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使用最大基数匹配问题对量子退火进行基准测试
我们对量子退火 (QA) 与模拟退火 (SA) 进行了基准测试，重点关注问题嵌入到 D-Wave 量子退火器的不同拓扑上的影响。我们研究的一系列问题是最大基数匹配问题的特别设计实例，这些问题很容易通过经典方法解决，但对于 SA 来说很难，而且实验发现，对于 QA 也不容易。除了使用多个 D-Wave 处理器外，我们还通过数值求解时间相关的薛定谔方程来模拟 QA 过程。我们发现嵌入问题可能比非嵌入问题困难得多，并且某些参数（例如链强度）对于找到最佳解决方案可能非常有影响。因此，找到良好的嵌入和最佳参数值可以大大改善结果。有趣的是，我们发现尽管 SA 在解决非嵌入问题方面取得了成功，但与我们在 D-Wave 量子退火器上取得的成果相比，嵌入版本获得的 SA 结果相当差。
虚拟现实中的算法设计
摘要：事实证明，虚拟现实有助于在 3D 模型内进行感知和导航，同时激发创造力并增强建筑师/客户互动。在这种情况下，为了更好地探索从这种互动中建议的设计空间路径，重要的是支持在沉浸于模型的同时快速更新模型。算法设计是一种使用参数算法来表示设计空间而不是单个设计实例的建筑设计方法，它提供了这样的支持。我们提出了一种基于实时编码与虚拟现实相结合的新型建筑设计流程，促进了沉浸式算法设计方法。所提出的工作流程需要使用嵌入在虚拟环境中的算法设计工具，建筑师不仅可以创建设计，还可以与该设计进行交互，通过在虚拟现实中实时编码其算法表示来更改它。在本文中，我们解释了所面临的挑战以及为实施所提出的工作流程而设计的解决方案。此外，我们讨论了虚拟现实中的算法设计对建筑设计过程不同阶段的适用性以及该提案可能带来的未来发展。
功能重新安装：迈向计算病理学中的基础模型级表现
多个实例学习（MIL）是计算病理学中最广泛使用的框架，包括分型，诊断，预后等等。但是，iS-iSting MIL范式通常需要脱机实例提取器，例如预训练的重新网络或Foun-Dation模型。这种方法缺乏在特定下游任务中进行微调进行微调的能力，从而限制了其适应性和性能。为了解决此问题，我们提出了一个重新安装的区域变压器（R 2 T），用于在线重新安装实例功能，该功能可以限制精细元素的本地功能并在不同地区建立联系。与现有的作品不同，该作品专注于预训练强大的功能提取器或设计复杂的实例聚合器，r 2 t量身定制为在线重新设计实例功能。它是一种便携式模块，可以无缝集成到主流MIL模型中。对常见的综合病理学任务的广泛实验结果验证：1）功能重新嵌入基于Resnet-50特征的MIL模型的性能到基础模型模型的水平，并进一步增强了基础模型特征的性能； 2）r 2 t可以对各种MIL模型引入更大的性能改进； 3）R 2 T-MIL，作为R 2 T-增强的AB-MIL，以大幅度优于其他最新方法。该代码可在以下网址提供：https：//github.com/dearcaat/rrt-mil。
拓扑优化增材制造 SS316L 部件的实验验证和微观结构表征
a 威斯康星大学麦迪逊分校机械工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 b 威斯康星大学麦迪逊分校材料科学与工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 c 威斯康星大学麦迪逊分校格兰杰工程研究所，美国威斯康星州麦迪逊 53706 ⸸ 通讯作者 摘要 拓扑优化 (TO) 与增材制造 (AM) 的结合有可能彻底改变现代设计和制造。然而，制造优化设计的实例很少，而经过实验测试的设计实例就更少了。缺乏验证再加上 AM 工艺对材料性能的影响，使我们对工艺-微观结构-性能关系的理解存在差距，而这对于开发整体设计优化框架至关重要。在这项工作中，使用定向能量沉积 (DED) 和选择性激光熔化 (SLM) 方法对功能设计进行了拓扑优化和制造。这是首次在 TO 背景下直接比较这些 AM 方法。在单轴位移控制拉伸载荷下，研究了 SS316L 和优化部件在制造和热处理条件下的机械性能，并与有限元建模 (FEM) 预测进行了比较。优化样品在试件中提供了压缩和拉伸载荷区域。实验结果表明 FEM 预测较为保守。微观结构分析表明，这种差异是由于增材制造过程中形成的细化微观结构，可增强高应力区域的材料强度。此外，由于晶粒尺寸更细化和位错结构更密集，SLM 样品表现出比 DED 样品更高的屈服强度。TO 结果对 AM 方法、后处理条件和机械性能差异很敏感。因此，通过结合微观结构特征来考虑制造部件中的局部微观结构变化，可以最好地优化用于 AM 框架的 TO。