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用量子退火器求解SAT（和MaxSat）
量子退火器（QAS）是专门的量子计算机，可以通过物理利用量子效应来最大程度地限制离散变量的目标函数。当前的QA平台允许优化二进制变量（Qubits）定义的二次目标，也称为ISING问题。在过去的十年中，D-Wave实施的质量检查系统随着摩尔般的增长而扩展。当前的体系结构提供2048个稀疏连接的量子位，并预计持续的指数增长以及连通性的提高。我们探讨了解决SAT和MaxSAT问题等体系结构等QA Systems量表等架构的可行性。我们开发了有效地编码SAT的技术，并具有一定局限性的Maxsat-将与稀疏QA体系结构兼容的问题。我们为此映射提供了理论基础，并提供了编码技术，这些技术结合了o ne ine ne ane fimita和optimization modulo理论与在空中的位置和路由相结合。对当前一代2048 Qubit D-Wave系统的初步经验测试支持该方法对于某些SAT和MAXSAT问题的可行性。
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
大型 MIMO 下行链路矢量扰动预编码的量子退火
摘要 — 在基站具有多个天线的多用户系统中，下行链路广播信道中的预编码技术允许用户以非合作方式检测各自的数据。矢量扰动预编码 (VPP) 是发射侧信道反转的非线性变体，它扰动用户数据以实现完全分集阶。虽然很有前景，但众所周知，在 VPP 中找到最佳扰动是一个 NP 难题，需要基站进行大量计算支持，并限制了该方法在小型 MIMO 系统中的可行性。这项工作为下行链路 VPP 问题提出了一种完全不同的处理架构，该架构基于量子退火 (QA)，以使 VPP 适用于大型 MIMO 系统。我们的设计将 VPP 简化为适合 QA 的二次多项式形式，然后细化问题系数以减轻 QA 硬件噪声的不利影响。我们在各种设计和机器参数设置下，在真实的量子退火设备上评估了我们提出的基于 QA 的 VPP (QAVP) 技术。使用现有硬件，对于使用 64 QAM 调制、32 dB SNR 的 6 × 6 MIMO 系统，QAVP 可以在 100 µ s 的计算时间内实现 10 − 4 的 BER。索引术语 — 矢量扰动、下行链路预编码、量子计算、量子退火、优化
PlanRAG：一种用于决策者的生成大型语言模型的规划检索增强生成方法
在本文中，我们进行了一项研究，以利用 LLM 作为需要复杂数据分析的决策制定的解决方案。我们将决策问答定义为针对决策问题 Q、业务规则 R 和数据库 D 回答最佳决策 d best 的任务。由于没有可以检验决策问答的基准，我们提出了决策问答基准 DQA。它有两个场景，定位和建造，由两个视频游戏（Europa Universalis IV 和 Victoria 3）构建，它们的目标与决策问答几乎相同。为了有效地解决决策问答问题，我们还提出了一种新的 RAG 技术，称为迭代计划然后检索增强生成（PlanRAG）。我们基于 PlanRAG 的 LM 生成决策制定计划作为第一步，检索器生成数据分析查询作为第二步。所提出的方法在定位场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 15.8%，在建筑场景中比最先进的迭代 RAG 方法高出 7.4%。我们在 https://github.com/myeon9h/PlanRAG 上发布了我们的代码和基准。
ATU AQR 2024 报告
