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2023练习参数更新指南
本综述总结了新的研究发展和临床实践建议，以诊断和管理联合工作组在实践参数中提出的过敏反应2023过敏反应练习参数更新。它旨在作为2023练习参数的高级摘要，该参数基于自2015年实践参数以来出现的证据，因此对临床影响有很大的建议。我们邀请临床医生探索完整的2023练习参数，以了解研究方法和基本证据，这些证据已通知此处的建议。有针对性过敏反应的新诊断标准，定义升高的胰蛋白酶水平的规则以及对婴儿和幼儿特别明显的体征和症状的识别。肾上腺素的给药不应用作诊断过敏反应的替代物。过敏反应的风险因素应逐案评估。患者咨询和共同决策对于支持患者的治疗决策和管理
药物过敏：2022 年实践参数更新
来自 a 达拉斯德克萨斯大学西南医学中心内科系、过敏和免疫学分部；b 波士顿麻省总医院内科系、风湿病、过敏和免疫学分部；c 默多克大学免疫学和传染病研究所；d 纳什维尔范德堡大学医学中心医学系；e 俄勒冈州立大学/俄勒冈健康科学大学药学院科瓦利斯诊所；f 圣地亚哥斯克里普斯诊所过敏、哮喘和免疫学系；g 辛辛那提大学医学院内科系、免疫学分部、过敏科；h 卫生研究方法、证据和影响系和 i 麦克马斯特大学医学系和 j 圣约瑟夫汉密尔顿研究所； k 金斯顿皇后大学医学系过敏和免疫学分部；l 巴尔的摩约翰霍普金斯大学医学院过敏和临床免疫学分部；m 科罗拉多大学医学院科罗拉多儿童医院过敏和免疫学食品挑战与研究单位科；n 圣路易斯华盛顿大学医学院儿科系过敏肺科分部；o 南佛罗里达大学莫尔萨尼医学院医学系过敏和免疫学分部和 p 坦帕 James A. Haley 退伍军人事务医院；q 孟菲斯田纳西大学健康科学中心过敏和免疫学分部；r 罗格斯新泽西医学院过敏分部； s 亚利桑那州斯科茨代尔梅奥诊所过敏、哮喘和临床免疫学分部；t 黎巴嫩达特茅斯-希区柯克医学中心儿科部；u 全国儿童医院过敏和免疫学分部，以及 v 哥伦布俄亥俄州立大学医学院；w 劳德代尔堡诺瓦东南对抗疗法医学院；以及 x 纽约西奈山伊坎医学院 Elliot and Roslyn Jaffe 食物过敏研究所儿科系过敏和免疫学分部。重印：实践参数联合工作组联络人：Rebecca Brandt，美国过敏、哮喘和免疫学学会，555 E. Wells Street, Suite 1100, Milwaukee, WI 53202。电子邮件：rbrandt@aaaai.org； JTFPP.allergy@gmail.com 实践参数联合工作组先前发布的实践参数和指南可在 http://www.allergyparameters.org、http://www. AAAAI.org 和 http://www.ACAAI.org 上找到。潜在利益冲突披露：实践参数联合工作组 (JTFPP) 成员和工作组成员的利益冲突披露表可在 www.allergyparameters.org 上找到。D.Khan 获得了以下机构的资金支持：
莎莎：群算法模拟器
摘要 - 越来越多地将Swarm算法作为解决各个领域的分布式，复杂问题的潜在解决方案。但是，由于缺乏健壮和灵活的测试床，开发和测试这些算法仍然具有挑战性。此外，有效地调整群体算法的参数以适合特定情况是一个重要的挑战。本文纸提出了萨尔萨纸，这是一个综合且可扩展的框架，旨在简化群体算法的开发和评估 - 旨在易于使用。我们的测试床使用户能够定义自定义的群算法，无人机类型，检测目标和代理交互过程。它还允许动态参数更新，提供即时反馈以优化算法performence。此外，测试台支持用户限制的数据和自动数据收集，以确保用户可以充分地收集相关的数据。总的来说，莎莎莎莎通过减少设置和测试群算法所需的时间和精力来提高研究效率。索引术语 - 空军，空中群，多机构系统，自组织系统，仿真，测试床
带错误反向传播算法和实验实现的量子电路学习
摘要：量子计算具有胜过经典计算机的潜力，并有望在各种领域中发挥积极作用。在量子机学习中，发现量子计算机可用于增强特征表示和高维状态或功能近似。量子 - 古典杂交算法近年来在嘈杂的中间尺度量子计算机（NISQ）环境下为此目的提出了量子 - 级别的混合算法。 在此方案下，经典计算机所起的作用是量子电路的参数调整，参数优化和参数更新。 在本文中，我们提出了一种基于梯度下降的反向传播算法，该算法可以充分地计算参数优化中的梯度并更新量子电路学习的参数，该参数以当前参数搜索算法的范围优于计算速度，同时呈现相同的测试精度，甚至更高。 同时，所提出的理论方案成功地在IBM Q的20量量子计算机上实施。 实验结果表明，栅极误差，尤其是CNOT门误差，强烈影响派生的梯度精度。 随着由于累积的门噪声误差，在IBM Q上执行的回归精度变得较低。量子 - 级别的混合算法。在此方案下，经典计算机所起的作用是量子电路的参数调整，参数优化和参数更新。在本文中，我们提出了一种基于梯度下降的反向传播算法，该算法可以充分地计算参数优化中的梯度并更新量子电路学习的参数，该参数以当前参数搜索算法的范围优于计算速度，同时呈现相同的测试精度，甚至更高。同时，所提出的理论方案成功地在IBM Q的20量量子计算机上实施。实验结果表明，栅极误差，尤其是CNOT门误差，强烈影响派生的梯度精度。随着由于累积的门噪声误差，在IBM Q上执行的回归精度变得较低。
![arxiv：2502.12020v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年2月17日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3f912e571a93e9ca839d10d1db39160471e32c8e.webp)
