XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无约束
无约束函数的优化：一维...
其中上标 k 表示迭代次数，el 和 e2 是预先指定的容差或精度标准。如果 f (x) 有一个简单的闭式表达式，则分析方法可以得到精确解，即最优 x 的闭式表达式 x*。如果 f(x) 更复杂，例如，如果它需要几个步骤来计算，则必须使用数值方法。非线性优化软件现在非常普及，几乎总是使用数值方法。例如，Microsoft Excel 电子表格中的“求解器”可以解决线性和非线性优化问题，并且还有许多 FORTRAN 和 C 优化器可用。第 8.9 节讨论了通用优化软件。分析方法通常难以应用于具有多个变量的非线性目标函数。例如，假设要最小化非线性函数 Ax) = f (xl, x2, . . . , xn)。要使用的必要条件是
Artisan Global 无约束策略
投资风险：投资团队选择的投资组合证券的价值可能会因公司、市场、经济、政治、监管或其他新闻而上涨或下跌，有时甚至高于市场或基准指数。非多元化投资组合可能会将大部分资产投资于少数发行人的证券，而单个发行人的业绩可能会对投资组合的回报产生更大影响。国际投资涉及特殊风险，包括货币波动、流动性较低、会计方法和经济政治制度不同以及交易成本较高。这些风险通常在新兴市场和欠发达市场（包括前沿市场）中更大，包括新的和快速变化的政治和经济结构，这可能导致不稳定；证券市场不发达；以及高通胀、通货紧缩或货币贬值的可能性更高。固定收益证券对发行人和交易对手都承担利率风险和信用风险，投资者可能会损失本金价值。一般来说，当利率上升时，固定收益价值会下降。高收益证券（垃圾债券）具有投机性，价格波动较大，信用和流动性风险程度高于信用评级较高的债券。使用衍生品可能会产生投资杠杆，增加波动的可能性和超过投资金额的损失风险。这些风险以及其他风险在 Artisan Partners 表格 ADV 中有进一步描述，可应要求提供。这是一份营销通讯。
细菌中无约束的碱基编辑
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2023年11月12日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2023.04.16.537106 doi：Biorxiv Preprint
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
使用 αDdCBE 进行无约束的精确线粒体基因组编辑
未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者（此版本于 2024 年 5 月 13 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.05.13.593977 doi：bioRxiv preprint
用于无约束和约束离散优化的 NISQ 兼容近似量子算法
量子算法因其可能显著超越传统算法而越来越受欢迎。然而，量子算法在优化问题中的实际应用面临着与现有量子算法训练效率、成本格局形状、输出准确性以及扩展到大规模问题的能力相关的挑战。在这里，我们提出了一种基于梯度的量子算法，用于具有幅度编码的硬件高效电路。我们表明，简单的线性约束可以直接合并到电路中，而无需使用惩罚项对目标函数进行额外修改。我们使用数值模拟在具有数千个节点的完全加权图的 MaxCut 问题上对其进行测试，并在超导量子处理器上运行该算法。我们发现，当应用于具有 1000 多个节点的无约束 MaxCut 问题时，将我们的算法与称为 CPLEX 的传统求解器相结合的混合方法比单独使用 CPLEX 实现了更好的解决方案。这表明混合优化是现代量子设备的主要用例之一。
控制低温共烧陶瓷收缩以实现无约束烧结
摘要——低温共烧陶瓷 (LTCC) 在烧制过程中的收缩是 LTCC 制造中最难控制的特征之一，因为许多因素都会影响结果。胶带制造商给出的收缩率不能完全转移到准备、使用和设备不完全一致的生产环境中。因此，可预测的收缩模型对于按照规格制造 LTCC 设备至关重要。这项工作的目的是使用强大的实验设计 (DOE) 技术为 Ferro L8 胶带开发此类模型。有四个因素不同：堆叠厚度、设备表面、施加的压力和层压过程中的温度。在这些实验中，其他因素（例如操作员、层压时间或烧制曲线）保持为固定值。结果变量是层压质量和 x、y 和 z 方向的收缩。发现叠层质量主要受叠层厚度和叠层表面积相互作用的影响，而对于 z 方向收缩，这种相互作用以及叠层温度是重要因素，最后对于横向收缩，叠层厚度、表面积和温度是主要影响因素。建立了 z 方向和横向收缩的数值模型。这项工作加强了对 LTCC 收缩的理解，并允许 Ferro L8 用户正确补偿收缩布局。
高阶无约束二进制优化和 MIMO 最大似然检测的量子算法
摘要 — 在本文中，我们提出了一种支持实值高阶无约束二进制优化 (HUBO) 问题的量子算法。该算法基于 Grover 自适应搜索，该搜索最初支持具有整数系数的 HUBO。接下来，作为应用示例，我们将多输入多输出最大似然检测公式化为具有实值系数的 HUBO 问题，其中我们使用 5G 标准中指定的格雷编码位到符号映射。所提出的方法使我们能够为检测问题构建有效的量子电路，并分析所需量子比特和量子门的特定数量，而其他传统研究假设这种电路可作为量子预言机。为了进一步加速量子算法，我们还推导出目标函数值的概率分布，并确定一个唯一阈值以采样更好的状态。假设未来出现容错量子计算，我们提出的算法有可能显著降低经典领域的查询复杂性，并在量子领域提供二次加速。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
利用 CRISPR 基因编辑技术对致癌 KRAS 变异进行无约束校正
。CC-BY 4.0 国际许可证永久有效。它是在预印本（未经同行评审认证）下提供的，作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2022 年 12 月 22 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2022.12.21.521522 doi：bioRxiv 预印本