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World File Search System自动合成
自动激光转移合成高密度微阵列的传染病筛查
自动化化学合成减少了重复的手动操作，并将其发现功能性分解。最复杂的自动合成仪器被优化，以对单个化合物类别进行稳健反应的连续迭代：肽和寡核苷酸合成的定义明确且迭代的特征，从而发展自动固相合成策略，从而开发了能够快速访问寡头的固体综合策略。[1,2]受这些方法的启发，寡糖的自动合成[3]已经显着进展，最近，该概念适应了小摩尔菌的合成。[4]后一种自动合成方法一次集中于一次产生单个靶分子。蛋白质组宽的表位筛选需要成千上万的肽，不能
CK2抑制剂CX-4945在抗癌联合疗法中的作用 - 潜在的临床相关性
自动化化学合成减少了重复的手动操作，并将其发现功能性分解。最复杂的自动合成仪器被优化，以对单个化合物类别进行稳健反应的连续迭代：肽和寡核苷酸合成的定义明确且迭代的特征，从而发展自动固相合成策略，从而开发了能够快速访问寡头的固体综合策略。[1,2]受这些方法的启发，寡糖的自动合成[3]已经显着进展，最近，该概念适应了小摩尔菌的合成。[4]后一种自动合成方法一次集中于一次产生单个靶分子。蛋白质组宽的表位筛选需要成千上万的肽，不能
人工智能在药物化学中的应用...
▪ 深度学习 (DL) 在药物化学问题中的考虑和应用领域 ▪ QSAR 的作用及其对药物化学设计策略中常见假设的影响 ▪ DL 在未来药物设计项目中的应用挑战（举例说明） ▪ 自动合成 - 现在有吗？ ▪ 从阿斯利康内部学到的一些知识
ECE 695R：片上系统设计，2009 年秋季
– 效率和灵活性之间的权衡 – 设计硬件加速器、将加速器连接到软件、自动硬件/软件分区 – 特定于应用程序的指令处理器、ASIP 设计的基本方法、可扩展处理器、自定义指令集的自动合成 – 用于硬件加速的高效软件架构 • 行为合成：将软件编译成
混合自动化时间计划和ML
摘要计划和机器学习（ML）的整合如今是一个非常热门的研究主题，致力于学习启发式方法，甚至从计划和执行痕迹等示例数据中进行计划模型。在这次演讲中，我将以两种相对不受欢迎的方法进行时间计划和ML的方式报告我的经验。首先，我将介绍如何在计划模型中使用模拟实体的使用允许表示学习的约束和行为：此功能来自我们在空间域中开发新的数字双胞胎服务的需求，并且正在整合到统一的计划框架中。第二，我将讨论我们对强化学习（RL）的实验应用，以自动合成指导，从而增强了自动化的时间计划，超出了传统的启发式学习的关注。
AWS的加密软件的正式验证
•密码学数学中的研究人员现在，使用EasyCrypt等语言在论文中发布正式的规格和安全性属性证明[10]。•加密算法的正式（但可执行）的规范语言，例如加密货币[11]，最终在行业和政府中实现了接受和更广泛的使用。•自动合成和加密软件的验证，包括菲亚特加密[12]的工作，茉莉语和工具集[13]，HAX [14]，我们自己的努力等。•政府是其他标准设定的机构正在认识到内存和类型安全编程对于关键应用程序的重要性。•“基于证据”或“基于原则的”保证[8]在安全关键领域多年使用后，正在发展。•IETF最近站立了一个新的“正式方法研究小组” [15]，以探讨形式的符号和方法如何在将来改善IETF的工作。
从持续时间计算要求
随着人工起搏器的复杂性不断增长，无法正式捕获其功能正确性的重要性。波士顿Scientific的Pacemaker系统规范文档为起搏器提供了一套被广泛接受的规格。由于这些规格是用自然语言编写的，因此它们不适合对起搏器系统的自动验证，合成或增强学习。本文介绍了这些要求在持续时间计算（DC）中的双腔室起搏器的正式化，这是一种高度超压的实时规范语言。所提出的伪造使我们能够自动将起搏器的重新设置为可执行的规格，例如秒表Au-tomata，可用于启用模拟，监视，验证，验证，验证和自动合成PAPEMAKER系统。起搏器心脏闭合环系统的环状性质导致DC要求，该要求编译为秒表自动机的可确定子类。我们通过自动从DC规范中构造安全信封，介绍基于屏蔽层的系统综合学习算法的屏蔽式学习学习（Shield RL）。
用于参数化量子算子发现的混合多目标遗传规划
量子信息的处理由量子电路定义。对于当前量子设备上的应用，这些通常是参数化的，即它们包含具有可变参数的操作。设计这样的量子电路和聚合的高级量子算子是一项具有挑战性的任务，需要大量的量子信息理论知识，前提是可以通过分析找到多项式大小的解。此外，找到一个具有低计算成本的精确解决方案代表着一个重大的权衡，特别是对于当前一代量子计算机而言。为了应对这些挑战，我们提出了一种多目标遗传编程方法（与数值参数优化器混合）来自动合成参数化量子算子。为了证明所提出方法的优势，将其应用于混合量子经典算法的量子电路，然后与分析解决方案和非混合版本进行比较。结果表明，与非混合版本相比，我们的方法产生了更多样化的解决方案和更准确的量子算子，甚至达到了分析基线的质量。
高效量子非计算的模块化合成
实现自动化非计算的第一步是能够合成伴随函数。给定一个代码单元 𝑓 ，伴随单元 𝑓 † 反向执行计算。它是通过反复应用线性代数恒等式 ( 𝑓 ; 𝑔 ) † = 𝑔 †; 𝑓 † 获得的。图 1 显示了一个示例。在那里我们还看到了模式 𝑔 ; 𝑓 ; 𝑔 †，称为共轭，其中 𝑔 计算一些变量，𝑓 使用它们，最后 𝑔 † 取消对它们的计算。量子编程框架通常支持自动共轭：程序员指定 𝑔 和 𝑓 ，框架自动合成伴随 𝑔 † 并在正确的位置调用它。 Qiskit [ Aleksandrowicz et al . 2019 ]、Quipper [ Green et al . 2013 ]、Qwire [ Paykin et al . 2017 ]、Q# [ Microsoft 2020 ]、Tower [ Yuan and Carbin 2022 ] 和 Qunity [ Voichick et al . 2023 ] 均支持伴随合成和自动共轭。然而，这还不够，主要有两个原因：