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4位二进制加权电流互感器的设计与实现...
设计并实现了一款 4 位二进制加权电流控制 DAC，该 DAC 采用了适合生物医学应用的各种开关方法。虽然这种架构占用的数字面积和功率较小，但容易出现故障，尤其是在输入转换次数较多时。作者计算了具有各种开关的 4 位二进制电流控制 DAC 的 INL 和 DNL：NMOS、PMOS 和传输门 [9, 12]。DAC 的评估基于各种参数，如分辨率、功耗、稳定时间、动态范围、非线性误差 (INL 和 DNL)。本文重点介绍 INL 和 DNL。差分非线性（缩写 DNL）表示实际步长相对于理想步长的偏差，其中步长是相邻输入值的模拟输出差 [6, 10]。DAC 的 DNL 在数学上表示如下：
通过Q加权变化策略优化的基于扩散的增强学习
扩散模型在增强学习（RL）方面具有广泛的关注（RL），以表现出强大的表现力和多模式。已经证实，利用扩散策略可以通过克服非峰政策（例如高斯政策）的局限性来显着改善RL算法在连续控制任务中的性能。此外，扩散策略的多模式性还表明了为代理提供增强的勘探能力的潜力。但是，现有的作品主要集中于在离线RL中应用扩散政策，而将其纳入在线RL中的研究较少。由于“良好”样本（动作）不可用，因此无法直接应用于在线RL中的扩散模型的训练目标，称为变异下限。为了将扩散模型与在线RL协调，我们提出了一种基于无模型扩散的新型在线RL算法，称为Q-PRIATION策略优化（QVPO）。具体来说，我们在实践中介绍了Q加权变分损失及其近似实施。值得注意的是，这种损失被证明是政策目标的紧密下限。为了进一步增强扩散策略的勘探能力，我们设计了一个特殊的熵正规化项。与高斯政策不同，扩散政策中的对数可能是无法访问的。因此，此熵项是不平凡的。此外，为了减少扩散政策的巨大差异，我们还通过行动选择制定了有效的行为政策。这可以进一步提高在线交互期间的样本效率。因此，QVPO算法利用了扩散策略的探索能力和多模式，从而阻止了RL代理融合到亚最佳策略。为了验证QVPO的有效性，我们对Mujoco连续控制基准进行了综合实验。最终结果表明，QVPO在累积奖励和样本效率方面都可以达到最先进的表现。我们的官方实施在https://github.com/wadx2019/qvpo/中发布。
加权最大割和Ising问题的通用量子算法
我们提出了一种混合量子经典算法来计算二元组合问题的近似解。我们采用浅深度量子电路来实现一个幺正算子和厄米算子，该算子对加权最大割或伊辛汉密尔顿量进行块编码。测量该算子对变分量子态的期望可得出量子系统的变分能量。通过使用归一化梯度下降优化一组角度，该系统被迫向问题汉密尔顿量的基态演化。实验表明，我们的算法在随机全连通图上的表现优于最先进的量子近似优化算法，并通过产生良好的近似解向 D-Wave 量子退火器发起挑战。源代码和数据文件可在 https://github.com/nkuetemeli/UQMaxCutAndIsing 下公开获取。
里德伯 (Rydberg) 上的加权图优化演示...
组合难题的优化已被确定为量子计算硬件的早期潜在应用[1]，人们在开发诸如量子退火算法（QAA）[2-5]或基于变分的方法（如量子近似优化算法）[6,7]等协议方面投入了大量精力。尽管做出了这些努力，但能够在这一领域展示出实际量子优势的硬件仍然难以捉摸[8-11]。基于单个光镊阵列的中性原子量子计算机[12-15]为量子计算提供了一个可扩展、多功能的平台，能够生成超过 1000 个量子比特的阵列[16-19]，并执行高保真度单[20]和双量子比特[21-23]门操作，从而能够实现小规模量子算法[24]。这可以扩展到利用动态量子比特重构实现逻辑量子比特操作 [ 25 ]。除了数字操作外，中性原子阵列还可以访问可编程自旋模型
基于地理加权回归的水 - 土壤 - 能源溶液的预测
摘要：由于全球城市化，城市地区遇到了许多环境，社会和经济挑战。已经提出和实施了不同的解决方案，例如基于自然的解决方案以及绿色和蓝色基础设施。考虑到与这些解决方案相关的外源性因素是评估其可能影响的关键问题。这项研究研究了可能的解释性因素及其演变，直到2054年对紫外线地区的几种解决方案进行了研究：废水恢复，地表地热能和区域的热量减震能力。此研究由一系列统计模型，即普通最小二乘（OLS）和地理位置加权回归（GWR）进行，这些回归（GWR）集成在地理信息系统中。主要的驱动因素被确定为土地使用/土地覆盖和人口分布。结果表明，GWR模型捕获了空间自相关的很大一部分。的预测结果，低，中和高潜力实施特定溶液的区域。此外，将解决方案的实施能力与所描述的需求进行了比较，因为需要减慢地表城市热岛的影响和对化石能量的依赖。此外，降温能力始终与人类活动有明显的联系。需要进一步研究以发现剩余的原因，尤其是空气质量，水，植被和气候变化。
使用输入加权阈值适应的神经形态控制
