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学习停止削减生成以进行有效的混合构成线性编程
切割平面（切割）在解决混合整数线性程序（MILP）方面起着重要作用，因为它们可以显着拧紧双重界限并改善解决性能。削减的关键问题是何时停止削减生成，这对于解决MILP的效率很重要。但是，许多现代的MILP求解器采用了硬编码的启发式方法来解决这个问题，这往往会忽略MILPS中基本的作用，而不是某些应用。为了应对这一挑战，我们制定了削减生成，以阻止概率作为增强学习问题，并提出了一种新颖的新生graph g raph raph raph raph raph m o del（Hygro），以学习有效的停止策略。Hygro的一个吸引人的特征是，它可以有效地捕获MILP的动态和静态功能，从而为停止策略提供动态决策。据我们所知，Hygro是第一个解决削减生成停止问题的数据驱动方法。通过将我们的方法与现代求解器相结合，实验表明，与柔软的基线相比，透明质可能可显着提高解决MILP的效率，从而提高31％。
cosign：一致性模型的几步性指导
摘要。扩散模型已被证明是解决一般反问题的强大先验。大多数现有的基于扩散模型的In-verse问题求解器（DIS）采用插件方法来指导采样轨迹，以投影或梯度指导。虽然有效，但这些方法通常需要数百个采样步骤，在推理时间和重建质量之间构成了困境。在这项工作中，我们尝试将推理步骤的边界推向1-2 NFE，同时仍保持高重建质量。为了实现这一目标，我们提议利用扩散模型的预处理蒸馏，即一致性模型，作为数据先前的数据。实现少量步骤指南的关键是在一致性模型的采样过程中执行两种类型的约束：通过优化使用控制和硬测量约束的软测量约束。支持单步重建和多步进，该框架进一步提供了一种通过额外的计算成本来交易图像质量的方法。在可比较的NFE中，我们的方法在基于扩散的反问题解决方面实现了新的最新方法，展示了为现实世界应用使用基于先前的基于基于先前的In-verse问题求解器的重要潜力。代码可在以下网址找到：https：//github.com/biomed-ai-lab-u-michgan/cosign。
知识经济中的人工智能
人工智能 (AI) 的兴起有可能通过自动化认知、不可编码的工作重塑知识经济。本文介绍了一个分析这种转变的框架，将人工智能纳入人类组成等级制公司以高效利用时间和知识的经济中：知识较少的人成为从事常规知识工作的“工人”，而知识较多的人成为协助工人解决特殊问题的“解决者”。我们将人工智能建模为一种将计算能力转化为“人工智能代理”的技术，这些代理可以自主运行（作为同事或解决者/副驾驶），也可以非自主运行（仅作为副驾驶）。我们表明，基本的自主人工智能取代人类去解决复杂的问题，从而导致公司规模更小、生产力更低、分散性更低。相比之下，高级自主人工智能将人类重新分配到常规知识工作中，从而产生规模更大、生产力更高、分散性更强的公司。虽然自主人工智能主要使知识最丰富的人受益，但非自主人工智能却使知识最少的人受益。然而，自主人工智能实现了更高的总体产出。这些发现调和了看似矛盾的经验证据，并揭示了监管人工智能自主性所涉及的关键权衡。
AI对联邦执法部门的影响
技术的进步如此之快，重要的是要了解其局限性以及如何有效使用它。许多公司缺乏实验文化，这可能会阻碍进步。对于每个人都必须了解实验对于任何角色的成功都是必要的。建立了一个多样化的创造性问题解决者团队，包括具有各种背景和技能的IT专业人员，可以导致更强大的团队。合规专家和开箱即用的思想家可以帮助推动创新。通过共同努力，团队可以取得最佳的结果。
一览时间表
下午 2:25 – 下午 4:05 并行会议 MT2 如何进行精彩演讲 第二部分，共 II 部分 109，FWCC MS28 复杂系统的物理增强数据驱动控制 第二部分，共 II 部分 沃斯堡宴会厅 4，Omni MS29 医学和生物学问题的计算方法 第二部分，共 II 部分 沃斯堡宴会厅 5，Omni MS30 耦合系统的决策制定 第一部分，共 II 部分 101，FWCC MS31 粒子方法的进展 第一部分，共 II 部分 102，FWCC MS32 定点迭代求解器的 Anderson 型加速 第二部分，共 II 部分 桑丹斯 1，Omni MS33 电磁波和等离子体计算方法的最新进展 第二部分，共 II 部分 桑丹斯 2，Omni MS34 物理系统模型的几何力学公式和结构保持离散化 第一部分，共 II 部分 桑丹斯 3， Omni MS35 计算波动流体动力学：数学介绍和应用 II 106 的第二部分，FWCC MS36 具有挑战模型的高级 UQ - 软件和方法 II 108 的第二部分，FWCC MS37 计算磁流体动力学的最新进展 II 110A 的第一部分，FWCC MS39 利用新兴超级计算机的协同设计 II 111 的第二部分，FWCC MS40 GPU 加速线性求解器的新发展 II 112 的第二部分，FWCC
商务部出口管理助理部长 Thea D. Rozman Kendler
未来十年，世界各国将面临独特的地缘政治环境，包括大国竞争、极端气候事件和加速的技术颠覆。战争将在陆地、海洋、网络空间甚至外太空展开。机器可能会取代人类士兵。自主武器系统将被用来压倒常规武器系统。面对这些新兴威胁，世界需要像您这样能够在复杂的科学和技术环境中游刃有余的问题解决者。
投资者介绍 – 文字记录 第 1 页，共 13 页 Emil Michael
除了提供比我们之前的混合求解器更好的性能之外，该求解器还首次提高了开发人员在我们的量子计算机上构建应用程序的抽象级别。具体来说，如果你是一名数据科学家或数据分析师，并且习惯于使用线性规划、二次规划或混合整数规划来构建应用程序，那么我们的新混合求解器现在可以采用这些应用程序模型，并自动将它们映射到量子计算机。
利用工业机器工作负载平衡的约束优化
有效的生产计划是基于约束的优化技术的重要应用领域。问题域（例如流程和工作店计划）是广泛的研究目标，解决方法从完整和本地搜索到机器学习方法。在本文中，我们设计和比较了基于约束的优化技术，以在建筑物到印刷业务中调度专业制造过程。目标是分配生产设备，以便尽可能及时完成客户订单，同时尊重机器能力并最大程度地减少解决瓶颈所需的额外轮班。为此，我们提供了几种方法，用于将未决的生产任务安排到一个或多个工作日以执行它们。首先，我们提出了一种贪婪的自定义算法，该算法允许快速筛选改变资源需求和可用性的影响。此外，我们利用这种贪婪的解决方案来参数化和温暖整数线性编程（ILP）和约束编程（CP）求解器对相应的问题公式进行的优化。我们的经验评估是基于Kostwein Holding GmbH的生产数据，GmbH是建筑直通业务的全球供应商，因此证明了我们调度方法的工业适用性。我们还提出了一个用户友好的Web界面，用于为基础求解器提供客户订单和设备数据，图形显示计算的时间表，并促进对更改资源需求和可用性的调查，例如，由于更新订单或包括额外的偏移。
2023-28 年战略计划
英国经济长期以来一直饱受技能短缺之苦，而韩国、新加坡和全球其他雄心勃勃的国家则理解并赞扬工程师创造财富的巨大能力。当世界参与知识和技术竞赛时，我们不能袖手旁观。我认为，如果我们要培养我们急需的一代问题解决者，新的教育模式至关重要。这就是我创立戴森工程技术学院的原因——尝试新事物并培养下一代工程师。