年度质量报告 (AQR；以前称为 AIQR) 是爱尔兰质量与资格局 (QQI) 与高等教育机构 (HEI) 合作的质量保证 (QA) 框架的一部分。AQR 提供了每个机构内部质量体系发展和演变的书面证据。它向 QQI 保证，内部 QA 程序已经建立并正在按照监管要求实施。AQR（尤其是 A 部分）应协助机构审查过程中的文件管理，并将帮助机构向审查团队提供程序性 QA 文档，以准备外部审查过程。它是外部审查团队在 QQI 的 CINNTE 机构审查周期中考虑的证据基础的重要组成部分，表明该机构的内部 QA 系统符合 QQI 的核心和相关行业和主题特定的法定 QA 指南，以及 2015 年欧洲高等教育区 (ESG) 质量保证欧洲标准和指南。它使审查团队能够自行满足机构审查流程中的这些要求。每份 AQR 均在 QQI 网站上完整发布，为外部利益相关者提供有关高等教育机构质量保证和质量提升的透明度。（因此，机构应确保其提交的内容不包含任何他们认为具有商业敏感性的数据。）总体而言，AQR 构成了爱尔兰高等教育机构质量保证实践的单一国家存储库。每年，QQI 都会制作一份综合报告，其中包含 AQR 中重点强调的关键主题，主要来自报告的 B 部分。
嘿，人工智能，你能通过与代理交谈来解决复杂的任务吗？
为每个复杂任务从头开始训练大型模型会浪费大量资源和数据。为了帮助开发能够利用现有系统的模型，我们提出了一项新挑战：通过自然语言与现有代理（或模型）进行交流，学习解决复杂任务。我们设计了一个综合基准 C OMMA QA，其中包含三个复杂推理任务（显式、隐式、数字），旨在通过与现有 QA 代理进行交流来解决。例如，使用文本和表格 QA 代理来回答诸如“谁是美国投掷标枪最远的人？”之类的问题。我们表明，即使可以访问每个代理的知识和黄金事实监督，黑盒模型也很难从头开始学习这项任务（准确率低于 50%）。相比之下，学习与代理交流的模型表现优于黑盒模型，在黄金分解监督下，得分达到 100%。然而，我们表明，通过与现有代理进行通信而不依赖任何辅助监督或数据来学习解决复杂任务的挑战仍然难以实现。我们发布了 C OMMA QA 以及组合泛化测试拆分，以推进该方向的研究。1
对临床和生物医学任务应用的指令进行了零射和几次研究
摘要大型语言模型（LLMS）的最新出现已在自然语言处理（NLP）领域取得了重大进步。尽管这些新模型在各种任务上都表现出卓越的性能，但在他们可以处理的任务的多样性和应用领域的多样性方面，它们的应用和潜力仍未得到充分展望。在这种情况下，我们在一组13个现实世界中的临床和生物医学NLP任务中评估了四个最先进的指导型LLM（Chatgpt，Flan-T5 UL2，TK-Instruct和Alpaca），英语中的NLP任务，包括指定的实用性识别（NER），问题（NER），求解（QA），涉及（QA），涉及（qa），resitation（qa），更多。我们的总体结果表明，这些评估的LLMS在大多数任务中以零和几乎没有弹药方案的方式进行了最先进的模型的性能，即使他们以前从未遇到过这些任务的示例，尤其是在质量检查任务中表现出色。但是，我们还观察到，分类和重新任务无法通过为医疗领域设计的专门训练的模型（例如PubMedbert）实现的性能。最后，我们注意到，在所有研究任务中，没有一个LLM胜过所有其他LLM，某些模型比其他模型更适合某些任务。
无线网络中 LDPC 解码的量子信念传播
我们提出了量子信念传播 (QBP)，一种基于量子退火 (QA) 的低密度奇偶校验 (LDPC) 错误控制码解码器设计，该解码器在 Wi-Fi、卫星通信、移动蜂窝系统和数据存储系统中得到了广泛应用。QBP 将 LDPC 解码简化为离散优化问题，然后将简化的设计嵌入到量子退火硬件中。QBP 的嵌入设计可以在具有 2,048 个量子比特的真实最先进的 QA 硬件上支持块长度高达 420 位的 LDPC 码。我们在真实的量子退火器硬件上评估性能，对各种参数设置进行敏感性分析。我们的设计在高斯噪声无线信道上在 SNR 9 dB 下实现了 20 µ s 内的 10 − 8 比特错误率和 50 µ s 内的 1,500 字节帧错误率 10 − 6。进一步的实验测量了在真实无线信道上的性能，需要 30 µ s 才能在 SNR 15-20 dB 下实现 1,500 字节 99.99% 的帧传输率。QBP 的性能优于基于 FPGA 的软信念传播 LDPC 解码器，在 SNR 低 2.5–3.5 dB 时达到 10 − 8 的误码率和 10 − 6 的帧错误率。就局限性而言，QBP 目前无法在当前的 QA 处理器上实现实用的协议大小（例如 Wi-Fi、WiMax）LDPC 码。我们在本工作中的进一步研究提出了未来成本、吞吐量和 QA 硬件趋势方面的考虑。
