILFP模型，从而给出了强大而机会的计划结果。然后，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）基于采样的后验分析被利用以量化长期性能。最后，研究了中国内蒙古的现实生活系统。结果表明，所提出的方法可以通过解决大规模摩洛伊斯兰解放阵线问题的数量级来减轻计算负担。此外，在长期模拟中，提出的IGDT-MILFP模型是必要且准确的，以获得最佳的预期LCOA（3610 rmb/t）的最佳能力分配。
41000图理论讲师：Luca Trevisan
41000图理论讲师：Luca Trevisan本课程是关于研究网络的算法和分析技术，尤其是从有趣的生成模型中采样的随机网络。该课程对有向和无向图的基本熟悉，连接性和较强的连接性的概念，以及图形及其属性的BFS和DFS访问。我们将研究线性代数技术在图形上的应用，有关光谱图理论和光谱算法的各种结果，我们将在随机块模型中分析用于社区检测的光谱算法，并在随机图中找到种植的集团。第1周：连通性，剪切和光谱图理论讲座1：拉普拉斯（Laplacian）和连通性讲座的无向图，特征值的拉普拉斯矩阵：图形分配的光谱算法及其分析第3：拉普拉卡（Laplacian eigenvalues and Combinix Properties properix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix pertrix properrix and pertrix propertrix and pertrix propertrix propertry propertrix propertrix： algorithms for random graphs Lecture 4: spectrum of the adjacency matrix of random graphs, Matrix Chernoff bounds, applications Lecture 5: spectral algorithms for finding planted cliques in random graphs Lecture 6: spectral algorithms for community detection in the stochastic block model Week 3: other matrix norms and semidefinite programming algorithms Lecture 7: semidefinite programming, Grothendieck inequality, and more on community detection Lecture 8: semidefinite programming for community detection in the stochastic block model Lecture 9: semidefinite programming and robustness Week 4: spectra of graphs, random walks, and other random processes Lecture 10: the spectrum of Cayley graphs Lecture 11: expanders, random walks and MCMC algorithms Lecture 12: percolation