XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System启发式
关于组合优化问题的自动生成元启发式算法
元启发式算法已成为解决优化问题的首选方法之一。由于大量可用方法和可能的算法设计，寻找给定问题的最佳元疗法通常很困难。此外，高性能的元启发术通常结合通用目的和特定问题的算法成分。我们在这里提出了一种使用算法组件的灵活框架自动设计元启发式学的方法，该方法通过自动配置方法实例化和评估算法。与先前需要手写算法模板或语法的先前提案相比，每种算法组件的属性隐含地定义了组成算法的规则。因此，使用其他组件（甚至是特定问题或用户定义的）扩展了我们的框架，会自动更新设计空间。此外，由于生成的算法是由组件组成的，因此可以轻松解释它们。我们提供了提案的实施，并通过在与完全不同的家庭中的三个不同问题中的研究优于以前的研究来证明其好处：设施布局问题，车辆路由问题和聚类问题。
Q*搜索：启发式搜索with Q-networks
使用*搜索有效地解决大型动作空间的问题对人工智能界一直很重要。这是因为A*搜索的计算和内存要求与动作空间的大小线性增长。当*搜索使用通过计算昂贵的函数近似器（例如深神经网络）学习的启发式功能时，这种负担就变得更加卑鄙。为了解决这个问题，我们介绍了Q*搜索，一种搜索算法，该算法使用深Q-networks指导搜索，以利用一个事实，即可以通过一个深层的Q-Network在不明确产生这些孩子的情况下通过深层Q-Network来计算过渡成本的总和和节点子女的启发式值。这大大减少了计算时间，并且仅需要一个迭代生成一个节点。我们在不同的域和操作空间上使用Q*搜索，表明随着动作尺寸的增加，Q*仅从小型运行时间开销。此外，我们的经验结果表明，Q*搜索的速度最高129倍，并且比*搜索的节点最多生成1288倍。最后，尽管从深处神经网络中获得可允许的启发式函数是一个持续的研究领域，但我们证明Q*搜索被保证在启发式功能的情况下找到最短的路径并不能过分估计该州的过渡成本和成本的总和。
炒作还是启发式？加入订单优化的量子加固学习
摘要 - 识别最佳加入订单（JOS）在数据库研究和工程中引人注目。由于较大的搜索空间，已建立的经典方法依赖于近似和启发式方法。最近的努力成功地探索了JO的强化学习（RL）。同样，RL的量子版本也受到了相当大的科学关注。然而，如果他们能够通过改进的量子处理器获得可持续的总体实践优势，这是一个悬而未决的问题。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法基于混合变量量子ANSATZ，使用量子增强学习（QRL）。它能够处理一般的灌木丛树木，而不是根据基于量子（ - 启发）优化的方法来求助于更简单的左底变体，但需要多个幅度较少的量子，即使对于nisq后系统来说，这也是一个稀缺的资源。尽管电路深度中等，但ANSATZ超过了当前的NISQ功能，这需要通过数值模拟进行评估。虽然QRL在解决结果质量方面解决JO问题（尽管我们看到奇偶校验）可能并没有明显超过分类方法，但我们发现所需的可训练参数的大幅度降低。此优势实际上相关的方面，从较短的培训时间到经典的RL，涉及的经典优化通过或更好地使用可用培训数据，并且适合数据流和低延迟处理方案。索引术语 - Quantum机器学习，加固学习，查询优化，数据库管理系统我们的全面评估和仔细的讨论对可能的实际量子优势提供了平衡的观点，为将来的系统性处理提供了见解，并允许定量评估数据库管理系统最关键问题之一的量子方法的权衡。
自动式学习的自动化元启发式算法设计
摘要 - 元启发式算法的自动设计提供了一种有吸引力的途径，以减少人类努力并增强人类直觉的增强绩效。当前的自动化甲基ODS设计算法在固定结构内并从头开始操作。这构成了明显的差距，以完全发现对元启发式家庭的潜力，并从先前的设计经验中施肥。为了弥合差距，本文为自动化算法设计的自动化学习设计师提供了自动化的学习设计师。我们的设计师将元启发式算法设计作为序列生成任务，并利用自动回归的生成网络来处理该任务。这提供了两个进步。首先，通过自我重新推断，设计师生成具有不同长度和结构的算法，从而使元硫素家族的潜力充分发现了潜力。第二，可以检索在设计师的神经元中学习和积累的事先设计知识，以设计用于未来问题的算法，为连续设计算法的方式铺平了为开放式问题解决的方法。对数字基准和现实世界中问题的广泛实验表明，所提出的设计师生成的算法在25个测试问题中的24个中都超过了所有人类创建的基线的算法。生成的算法显示了各种结构和行为，适合不同的解决问题的上下文。代码将在纸质出版后发布。
一种脑启发式人工智能的伦理分析方法
