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骨膜骨启发的分层支架，内源性压电性用于神经血管化骨再生
开发用于修复临界骨缺损的脚手架的发展在很大程度上依赖于建立神经血管化的网络，以适当地渗透神经和血管。尽管在使用注入各种代理的人造骨状脚手架方面取得了重大进步，但仍然存在挑战。天然骨组织由一个多孔骨基质组成，该骨基质被神经血管化的骨膜包围，具有独特的压电特性，对骨骼生长必不可少。从该组件中汲取灵感，我们开发了一种模仿骨膜骨骨架的脚手架支架，具有压电特性，用于再生临界骨缺损。该支架的骨膜样层具有双网络水凝胶，由螯合的藻酸盐，明胶甲基丙烯酸酯和烧结的whitlockite纳米颗粒组成，模仿天然骨膜的粘弹性和压电性能。骨状层由壳聚糖和生物活性羟基磷灰石的多孔结构组成。与常规的骨状支架不同，这种生物启发的双层支架显着增强了成骨，血管生成和神经发生，结合了低强度脉冲超声辅助压电刺激。这样的方案增强了体内神经血管化的骨再生。结果表明，双层支架可以作为在动态物理刺激下加快骨再生的有效自动电刺激器。
纠缠量子多项式层级崩塌
我们引入纠缠量子多项式层次 QEPH ，作为一类可通过相互纠缠的交替量子证明进行有效验证的问题。我们证明 QEPH 会坍缩至第二层。事实上，我们表明多项式数量的交替会坍缩为仅仅两个。因此，QEPH = QRG ( 1 ) ，即具有一轮量子裁判游戏的问题类，已知包含在 PSPACE 中。这与包含 QMA (2) 的非纠缠量子多项式层次 QPH 形成对比。我们还引入了 DistributionQCPH ，它是量子经典多项式层次 QCPH 的泛化，其中证明者发送字符串（而不是字符串）上的概率分布。我们证明 DistributionQCPH = QCPH ，表明只有量子叠加（而非经典概率）才能增加这些层次结构的计算能力。为了证明这一等式，我们推广了 Lipton 和 Young (1994) 的一个博弈论结果，该结果指出，在不失一般性的情况下，证明者可以在多项式大小的支持上发送均匀分布。我们还证明了多项式层次的类似结果，即 DistributionPH = PH 。最后，我们证明 PH 和 QCPH 包含在 QPH 中，解决了 Gharibian 等人 (2022) 的一个未决问题。
供应链绩效测量带有供应链操作参考（SCOR）和分析层次结构过程（AHP），CV ABC Sukoharjo
CV ABC是一家从事食品制造业的公司，该公司成立于2021年在Sukoharjo Regency Gatak区的Trangsan村建立。在开发这种鱼片业务时，CV ABC在原材料到达过程中遇到了障碍。本研究旨在衡量SCM Megacu在SCOR和AHP方法中所包含的原理上的性能。SCOR用于分析从上游到下游的问题。AHP用于通过产生重量或优先级值来称重。研究结果已知，在测量供应链Kineja时，有几个指标的值低于90（优秀）。此测量的影响是在有问题的供应链中可以知道指标。知道什么指标是有问题的，然后提议通过重新计算绩效指标来改进。因此，预计性能指标将产生高于90（优秀）的值。
基于语言模型的大型代码生成用于控制施工组装机器人的机器人：分层生成方法
离线编程（OLP）是用于控制建筑工地装配机器人的主流方法。但是，现有方法是针对特定的组装任务和工作流程量身定制的，因此缺乏灵活性。此外，新兴的大语言模型（LLM）的OLP无法有效处理机器人编程的代码逻辑。因此，本文解决了以下问题：如何使用LLM技术来效率，准确地生成机器人控制程序？本文介绍了一个基于LLM技术的构造装配机器人的封闭式用户式控制框架。提出了一种生成机器人控制程序的层次结构策略，以在逻辑上整合高水平和低级别的代码生成。此外，将自定义的应用程序编程接口和操作链组合在一起，以增强LLM对组装动作逻辑的理解。旨在评估所提出方法的可行性和可靠性。结果表明，所提出的方法（1）广泛适用于不同的组装任务，（2）可以通过减少错误数量来提高生成代码的质量。我们的方法通过简化机器人控制过程来促进施工组装任务的自动化。
使用功能层次张量
