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发电机坐标方法的量子算法
本文讨论了可用于基准分子系统的发电机坐标方法（GCM）的量子算法。由指数运算符定义的GCM形式主义，其指数通过Fermionic U（N）Lie代数（Thouless Theorem）定义的指数定义，提供了使用低密度量子电路探测大子空间的可能性。在本研究中，我们说明了用于构建地面和激发态能量的山骑车方程的量子算法的性能。我们还将标准的GCM公式推广到多辐射扩展，当正确探测集体路径时，可以系统地引入更高的等级效应，并为对称性纯化提供基本机制，当时发电机状态破坏空间或旋转对称性。GCM量子算法也可以看作是现有变异量子本素层的替代方法，在该量子量子算法中，多步经典优化算法被单步操作替换，以求解山上轮车特征eigennvalue问题。
SN Bose巨大作品的100年
生成的AI：OpenAI的GPT-4和Google Bard之类的模型已彻底改变了内容的生成，实现了类似人类的文本，图像和代码创建。跨越教育，医疗保健和创意产业的应用。多模式AI：Meta的Llama和Openai的Dall·E 3结合了文本，图像和视频处理，使AI系统能够理解和生成多种格式的输出。AI在药物发现中：基于AI的平台，例如DeepMind的Alphafold，已经预测了科学已知的几乎每种蛋白质的结构（截至2023年），加速了医学研究和药物开发。代码的生成AI：Github的Copilot X（2023）和OpenAI的Codex Automate Automate软件开发等工具，从而提高了开发人员的生产率和编码效率。语音中的生成AI：Elevenlabs和Vall-E（Microsoft，2023）启用高质量的语音综合，革新虚拟助手，有声读物和客户服务中的应用程序。自治代理：AI模型（如Autogpt和Babyagi）在没有人类干预的情况下执行多步自主任务，从而超越了单任务重点的AI能力。
PrEF：通过 Copula 进行概率电力预测 - ...
电力预测对现代电力系统的关键决策具有重要意义，包括发电、输电、配电等。在文献中，传统的统计方法、机器学习方法和基于深度学习（例如循环神经网络）的模型用于模拟电力时间序列数据的趋势和模式。然而，它们要么受到确定性形式的限制，要么受到概率假设独立性的限制——从而忽略了电力数据分布之间的不确定性或显著相关性。反过来，忽略这些可能会导致误差累积，尤其是在依赖历史数据并旨在进行多步预测时。为了克服这些问题，我们提出了一种名为概率电力预测 (PrEF) 的新方法，该方法提出了一个非线性神经状态空间模型 (SSM)，并将 copula 增强机制纳入其中，该方法可以从大规模电力时间序列数据中学习不确定性依赖性知识并了解各种因素之间的交互关系。我们的方法通过其可追溯的推理过程和提供高质量概率分布预测的能力与现有模型区分开来。在两个真实世界电力数据集上进行的大量实验表明，我们的方法始终优于其他方法。
使用点云分类网络
摘要 - 心肌梗塞（MI）是最普遍的心血管疾病之一，相关的临床决策通常基于单值成像生物标志物。但是，这种指标仅近似于心脏的复杂3D结构和生理，因此阻碍了对MI结果的更好理解和预测。在这项工作中，我们以点云的形式研究了完整的3D心形状的实用性，以改善对MI事件的检测。为此，我们提出了一条由3D心脏表面重建步骤组成的全自动多步管道，然后是点云分类网络。我们的方法利用了点云上的几何深度学习的最新进展，可以在心脏解剖学的高分辨率表面模型上进行直接有效的多尺度学习。我们评估了1068个英国生物银行受试者的方法，以实现普遍的MI检测和事件MI预测的任务，并在临床基准测试中分别提高了约13％和约5％的改善。此外，我们分析了每个心室和心脏相对于基于3D形状的MI检测的作用，并对通常与MI结果相关的形态和生理模式进行了视觉分析。
一起实现卓越
•学生将开发两组核心特征，以发展高级思维和高级学习。它们是高级认知绩效特征（ACP）和价值态度和属性（VAAS）。•学生发展自己的元思维，以开始有意识地思考思考。学生将在面临一系列复杂问题时发展并意识到他们的思维技能曲目。•我们的课程很广泛，整个学生都将被要求链接学习情节并创建自己的学习模式。我们的学生将学习学习是一个更大计划的一部分，而不是一系列单一事件。•我们希望我们的学生在学习方面保持逻辑和谨慎，即使在创造性上也是如此。通过开发分析，我们的学生将提高他们的精确性，批判性思维和解决多步问题的方法。•创造力位于我们课程中所有学科的核心，我们的学生将在思维和学习方面具有创造力。我们希望我们的学生体验到创造性问题解决的满意和喜悦，并知道我们不在时该怎么做。•实现其他特征，当应用时，最好的增强学习是我们希望所有学生都能实现的目标。一种自动感，而不会损失速度和准确性
