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基于图形的 CMOS 晶体管紧凑建模 (GCM)，用于高效参数提取：一种机器学习方法
CMOS晶体管的紧凑建模是硅制造和电路仿真之间的重要桥梁[1]。为了捕捉器件物理的复杂性，必须在紧凑模型中引入越来越多的模型参数，这对参数提取和仿真效率提出了巨大挑战。为了提取CMOS晶体管的模型参数，已经提出了一种基于机器学习的方法[2,3]。此外，人工神经网络（ANN）已用于通用晶体管行为的紧凑建模[4,5]。然而，由于没有明确的物理意义，这种人工神经网络（ANN）会阻碍模型的可扩展性和效率。因此，开发一种紧凑、可扩展、计算高效的CMOS晶体管模型势在必行。
图形卷积神经网络辅助遗传算法PDN DETAP优化
摘要 - 本文提出了一种结合加固学习（RL）和PDN DETAP优化的遗传算法（GA）的混合算法。训练有素的RL代理使用图形卷积神经网络作为策略网络，并预测给定PDN阻抗和目标阻抗的DETAP解决方案，该解决方案是将其作为初始种群的播种。训练有素的RL代理在脱皮端口的数量方面可扩展。主要目标是节省计算时间并找到接近全球的最小值或全球最小值。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。 所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。
pGmax：离散概率图形模型的因子图和jax
概率图形模型（PGM）紧凑地编码一组随机变量的完整关节概率分布。PGM，并已成功地用于计算机视觉中（Wang等，2013），误差校正代码（McEliect等，1998），生物学（Durbin等，1998）等（Durbin等）等。在本文中，我们专注于离散的PGM。对具有可牵引因子1的离散PGM进行近似后验推断的标准方法涉及诸如循环信念传播（LBP）之类的消息通讯算法（Pearl，1988; Murphy等，1999）。lbp在变量和因子图的因子之间传播“消息”。，尽管过去进行了几次尝试（请参阅第2节），但没有建立良好的开源Python软件包可以实现效率和可扩展的LBP用于一般因子图。关键挑战在于设计和操纵Python数据结构，该数据结构包含LBP消息，用于支持具有任意拓扑的大型因子图和
rnagrail：RNA 3D结构预测的图形神经网络和扩散模型
RNA的功能与X射线晶体学，NMR和Cryo-EM传统上探索的3D结构本质上息息相关。但是，这些实验通常缺乏原子水平的分辨率，从而使需要准确的RNA RNA结构预测工具。这一需求推动了人工智能（AI）的进步，该技术已经彻底改变了蛋白质结构的预测。不幸的是，由于稀疏和不平衡的结构数据，RNA场中的类似突破仍然有限。在这里，我们介绍了RNAGRAIL，这是一种新型的RNA 3D结构预测方法，该方法侧重于使用denoising扩散概率模型（DDPM）进行RNA子结构。与Alphafold 3（AF3）不同，被许多人认为是Oracle，Rnagrail允许专家用户定义基本对约束，从而提供出色的灵活性和精确度。，我们的方法在平均RMSD方面优于AF3，而平均ERMSD的表现为24％。此外，就相互作用网络保真度（INF）而言，它完美地再现了规范的二级结构优于AF3。rnagrail表现出各种RNA图案和家庭的鲁棒性。尽管受过rRNA和tRNA的训练，但它有效地概括为新的RNA家族，因此解决了RNA 3D结构预测中的主要挑战之一。这些结果强调了专注于小的RNA组件并集成用户定义的约束以显着增强RNA 3D结构预测的潜力，从而在RNA建模中设定了新标准。
教学和图形设计师 一年期合同，可延长 埃格蒙特集团成立于 1995 年，是由 177 家金融机构组成的联合体
教学和图形设计师 一年期合同，可续约 埃格蒙特集团成立于 1995 年，由 177 个金融情报机构 (FIU) 组成。埃格蒙特集团为打击洗钱和恐怖主义融资 (ML/TF) 提供了一个安全交流专业知识和金融情报的平台。这一点尤其重要，因为金融情报机构在合作和支持国家和国际打击恐怖主义融资方面具有独特的优势，并且是根据全球反洗钱和打击恐怖主义融资 (AML/CFT) 标准在国内和国际上共享金融信息的可信门户。埃格蒙特集团秘书处 (EGS) 为金融情报机构负责人、埃格蒙特委员会、工作组和区域组提供战略、技术和行政支持，并协助管理埃格蒙特安全网络内开放社区上发布的内容。EGS 由执行秘书领导，直接向埃格蒙特集团主席汇报。埃格蒙特集团秘书处成立于 2007 年 7 月，总部位于加拿大渥太华。埃格蒙特金融情报机构卓越与领导力中心 (ECOFEL) ECOFEL 的创建旨在成为进一步协助金融情报机构追求卓越和领导力的引擎和枢纽。ECOFEL 自 2018 年 4 月开始活跃。它完全融入埃格蒙特集团，位于加拿大埃格蒙特集团秘书处内。认证计划 ECOFEL 金融情报机构认证计划（电子学习）将确保金融情报机构能够满足其在国内和国际上发挥关键作用的要求。认证计划的三个主要目标是：
