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选择性旅行商问题的量子退火方法
摘要 — 量子计算为更快、更有效地解决大规模、现实世界的优化问题铺平了道路，而这些问题对传统计算系统来说具有挑战性。例如，选择性旅行商问题 (sTSP) 在物流优化等领域很出名，并引起了研究界越来越多的关注，然而，它被称为 NP-Hard 问题。因此，解决 sTSP 非常复杂，因为优化函数可能带有指数数量的变量，一般无法在多项式时间内解决。为此，我们提出了一个量子退火框架，用于 sTSP 的时间限制和近乎最优的解决方案，克服了近期量子设备的硬件限制。特别是，我们提出了一个有效的汉密尔顿算子 (QUBO) 来对嘈杂的中等规模量子 (NISQ) 退火器上的 sTSP 复杂决策进行编码。此外，我们在 D-Wave 2000Q 量子硬件上获得的实验结果表明，可以获得多个实例的最优解。索引术语 — 量子计算、量子退火、优化和选择性 TSP。
de-strooper-karran-2024-新 - 新闻 - 纳米丁 - 避免...
两次使用抗淀粉样肽抗体的III期临床试验已达到其主要目标，即阿尔茨海默氏病（AD）进展的放缓。然而，抗体治疗可能不是预防AD的最佳治疗方式，正如我们将在早期被称为“γ-泌尿酶调节剂”（GSM）的小分子的背景下讨论。我们在这里回顾了γ-分泌酶的结构，功能和病理生物学，重点是Presenilin基因中的突变如何导致早发性AD。在生成以与致病性早期突变相反的方式产生的化合物中取得了显着进步：它们稳定了蛋白酶 - 基底络合物，从而增加了底物裂解的功能并改变了产生的β肽的尺寸光谱。我们提出了术语“γ-分泌酶变构稳定剂”（GSA），以将这些化合物与GSM的异质类别区分开。从理论上讲，GSA代表了一种预防淀粉样蛋白沉积的精确医学方法，因为它们特异性地靶向了综合细胞生物信号机制中的离散方面，该方面启动了导致阿尔茨海默氏病的病态过程。
agix白皮书
人工智能（AI）已从学术好奇心转变为现代社会的技术基石。，尽管取得了重大进步，但当前的AI系统仍在根本上受到限制 - 能够在狭窄的任务中出色，但远非实现真正的自主权或一般情报。生成AI的出现显示了可能的瞥见，但它只是刮擦了AI的全部潜力。在Agix上，我们通过开创性的多代理系统（MAS）来解决这一差距，旨在将AI推向其当前边界。agix引入了一个适应性的，异质的框架，其中专业的AI代理协作以自动实现综合，多步骤目标。此体系结构不仅限于解决既定任务；它设计为执行工作流程，与不同的平台进行交互，并在Web2和Web3生态系统上提供现实成果。AGIX平台是迈向人工通用智能（AGI）的关键一步，该AI能够在没有人类干预的情况下进行推理，适应和学习。关键创新包括：
利用数字孪生进行过程预测 - SE@RWTH
摘要 — 从事件日志中发现流程以及在运行时使用流程模型进行流程预测是改进复杂系统数字孪生运行越来越重要的方面。流程挖掘功能与模型驱动的数字孪生架构的集成提出了一个问题：哪些模型对于设计时和运行时的模型驱动数字孪生工程很重要。目前，不同的研究社区正在开展流程挖掘和模型驱动的数字孪生研究。在本立场文件中，我们主张将两个研究方向进行整体结合，以促进在运行时利用未来系统的数据和模型。提出的立场基于生产互联网卓越集群中流程挖掘专家和软件工程专家之间的持续讨论、研讨会和联合研究。我们旨在推动进一步的联合研究，将流程挖掘技术与模型驱动的数字孪生相结合，以便在运行时有效地结合数据和模型。索引术语 — 流程挖掘、数字孪生、模型驱动开发、Models@run.time
UNICORN：通过可解释的多任务学习框架实现通用细胞表达预测
序列到功能分析是人类遗传学中的一项具有挑战性的任务，特别是在从生物序列（例如个体化基因表达）预测细胞类型特异性多组学表型时。在这里，我们提出了一种新方法 UNICORN，其预测性能比现有方法有所提高。UNICORN 将来自生物序列的嵌入以及来自预先训练的基础模型的外部知识作为输入，并使用精心设计的损失函数优化预测器。我们证明 UNICORN 在细胞水平和细胞类型水平的基因表达预测和多组学表型预测方面均优于现有方法，并且它还可以生成预测的不确定性分数。此外，UNICORN 能够将个性化的基因表达谱与相应的基因组信息联系起来。最后，我们表明 UNICORN 能够表征不同疾病状态或扰动的复杂生物系统。总体而言，基础模型的嵌入可以促进理解生物序列在预测任务中的作用，并且结合多组学信息可以提高预测性能。
