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World File Search System无约束
海军工程司令部红区背景
NRZ 进度考虑 • 项目进度表是管理项目的工具，既适用于 KTR 活动，也适用于 GOV 活动。 • 根据 IAW 规范第 01 32 17.00 20 节成本加载网络分析进度表 (NAS)，进度表应包括 NAVFAC 红区检查表/POAM 上项目的活动或里程碑。项目应包括： • 承包商测试 • GOV 设备验收检查 • GOV 管道空气泄漏测试 (DALT)、测试调整和平衡 (TAB) 和性能验证测试的验收 • 调试活动（包括 GOV 提交审查） • 最终检查前 • 缺陷清单完成 • 最终检查和验收 • 初始 NAVFAC 红区计划会议 4 的无约束启动里程碑
使用量子退火器寻找最佳套利机会
我们提出了两种公式来寻找最佳套利机会，将其作为二次无约束二元优化问题，可以使用量子退火器解决。这些公式基于在图中寻找最有利可图的循环，其中节点是资产，边权重是转换率。基于边的公式更简单，而基于节点的公式允许识别特定的最佳套利策略，同时可能需要更少的变量。此外，还提出了一种替代形式，允许根据交易者的风险规避程度找到最佳平衡利润和风险的套利机会。我们讨论了在实践中使用的注意事项。特别是，我们建议将其应用于非流动性资产并给出一个说明性示例。关键词：套利、量子退火、优化
印度理工学院鲁尔基分校
印度理工学院鲁尔基分校 系别：应用数学与科学计算系 科目代码：AMC-501 课程名称：应用优化技术 LTP：3-0-0 学分：3 学科领域：PCC 课程大纲：优化简介、凸集、凸函数、数学建模、线性规划：图解法、单纯形法、线性规划中的对偶性、灵敏度分析、对偶单纯形法、整数规划问题、混合整数规划问题、无约束优化 - 牛顿-拉夫逊法、拟牛顿法、共轭梯度法、最速下降法、约束优化 - 拉格朗日法、广义递减梯度法、罚函数法、多目标优化 - 多目标优化问题、帕累托前沿、支配和非支配解、经典多目标优化方法（如加权和方法、e-约束方法）。
量子计算机上的特征选择
摘要 在机器学习中，较少的特征会降低模型的复杂性。因此，仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法，该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比，我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣，因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法，我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。
HR0011ST2025D-03未学习偏见经常提出...
A：社会偏见。统计偏见只有清楚这些偏见如何在社会偏见中表现出来。2。将如何确定偏见？是否有任何特定的指标，工具或数据集将用于定义和衡量偏见？a：由表演者定义这些内容3。对模型的大小或类型是否有任何约束（例如，诸如GPT或较小域特异性模型（如Llama-7b）等大型模型）？A：无约束4。我们是否允许将多种技术（例如模块化附加组件和概念空间分析）组合到混合方法中？A：是5。提议的解决方案是否应该完全新颖，还是可以接受现有方法的适应？a：优选创新的解决方案。如果提出的解决方案是增量的，则必须对解决方案的影响做出强有力的理由6。是否偏爱可以在多个域上推广的方法或用于单个域的高度专业化？A：没有偏好
基于量子退火的 Transformer 微调实例选择方法
摘要 目前，深度学习（DL）被广泛用于解决非常复杂的任务。然而，DL模型的训练需要庞大的数据集和漫长的训练时间。我们引入了一种新颖的量子实例选择（IS）方法，该方法将训练数据集的大小减少了多达 28%，同时保持了有效性，提高了训练效率和可扩展性。我们的方法利用量子退火（QA），一种特定的量子计算范式，可以解决优化问题。这是首次尝试使用 QA 解决 IS 问题，我们为其提出了一种新的二次无约束二元优化（QUBO）公式。对多个自动文本分类（ATC）数据集进行的大量实验表明，我们的解决方案是可行的，并且与当前最先进的 IS 解决方案具有竞争力。
如何设计成功的工业战略
但是，尽管我们反对在撒切尔时代扎根的怀疑主义时，我们也敦促读者不要忘记导致这一失败的失败。与怀疑论者一样，工业战略的另一个伟大的破坏者是无约束的爱好者。当政策失败的风险留在最狂喜的人手中，选择技术胜利者，膏药偏爱的公司，拉起该国的地图和直接资源。政治动机通常与商业要求矛盾；干涉政治大脑中出现的经济的大多数想法都是不好的。没有什么能像淘汰最糟糕的想法那样快速或果断的市场。乐观和政治捕捉杂乱无章的努力，以清楚地看到一个问题。任何启动工业战略的决策者而没有清楚地认识这些缺点的情况，都会冒失败的风险。
量子计算的半监督时间序列分类方法
摘要 在本文中，我们开发了使用量子计算解决与时间序列 (TS) 分析相关的两个问题的方法：重构和分类。我们将从训练数据集重构给定 TS 的任务表述为无约束二进制优化 (QUBO) 问题，该问题可以通过量子退火器和门模型量子处理器来解决。我们通过离散化 TS 并将重构转换为集合覆盖问题来实现这一点，从而使我们能够执行一对多的重构方法。使用重构问题的解决方案，我们展示了如何扩展此方法以执行 TS 数据的半监督分类。我们提出的结果表明，我们的方法与当前的半监督和无监督分类技术相比具有竞争力，但使用的数据比传统技术要少。
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。