使用有限的光电源和检测器的线性光电电路的完整图形语言
图形语言对于表示，改写和简化不同种类的过程非常有用。，它们已被广泛用于量子过程，改善了汇编，模拟和验证的最新技术。在这项工作中，我们专注于量子信息和计算的主要载体之一：线性光电电路。我们介绍了Lo fi -calculus，这是第一种图形语言，用于在无限尺寸光子空间上进行电路，其电路仅由线性光学元件的四个核心元素组成：相位变速器，梁隔板，辅助源，辅助源和探测器，并具有有界光子的数量。首先，我们研究由相位变速器和光束拆分器组成的电路的亚碎片，为此我们提供了第一个最小的方程理论。接下来，我们在收敛到正常形式的那些fi循环上引入了一个重写过程。我们证明这些形式是独特的，可以建立线性光学过程的新颖和独特的表示。最后，我们通过一种方程理论补充了语言，我们被证明是完整的：两个lo fi -circuits代表相同的量子过程，并且仅当一个可以通过lo fi -calculus的规则转化为另一个。
CS 6451 - 计算机图形的基础-OMSCS
Jeff Wilson博士 创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。 专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。 课程涵盖图像合成和建模。 课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。 下半部分向3D建模中的各种技术过渡。 本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。 样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）Jeff Wilson博士创建者和讲师概述本课程探讨了计算机图形背后的数学，物理和感知原理，重点关注用于创建，表示和显示三维形状及其属性的技术。专为具有不同背景的学生而设计的课程包括对计算机图形中基本概念的简要审查。课程涵盖图像合成和建模。课程的前半部分侧重于图像综合，重点是射线追踪的原理和实施。下半部分向3D建模中的各种技术过渡。本课程将基础概念与高级主题之间进行了平衡，并在研究生层面提供了计算机图形领域的全面介绍。样本主题（特定主题和演示时间表可能会更改）
使用自适应智能预测时间序列的图形强化学习
摘要 - 强化学习以其能够对顺序任务进行建模和学习潜在数据模式的能力而闻名。深度学习模型已在回归和分类任务中广泛探索和采用。但是，深度学习具有其局限性，例如假设均等和有序数据，以及缺乏在时间序列预测方面合并图形结构的能力。图形性化neu-ral网络（GNN）具有克服这些挑战并捕获时间序列数据中的时间依赖性的能力。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，用于使用GNN和增强学习（RL）监测时间序列数据。gnns能够将数据的图形结构明确地纳入模型，从而使它们能够以更自然的方式捕获时间依赖性。这种方法允许在复杂的时间结构中进行更准确的预测，例如医疗保健，交通和天气预报中的预测。我们还使用贝叶斯优化技术来微调我们的GraphRl模型，以进一步提高性能。所提出的框架在时间序列预测和监视中优于基线模型。本研究的贡献包括引入时间序列预测的新型GraphRl框架，以及与传统深度学习模型（例如RNN和LSTMS）相比，GNNS的有效性的证明。总体而言，这项研究证明了GraphRL在动态RL环境中提供准确有效的预测的潜力。
分布稳健图形的图形
通过优化模型的最坏情况性能，基于分布的强大优化（DRO）图形网络方法改善了建议系统的脱离（OOD）概括。但是，这些研究未能考虑嘈杂样本在训练数据中的影响，这导致概括能力降低和准确性降低。通过实验和理论分析，本文表明，当前基于DRO的图形建议方法为噪声分布分配了更大的权重，从而导致模型参数学习由其主导。当模型过于关注训练数据中的噪声样本时，它可能会学习无关紧要或含义的较小功能，这些功能无法推广到OOD数据。为了应对这一挑战，我们为O OD推荐（DRGO）设计了D iStribution Rubust G Raph模型。具体来说，我们的方法首先采用简单有效的扩散范式来减轻潜在空间中的嘈杂效应。此外，在DRO目标函数中引入了熵常规项，以避免在最坏情况下分布中的极端样品权重。最后，我们提供了DRGO的概括误差结合的理论证明，以及对我们的方法如何对嘈杂的样本效应的理论分析，这有助于从理论角度更好地理解所提出的框架。我们在四个数据集上进行了广泛的实验，以评估我们的框架的有效性，以针对三个典型的分布变化进行评估，结果证明了其在独立和相同分布分布（IID）和OOD中的优势。我们的代码可在https://anonymon.4open.science/r/drgo-fed2上找到。