XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收敛的
学习融合量子经典分布式优化技术的发电调度
摘要 量子计算的出现可能会彻底改变复杂问题的解决方式。本文提出了一种将量子计算、机器学习和分布式优化相结合的双循环量子经典解算法用于发电调度。目的是便于使用具有有限数量量子比特的嘈杂近期量子机来解决发电调度等实际电力系统优化问题。外循环是一种 3 块量子交替方向乘法器 (QADMM) 算法，该算法将发电调度问题分解为三个子问题，包括一个二次无约束二进制优化 (QUBO) 和两个非 QUBO。内循环是一种可训练量子近似优化算法 (T-QAOA)，用于在量子计算机上解决 QUBO。提出的 T-QAOA 将量子-经典机器的相互作用转化为序列信息，并使用循环神经网络通过适当的采样技术估计量子电路的变分参数。 T-QAOA 只需几次量子学习器迭代即可确定 QUBO 解决方案，而量子经典求解器则需要数百次迭代。外部 3 块 ADMM 协调 QUBO 和非 QUBO 解决方案以获得原始问题的解。讨论了所提出的 QADMM 保证收敛的条件。研究了两个数学和三个代际调度案例。在量子模拟器和经典计算机上进行的分析表明了所提算法的有效性。讨论了 T-QAOA 的优势，并与使用基于随机梯度下降的优化器的 QAOA 进行了数值比较。
脑网络分析揭示了患有皮质和皮质下梗塞的轻度中风患者在执行认知任务时存在收敛和发散异常
尽管一致的证据表明认知障碍是轻度中风患者的常见后遗症，但很少有研究关注它，也没有研究病变部位对认知功能的影响。关于轻度中风和病变部位对认知功能影响的神经机制的证据有限。这促使我们对不同病变部位的轻度中风患者的功能性脑网络特性进行全面而定量的研究。具体而言，在本研究中引入了一种实证方法来探索轻度中风引起的认知改变对认知任务期间功能性脑网络重组的影响（即视觉和听觉异常）。从三组（即 40 名皮质梗塞患者、48 名皮质下梗塞患者和 50 名健康对照者）估计了脑电图功能连接。使用图论分析，我们定量研究了整体和节点层面的功能性脑网络的拓扑重组。结果显示，两组患者在两项任务中的行为表现均明显较差，反应时间明显变长，反应准确度降低。此外，两组患者的整体和局部效率均下降，表明与中风相关的信息处理效率轻微受损，且与病变部位无关。在节点层面，两组患者均呈现出发散和收敛的节点强度分布模式，这意味着不同病变部位的轻度中风会导致视觉和听觉信息处理过程中的复杂区域改变，而某些强大的认知过程与病变部位无关。这些发现首次定量揭示了轻度中风引起的认知障碍的复杂神经机制，扩展了我们对不同病变部位引起的认知相关大脑网络潜在改变的理解，可能有助于促进中风后的管理和康复。
BTS-GAN
乳腺肿瘤是乳腺癌诊断最突出的指标之一。精确的肿瘤分割对于提高乳腺癌检测的准确性至关重要。医生对 MRI 扫描的评估非常耗时，需要大量的人力和专业知识。此外，传统的医学分割方法通常需要先验信息或手动特征提取，导致诊断具有主观性。因此，开发一种自动图像分割方法对于临床应用至关重要。这项工作提出了 BTS-GAN，一种在磁共振成像 (MRI) 扫描中使用条件 GAN (cGAN) 的自动乳腺肿瘤分割过程。首先，我们使用编码器-解码器深度网络作为生成器，并在编码器和解码器之间使用跳跃连接，以提高定位效率。其次，我们利用并行扩张卷积 (PDC) 模块来保留各种大小肿块的特征并有效提取有关肿块边缘和内部纹理的信息。第三，在 cGAN 的损失函数中加入了额外的分类相关约束，以缓解基于分类的图像到图像 (I2I) 翻译任务中难以收敛的挑战。我们提出的模型的生成器端学习检测肿瘤并构建二值掩码，而鉴别器学习区分地面真实和合成掩码，从而驱动生成器生成尽可能真实的掩码。实验结果表明，我们的 BTS-GAN 对于乳腺肿瘤分割更有效、更可靠，并且在公开可用的 RIDER 乳腺癌 MRI 数据集上的 IoU 和 Dice 系数方面优于其他分割技术。我们提出的模型分别实现了 77% 和 85% 的平均 IoU 和 Dice 得分。2022 作者。由 Elsevier BV 代表卡拉布克大学出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 的开放获取文章。
自洽量子静电学
静电能通常是量子纳米电子系统中最大的能量尺度。然而，在理论工作或数值模拟中，静电场也经常被视为外部势能，这可能会导致错误的物理图像。开发能够正确处理静电及其与量子力学相互作用的数值工具对于理解半导体或石墨烯等材料中的量子器件至关重要。本论文致力于自洽量子静电问题。这个问题（也称为泊松-薛定谔）在状态密度随能量快速变化的情况下非常困难。在低温下，这些波动使问题高度非线性，从而使迭代方案非常不稳定。在本论文中，我们提出了一种稳定的算法，可以以可控的精度为该问题提供解决方案。该技术本质上是收敛的，包括在高度非线性的范围内。因此，它为量子纳米电子器件的传输特性的预测建模提供了可行的途径。我们通过计算量子点接触几何的微分电导来说明我们的方法。我们还重新讨论了整数量子霍尔区域中可压缩和不可压缩条纹的问题。我们的计算表明，在中等磁场中存在一种新的“混合”相，它将低场相与高场条纹分开。在第二部分中，我们构建了一个理论来描述可以在二维电子气体中激发的集体激发（等离子体）的传播。我们的理论在一维上简化为 Luttinger 液体，可以直接与微观量子静电问题联系起来，使我们能够做出不受任何自由参数影响的预测。我们讨论了最近在格勒诺布尔进行的实验，旨在展示电子飞行量子比特。我们发现我们的理论与实验数据在数量上一致。
