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np-hard，但不再难以解决？使用量子计算来解决优化问题
在过去的十年中，公共和工业研究资金通过实验将量子计算从Shor算法的早期承诺转移到嘈杂的中间规模量子设备（NISQ）的时代，以解决现实世界中的问题。量子方法可能有效地解决了经典方法失败的某些（NP-）硬优化问题。从我们的角度来看，我们检查了量子优化的领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过证明具有合适用例的进步和障碍，为每个主题，优化或量子计算的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题提出，可用算法和基准测试。尽管我们在经典方法和量子方法之间显示了概念验证，而不是完整的基准，但这赋予了量子计算机的当前质量和能力，以实现优化问题。所有观察结果都纳入了有关最近一些量子优化突破，当前状态和未来方向的讨论中。
NP-hard 但不再难解？使用量子计算解决优化问题
在过去十年中，公共和工业界的研究资金已将量子计算从早期通过实验实现的 Shor 算法发展到用于解决实际问题的嘈杂中型量子设备 (NISQ) 时代。量子方法很可能能够有效解决某些传统方法无法解决的 (NP) 难优化问题。从我们的角度来看，我们研究量子优化领域，即使用量子计算机解决优化问题。我们通过合适的用例展示进展和障碍，为优化或量子计算等每个主题的研究人员提供量子优化的切入点。我们概述了问题的表述、可用的算法和基准测试。虽然我们展示的是一个概念验证，而不是传统方法和量子方法之间的完整基准，但这让我们了解了量子计算机在优化问题方面的当前质量和能力。所有观察结果都包含在对一些最近的量子优化突破、当前状态和未来方向的讨论中。
如何解决继承行为模式的问题并提高技术文明的可持续性
宇宙中的所有智能生物生物最初都可以拥有一系列遗传遗传的行为模式（IBP），这些模式不适合文明社会的条件（Vinn，2024）。这些驱动器进化为帮助物种在其自然栖息地中生存，这与技术文明的背景完全不同。实际上，其中一些IBP可能与技术文明高度不相容，并有可能导致自我毁灭（Vinn，2024）。人类文明是由各种继承的行为模式（IBP）塑造的，其中许多是人类价值观的基础，例如领导力（团体内的状态； Garfield et al。，2019; van Kleef and Cheng and Cheng，2020; 2020; Mitchell et al。，2020）和物质财富（控制能源资源； Control of Contron of Ension Resources; Chen，2018; Chen，2018; Mussel and Hewig，Hewig，2019）。但是，其中一些IBP不适合现代社会，可能会带来负面后果。例如，获得和表现出对能源资源和社会地位的主导地位的动力可能导致资源过度消费，导致生态危机和群体之间的暴力冲突，例如战争（Vinn，2024年）。其他人类行为的驱动因素（Crusio，2015； Plomin等，2016），虽然危害通常不那么危险，但仍然存在风险。对人类行为的控制之间存在很强的遗传成分（Crusio，2015年）。Plomin等。（2016）发现，所有心理特征均表现出显着和实质性的遗传缺陷和遗传力是由许多小效应基因引起的，而没有行为特征是100％遗传的。人类行为的危害驱动力较小的驱动因素包括好奇心（Kidd和Hayden，2015年），这可能会促使危险技术过早使用；性欲（Calabrò等，2019），可能导致人口过多；父母的本能（着重于培育春天； Swain等，2014）和对庇护所的渴望（嵌套； Chapin，1951年），这可以促使个人获得不成比例的资源份额不成比例的，从而进一步构成构造（Vinn，2024）。复杂的生态网络的稳定性受到物种与直接影响物种之间的相互作用的影响。这些自我效应被称为“自我调节”，当物种人群的增加降低其人均增长率时，发生这种情况（Barabas等，2017）。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。 我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。
启发式：我们在压力下解决问题时使用的思维捷径
