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pontryagin对量子系统的最佳控制...
引言量子力学理论多年来一直是最重要的研究领域之一。根据量子力学定律制定实用应用需要研究其性质以及控制和操纵量子系统的方法。该科学领域高度连接到集中在概念和量子最佳控制（QOC）的概念和甲基化合物中的作品中。所有量子信息处理实现的共同功能是需要比以往任何时候都更好地控制量子动力学。量子系统和控制工程对具有高精度的转向量子设备越来越有用（Goerz等人2017; Shan等。2018; Basilewitsch，Koch和Reich 2019；林，萨尔斯和王2020）。QOC已被证明是实施重要任务的强大工具，包括量子状态准备和在许多实验中实施量子操作。由于最佳控制理论发展，方法和算法，这些成就已得到启用，这些发展，方法和算法可以改善或启用量子状态操作和制备方案，例如通过光学传送带冷原子空心核纤维界面（Langbecker等人，2018），离子相互作用（Barry等人2014），也在海森堡旋转链中的状态转移（Shan等人2018）。2014）。2020; Guo有关其他示例，我们可以指出QOC最大化在空腔光学机电中挤压（Basilewitsch，Koch和Reich，2019年），以及控制许多身体系统和纠缠量的量子（Platzer，Mintert和Buchleitner 2010），或High-Fidelity Spinentity Spine spinange spinangled nestange nestange nestectal（Divelde et neste and divelde et al。量子技术的另一个基本任务是设计可靠性的量子控制系统的设计
量子增强望远镜的最佳量子电路
经典的长基线干涉法已成为确定恒星距离或成像光源的一种广泛接受的方法[1，2]。中心思想是测量两个或多个望远镜在两个或多个望远镜上的星光的连贯性，然后使用van cittert – zernike定理[3，4]来提取有关源的信息。这导致了许多显着的进步，包括使用射频望远镜[5，6]对黑洞进行第一次观察，外部角度直径估计[7]和PULSAR正确的运动测量[8]。但是，在光学频率中，这种经典干涉技术的基本限制，例如量子射击噪声[9]和通过长基线传输过程中的恒星光子损失。量子增强的望远镜旨在通过采用量子信息理论的概念来克服这些困难[10]，其中一些已在实验中实施，包括长距离纠缠的分散分布[11，12]，量子逻辑门，量子逻辑[13，14]和量子备忘录[13，14]，以及量子备忘录[15，16]。因此，使用这些量子资源设计干涉测量值变得有吸引力。量子中继器的发展[17，18]促使非本地设置的外观实现纠缠量子状态的可靠，长距离分布。在量子增强望远镜的几种空间非本地方案中探索了长距离纠缠作为资源的假设[19-21]。for弱一对望远镜的空间局部方案不允许将望远镜在望远镜位置之间物理地将望远镜收集的光进行物理合并或分布纠缠的量子状态。
确保患者的安全和最佳结果
神经肌肉阻滞监测的临床准则和最佳实践：确保患者的安全和最佳结果Ravi Yadav * Guru Nanak辅助学院，Dhahan Kaleran，隶属于I.K.印度古杰拉旁遮普技术大学。 通讯作者电子邮件：yravi6945@gmail.com * doi：https：//doi.org/10.46431/mejast.2025.8102版权所有©2025 Ravi Yadav。 这是根据Creative Commons归因许可条款分发的开放访问文章，只要原始作者和来源被记住，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。 收到的文章：2024年11月9日接受：2025年1月17日的文章发表：2025年1月24日印度古杰拉旁遮普技术大学。通讯作者电子邮件：yravi6945@gmail.com * doi：https：//doi.org/10.46431/mejast.2025.8102版权所有©2025 Ravi Yadav。这是根据Creative Commons归因许可条款分发的开放访问文章，只要原始作者和来源被记住，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。收到的文章：2024年11月9日接受：2025年1月17日的文章发表：2025年1月24日
Jackstraw：无监督学习的统计推断
描述实现了一种基于树木的方法，专门针对个性化医学应用。通过使用基因组和突变数据，“ ODT”有效地识别了针对个别患者概况量身定制的最佳药物推荐。“ ODT”算法构建了在每个节点上分叉的决定树，选择最相关的标记物（离散或连续）和相应的处理方法，从而确保了建议既具有个人化和统计上稳健的建议。这种迭代方法通过对治疗建议提出预定义的组大小来增强治疗性决策。此外，所产生的树木的简单性和解释性使医疗保健行业可以使用的方法。包括用于训练决策树的功能，对新样本或材料进行预测以及可视化所得树。有关该方法论的详细见解，请转移到Gimeno等。（2023）。
利用人工智能技术的力量实现最佳效果......
本研究深入探讨了将人工智能 (AI) 技术融入组织内部招聘和选拔这一关键人力资源管理 (HRM) 职能的潜在影响。该研究采用严格的定量方法，采用实证和描述性方法，通过使用缩放抽样技术的调查从 213 名参与者那里收集数据。然后使用 SmartPLS 软件 4.0 中结构方程模型 (SEM) 的强大功能分析收集的数据。该研究的结果有力地证明了人工智能可以对选拔和招聘等核心人力资源管理活动产生重大影响。这些见解对在巴基斯坦组织工作的人力资源专业人士具有宝贵的实际意义，提供了可实施的建议，以利用人工智能的力量，同时保持对潜在偏见的谨慎。这项研究强调了人工智能在人力资源管理领域的变革潜力，但也强调了勤勉、道德和负责任的实施的迫切需要。通过保持适当的平衡，巴基斯坦的组织可以利用人工智能来提高人才管理的效率、客观性和可扩展性，同时最大限度地降低算法歧视和意外后果等风险。
面向对象设计的最佳人工智能模型研究...