引用：Kobayashi M，Katayama M，Hayashi T等。通过Artifici
通过人工智能（AI）进行定量分析的抽象目标（AI）在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧，并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究，包括一项具有准实验设计的干预试验，以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预，包括视频讲座和床边教学，从5月到2021年10月，所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后，AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流，言语表达，身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加（p <0.001）。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型：多模式综合护理沟通技巧培训；对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高；临床管理的变化；专业精神；团队建设和个人成就。结论我们的研究表明，多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间
关于令牌存款的报告
作为欧洲银行管理局（EBA）2024-25的一部分，对创新应用的优先事项进行了优先考虑，已经对信贷机构对存款的象征进行分析，以确定现有案件，潜在的福利和挑战，并采取EBA和主管当局的行动来解决任何已确定的问题。tokenisation是指使用分布式分类帐技术（DLT）或类似技术以数字形式代表权利的过程。令牌可以直接在DLT上表示（“本地令牌”），也可以代表“非链”资产（“非本地令牌”）。在狭窄的意义上，记录存款人对信贷机构的存款索赔而不是传统分类帐（以下简称“以下简称”称为“标记的存款”），本身并没有改变索赔的基本性质，从而改变其押金的基本性质。 目前，由于对主管当局和基于办公桌的分析的调查，EBA在欧洲经济领域（EEA）中仅确定了一个令牌押金的“实时”案例。 其他观察到的案件与私人货币的令牌形式有关，例如电子货币令牌（EMTS）1或其他标记资产。 尽管有限的用例，但信贷机构在DLT上部署存款的兴趣越来越大，而全球监管机构和监督当局的关注越来越大。 在2025年，EBA将采取措施促进主管当局之间的持续监控和对话记录存款人对信贷机构的存款索赔而不是传统分类帐（以下简称“以下简称”称为“标记的存款”），本身并没有改变索赔的基本性质，从而改变其押金的基本性质。目前，由于对主管当局和基于办公桌的分析的调查，EBA在欧洲经济领域（EEA）中仅确定了一个令牌押金的“实时”案例。其他观察到的案件与私人货币的令牌形式有关，例如电子货币令牌（EMTS）1或其他标记资产。尽管有限的用例，但信贷机构在DLT上部署存款的兴趣越来越大，而全球监管机构和监督当局的关注越来越大。在2025年，EBA将采取措施促进主管当局之间的持续监控和对话基于主管当局提供的反馈，本报告中的EBA概述了有关使用令牌存款的潜在收益和挑战的初步观察，这可能会根据设计参数而异。根据对本报告中规定的令牌存款的评估，鉴于有限的市场存在和经验有限，因此已经确定了调整监管和监督框架的即时需要调整监管和监督框架，并且缺乏证据来在当前当时对此类框架进行任何潜在更改。 但是，EBA已经确定了（i）支持行业和有能力的当局，以采用收敛的方法来进行加密资助分类，（ii）促进对欧盟中潜在的代币押金用例的潜在潜在存款用例的监视，并基于经验性观察（iii）进行代替型号，以实施代名词，以实施代名词，以实施代名词，以实施代名词的范围。基于方法。 为了满足这些需求，该报告建立了指示性特征，可用于将标记的存款与Micar根据信贷机构发行的EMT区分开。根据对本报告中规定的令牌存款的评估，鉴于有限的市场存在和经验有限，因此已经确定了调整监管和监督框架的即时需要调整监管和监督框架，并且缺乏证据来在当前当时对此类框架进行任何潜在更改。但是，EBA已经确定了（i）支持行业和有能力的当局，以采用收敛的方法来进行加密资助分类，（ii）促进对欧盟中潜在的代币押金用例的潜在潜在存款用例的监视，并基于经验性观察（iii）进行代替型号，以实施代名词，以实施代名词，以实施代名词，以实施代名词的范围。基于方法。为了满足这些需求，该报告建立了指示性特征，可用于将标记的存款与Micar根据信贷机构发行的EMT区分开。
参考：MI/24/18职位：主要生物信息学家1。...
