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使用并联量子退火解决更大的最大集团问题
Los Alamos国家实验室是一项平权行动/均等机会雇主，由Triad National Security，LLC经营，为美国能源部国家核安全管理局根据合同89233218CNA000001运营。通过批准本文，出版商认识到，美国政府保留了不判有限定的免版税许可，以出版或复制已发表的此捐款形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商根据美国能源部主持的工作确定这篇文章。Los Alamos国家实验室强烈支持学术自由和研究人员发表权；但是，作为一个机构，实验室并未认可出版物的观点或保证其技术正确性。
定量的Fattorini-Hautus测试和抛物线抛物线问题的最小无效控制时间
自Fattorini和Russel的开创性工作以来，抛物面部分分化方程的无效可控性已被广泛研究[17]。从Fursikov和Imanuvilov [19]以及Lebeau和Robbiano [23]的作品中，人们通常会承认，在抛物线副部分差异方程的背景下，在控制域上没有限制，并且对控制域没有限制，在内部或边界控制上没有几何限制。最近，对特定示例的研究强调了无效可控性或控制域上的几何条件的积极最小时间的存在。实际上，在[13]中的70 s中已经提供了这样的示例，但是由于特定的点控制，当时还没有理解此结果的全部范围。关于这种最小时间的最新结果已在也被视为特定的上下文中证明，即对耦合抛物线方程的控制[2，4，5，14]或对退化抛物线方程的控制[7，8，9，6]。尽管这三个设置表现出相同的定性行为，但到目前为止，它们之间尚未建立任何精确的联系。我们在本文中的目的是给出一个抽象的框架，其中包含那些不同的框架来研究最小的零控制时间属性。更确切地说，我们将将这一最小时间与（1.5）定义的时间t ∗相关联。我们将强调，这种最小的时间可以具有不同的起源。可以通过（广义）本征函数的某些定位相对于观察算子B ∗（如[13，5，5，14，7，8，9，6]）。在定理1.2中处理此方面。，但也可以通过[2，4]中的基础操作员的特征值的凝结来创建最小的时间。在定理1.3中处理了这一方面。在这两个抽象设置中，最小的无效控制时间将由t ∗给出。我们还将提出一个更通用的设置（包括之前的两个设置），以应对最小时间来自特征函数的定位和光谱的凝结的情况。在这种情况下（请参见定理1.4），我们将证明存在这种最小时间与t ∗有关，但是此最小时间的确切值将是一个开放的问题。最后，仍然有一些例子不适合我们研究的不同设置。有关其中一些示例（请参阅第二节4）我们仍将能够证明最小的空控制时间由t ∗给出。对特定示例的这种分析将需要先验最小时间的值，因此目前，在[7，8，6]中研究的退化抛物线方程将不在本文的范围内。
空间碎片、载有核动力源的空间物体的安全及其与空间碎片碰撞问题的研究
印度在尽可能最大程度上遵守联合国和机构间空间碎片协调委员会 (IADC) 的空间碎片减缓准则，同时努力更好地遵守准则。为遏制空间碎片的增长而采取的措施包括发射前避免碰撞以确定运载火箭的安全升空、对运行中的航天器进行空间物体接近度分析、在需要时执行避免碰撞机动、钝化火箭级、在任务结束后处置卫星和运载火箭上级。2023 年，GSAT-12 重新进入超同步轨道并在退役前钝化，完全符合联合国和 IADC 建议的地球静止轨道物体任务后处置准则。一项极具挑战性的实验成功完成，该实验旨在使 Meghatropiques-1 脱离轨道并确保其在太平洋无人区上空受控重返大气层。印度发射的所有轨道火箭级在任务结束后均钝化。 PSLV-C56 的上级被脱离轨道至 300 公里高度，以将其发射后的轨道寿命限制在不到一个月的范围内。采取了具体举措，以提高新进入太空领域的人的认识，并指导他们实施空间碎片减缓措施。
序数分类问题中的资源分配