目的：本文旨在开发一种临床决策支持系统（CDSS），该系统可以帮助检测对泌尿系统结石诊断最重要的结石。其中，特别是对于支持CDSS最终判断的人工智能（AI）模型的开发，我们希望通过比较和评估它们来研究最佳的AI模型。方法：本文提出了使用各种AI技术的最佳输尿管结石检测模型。使用AI技术比较和评估机器学习（支持向量机）、深度学习（ResNet-50，Fast R-CNN）和图像处理（分水岭）等方法，以找到一种更有效的输尿管结石检测方法。结果：使用真阳性（TP）和假阴性计算的灵敏度的最终值是TP结果概率的度量，显示出较高的识别准确率，ResNet-50的平均值为0.93。这一发现证实，当开发的平台用于支持实际手术时，可以准确引导到结石区域。结论：可以找到最有效的检测结石方法的总体情况。但各种变量可能会略有不同，通过术语可以发现差异。未来关于泌尿系统疾病的研究将是多种多样的，研究将通过定制专门针对这些疾病的 AI 模型来扩展。
风能转化为甲醇的最佳方案：技术经济...
已经开发出一种优化工具来确定电转甲醇子系统（电解器、氢气和电池存储以及甲醇生产厂）的最佳配置和规模，以最大限度地降低电转甲醇生产成本。研究结果表明，并网配置比离网配置更具经济效益。对于 300,000 吨/年的甲醇生产能力，并网配置实现了 1,094 欧元/吨的甲醇平准成本 (LCOM)，比离网配置低 20%。离网配置的最佳生产规模为 70,000 吨/年，LCOM 为 1,220 欧元/吨。对于并网配置，较大的工厂受益于规模经济，年产能为 100 万吨的工厂可获得 1,072 欧元/吨的 LCOM。
脉冲神经网络的最优控制
控制理论提供了一种自然语言来描述多区域交互和灵活的认知任务，例如隐性注意力或脑机接口 (BMI) 实验，这些实验需要找到足够的局部电路输入，以便以上下文相关的方式控制其动态。在最佳控制中，目标动态应该最大化沿轨迹的长期价值概念，可能受控制成本的影响。由于这个问题通常难以处理，因此当前控制网络的方法大多考虑简化设置（例如，线性二次调节器的变体）。在这里，我们提出了一个数学框架，用于对具有低秩连接的随机脉冲神经元的循环网络进行最佳控制。一个基本要素是控制成本，它惩罚偏离网络默认动态（由其循环连接指定），从而促使控制器尽可能使用默认动态。我们推导出一个贝尔曼方程，该方程指定低维网络状态 (LDS) 的值函数和相应的最佳控制输入。最优控制律采用反馈控制器的形式，如果神经元的脉冲活动倾向于将 LDS 移向更高（更低）值的区域，则该控制器向循环网络中的神经元提供外部兴奋性（抑制性）突触输入。我们使用我们的理论来研究将网络状态引导到特定终端区域的问题，这些终端区域可以位于 LDS 中具有慢速动态的区域内或区域外，类似于标准 BMI 实验。我们的结果为一种具有广泛适用性的新方法奠定了基础，该方法统一了神经计算的自下而上和自上而下的视角。
退休解决方案的最佳减存策略
长寿风险与退休人员可能比其养老金储蓄活得更久的风险有关，随着寿命的延长，这一风险将变得越来越严重。这增加了为退休储蓄的资金不足的财务风险。但是，可以评估个人的健康状况，并可以改变投资期限和/或退休人员支出的策略，以降低这种风险。 序列风险可能导致资产的显着减少。 7 例如，退休初期发生的市场下滑将比后期发生的同等水平的下跌产生更大的影响。这是因为在经济低迷之后，从复苏中受益的资产会更少。最终，这会降低投资组合成功的可能性（即度过投资期）。相反，如果投资组合在退休初期受益于强劲的市场，那么积累的财富将能够更好地抵御后期发生的任何衰退。管理序列风险的一种方法是拥有多元化的投资组合。 至于通胀风险，这通常被定义为生活成本高于预期的增长。虽然那些领取固定工资的人可能认为这是可以控制的（工资增长通常与通胀持平或超过通胀），但它对退休人员来说是一个问题。它可能导致投资组合比预期更快地耗尽，增加了他们活得比养老金储蓄还短的风险（长寿风险）。为了防范通胀风险，退休人员的策略需要关注收入和升值机会，同时也要考虑退休人员的通胀状况（即在退休初期，他们可能会在旅行和奢侈品上花费大量资金，而在退休后，他们的医疗费用会增加）。
具有最佳贝叶斯学习的神经自联想
神经联想记忆是具有快速突触学习的单层感知器，通常存储神经活动模式对之间的离散关联。先前的研究分析了在独立模式成分和异质关联的朴素贝叶斯假设下的最佳网络，其任务是从输入到输出模式学习关联。在这里，我研究了用于自动关联的最优贝叶斯联想网络，其中输入层和输出层相同。特别是，我将性能与近似贝叶斯学习规则的不同变体（如 BCPNN（贝叶斯置信传播神经网络））进行比较，并尝试解释为什么有时次优学习规则比（理论上）最优模型实现更高的存储容量。事实证明，性能可能取决于违反“朴素贝叶斯”假设的输入成分的微妙依赖关系。这包括具有恒定数量的活动单元的模式、通过循环网络重复传播模式的迭代检索以及最可能单元的赢家通吃激活。如果所有学习规则都包含一种新的自适应机制来估计迭代检索步骤 (ANE) 中的噪声，则其性能可以显著提高。具有 ANE 的贝叶斯学习规则再次实现了整体最大存储容量。