在38,000英镑至每年48,000英镑以内的起薪（取决于经验）工作参考：MI/24/18持续时间：固定期限至2027年3月31日关于角色：CRUK National Biomarker Center（NBC）具有液体标志物的国际液体标志物，旨在通过开发癌症和实施癌症癌症，该癌症的癌症是癌症，癌症癌症的癌症是癌症癌症，癌症的癌症是癌症的癌症，该癌症是癌症的癌症。预测，预测和监测患者对治疗的反应。我们的研究将临床，分子和计算科学整合到一个高度收敛的程序中，而先进的计算生物学在我们的生物标志物议程中起着至关重要的作用。现在，一个激动人心的机会为主要的生物信息学家提供了加入NBC内生物信息学和生物统计学（BBS）团队的机会。您将与一个由临床医生，生物学家，统计学家，生物信息学家和计算科学家组成的跨学科团队一起工作，分析由患者样本引起的基因组，表观基因组和转录组数据；包括无细胞的DNA和RNA（CFDNA，CFRNA），单细胞数据以及与癌症相关的细胞。主要重点是进一步开发已经建立的计算方法，用于检测和分析液体活检中的肿瘤信号。这将包括使用计算统计数据和机器学习/AI方法的一系列多素数据（DNA甲基化，RNA-SEQ，片段组学）的分析。这项工作将需要在涉及癌症早期检测，治疗反应，分子炭化肿瘤和检测治疗相关毒性的广泛研究中进行合作。关于你：这是一个独特的机会，可以在翻译和协作团队中工作，并为研究与诊所的相互作用开发数据分析。
学习通过增强学习来控制相机曝光
相机曝光控制是通过控制曝光时间，增益和光圈来调整展示水平的任务，以达到给定场景的所需亮度和图像质量水平。调整较差的暴露参数导致暴露过度，暴露不足，模糊或嘈杂的图像，这可能会导致基于图像的应用程序中的性能降解，并且在最坏的情况下甚至是威胁生命的事故。因此，找到适当的相机暴露是确保计算机VI- sion应用功能的第一步，例如对象检测[5，16]，语义分割[9，17]，深度估计[10，26]和视觉传感器[1，13]。相机外观控制中有几个基本要求。必须保证快速收敛以在动态降低的情况下保持适当的暴露水平。此外，曝光控制环是相机系统中最低的循环之一。因此，必须考虑轻巧的算法设计用于车载级操作。最后，不应牺牲融合图像的质量以满足要求。此外，同时控制的参数数的数量也很重要，因为它会影响收敛时间和收敛图像的最终质量。单一控制方法[14，18，20]以一种方式控制暴露参数，以达到所需的暴露水平，而不是控制暴露参数。但是，收敛的参数通常不是最佳的，例如[长时间曝光时间，低增益]和[短曝光时间，高增益]对。结果，该值导致不良图像伪像，例如由于长时间的暴露时间或由于高增益而引起的严重噪声而导致运动模糊。关节曝光参数控制[7，8，8，21，23，24]通常需要在广泛的搜索空间中进行多个搜索步骤，以找到最佳组合。结果，它们会引起闪烁效果和缓慢的收敛速度。此外，由于其优化算法[7，8]，图像评估指标[7，8，20，21]和GPU推论，因此需要高级计算复杂性[23]。在本文中，我们提出了一种新的联合暴露参数控制方法，该方法利用了增强学习来实现即时收敛和实时处理。所提出的框架由四个贡献组成：•简化的训练场，以模拟现实世界的di-verse和动态照明变化。•闪烁和图像属性感知奖励设计，以及用于实时处理的轻巧和直观的状态设计。•静态的动态照明课程学习，以提高代理的暴露能力。•域随机技术减轻训练场的限制并在野外实现无缝的一般性，而无需额外的训练。
分析六个大语言模型的道德逻辑
