XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System搜索空间
表格编号（12）
算法 • 将启发式搜索应用于示例问题 • 根据启发式值检测解决方案的正确路径。 • 将 A* 应用于示例 • 检测到达目标的最短路径 • 表明 A* 是可接受的 • 根据不同的启发式函数显示信息性效果 • 将最小-最大算法应用于示例博弈树。 • 计算树的不同级别的 alpha beta 值。 • 检测要修剪的分支 • 对一组生产规则应用前向和后向推理。 • 为专家系统构建决策树。 • 对一组命题表达式应用解析。 • 检测 FOL 中的健全性和完整性 • 对一组 FOL 表达式应用解析。 • 区分深度和广度搜索 • 比较盲目搜索和启发式搜索之间的搜索空间 • 分析修剪算法的效果 • 将结果与最小-最大算法的结果进行比较
量子退火优化PWR燃料加载的启发式替代模型
核心PWR燃料管理的核心任务是创建负载模式（LP）。在进行许可当局要求的详细设计研究之前，要确保LP的选择符合从安全，运营和其他条件衍生出的限制。同时，经济因素促使操作员发现功率峰值因子（PPF），较长的周期时间和较低的富集以发现燃料排列。这项任务长期以来一直被认为是燃料周期优化的重要组成部分[1] [2]。然而，PWR燃料LPS的组合属性（高维，高非线性，缺乏直接导数信息和多个最小值）描述了一个极为困难的优化问题[3]。一段时间以来，投入的高维度已被认为是一个特殊的问题：“这项工作的主要结论是，重新加载配置设计的基本挑战是由于搜索空间非常大。” [4]
替代方法，用于确定平面测试对象的材料特性，并积累了有关它们的信息
摘要：提出了通过涡流方法测量结果识别平面对象的材料属性的新方法。这些方法基于最新的替代策略和高级优化技术，这些技术可以提高效率并减少问题解决方案的资源消耗，并平衡计算复杂性与结果的准确性。用于全局替代优化的高性能元模型基于深度有意义的完全连接的神经网络，它是积累有关对象的APRIORII信息的附加功能。由测试过程的“精确”电动力学模型确定的多维响应表面的近似值可以通过根据计算机设计的计算机设计来确保，该计算是均质实验的计算机设计，其重量较低的对称中心差异。提供了用于完整和缩小的尺寸搜索空间进行的数值实验的结果，可以通过使用主要组件方法来获得线性转换获得。这些方法的验证证明了它们的良好精度和计算性能。
自主航天器检查带有自由无人机的检查
摘要 - 本文描述了概念验证任务，该任务表明了一个多代理系统，该系统对航天器持续的损害进行视觉检查。由无人机（UAV）模拟的自由飞行卫星自动飞行在模拟空间模块周围飞行，以最大程度地利用搜索空间进行损坏。自由球员负责独立协调其航班，以避免在执行任务任务时与太空模块碰撞。模拟空间模块表面上的损坏分析是使用每个自由传单的视频实时执行的。三维建模是离线部署的，以补充和改善损害检测。这种方法证明了部署真实空间系统进行损害检测的可行性，其中2D分析可以快速确定感兴趣的区域和3D可视化可以产生一个可提供人为毫无用处的虚拟环境，并具有深度的透视图，以进行进一步研究。
用于分布式瞬态频率控制具有稳定性和安全保证的强化学习
本文提出了一种基于加强学习的方法，可在具有稳定性和安全保证的功率系统中进行最佳的瞬态频率控制。在Lyapunov稳定性理论和安全关键控制上构建，我们在分布式控制器设计上得出了足够的条件，以确保闭环系统的稳定性和瞬态频率安全性。我们的分布式动态预算分配的想法使这些条件不如最近的文献保守，因此它们可以对控制政策的搜索空间施加严格的限制。我们构建了神经网络控制器，该神经网络控制器可以参数化此类控制策略并使用强化学习来培训最佳策略。IEEE 39-BUS网络上的模拟说明了控制器的保证稳定性和安全性，并显着改善了最佳性。IEEE 39-BUS网络上的模拟说明了控制器的保证稳定性和安全性，并显着改善了最佳性。
AAV生产拟合建模的机器学习
腺相关病毒（AAV）是将基因疗法递送到靶器官的重要车辆。因此，控制其靶向是极大的治疗兴趣。通常，在搜索具有理想的对流的AAV病毒的过程中，筛选了突变的衣壳的大量库。但是，在任何一个实验中筛选的衣壳的数量通常远小于搜索的序列空间。因此，一开始将搜索空间限制为那些会产生可行病毒的衣壳将是有用的。在这里，我们介绍了在此过程中设计为助手的机器学习模型的结果。他们预测了氨基酸序列的生产拟合度，用于在可变区域中的AAV Capsid蛋白VP1中携带插入突变的AAV9病毒8。我们演示了模型的性能，并展示了它们如何用作预筛选工具，以构建具有高平均生产适应性和高度多样性的热带主义筛查的衣壳库。
论文：使用问题特定的参数化量子电路增强优化问题的 VQE 收敛性
摘要 变分量子特征求解器 (VQE) 算法因其在近期量子设备中的潜在用途而受到越来越广泛的关注。在 VQE 算法中，参数化量子电路 (PQC) 用于准备量子态，然后利用这些量子态计算给定汉密尔顿量的期望值。设计高效的 PQC 对于提高收敛速度至关重要。在本研究中，我们通过动态生成包含问题约束的 PQC，引入了针对优化问题量身定制的问题特定 PQC。这种方法通过关注有利于 VQE 算法的酉变换来减少搜索空间，并加速收敛。我们的实验结果表明，我们提出的 PQC 的收敛速度优于最先进的 PQC，凸显了问题特定 PQC 在优化问题中的潜力。关键词：VQE算法，优化问题，问题特定参数化量子电路
基于高斯的定向粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种迭代搜索方法，它使用随机步长将一组候选解决方案围绕搜索空间移动到已知的最佳全局和局部解决方案。在实际应用中，PSO 通常可以加速优化，因为梯度不可用且函数评估成本高昂。然而，传统的 PSO 算法忽略了从单个粒子的观察中可以获得的目标函数的潜在知识。因此，我们借鉴了贝叶斯优化的概念，并引入了目标函数的随机代理模型。也就是说，我们根据目标函数的过去评估拟合高斯过程，预测其形状，然后根据它调整粒子运动。我们的计算实验表明，PSO 的基线实现（即 SPSO2011）表现优异。此外，与最先进的代理辅助进化算法相比，我们在几个流行的基准函数上实现了显着的性能改进。总体而言，我们发现我们的算法实现了探索性和利用行为的理想特性。
从自然语言迈向从头蛋白质设计
de从蛋白质设计代表了蛋白质工程中的基本追求，但是当前的深度学习方法仍受其狭窄的设计范围的限制。在这里，我们提出了一个大规模的边界框架，其中包括160亿个参数，并接受了17亿个蛋白质文本对的训练，它将其与蛋白质设计空间相融合，将人类的意图转化为新的蛋白质序列。Pinal不是直接的端到端文本到序列生成，而是实现了一个两个阶段的过程：基于语言指令的首次生成蛋白质结构，然后设计以生成的结构和语言输入为条件的序列。该策略通过在更可牵引的结构域中运行有效地约束了搜索空间。通过全面的实验，我们证明，与现有方法相比，Pinal的性能优于同时工作ESM3，同时表现出对PDB数据库以外的新型蛋白质结构的强大概括。在线演示可在http://www.denovo-pinal.com/上获得。