摘要 尽管人工智能取得了成功，但迄今为止，它在不同的应用领域和目标方面仍然存在许多缺点。这些限制可以说是概念上的（例如，与底层理论模型有关，如符号与联结主义），也是操作上的（例如，与鲁棒性和泛化能力有关）。受生物启发的人工智能，更具体地说是受大脑启发的人工智能，有望提供超出传统人工智能的生物学方面，从而有可能评估并可能克服其目前的一些缺点。本文探讨了受大脑启发的人工智能的开发和使用所引起的一些概念、技术和伦理问题。在此背景下，本文探讨了受大脑启发的人工智能在伦理上是否有任何独特之处。本文的目的是介绍一种具有启发性的方法，可用于识别和解决受大脑启发的人工智能（以及更广泛的人工智能）引起的伦理问题。应用该方法得出的结论是，与传统人工智能相比，类脑人工智能提出了新的基础伦理问题和一些新的实际伦理问题，并加剧了传统人工智能提出的一些问题。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。wl-goose是实现这些壮举的计划模型的第一个学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造与计划的逻辑特征之间的联系。
返回传统：通过古典机器学习学习可靠的启发式方法
当前的计划学习方法尚未在几个领域对古典计划者的竞争性能，并且总体绩效较差。在这项工作中，我们构建了提起计划任务的新图形表示形式，并使用WL算法从中生成效率。这些功能与经典的学习方法一起使用，这些方法的参数最多要少2个，并且比对计划模型的最先进的深度学习更快地训练了3个较高的速度。我们的新颖方法WL-goose可靠地从头开始学习启发式方法，并在公平的竞争环境中优于H FF启发式。它还在覆盖范围中的10个域中的4个域中的4分，在计划质量上的10个域中有7个域中的表现或与喇嘛的联系。WL-goose是实现这些壮举的首个计划模型学习。此外，我们研究了新颖的WL特征代理方法，以前的理论上的学习构造和描述用于计划的逻辑特征之间的联系。
东亚人的年轻糖尿病 褐变特性，抗氧化活性和 肠道菌群在雄激素脱发中的作用 aosma-MLP：一种新型混合元启发式人工神经网络的新方法，以及一种预测地热储层温度的新方法 肠道微生物组与不同类型的动脉瘤之间的因果关系：孟德尔随机研究 基于区块链的数字公证系统提供... TCP家族的全基因组表征及其在燕麦的非生物应激抗性中的潜在作用（Avena sativa L.） o r i g i n a l r e s a r c h fbl通过激活NF-κB信号通路
精确诊断是临床医学的基石。在东亚人中，经典1型糖尿病在40岁之前诊断出的年轻糖尿病患者中并不常见，其中家族史，肥胖，β细胞和肾脏功能障碍是关键特征。年轻发作的糖尿病会影响诊所环境中患有糖尿病的五分之一的亚洲成年人；但是，它通常被错误分类，从而导致脱靶治疗。复杂的病因，较长的疾病持续时间，积极的临床过程以及缺乏循证指南，导致了这些年轻患者的可变护理标准和过早死亡。合并症的高负担，尤其是精神疾病，突出了与这个沉默的杀手有关的众多知识差距。大多数年轻糖尿病患者的大多数成年患者是作为各种诊断年龄的异质群体的一部分。由对年轻糖尿病特别感兴趣的医生领导的多学科护理团队将有助于提高诊断的精度并解决其身体，精神和行为健康。为此，付款人，计划者和提供者需要在常规实践中系统地收集和重新设计实践环境，以阐明年轻发病的糖尿病的多症，对这些易受伤害的人进行多种焦油，并改善结果。
aosma-MLP：一种新型混合元启发式人工神经网络的新方法，以及一种预测地热储层温度的新方法
方法：进行了两样本的孟德尔随机化，以研究肠道微生物组是否对脑脑内动脉瘤（IA），胸部主动脉瘤（TAA）和腹部主动脉瘤和腹部主动脉瘤（AAAA）和主动脉瘤的风险有因果影响。单核苷酸多态性（SNP）小于范围范围的显着性水平（1×10-5）作为仪器变量。我们使用反相反加权（IVW）测试作为因果关系评估的主要方法。MR-EGGER，加权中值，加权模式和MR多效性残留总和和离群值（MR-Presso）方法进行了敏感分析。通过错误的发现率（FDR）调整了P值，该发现率（FDR）调整了多个比较的结果，P <0.05和Q <0.1被认为是显着的因果关系。此外，P <0.05和Q> 0.1被认为是暗示性的因果效应。此外，还进行了反向MR，以排除反向因果关系的可能性。
通过元启发式算法对能源管理策略进行微电网规模和性能优化的回顾
摘要。人们对气候变化和传统能源资源枯竭的担忧日益加剧，这导致人们迫切需要可持续和有弹性的能源解决方案。优化可再生能源的规模对于最大限度地提高其效率至关重要。与传统的单目标优化相比，多目标技术旨在实现能源成本和电力供应可靠性之间的权衡。由于这种需求，微电网 (MG) 已成为一种有前途的范例，允许本地化和分散式能源生产和分配。因此，随着电网继续产生大量高维和多样化的数据类型，传统的建模和优化技术表现出许多局限性。本综述研究了在混合可再生能源集成微电网的多目标能源优化背景下使用元启发式算法的情况。本文对微电网优化的各种元启发式算法进行了比较分析，模拟了自然现象，例如进化过程和群体动力学。根据案例研究的结果，可以得出结论，各种目标之间存在权衡，最终导致开发既有弹性又高效的微电网设计。通过审查可持续能源解决方案，并提倡微电网作为传统集中式电力系统的可行替代方案，审查促进了可持续能源解决方案的进步。