技术常规命令 (TSO)
第 2 章 航空质量保证的职能和一般概念 第 3 章 组织结构和角色 第 4 章 设计和开发过程中的质量保证 第 5 章 生产和大修过程中的质量保证 第 6 章 制造航空武器装备（包括爆炸物）过程中的质量保证职能/程序 第 7 章 制造航空电子设备和地面电子设备过程中的质量保证 第 8 章 AHSP 职能 第 9 章 本土化 第 10 章 通过贸易来源开发/采购的设备的质量保证职能 第 11 章 质量审核指南 第 12 章 缺陷调查 第 13 章 事故/事件调查 第 14 章 标准化和编码 第 15 章 报告和返回 第 16 章 质量保证指令 第 17 章 参考资料 电话：011-23015201 1405/TSO/DGAQA/TECH-COORD
SHFQC+ 用户手册
常规：添加了通过写入 /DEV…/SYSTEM/ PRESET/LOAD 节点将所有节点设置重置为预设值的功能。节点 /DEV…/SYSTEM/PRESET/BUSY 和 /DEV…/SYSTEM/PRESET/ERROR 允许监控预设状态。 QA 通道：添加了可切换的信号路径：RF（0.5 - 8.5 GHz）路径和 LF（DC - 800 MHz）路径。添加了用于分别在 QA 通道输入和输出的 RF 和 LF 路径之间切换的节点，即 /DEV…/QACHANNELS/n/INPUT/RFLFPATH 和 /DEV…/QACHANNELS/n/OUTPUT/RFLFPATH 。此外，节点 /DEV…/QACHANNELS/n/OUTPUT/RFLFINTERLOCK 允许启用联锁，以便输出的 RF/LF 路径设置始终配置为与输入的路径设置相匹配。 QA 通道：通过删除节点 /DEV…/QACHANNELS/n/MARKERS/m/SOURCE 的非功能性源设置（即“通道 2，序列器触发器输出”和“通道 2，读出完成”选择选项），清理了标记源选择。 QA 通道：修复了一个序列器错误，当使用多个连续的 playZero 命令并带有大量样本数（例如 131056）时，有时会跳过 playZero 命令。 QA 通道：添加了一个可选的同步检查，可确保在执行程序或内部触发器之前所有参与者都已报告其准备就绪状态。可以使用以下节点启用同步检查：/DEV…/QACHANNELS/n/SYNCHRONIZATION/ ENABLE。 QA 通道：修复了光谱延迟节点 /DEV…/QACHANNELS/n/ SPECTROSCOPY/DELAY 在设置为 4 ns 后不接受 0 ns 的错误。 SG 通道：更新了触发输入设置的默认值，以更好地反映典型用法。新的默认值如下：触发级别现在默认为 1 V（校准可能导致值与 1.0 V 略有不同），触发斜率检测现在默认为上升沿。 SG 通道：引入了 /DEV…/SGCHANNELS/n/SYNCHRONIZATION/ENABLE、/DEV…/SYSTEM/ SYNCHRONIZATION/SOURCE 和 /DEV…/SYSTEM/INTERNALTRIGGER/SYNCHRONIZATION/ENABLE 节点，以便即使在存在非确定性数据传输时间的情况下，也能在整个 QCCS 设置中保持波形播放同步。 SG 通道：弃用数字混频器重置功能。 手册：在 AWG 选项卡中添加了有关如何使用同步检查的部分。 手册：在基本波形生成教程中添加了有关如何通过使用适当的中心频率和触发释放时间设置在 LF 路径中实现相位再现性的提示。 LabOne：改进了 LabOne UI 的 SG AWG、QA 生成器和 DIO 选项卡中触发设置的标签，以更清楚地标记触发输入源如何对应于 SG 或 QA 通道的前面板输入。