这项工作涉及解决高维fokker-planck方程的新观点，即可以根据其相关粒子动力学采样的轨迹将求解PDE求解为密度估计任务的独立实例。使用这种方法，一个回避误差积累是由于在参数化函数类上集成了PDE动力学而产生的。这种方法显着简单地简化了部署，因为人们没有基于不同方程的损失条款的挑战。特别是我们引入了一类新的高维函数，称为功能层次张量（FHT）。FHT ANSATZ利用了层次的低级别结构，从而相对于维度计数，具有线性可扩展的运行时和内存复杂性的优势。我们引入了一种基于草图的技术，该技术对与方程相关的粒子动力学模拟的粒子进行密度估计，从而根据我们的ANSATZ获得了Fokker-Planck解决方案的表示。我们将提出的方法成功地应用于具有数百个变量的三个具有挑战性的时间依赖的Ginzburg-Landau模型。
论量子比特 Clifford 层次结构中的群
这里我们研究了可以使用量子比特 Clifford 层次结构中的元素构造的酉群。我们首先提供半 Clifford 和广义半 Clifford 元素必须满足的必要和充分规范形式才能进入 Clifford 层次结构。然后我们对可以由这些元素形成的群进行分类。直到 Clifford 共轭，我们对 Clifford 层次结构中可以使用广义半 Clifford 元素构造的所有此类群进行分类。我们在附录中讨论了此分类的一个可能的小例外。这可能不是对量子比特 Clifford 层次结构中所有群的完整分类，因为目前尚不清楚 Clifford 层次结构中的所有元素是否都必须是广义半 Clifford。除了 Cui 等人发现的对角门群之外，我们还表明 Clifford 层次结构中还包含许多非同构（对角门群）广义对称群。最后，作为此分类的应用，我们研究了由本文列举的群的结构给出的横向门的限制，这可能具有独立的兴趣。
通过等级协调的多代理增强学习驻扎
摘要急救响应者管理（ERM）系统会在收到医疗援助请求时派遣救护车（例如救护车）。erm系统还可以在预先指定的等待位置之间主动重新定位，以涵盖由于事先派遣响应者或预期要求的分配的重大变化而产生的任何差距。最佳重新定义在计算上是充满挑战的，这是因为在未来请求中分配位置和不确定性之间的重新计算方法的指数数量。主动重新定位的最新方法是基于空间分解和蒙特卡洛树搜索的层次结构，这可能需要在几秒钟可以挽救生命的域中每个决策的计算分钟。我们通过基于相同的层次结构的分解，但通过学习替换学习来代替在线搜索，从而为漫长的决策时间问题打扮了漫长的决策时间。To address the computational challenges posed by large, variable-dimensional, and discrete state and action spaces, we propose: (1) actor-critic based agents that incorporate transformers to han- dle variable-dimensional states and actions, (2) projections to fixed-dimensional observations to handle complex states, and (3) combinatorial tech- niques to map continuous actions to discrete al- locations.我们使用来自美国田纳西州纳什维尔和华盛顿州西雅图的两个城市的现实世界数据来评估我们的方法。我们的实验表明，与艺术的状态相比，我们的方法将每个决策的计算时间减少三个数量级，而同时也将平均救护车响应时间稍微降低了5秒。
通过层次加强学习重新思考决策变压器
决策变压器（DT）是一种创新的责任，利用了强化学习（RL）的跨前结构的最新进展。然而，DT的一个显着限制是其对回忆数据集的轨迹的依赖性，使能力无缝缝合亚壁轨迹。在这项工作中，我们引入了一个通用序列建模框架，用于通过层次RL的角度进行顺序决策进行研究。在做出决定时，高级政策首先提出了当前状态的理想提示，而低级政策随后在给定提示中生成了一项诉讼。我们表明，DT是该框架的特殊情况，并具有某些高级和低级政策的选择，并讨论了这些选择的潜在失败。受这些观察的启发，我们研究了如何共同优化高级和低级政策以实现缝合能力，这进一步导致了新的rl算法的发展。我们的经验结果清楚地表明，所构成的算法在数量控制和导航基准上显着超过了DT。我们希望我们的贡献能够激发RL领域内变压器体系结构的整合。