在各种现实世界情景中，需要有限资源分配的序数分类任务很普遍。示例包括在医疗资源分配的背景下评估疾病严重程度，并将机器质量分类为在容量限制内安排维持治疗的好，中或坏。我们为方案提出了一个综合的分析框架，除了包括顺序分类问题外，由于资源限制而导致的类别样本的数量也有限制。该框架使用训练有素的序列分类器生成的概率矩阵作为具有最小错误分类成本目标和资源分配约束的优化模型的输入。我们将资源分配问题的制定与样本的配方与运输问题说明了等效，从而实现了我们解决方案的已建立运输启发式方法。为了证明框架的有效性和适用性，我们将其应用于表格数据和图像数据集中。所提出的框架的性能明显优于使用非字体分类器的替代常见方法，基于序的决策树模型的平均成本降低了1％，而有序神经网络的平均成本降低了4.4％。我们的结果表明，所提出的框架可以为序数分类问题提供有效的限量资源分配。我们的代码可从https://github.com/liorrabkin/hybrid- cost-Sentimentimization获得。
逆问题和医学物理中的机器学习
nguyen，B。T.，Hornby，C.，Kron，T.，Cramb，J.，Rolfo，A.，Pham，D.，...＆Foroudi，F。（2012）。优化遗传性后切除术放射疗法的剂量质量和效率：一项计划研究，比较了体积调制的ARC治疗（VMAT）与优化的七场强度转化放射治疗（IMRT）技术的性能。医学成像和辐射肿瘤学杂志，56（2），211-219。
自闭症患者的睡眠问题管理
1个心理学学院，南安普敦大学，南安普敦SO17 1BJ，英国。 2马来西亚诺丁汉大学心理学学院，马来西亚Semenyih 43500。 3南安普敦大学，南安普敦大学SO17 1BJ，英国南安普敦大学的心理健康创新中心。 4，伦敦国王学院，伦敦SE5 8AF，伦敦国王学院，精神病学和神经科学研究所儿童和青少年精神病学系。 5法医和神经发育科学系，心理学，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦SE5 8AF，英国。 6临床和实验科学系（CNS与精神病学），南安普敦大学医学院，南安普敦SO17 1BJ，英国。 7儿童和青少年精神病学系，Solent NHS Trust，Southampton SO19 SO19 8BR，英国。 8纽约大学儿童研究中心的纽约大学儿童医院儿童和青少年精神病学系，美国纽约，纽约，纽约11042，美国。 9位于意大利Bari 70100的Bari大学“ Aldo Moro”的精确和严格医学区域的Dimepre-J-Department。 ＃作者同样贡献。1个心理学学院，南安普敦大学，南安普敦SO17 1BJ，英国。2马来西亚诺丁汉大学心理学学院，马来西亚Semenyih 43500。3南安普敦大学，南安普敦大学SO17 1BJ，英国南安普敦大学的心理健康创新中心。 4，伦敦国王学院，伦敦SE5 8AF，伦敦国王学院，精神病学和神经科学研究所儿童和青少年精神病学系。 5法医和神经发育科学系，心理学，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦SE5 8AF，英国。 6临床和实验科学系（CNS与精神病学），南安普敦大学医学院，南安普敦SO17 1BJ，英国。 7儿童和青少年精神病学系，Solent NHS Trust，Southampton SO19 SO19 8BR，英国。 8纽约大学儿童研究中心的纽约大学儿童医院儿童和青少年精神病学系，美国纽约，纽约，纽约11042，美国。 9位于意大利Bari 70100的Bari大学“ Aldo Moro”的精确和严格医学区域的Dimepre-J-Department。 ＃作者同样贡献。3南安普敦大学，南安普敦大学SO17 1BJ，英国南安普敦大学的心理健康创新中心。4，伦敦国王学院，伦敦SE5 8AF，伦敦国王学院，精神病学和神经科学研究所儿童和青少年精神病学系。