摘要这项研究研究了六种著名的大型语言模型的道德推理：OpenAI的GPT-4O，Meta的Llama 3.1，困惑，人类的Claude 3.5十四行诗，Google的Gemini和Mismtral 7b。该研究探讨了这些模型如何表达和应用道德逻辑，特别是在响应道德困境（例如手推车问题）和亨氏困境中。偏离了传统的一致性研究，该研究采用了解释性透明框架，促使模型解释了他们的道德推理。通过三种既定的伦理类型学分析了这种方法：结果主义 - 道德分析，道德基础理论和科尔伯格的道德发展阶段。的发现表明，LLM在很大程度上表现出了很大程度上收敛的伦理逻辑，其标志是理性主义者，后果主义者的重点，而决策通常优先考虑危害最小化和公平性。尽管在训练前和模型结构上相似，但跨模型中伦理推理的细微差异和显着差异的混合物反映了微调和训练后过程的差异。模型始终显示出博学，谨慎和自我意识，表现出类似于道德哲学中的研究生级话语的道德推理。在惊人的统一性中，这些系统都将其道德推理描述为比典型的人类道德逻辑的特征更复杂。鉴于人类对此类问题的争论的悠久历史，仍然存在“与谁的价值观保持一致的问题（Brown 1991; Taylor 2023; Klingeford et al。2024）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。1987; Sawyer＆Jarrahi 2014）。生成大语言模型的快速发展使对齐问题成为AI伦理讨论的最前沿 - 具体来说，这些模型是否与人类价值观适当地保持一致（Bostrom，2014; Tegmark 2017; Russell 2017; Russell 2019）。，但我们可能会认为，提出一致性问题的人主要是在适当地呼吁人们注意最大程度地减少对人类生活和环境的身体伤害的更广泛的问题，并最大程度地提高人类在这个不断发展的社会技术领域中寻求目标的能力（Bijker等人，当然，极端的未对准的情况是戏剧性的反对，因为超级智能人工智能模型可能决定控制所有人类系统，消除人类并使世界对人工实体而不是人类的安全。许多认真的分析师深入探讨了这些存在的风险情景（Good 1965; Bostrom 2014;
用基于能量的模型学习物理世界
学习使用生成先验模拟物理从稀疏传感器数据预测由偏微分方程 (PDE) 控制的流体系统是计算物理学中的一项重大挑战。PDE 是模拟各种物理现象的基础，但它们的解析解往往难以解决，尤其是在复杂的现实场景中，例如由 Navier-Stokes 方程描述的湍流。这些挑战因从稀疏或嘈杂的观测中重建高维解的难度而加剧。自 2023 年以来，我一直专注于通过将 AI 技术集成到 PDE 求解中来应对这一挑战，特别是利用扩散模型作为适合 PDE 性质并能够学习物理分布模式的强大生成模型。扩散模型在模拟流体动力学固有的随机过程方面表现出色，这使得它们特别适合捕捉湍流的混沌行为。它们能够通过基于能量的建模学习迭代 PDE 先验，这使它们即使在数据有限的情况下也能近似复杂的 PDE 解。通过应用物理信息约束，扩散模型可以迭代地解决逆问题，同时确保其逐渐收敛的解遵循物理定律，从而弥合传统 PDE 求解与现代科学 AI 方法之间的差距。这种方法不仅可以在涉及湍流或噪声数据的场景中做出准确而稳健的预测，而且还凸显了 AI 在推进对 PDE 治理系统的科学理解方面的潜力。作为项目负责人，我开发了一个使用物理信息引导采样的框架，该框架结合了观测损失和 PDE 函数损失来强制执行物理约束，从而能够重建静态 PDE 的材料属性（系数）和流动属性（解）。对于动态 PDE，即使观测非常稀疏，该框架也可以重建关键时间步骤（例如初始状态和最终状态）的流动属性。通过对各种类型的 PDE 进行大量实验，我证明了 DiffusionPDE 具有几个优点：1）它可以同时解决解（或最终状态）预测和参数（或初始状态）估计任务，2）即使使用非常有限的（≈ 3％）观测，它也能准确地恢复缺失数据，这对于实际应用至关重要，3）它展示了使用单一生成模型有效解决复杂数学方程的潜力。我的第一作者作品 [ 1 ] 被接受在 ICML 2024 的 AI for Science 研讨会上进行口头报告。在此基础上，我通过将我们的引导采样方法与无分类器引导（CFG）进行比较，进一步评估了该方法的性能。我们的结果表明，引导采样优于 CFG，因为它更直接地应用物理约束。该研究[2]已被 NeurIPS 2024 接受。