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Fall Creek 船坡道 - 30 天
FALO - 位于 Winberry Creek 下方的 Fall Creek，靠近 Fall Creek，俄勒冈州（inst）FALO - 位于 Winberry Creek 下方的 Fall Creek，靠近 Fall Creek，俄勒冈州平均值（1 天）USACE 生物参考最大值* USACE 生物参考最小值*
US48V 105 - 数据表
本出版物中的数据参考为标称值，不应被视为或解释为规格或最终设计的最大值或最小值。该产品类型和型号的数据可能与本出版物中显示的数据不同，US Battery Mfg., Co. 不根据本出版物中的数据提供任何明示或暗示的保证。
AISYN：基于人工智能驱动的强化学习逻辑合成框架
摘要 — 逻辑综合是数字芯片设计和实现中最重要的步骤之一，对最终结果质量 (QoR) 有很大影响。对于由有向无环图 (DAG) 建模的最通用输入电路，许多逻辑综合问题（例如延迟或面积最小化）都是 NP 完全的，因此没有最佳解决方案。这就是为什么许多经典逻辑优化函数倾向于遵循贪婪方法，这些方法很容易陷入局部最小值，无法最大限度地提高 QoR。我们相信人工智能 (AI) 和更具体地说强化学习 (RL) 算法可以帮助解决这个问题。这是因为 AI 和 RL 可以通过退出局部最小值来帮助进一步最小化 QoR。我们在开源和工业基准电路上进行的实验表明，通过使逻辑综合优化功能由 AI 驱动，可以显著改善面积、延迟和功率等重要指标。例如，与没有 AI 意识的传统重写算法相比，我们基于 RL 的重写算法可以将综合后的总单元面积提高高达 69.3%。
图形卷积神经网络辅助遗传算法PDN DETAP优化
摘要 - 本文提出了一种结合加固学习（RL）和PDN DETAP优化的遗传算法（GA）的混合算法。训练有素的RL代理使用图形卷积神经网络作为策略网络，并预测给定PDN阻抗和目标阻抗的DETAP解决方案，该解决方案是将其作为初始种群的播种。训练有素的RL代理在脱皮端口的数量方面可扩展。主要目标是节省计算时间并找到接近全球的最小值或全球最小值。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。 所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。
Sherrington – Kirkpatrick模型中的淬火 - Infoscience
摘要。Sherrington – Kirkpatrick模型是复杂的非凸能景观的原型。在此类景观上演变的动态过程和局部旨在达到最小值的过程通常对了解最小值。在这里，我们研究淬火，即旨在减少能量的动力学。我们分析了两种不同的算法类别，单旋植物和同步动力学的收敛能量，重点是贪婪和不情愿的策略。我们提供了有限尺寸效应的精确数值分析，并得出结论，也许在违反直觉上，不情愿的算法与融合到基础状态能量密度兼容，而贪婪的策略却没有。受单旋替代和贪婪算法的启发，我们研究了两种同步时间算法，即同步螺旋和同步利用算法。这些同步过程可以使用动力学平均值理论（DMFT）和DMFT的新回溯版本进行分析。值得注意的是，这是第一次将回溯DMFT用于研究完全连接的无序模型中的动力收敛性。分析表明Sync-Greedy算法可以
2023年10月18日，星期三
P -342 08:10-08:10在常规连续葡萄糖监测和连续的葡萄糖下胰岛素治疗中，儿童和年轻人的葡萄糖变异性和糖尿病控制的变化和糖尿病的糖尿病控制变化（切换到混合闭环治疗（最小值780G） - 回顾性的780G） -
情感状态分类的表现，来自脑电图信号的视听刺激具有多种稳定学习
到小波函数。 在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。 特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。 对于每个样本，提取了512个功能。 在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。 从这些IMF中提取了76个功能。 在时频域中获得的功能数量到小波函数。在这项研究中，使用Daubechies小波函数将EEG信号分为三个频带。特征由每个分解步骤中的最大值和最小值，标准偏差，平均值，方差，平均功率和熵组成。对于每个样本，提取了512个功能。在Alpha，Beta和Gamma频段中，根据没有吸收的最高阈值选择IMF，12。从这些IMF中提取了76个功能。在时频域中获得的功能数量
德克斯特船坡道 - 30 天
DEXO - 德克斯特附近的威拉米特河中支 (inst) DEXO - 德克斯特附近的威拉米特河中支 平均值 (1 天) 美国陆军工程兵团生物参考最大值* 美国陆军工程兵团生物参考最小值*
具有增强现实反馈的闭环大脑计算机界面，用于工业人类机器人协作
子例程1：基于特征提取和群集分析参数的闪光检测subRoutine detect_blink参数：corr_th 1，corr_th 2：第一和第二次通过的阈值。输入：E：EEG数据； t min：所有检测到的局部最小值的时间。输出：t = [t start t end]：所有检测到的眨眼的开始和结束时间。
Overlap-ADAPT-VQE：通过重叠引导的紧凑型模拟在量子计算机上进行实用量子化学
ADAPT-VQE 是一种用于近期量子计算机上量子化学系统混合量子经典模拟的稳健算法。虽然其迭代过程系统地达到基态能量，但 ADAPT-VQE 的实际实现对局部能量最小值很敏感，导致过度参数化的假设。我们引入了 Overlap-ADAPT-VQE，通过最大化它们与已经捕获一些电子相关性的任何中间目标波函数的重叠来增加波函数。通过避免在散布局部最小值的能量景观中构建假设，Overlap-ADAPT-VQE 产生了超紧凑的假设，适用于高精度初始化新的 ADAPT 程序。对于强相关系统，与 ADAPT-VQE 相比具有显著优势，包括电路深度的大幅节省。由于这种压缩策略也可以用精确的选定配置相互作用 (SCI) 经典目标波函数进行初始化，因此它为更大系统的化学精确模拟铺平了道路，并增强了通过量子计算的力量决定性地超越经典量子化学的希望。