通过 3D 和 4D 组装方法实现仿生和生物柔性结构：展望
合成。研究自然界中发现的结构已经并将继续推动 3D 制造策略的发展。近年来，该领域的进展取得了巨大的进步，如今相对容易制造的结构在几十年前似乎是不可能的。新的发展，特别是在由软材料或包含软硬成分的混合结构制成的结构构造方面不断涌现。创造模仿生物材料的特性和功能或可以与生物材料相互作用、探测和控制生物材料的软合成结构继续推动该领域的研究。这里，我们重点介绍了文献和我们研究的最新贡献，并利用报告强调了在软材料功能集成到复杂形式的 3D 架构的背景下，软材料化学进展的机会和当前需求。本文考虑的方法旨在强调异质集成的最新范例——利用定向组装和打印来构建复杂功能复合材料结构的 4D 制造方法。
WiForce：空间连续体上接触力的无线传感和定位
接触力是人类与周围物理世界互动的自然方式。然而，我们与数字世界的大多数互动主要基于简单的二元触觉（接触或非接触）。同样，当与机器人互动执行复杂任务（例如手术）时，包括大小和接触位置在内的更丰富的力信息对于任务执行非常重要。为了应对这些挑战，我们提出了 WiForce 的设计和制造，它是一种“无线”传感器，可以感知接触力的大小和位置。WiForce 通过将力的大小和位置转换为反向散射标签的入射 RF 信号的相位变化来实现这一点。因此，相位变化被调制到反向散射 RF 信号中，从而通过推断反射 RF 信号的相位来测量力的大小和接触位置。WiForce 的传感器设计用于支持高达 3 GHz 的宽带频率。我们在不同的环境下以无线方式评估力感应，包括通过幻影组织，并实现 0.3 N 的力精度和 0.6 mm 的接触位置精度。
yawp_v2_open_pdf.pdf - 美国 Yawp
我们是历史的继承者。我们的社区、政治、文化：全都是过去的产物。正如威廉·福克纳所写：“过去从未消亡。它甚至还没有过去。”1因此，要了解我们是谁，我们必须了解我们的历史。但历史是什么？研究过去意味着什么？历史绝不能只是简单地记住名字和日期（我们怎么知道哪些名字和日期值得研究？）。它是一项过于复杂的任务，也是一个过于动态的过程，不能简化为那样。它必须有更多的内容，因为从某种意义上说，是我们赋予了过去生命。历史学家提出历史问题，权衡来自主要来源（研究时代产生的材料）的证据，应对各种对立的解释，并为他们的结论进行辩论。因此，历史是我们对过去的持续对话。每一代人都必须书写自己的历史。旧结论——比如关于欧洲探险家的动机或奴隶种植园生活现实——在新证据和新观点面前不攻自破。
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我们是历史的继承者。我们的社区、政治、文化：都是过去的产物。正如威廉·福克纳所写，“过去永远不会消亡。它甚至还没有过去。”1 因此，要了解我们是谁，我们必须了解我们的历史。但历史是什么？研究过去意味着什么？历史绝不能简单地记住名字和日期（我们怎么知道哪些名字和日期值得研究？）。这是一个过于复杂的任务，也是一个过于动态的过程，不能简化为那样。它必须有更多的东西，因为从某种意义上说，是我们赋予了过去生命。历史学家提出历史问题，权衡来自主要来源（研究时代产生的材料）的证据，应对不同的解释，并为他们的结论辩护。因此，历史就是我们对过去的持续对话。每一代人都必须书写自己的历史。旧的结论——比如，关于欧洲探险家的动机或奴隶种植园的生活现实——在新证据和新观点面前不攻自破。名字
具有复杂下垂控制的网格形成转换器的定量稳定性条件
摘要 - 在本文中，我们通过分析使用网格连接转换器的瞬态稳定性，该转换器具有网格形成的com-prec-per-per-proop Control，也称为可调节的虚拟振荡器控制。从理论上讲，我们证明复杂的下垂控制是一种最先进的网格形成控制，始终具有稳定的状态平衡，而经典的下垂控制则没有。我们在网格干扰下为复杂的下垂控制瞬态稳定性（全球渐近稳定性）提供了定量条件，这超出了经典下垂控制的局部局部（非全球）稳定性。对于复杂下垂控制的瞬时不稳定性，我们揭示了不稳定的轨迹是有界的，表现为极限循环振荡。此外，我们将稳定性从二阶网格形成控制动力学扩展到全阶系统动力学，这些动力学还涵盖电路电磁瞬变和内环动力学。我们的理论结果有助于深入了解复杂下垂控制的瞬态稳定性和稳定性，并为参数调整和稳定性保证提供了实用的指南。