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全球食品影响的综合宪章
7。随着对可持续性的真正兴趣，企业内部持有范围，从环境影响到劳动和土地权，食品安全和营养，粮食安全和营养，显然成为一个明显的决定 - 由联合国组织和全球级别的证据和基准测试，来自联合国粮食系统峰会，包括2021年世界商业委员会，包括可持续发展的全球班级和组织，<联合国食品系统峰会，<换句话说，业务重点已经从碳计算上散发出来，从碳计算到更加真实的环境影响，从而可以直接地融合了土地，人工，营养和安全性，从而使人们选择再次进一步散发出来。Omniaction的作用是支持这种重点的辐射，并在所有相关影响中迎来了可靠的问责制。
通过强化学习和博弈论的相互作用对网络物理人体系统进行建模
预测具有多个人类交互的网络物理系统的结果是一个具有挑战性的问题。本文回顾了一种解决此问题的博弈论方法，其中采用强化学习来预测时间延长的交互动态。我们解释说，该方法最吸引人的特点是提出一种计算上可行的方法来同时将多个人建模为决策者，而不是确定感兴趣的智能代理的决策动态并强迫其他人遵守环境施加的某些运动学和动态约束。我们介绍了该方法的两种最新应用，用于建模 (1) 无人机融入国家空域系统和 (2) 公路交通。我们在文章的最后提供了有关使用、改进和验证该方法的正在进行和未来的工作。我们还提供了相关的未解决的问题和研究机会。
量子行走算法 - PhysLab
量子游走算法原则上是一种主要用于在图中搜索标记顶点的搜索算法。量子游走的灵感来自经典马尔可夫链（经典随机游走），但量子游走中没有任何随机性。与经典算法相比，量子游走算法利用叠加能力在计算上实现了二次加速。在这个项目中，我们将简要介绍经典马尔可夫链，以类比量子游走，然后介绍硬币空间和硬币运算符的概念，它们决定了游走者的每一步。之后，我们将研究该算法的数学公式，并在 4 维超立方体上实现它。算法的电路因情况而异，在这个项目中，我们将实现它来搜索超立方体上的标记索引。
XAA：加速作为使生产高的服务...
HPC和Cloud已独立发展，专门将其创新成绩效或生产力。加速作为服务（XAAS）是一种配方，可以通过共享的执行平台授权这两个字段，该平台可提供对计算资源的透明访问，而不论基础云或HPC服务提供商如何。Bridg-HPC和云的进步，XAA提出了建立在可履行容器的容器上的统一档案。我们的融合模型集中在低空，高性能的通知和计算上，针对从气候模拟到机器学习的资源密集型工作负载。XAA提升功能-AS-A-Service（FAAS）的重新分配模型，使用户可以从无服务器的灵活性和有效的资源利用中受益，同时支持HPC的长期运行和性能敏感的工作负载。
通过可推广的深度学习
客观和影响声明。从两光子显微镜（下午2点）的血管分割的大脑血管造影在血液动力学分析和疾病诊断中具有重要的应用。在这里，我们开发了一种可概括的深度学习技术，用于准确2pm从多个下午2点设置获得的小鼠大脑中相当大区域的血管分割。该技术在计算上是有效的，因此非常适合大规模神经血管分析。简介。从下午2点开始血管造影的血管分割是脑血管血液动力学建模的重要第一步。基于深度学习的现有分割方法要么缺乏从不同成像系统中概括数据的能力，要么在大规模血管造影上计算上不可行。在这项工作中，我们通过一种可以推广到各种成像系统的方法来克服这两个局限性，并且能够分割大规模血管造影。方法。我们采用了一个具有损失函数的计算上有效的深度学习框架，该损失函数结合了网络输出的平衡二进制跨性损失和总变化正则化。在从尺寸为808×808×702μm的小鼠大脑中获得的实验获得的体内血管造影中，其效果得到了证明。结果。为了证明我们的框架的卓越概括性，我们从下午2点开始训练数据，并在没有任何网络调整的情况下从不同显微镜中展示了来自不同显微镜的数据的高质量分割。结论。总的来说，与最先进的艺术相比，我们的方法以每秒分段和3×更大的深度来证明10×更快的计算。我们的工作为脑血管系统提供了可概括且计算上有效的解剖建模框架，该框架由深度学习的血管分割组成，然后是图形。它为未来建模和分析血液动力学反应的道路铺平了道路，这是以前无法访问的更大的尺度。
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。
候选陷阱门的无爪功能，来自量子协议的应用程序操作
陷阱门无爪功能（TCF）是二对一的陷阱门功能，在计算上很难找到爪子，即碰撞的输入对。TCF最近由于对量子密码学的新应用而看到了新的兴趣激增：例如，TCFS使经典的机器能够验证是否正确执行了一些量子计算。在这项工作中，我们提出了一个基于基于同症的小组行动的猜想问题（几乎二对一）TCF的新家族。这是第一个不基于与晶格有关的问题，也是基于确定性评估算法的第一个方案（来自任何合理的量词后假设）。为了证明我们的构建的有用性，我们表明我们的TCF家族可用于设计Qubit的计算测试，这是量子计算一般验证中使用的基本构建块。
生成AI模型的值得信赖的评估
生成的AI（Genai）模型最近在各种应用中取得了出色的经验性能，但是它们的评估缺乏不确定性定量。在本文中，我们提出了一种基于其相对性能差距的无偏估计器比较两个生成模型的方法。从统计学上讲，我们的估计器达到了参数收敛率和渐近正态性，从而实现有效的推理。在计算上，我们的方法是有效的，可以通过并行计算和利用预存储的中间结果来加速。在具有已知地面真相的模拟数据集上，我们显示了我们的方法有效地控制I型错误，并实现与综合使用指标相当的功率。此外，我们还以统计置信度证明了方法在评估真实图像数据集上的扩散模型时的性能。
量子机器学习：专利评论
I. i ntroduction机器学习技术正在影响整个经济的行业，包括法律，运输和国防。1在法律行业中，技术辅助审查正在改变发现过程。2在公司诉讼中，数百万个文件通常需要搜索和检查相关性。3因此，客户呼吁诉讼人建立电子发现相关性假设，并实施用于发现电子信息的预测编码模型。4换句话说，算法通过分析和复制真实律师的决定来了解哪些文档相关。5机器学习技术的驱动力是“意识到可以将每条信息表示为数字。” 6经典机器学习系统的一个问题是，数据处理在计算上是昂贵的。7换句话说，使用机器学习算法处理世界的信息具有大量的计算能力。8量子
