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通过量子学习控制实现线性高斯量子系统的最优控制
有效控制线性高斯量子 (LGQ) 系统是基础量子理论研究和现代量子技术发展中的重要任务。在此，我们提出了一种基于梯度下降算法的通用量子学习控制方法，用于最佳控制 LGQ 系统。我们的方法利用完全描述 LGQ 系统量子态的一阶和二阶矩，灵活地设计用于不同任务的损失函数。我们使用这种方法展示了深度光机械冷却和大型光机械纠缠。我们的方法能够在短时间内对机械谐振器进行快速和深度基态冷却，超越了连续波驱动强耦合机制中边带冷却的限制。此外，即使热声子占有率达到一百，光机械纠缠也可以非常快地产生，并且超过相应稳态纠缠的几倍。这项工作不仅拓宽了量子学习控制的应用范围，而且为 LGQ 系统的最优控制开辟了一条途径。
考虑电池储能和价格响应需求的主动配电网最优协调能源管理
摘要 当代配电网具有多种可调度和不可调度能源资源。这些可调度资源与不可调度资源的协调调度可以带来多种技术经济和社会效益。由于电池储能系统 (BESS) 和微型燃气轮机机组是资本密集型的。考虑到动态电价和可再生能源发电和负荷需求的不确定性，从纯经济角度彻底研究它们的协调调度将是一项有趣且具有挑战性的任务。本文提出了一种新方法，用于考虑现有可再生能源和动态电价对 BESS 和微型燃气轮机机组进行最优协调调度，以最大化公用事业的每日利润函数。在本研究中，采用了最近探索的改进型非洲水牛优化算法。所提出方法的主要属性包括嵌入决策机制系统中的基于平均价格的自适应调度，以最大化套利收益。决策机制系统会先验地跟踪系统状态，从而指导基于人工智能的顺序优化解决方案技术。这也可以减少复杂的实际工程优化问题的计算负担。此外，提出了一种与 BESS 管理算法相协调的虚拟电荷新概念，以限制 BESS 的反生产性运营管理。在基准 33 总线测试配电系统上调查和比较的应用结果突出了所提出方法的重要性。
24 财年人力资源在职采购专业人员 (HR ISPP) 推荐委员会结果 1. 祝贺以下申请人入选 24 财年 HR ISPP 推荐委员会。 入选： PS1 Abdul-Razak Amadu PS1 Carlos Calvo PS1 Gran Gil Gonzalez YNC Keenan Johnson PS2 Skyler Kim PSC Jonathan Mortimer NCC Kevin Negron Figueroa RS1 Rashida Robe NC1 Jason Williams 候补： PSC Joshua Borromeo PSC Lauren Diaz Veguilla RSCS Youdline Adam RS1 Tommie Davis 2. 59 名合格申请人提交了极具竞争力的薪酬方案，但只获得了 9 个名额。 未被选中的申请人只要符合资格要求，就鼓励他们在下一届委员会上重新申请。 3. 入选人员需持续表现出色，同时至少有 18 个月的担任指挥部薪酬和人事管理员 (CPPA)、指挥部职业顾问 (CCC) 或招聘人员的工作经验，这可以通过 CO 的认可、评估报告、面试和 PRIMS PFA 结果摘要来证明。4. 小组成员评估了申请的各个方面，包括教育、经验和表现，以评估成功的潜力并客观地选择最优秀、最合格的申请人。未来的机会将基于社区要求，并且必须有配额
24 财年人力资源在职采购专业人员 (HR ISPP) 推荐委员会结果 1. 祝贺以下申请人入选 24 财年 HR ISPP 推荐委员会。 入选： PS1 Abdul-Razak Amadu PS1 Carlos Calvo PS1 Gran Gil Gonzalez YNC Keenan Johnson PS2 Skyler Kim PSC Jonathan Mortimer NCC Kevin Negron Figueroa RS1 Rashida Robe NC1 Jason Williams 候补： PSC Joshua Borromeo PSC Lauren Diaz Veguilla RSCS Youdline Adam RS1 Tommie Davis 2. 59 名合格申请人提交了极具竞争力的薪酬方案，但只获得了 9 个名额。 未被选中的申请人只要符合资格要求，就鼓励他们在下一届委员会上重新申请。 3. 入选人员需持续表现出色，同时至少有 18 个月的担任指挥部薪酬和人事管理员 (CPPA)、指挥部职业顾问 (CCC) 或招聘人员的工作经验，这可以通过 CO 的认可、评估报告、面试和 PRIMS PFA 结果摘要来证明。4. 小组成员评估了申请的各个方面，包括教育、经验和表现，以评估成功的潜力并客观地选择最优秀、最合格的申请人。未来的机会将基于社区要求，并且必须有配额
基于最优卷积神经网络的脑肿瘤检测