神经形态处理有望高能效率和快速响应率，使其成为实现自动驾驶资源受限机器人的理想候选者。对于高水平的视觉感知而言，它可能对复杂的神经网络有益。但是，完全神经形态的解决方案还需要解决低级控制任务。值得注意的是，目前仍然具有挑战性，即使是基本的低级控制器，例如比例综合衍生（PID）控制器。具体来说，很难合并整体和衍生部分。为了解决这个问题，我们提出了一个神经形态控制器，该神经形态控制器在学习过程中结合了比例，积分和衍生途径。我们的方法包括整体途径的新型输入阈值适应机制。此输入加权阈值适应（IWTA）引入了每个突触连接的额外重量，用于适应后突触后神经元的阈值。我们通过使用不同时间常数使用神经元来解决衍生术语。我们首先分析了提出的机制的性能和限制，然后通过将其在连接到开源的小型Crazyflie四极管上的微控制器上实现，将其控制在测试中，以取代内部的速率控制器。我们证明了在存在干扰的情况下飞行的生物启发算法的稳定性。当前的工作代表了用神经形态算法控制高度动态系统的实质性一步，从而推进了神经形态处理和机器人技术。此外，整体是任何时间任务的重要组成部分，因此提出的输入加权阈值适应（IWTA）机制可能具有超出控制任务的影响。
糖尿病患者加权贝叶斯信念网络
糖尿病是一种持久的代谢疾病，这是由于血糖水平升高而导致的，这是由于体内胰岛素的不良产生或对体内胰岛素的无效利用而产生的。印度通常被标记为“世界糖尿病之都”，这是由于这种情况的广泛流行。根据国际糖尿病联合会报道，在2021年9月最新的作者最新知识最新的最新知识更新，据报道，印度约有7700万成年人受到糖尿病的影响。由于隐藏的早期症状，许多糖尿病患者无法诊断，导致治疗延迟。虽然已经利用计算智能方法来提高预测率，但这些方法的显着部分缺乏可解释性，这主要是由于它们固有的黑匣子性质。规则提取经常用于阐明机器学习算法固有的不透明性质。此外，为了解决黑匣子性质，使用了一种基于加权贝叶斯关联规则挖掘的强大规则的方法，以便提取的诊断糖尿病等疾病的提取规则可以非常透明，并且可以由临床专家易于分析，从而增强可解释性。使用UCI机器学习存储库来构建WBBN模型，证明了95.8％的性能精度。
通过临床 T1 加权 MRI 预测大脑年龄的可行性
通过 MRI 获得的个人大脑预测年龄减去实际年龄 (brain-PAD) 可成为研究中疾病的生物标志物。然而，尽管医院提供了丰富的临床信息，但来自临床 MRI 的大脑年龄报告却很少。由于临床 MRI 协议用于特定的临床目的，因此需要测试大脑年龄预测在临床数据上的表现。我们探索了使用 DeepBrainNet（一种之前在面向研究的 MRI 上训练过的深度网络）来预测佛罗里达州一家医疗系统的 15 个设施的 840 名患者的大脑年龄的可行性。由于预计我们的临床样本会出现强烈的预测偏差，我们对其进行了表征，以在大脑-PAD 的组级回归中提出一个协变量模型（建议避免 I 型、II 型错误），并测试了它的普遍性，这是在新的单个临床病例中进行有意义的大脑年龄预测的必要条件。最佳的偏差相关协变量模型与扫描仪无关，且与年龄呈线性关系，而估计无偏差脑年龄的最佳方法是与扫描仪无关且与脑年龄函数呈二次函数的倒数。我们证明了使用考虑所选协变量模型的组级回归来检测脑 PAD 中的性别相关差异的可行性。这些差异在偏差校正后得以保留。独立数据中预测的平均误差 (MAE) 约为 8 年，比使用 DeepBrainNet 的研究导向型 MRI 报告大 2-3 年，而 R 2（假设无偏差）分别为未校正和校正脑年龄的 0.33 和 0.76。DeepBrainNet 在临床人群中似乎是可行的，但需要更精确的算法或迁移学习再训练。
通过加权特性的方法选择髋关节假体的材料
摘要 - 在体内种植的人工部分的材料选择过程一直是至关重要的程序。植入物的生产和施工要求将涉及从机械规格到医疗限制的各种考虑。从机械的角度来看，需要植入物表现出尽可能近的骨骼的机械性能，以降低失败的风险并为患者提供高水平的舒适度。假肢必须拥有的最大胆的医学特征是生物相容性存在的质量；意思是，它们必须被人体的生物体接受。In this paper, five common biocompatible materials as candidates for hip prostheses production namely, 316L St Steel (cold worked, ASTM F138), Co–28Cr–6Mo (cast, ASTM F75), Ti–6Al–4V (hot forged, ASTM F620), Zirconia (ceramic, 3Y-TZP) and Alumina (ceramic, ZTA)通过加权特性的方法选择和评估，以缩小搜索范围，以找到最适合真正骨骼机械性状的候选者。进行分析，考虑了六个属性，并相互加权，即弹性模量，屈服强度，拉伸强度，疲劳强度，腐蚀速率和密度。从结果中，氧化铝和不锈钢显示出最高的性能索引，但由于所需的生物相容性的重要性，因此在实用中所需的生物相容性的重要性，排名在钴和钛合金的第四和第五位的材料分别是与该行业中最可取的选择。的确，生物相容性特征超过与真实骨骼的最高机械相似性。将得出结论，在植入物材料选择过程中，WPM不能仅仅预测最佳候选人，除非将结果与有关身体对候选材料的反应的实验数据进行比较。版权所有©2015 Penerbit Akademia Baru-保留所有权利。