5法医和神经发育科学系，心理学，心理学和神经科学研究所，伦敦国王学院，伦敦SE5 8AF，英国。6临床和实验科学系（CNS与精神病学），南安普敦大学医学院，南安普敦SO17 1BJ，英国。 7儿童和青少年精神病学系，Solent NHS Trust，Southampton SO19 SO19 8BR，英国。 8纽约大学儿童研究中心的纽约大学儿童医院儿童和青少年精神病学系，美国纽约，纽约，纽约11042，美国。 9位于意大利Bari 70100的Bari大学“ Aldo Moro”的精确和严格医学区域的Dimepre-J-Department。 ＃作者同样贡献。6临床和实验科学系（CNS与精神病学），南安普敦大学医学院，南安普敦SO17 1BJ，英国。7儿童和青少年精神病学系，Solent NHS Trust，Southampton SO19 SO19 8BR，英国。8纽约大学儿童研究中心的纽约大学儿童医院儿童和青少年精神病学系，美国纽约，纽约，纽约11042，美国。 9位于意大利Bari 70100的Bari大学“ Aldo Moro”的精确和严格医学区域的Dimepre-J-Department。 ＃作者同样贡献。8纽约大学儿童研究中心的纽约大学儿童医院儿童和青少年精神病学系，美国纽约，纽约，纽约11042，美国。9位于意大利Bari 70100的Bari大学“ Aldo Moro”的精确和严格医学区域的Dimepre-J-Department。＃作者同样贡献。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
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绘制从多基因责任到大脑结构再到青春期心理问题的潜在途径
背景：我们使用外化行为多基因评分 (extPGS) 和结构 MRI 来检查青少年时期从遗传倾向通过大脑导致行为问题的潜在途径。方法：在青少年大脑认知发展 SM 研究 (ABCD 研究) 中，对 4,475 名欧洲血统的 9-13 岁儿童进行了三次年度儿童行为问题、注意力缺陷/多动问题和内化问题评估。结果：extPGS 预测了每一波的行为问题 (R 2 = 2.0% – 2.9%)。双因子模型显示，extPRS 不仅预测了行为问题特有的差异 (R 2 = 1.7% – 2.1%)，而且预测了行为问题与其他测量问题共有的差异 (R 2 = 0.8% – 1.4%)。纵向来看，extPGS 可以预测特定行为问题的水平（R 2 = 2.0%），但不能预测它们随年龄变化的变化斜率。extPGS 与总灰质体积（TGMV；R 2 = 0.4%）相关，较低的 TGMV 可预测特定行为问题（R 2 = 1.7% – 2.1%）和每波中所有问题的共同方差（R 2 = 1.6% – 3.1%）。每波中特定于行为问题的多基因倾向中有一定比例在统计学上由 TGMV 介导。结论：在整个青少年期，extPGS 可预测行为问题特有的方差和所有测量问题共有的方差。extPGS 还与 TGMV 相关，后者可以稳健地预测行为问题。统计中介分析表明，多基因变异会影响大脑发育的个体差异，而这种差异与青少年过渡期出现行为问题的可能性有关，这证明有必要开展新的研究来检验这一因果假设。关键词：多基因评分；大脑结构；精神病理学的一般因素；外化。
历史重复：解决迷幻科学中常见问题的指南
引言迷幻药是改变思想的物质，包括血清素能致幻剂[例如psilocybin，脂肪酸二乙酰酰胺（LSD）和二甲基丁胺（DMT）]，诱发[例如3,4-甲基二氧基 - 甲基苯丙胺（MDMA）和分离剂（例如氯胺酮）。在最后一个十月的时间里，我们目睹了对迷幻药临床应用的热情。使用PSY-CHEDELIC疗法进行的临床试验的初步结果似乎显示出可能治疗多种精神疾病的潜力，包括重度抑郁症（MDD），1种生命终止 - 焦虑，2和成瘾。3阶段和第三阶段研究的结果表明，MDMA辅助心理治疗可能有效地治疗创伤后应激障碍（PTSD）。4，氯胺酮越来越多