引言：肿瘤是当今第二大癌症病因。许多人因癌症而处于危险之中。为了检测脑肿瘤等癌症，医疗部门需要一种快速、自动化、高效和可靠的程序。目的：治疗的早期阶段对于检测至关重要。如果能够准确诊断肿瘤，医生就可以保护患者免受危险。在这个程序中，使用了几种图像处理算法。方法：利用这种方法，无数癌症患者得到了治疗，挽救了他们的生命。肿瘤只不过是不受控制地增殖的细胞的集合。脑衰竭是由脑癌细胞的发展引起的，这些细胞会吞噬健康细胞和组织所需的所有营养。目前，医生会仔细检查大脑的 MRI 图像，以确定患者脑肿瘤的位置和大小。这需要大量时间，并会增加错误的肿瘤检测。结果：肿瘤是不受控制的组织生长。迁移学习可用于检测脑癌。该模型能够预测图片中是否存在癌症，这是其最大的优势。如果存在肿瘤，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。结论：总之，使用 CNN 和深度学习算法识别脑肿瘤已显示出巨大的前景，并有可能彻底改变放射学学科。
作者更正：在创造性发散思维任务中，最优秀的人类仍然胜过人工智能
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受最优状态转移启发的组合优化快速量子方法
在组合优化问题中，例如 MAX-CUT 或 TRAVELLING-SALESPERSON [ 1 ]，目标是从某个初始状态演化到编码优化问题解的最终状态。一种方法可能是绝热演化，将每个初始状态和最终状态编码为某个汉密尔顿量的基态，并在它们之间足够缓慢地插值。在实践中，这种方法受到插值汉密尔顿量的最小谱隙的限制 [ 2 , 3 ]。这种方法被称为绝热量子优化 (AQO) [ 4 – 8 ]。在缺乏成熟硬件的情况下，AQO 依靠绝热原理作为指导设计原则。反过来，AQO 导致了量子退火 (QA)。与 AQO 类似，QA 试图在初始和最终汉密尔顿量之间连续插值。QA 表示一种更广泛的
激励每个人获得最优质的健康和护理（2024
感谢您花时间阅读我们的战略。我们与合作伙伴和同事一起思考了未来几年我们需要提供哪些支持，以确保我们的医疗和护理系统继续专注于改善用户、患者和公民的体验和结果。医疗和护理行业是英国最大的雇主，因此员工的体验影响远不止他们的日常互动。我们知道，作为改进合作伙伴，我们在支持持续改进方面发挥着至关重要的作用，以便我们能够以最有效和最高效的方式展示高质量、安全的护理。
除了弱耦合之外，能量测量仍然保持温度测量最优
我们开发了一种探针-样品相互作用中有限耦合量子测温的一般微扰理论，最高可达二阶。根据假设，探针和样品处于热平衡状态，因此探针由平均力吉布斯态描述。我们证明，仅通过对探针进行局部能量测量，就可以实现最终的测温精度——耦合精度达到二阶。因此，在这种情况下，试图从相干性中提取温度信息或设计自适应方案不会带来任何实际优势。此外，我们为量子 Fisher 信息提供了一个闭式表达式，它捕捉了探针对温度变化的敏感性。最后，我们用两个简单的例子来衡量和说明我们公式的易用性。我们的形式化方法没有对动态时间尺度的分离或探针或样品的性质做出任何假设。因此，通过提供对热灵敏度和实现它的最佳测量的分析见解，我们的结果为在有限耦合效应不能忽略的装置中进行量子测温铺平了道路。
基于最优觅食理论的路线优化研究以可再生资源为目标的移动水产养殖系统
摘要：水产养殖系统需要仔细考虑位置，因为位置决定了水质、污染影响和危险情况。移动性可能能够解决这些因素，同时还支持全年使用风能、波浪能和太阳能等可再生能源。本文以专门建造的移动式水产养殖船为例，结合可再生能源收集能力对其进行建模，以评估利用高可再生能源潜力为水产养殖作业提供动力的潜在好处。创建并调整了路线优化算法以模拟水产养殖平台的移动性，并与固定系统进行了成本基础比较。当结合多种资源时，可再生能源潜力的空间变化很小，这严重限制了移动式、可再生能源水产养殖系统的好处。另一方面，通过混合多种可再生能源（装机风电容量13千瓦、装机太阳能661平方米、特征宽度1米的波浪能转换器）持续收集能源表明，可以在不显著增加能源收集器成本的情况下实现移动平台对近海水产养殖的潜在益处（减轻环境和社会问题、对产量产生潜在的积极影响、避免危害等）。
风电和太阳能发电的最优协调竞价策略...
摘要：风电和太阳能是电网中主要的可靠可再生能源，但这些可再生能源的波动性和不可预测性要求使用辅助服务，从而增加了接入成本。本研究提出了一种风电、太阳能和抽水蓄能合作 (WSPC) 模型，可应用于与分散可再生能源连接的大规模系统。该模型提供了日前市场中优化的协调竞价策略以及促进参与成员之间收益分配的方法。该模型利用风电和太阳能自然互补的特性，同时利用抽水蓄能来调节总输出功率。在协调竞价策略中，一定比例的能源作为固定功率提供，这可以降低辅助服务要求。此外，采用多时段固定供电模式，以准确反映各时段的风电和太阳能输出特性。选择每个时段的持续时间作为变量以适应季节特性，保证在风光接入比变化的情况下，能够维持较高的稳定电力供给比例，从而获得较高的收益。在收益分配方法中，考虑合作模式的短期影响因素，以提供风电场和光伏电站的经济性，从而在参与成员之间实现公平的收益分配。最后，基于美国加州电网的实际数据，验证了所提模型的有效性和经济性。