当我们在时间压力下或存在很多不确定性的情况下解决问题时，我们往往不会使用严格的逻辑推理。相反，我们倾向于求助于一种或多种思维捷径，也称为启发式方法来解决问题。使用启发式方法的好处是，它们可以让我们快速做出决策，而经历严格的逻辑推理的所有步骤可能会令人精疲力竭且耗时。缺点是启发式推理会导致我们在决策中出现特定类型的错误。研究表明，专家和非专家都使用启发式方法解决各行各业的问题，包括医学、商业、政治、执法，甚至科学。研究人员还发现了多种不同的启发式方法。在本文中，我们将重点介绍三种研究最广泛的启发式方法，并展示它们如何影响现实生活，甚至是生死攸关的决策。
融合新颖的传感方法和机器学习以解决激光添加剂制造中的关键挑战
金属添加剂制造（AM）过程使用高功率激光器快速融化并固化金属粉末为复杂的3D形状，但不幸的是，快速固化过程通常会导致随机缺陷形成和非平衡微结构。充分了解AM过程并确保需要高质量的无缺陷制造过程，新型的高速传感方法可以捕获与AM过程相关的关键物理现象，需要高分辨率。约翰·霍普金斯大学应用物理实验室（APL）的一个团队正在开发能够测量沿激光路径超过50 kHz的新型光谱技术，以帮助了解不同激光输入下的材料如何形成。团队还正在开发机器学习工具来解释这些信号，从而揭示了传感器数据或Physi Cal Cal Postmortem检查结果的特征和趋势。
技术能解决委托代理问题吗？来自中国治理空气污染的证据
我们研究了自动空气污染监测系统的引入，这是中国“治污染”的一个主要特征。利用基于监测自动化当天城市水平变化的 654 个回归不连续性设计，我们发现报告的 PM 10 浓度在自动化后立即增加了 35% 并且持续了下去。城市水平的漏报变化与人均收入呈负相关，与自动化前真实的 PM 10 浓度呈正相关。此外，自动化的引入增加了对口罩和空气过滤器的在线搜索，这表明自动化前有偏见和不完善的信息导致人们购买防护用品的程度不理想，从而造成了福利成本。
进行性肺纤维化：需要现实世界数据解决现实世界临床问题
尽管有更多的识别和新的许可治疗，但支持进行性肺纤维化患者的临床医生面临的现实生活挑战正在增加。作为一个概念，进行性肺纤维化仍然相对较新，并且仍然是一个具有挑战性的诊断。最近的大规模，临床试验提供了有用的信息，但是关于渐进性肺纤维化的阶去疗法和最佳管理策略仍然存在问题。在本文中，我们认为现实世界数据可能在回答这些问题中起关键作用。间质肺疾病是一组异源性疾病，具有不同程度的炎症和肺纤维化。特发性肺纤维化（IPF）是原型进行性纤维化肺部疾病，目前尚无治愈方法。最近，“进行性肺纤维化”一词已被用来代表非IPF间质性肺部疾病，尽管接受了常规治疗，这些肺部疾病尽管接受了常规治疗。1
缩回：使用机器学习算法使用多属性数据集解决数据分类问题
相关性是随机变量之间的统计关系，其中一个随机变量的变化会导致另一个变化的期望变化。重要的是，在识别模型中选择的特征与目标变量高度相关，以提高预测的准确性，并且还将有助于简化识别模型的训练并有助于提高预测效率。[13，14]来自Kaggle.com的数据集与房地产特征及其价格细分市场有关，以作为培训神经网络和方法的数据。数据集包括具有21613值的房价细分市场以及18个属性。基于属性，选择了价格类别的属性，该属性具有值0、1和2的属性，其中0是廉价段，1是中段，而2是昂贵的段。数据图如表1所示。
设计儿童的新学习伙伴：用于学习解决魔方的协作人工智能
培养儿童解决问题的能力是一项具有挑战性的问题，对我们社会的未来至关重要。鉴于人工智能 (AI) 已被用于解决各种领域的问题，AI 提供了独特的机会，可以通过大量激发儿童好奇心的任务来培养解决问题的能力。为了实现这一目标，有必要解决 AI 经常出现的无法解释的“黑匣子”。为了实现这一目标，我们设计了一种协作人工智能算法，该算法使用人机交互方法，让学生发现自己问题的个性化解决方案。该协作算法以最先进的 AI 算法为基础，并利用其他可解释结构（即知识图谱和决策树）来创建一个完全可解释的过程，能够完整地解释解决方案。我们描述了该算法在解决魔方时的应用以及我们计划的用户界面和评估方法。
使用自动水下车辆（AUV）解决俄罗斯联邦矿产资源综合体（MRC）的问题
自动水下车辆（AUV）是水下机器人开发最先进的领域之一。矿产资源综合体（MRC）的急性行业问题之一是对俄罗斯领土及其大陆架领土的富裕地质研究。本文展示了对世界使用AUV解决此类任务的经验的回顾。此外，它考虑了使用AUV探索MRC的可能性，并使用系统分析方法和数学模型来陪同其在俄罗斯联合会的水域中提取。结果表明，在俄罗斯，AUV和AUV以及控制系统的发展和创建方面缺乏专家。但是，应考虑到将俄罗斯的研究带入海洋研究领域的高级发展，矿产资源的探索需要大幅增加资金。此外，俄罗斯为解决MRC问题的发展和建立是必须解决的紧迫问题。©seecmar |保留所有权利