中国海洋经济的发展趋势
本文旨在通过预测关键领域的附加值，然后提供量身定制的政策建议，从而为中国海洋行业的未来趋势提供见解。这些行业一级的经济指标的特征是样本量，部门异质性和不规则浮雕，需要一种专门的方法来处理数据功能并为每个行业提供预测。为了解决这些问题，通过准确性和稳健性测试，应用并证明了将符合分数积累与灰色预测模型集成并证明有效的符合分数灰色模型（CFGM）。首先，多步实验的结果表明，在部门添加价值预测的背景下，CFGM模型的表现显着优于传统统计，机器学习模型和灰色模型，平均准确性提高了32.14％。第二，CFGM产生的预测值的鲁棒性和稳定性通过概率密度分析（PDA）和最佳（MCB）测试的多重比较进一步验证，从而排除了这些准确预测的可能性，即这些准确的预测是仅有机会的结果。第三，CFGM模型用于估计多个海洋行业的未来增加价值，并提出了确保海洋经济可持续发展的建议。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
简历
研究出版物 期刊出版物 Latif, A ., Ingarao, G., & Fratini, L. (2022)。通过摩擦搅拌固结铝合金碎片制造基于多材料的功能分级坯料。CIRP Annals, 71(1), 261-264。[影响因子：4.1，机械工程一区] Latif, A ., Ingarao, G., Gucciardi, M., & Fratini, L. (2022)。一种通过摩擦搅拌固结在铝合金废料回收过程中提高机械性能的新方法。国际先进制造技术杂志，119(3)，1989-2005。[影响因子：3.4，机械工程一区] Puleo, R., Latif, A ., Ingarao, G., Di Lorenzo, R., & Fratini. L(2023)。通过搅拌摩擦固结回收铝屑的固体粘结标准设计。材料加工技术杂志，118080。[影响因子：6.3，机械工程第一季度] Ingarao, G., Amato, M., Latif, A., La Rosa, AD, & Fratini, L. 通过单步和多步搅拌摩擦固结工艺回收铝合金屑的生命周期评估。制造系统杂志。[影响因子：12.1，机械工程第一季度]
动态强化学习揭示了奖励学习过程中战略的时间依赖性转变
已经假设抽象的不同大脑系统来处理8个竞争以产生行为的“专家”。在增强学习中，两个通用过程，一个无模型的9（MF）和一个基于模型的（MB），通常被建模为代理（MOA）的混合物（MOA）和10个假设，以捕获自动性与审议之间的差异。但是，静态MOA无法捕获11个策略的变化。为了研究这种动态，我们提出了12个代理的隐藏马尔可夫模型（MOA-hmm），同时从一组代理中学习了13个动作值，以及基本“隐藏”的时间动态，即随着时间的推移，代理贡献中14个捕获转移。将此模型应用于大鼠的多步，15个奖励指导的任务，揭示了会议内策略的进展：从最初的16 MB探索到MB剥削，并最终降低了参与度。被推论的状态17预测任务过程中响应时间和OFC神经编码的变化，这表明18个状态正在捕获动力学的实际转移。19
m Xu：实现高精度和复杂矩阵...
摘要 - 备受瞩目的人工智能和机器学习（AI/ML）工作负载，对标准和复杂的浮点数的高性能矩阵操作的需求仍然很强，但服务不足。ever，广泛采用的低精度矩阵处理单元（MXU）只能满足对AI/ML工作负载的需求，AI/ML工作负载在其目标域以外运行应用程序时未充分利用或空闲。本文介绍了M 3 XU，支持IEEE 754单精制和复杂32位浮点数的多模式矩阵处理单元。m 3 XU不依赖更精确的乘数。相反，M 3 XU提出了一种多步方法，该方法扩展了AI/ML工作负载的现有MXU。所得的m 3 XU可以无缝地升级现有系统，而无需程序员的努力并保持现有内存子系统的带宽需求。本文通过全系统仿真和硬件综合评估M 3 XU。m 3 XU可以达到32位矩阵乘法的3.64×加速度，与常规矢量处理单元相比，对于复杂数字操作的3.51×速度。