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Frontiers-Projects-October-2024.pdf - 爱尔兰研究
发现具有新技术特性的新化合物对于化学的所有领域都很重要。在半导体纳米晶体领域，许多地球上储量丰富且无毒的成分具有理论上预测的现有特性，但仍有待合成。NANOABZ 旨在通过自下而上的胶体合成方法加速发现新型 ABZ 纳米晶体（A-碱金属，B-过渡金属/氮族元素，Z 为硫族元素）。通过使用实验和计算方法研究反应动力学、表面化学和结构-性能关系的多方面方法，NANOABZ 将成为系统发现迄今为止缺失的可实现功能材料的途径。
量子计算的金融用例
2) 一般而言，从 N 种资产中选取任意数量的资产构建一个最优投资组合需要 2 N 次计算迭代（假设投资组合是等权重的，并且资产是统一定价的）。在这些假设下，10 种资产可以组合成 1,024（2 10 ）个不同的投资组合，这是一个易于管理的数量。但如果资产数量增加到 100 种，则可能的组合数为 2 100 ，大致相当于 10 30 或一千万亿平方。生成 2 100 个组合所需的计算无法在实际时间范围内完成。然而，使用 Markowitz 模型可以稍微减少计算工作量，该模型可以将投资组合优化从组合问题转化为线性系统（矩阵代数）问题。具体而言，Markowitz 模型根据资产各自的事前收益率和资产间收益相关性（协方差），确定在风险承受能力约束下使投资组合方差最小的资产组合。虽然与纯组合问题相比，Markowitz 模型大大减少了计算工作量，但它仍然需要多维代数计算，而随着资产数量的增加，这些计算变得越来越难以处理。借助量子计算，理论上可以使用 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法将计算工作量减少到 log(N) 次迭代，从而快速求解线性方程组。在上面的例子中，当 N = 10 时，HHL 算法理论上可以在一次迭代中解决投资组合优化问题，即使当 N = 100 时也只需两次迭代即可解决。
A.物理 - GISC-马德里大学合并 div>
自Geim和Novoselov [1]获得石墨烯以来，由于各种原因，二维（2D）材料的实验和理论表征是一个非常活跃的研究主题。其中，与散装相比，相比之下，大量的潜在应用，新的物理现象的出现以及很重要的是调整其性质的易感性[2-10]。这些2D材料可以通过自上而下的方法（例如3D层状晶体的液体或机械去角质）或自下而上的技术获得，例如分子束外观外观（MBE），化学蒸气沉积（CVD）和物理蒸气沉积（PVD）。它们的构成非常多样化；研究最多的2D材料是过渡金属硫化剂，六边形硼n- tride（H-BN），磷化物（BP），磷烯，硅，硅，德国烯以及一年一度增加到一年的长列表[11，12]。是由大量合成和理论上提出的2D材料的动机，计算2D材料数据库（C2DMDB）是将稳定性及其基本物理化学特性分类的替代方法[2,4,5]。C2DMDB包含几种尚未达成的材料，这些材料是第一次提出的，或者先前已提出的材料，并已被验证为热和动态稳定。一个例子是Penta-Graphene（PG），Penta-Graphene（PG）是由Pentagons组成的一种新的碳。Penta-Graphene于2014年首次由Tang等人提出。[13]，后来由Zhang等人。[14]。尽管到目前为止尚未合成PG，但其物理化学
儿子van nguyen
我的研究与概率建模，深度学习和优化相交，旨在将研究兴趣整合到这些领域的互补优势中，成为建模，推理和学习的基础问题。目前，我的工作着重于开发具有非规定约束的大规模深度学习的高效和理论上声音优化算法。我也对应用于跨不同领域的复杂设置的可扩展和健壮的概率方法感到特别兴奋，包括贝叶斯深度学习，深层生成模型，等级制度的贝叶斯模型以及在线/持续学习。
![arxiv：2501.13697v1 [eess.sy] 2025年1月23日](/simg/c\cff763d370a1be105b5d57ac6adda3bd49437b5e.webp)
arxiv：2501.13697v1 [eess.sy] 2025年1月23日
摘要。控制工程中的重复和重要任务是在约束下进行调整，从概念上讲，仅通过噪声评估才能访问黑框函数。例如，在预设司法机构的控制练习参数中，通常会用工厂的反馈在线调整，并且只能尝试使用安全的Pa-Rameter值，例如不稳定。最近，已经针对这种重要的概率部署了机器学习方法，尤其是贝叶斯优化（BO）。为处理安全性，安全BO的算法，尤其是SafeOpt-type算法，这些算法在基于学习的控制，机器人技术和相邻领域方面享有很大知名度。但是，我们确定了实践安全的两个重要障碍。首先，SafeOPT型算法依赖于标志性的不确定性界限，大多数实现将这些算法替换为理论上不支持的启发式方法。第二，理论上有效的非确定性界限至关重要地取决于数量 - 目标函数的繁殖内核希尔伯特空间规范 - 目前无法使用已建立的先验工程知识可靠地绑定它。通过仔细的数值实验，我们表明这些问题确实会导致安全违规。为了克服这些问题，我们提出了Lipschitz仅安全的贝叶斯优化（LOSBO），这是一种仅依赖于已知Lipschitz为其安全而绑定的安全的BO算法。此外，我们提出了一个避免搜索空间网格的变体（LOS-GP-UCB），因此即使适用于适度的高维问题。
文化智力四因素模型的双因素理论
1 在图 1 和我们的实证分析中，我们将单因素 CQ 表示为潜在（即反射）结构。从理论上讲，将四个 CQ 因素聚合成一个总 CQ 分数也与聚合（即综合指标；Bollen & Bauldry，2011）结构一致。从实证上讲，由于综合指标模型将因素权重固定为相等，而反射模型则根据经验估计因素权重，因此反射模型作为结果预测指标的表现优于综合指标模型。因此，在单因素 CQ 的预测有效性方面，反射模型比综合指标模型代表了更为保守的测试。
高级人工智能和医疗保健：同意是否处于危险之中？
有人认为，将越来越先进的人工智能引入医疗保健领域将面临危及患者知情同意的风险。然而，这些说法都是针对人工智能的泛泛之谈，没有经过深入的探索或分析。我将现有的关于同意的陈述和担忧综合成两个反对人工智能的主要论点——我称之为可理解性论点和人格论点。我认为，虽然这些挑战在理论上是合理的，但它们实际上并没有映射到我们期望的应用程序上。相反，让这些担忧决定医疗保健领域的人工智能政策和发展可能会阻碍有益的患者护理。