arxiv：2502.12020v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年2月17日
物理信息处理器如果根据抽象参数更新方程进行修改，则可以从示例中学习，称为学习规则。我们介绍了一种自学的物理模型，该模型在系统的哈密顿量中编码了学习规则。该模型由多模式谐振器网络组成。其中一种模式被参数驱动到双稳定机制，形成了连贯的ising机器（CIM） - 它提供了存储学习响应（权重）的长期记忆。CIM用额外的纺纱场增强，该场充当短期（激活）内存。我们从数值上证明，在长期内存ISING机器和短期内存辅助场之间存在合适的非线性相互作用的情况下，该系统自主从示例中自主学习。
能源受限的物联网设备的联合学习
联合机器学习（FED ML）是一种新的分布式机器学习技术，用于使用客户的本地数据进行协作训练全球模型，而无需传输。节点仅发送参数更新（例如，在神经网络的情况下，重量更新），这些更新由服务器融合在一起以构建全局模型。通过不泄露节点数据，提供ML保证其机密性，网络安全的关键方面，这使其能够在数据敏感的物联网（IoT）和移动应用程序的上下文中使用，例如智能地理位置和智能电网。但是，大多数物联网设备特别受到限制，这增加了优化美联储ML流程以进行有效的培训任务和优化功耗。在本文中，据我们所知，我们对FEDML优化技术进行了第一个系统的映射研究（SMS），以实现能源约束的IoT设备。从总共800多篇论文中，我们选择了67个满足我们标准的67，并使用一组精心选择的研究问题对该领域进行了结构化的概述。最后，我们试图分析能源受限的美升ML最新技术，并试图概述研究社区的一些潜在建议。
2024 年 12 月 26 日 1 公共事业委员会 ...
DEER 更新通过为项目设计提供新的视同节能估算和其他 EE 测量参数更新，流入 EE 组合开发流程。新的节能估算以及基本假设、方法和价值观为能源效率项目的方向提供了信息。这些使项目管理员能够转变项目资格要求和激励支持机制，以实现最可靠、最具成本效益的节能效果。DEER 更新也可能反映新的市场条件。PA 需要确保将新的假设和价值观纳入下一轮 EE 项目，具体方法是考虑 a) 计划下一次更新的时间、b) 更新的基本假设以及 c) 是否需要转变其项目以实现具有成本效益的节约。DEER 方法的更新适用于 EE 技术措施包开发和定制项目节能估算以及项目交付决策。
与时期信息的自适应轨迹同步
摘要 - 在本文中，开发了一种自适应轨迹同步控制器，该控制器是在机器人模型参数（包括非线性参数摩擦术语）中的通信时间延迟和不确定性的情况下将机器人关节轨迹同步到人类关节轨迹的。通过解释人类机器人协作任务中出现的时间延迟，例如，使用图像处理估算人类轨迹或传感器融合以进行轨迹意图估计或计算限制，将控制器同步到人类轨迹。开发的自适应时间延迟同步控制器采用了新的积分并发学习（ICL）基于基于神经网络参数估计的参数更新定律。使用Lyapunov-Krasovskii函数分析证明了同步和参数估计误差的最终有界稳定性。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果，以验证所提出的同步控制器的性能。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果，以验证所提出的同步控制器的性能。
量子化学中激发态的全电路量子算法
利用量子计算机研究量子化学是当今的一个重要的研究领域。除了广泛研究的基态问题外，激发态的确定在化学反应和其他物理过程的预测和建模中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于非变分全电路的量子算法来获得量子化学哈密顿量的激发态谱。与以前的经典-量子混合变分算法相比，我们的方法消除了经典的优化过程，减少了不同系统之间相互作用带来的资源成本，实现了更快的收敛速度和更强的抗噪性，没有贫瘠的平台。确定下一个能级的参数更新自然取决于前一个能级的能量测量输出，并且只需修改辅助系统的状态准备过程即可实现，几乎不会引入额外的资源开销。本文给出了氢、LiH、H2O 和 NH3 分子算法的数值模拟。此外，我们还提供了一个示例
Dunee Fedgst Mao大学，Junbin
摘要 - 目前，大多数医疗机构都面临着使用零散和孤立数据来解决疾病预测问题的统一模型的挑战。尽管联邦学习已成为隐私保存模型培训的公认范式，但如何将联合学习与fMRI的时间特征相结合以增强预测性能是功能疾病预测的公开问题。为了解决这一具有挑战性的任务，我们提出了一个新型的联合图形时空（FedGST）脑功能疾病预测的框架。具体来说，锚采样用于处理本地客户端的可变长度时间序列数据。然后，动态功能连接图是通过滑动窗口和Pearson相关系数生成的。接下来，我们提出了一个启动时间模型，以从本地客户端的动态功能连接图中提取时间信息。最后，隐藏的激活变量发送到全局服务器。我们在全球服务器上提出了一个UniteGCN模型，以接收和处理来自客户端的隐藏激活变量。然后，全局服务器将渐变信息返回给客户端以进行反向传播和模型参数更新。客户端模型在本地服务器上汇总了模型参数，并将其分配给客户端以进行下一轮培训。我们证明，FedGST在Abide-1和ADHD200数据集上优于其他联合学习方法和基准。索引术语 - 跨时期，联邦学习，脑功能疾病，图表学习