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模拟格子施温格模型的量子算法
Schwinger 模型（1+1 维量子电动力学）是研究量子规范场论的试验平台。我们给出了可扩展的显式数字量子算法来模拟 NISQ 和容错设置中的格子 Schwinger 模型。具体而言，我们使用最近推导的交换子界限对 Schwinger 模型的低阶 Trotter 公式模拟进行了严格分析，并给出了两种情况下模拟所需资源的上限。在格点中，我们发现在 N/2 个物理点上具有耦合常数 x − 1 / 2 和电场截止 x − 1 / 2 Λ 的 Schwinger 模型可以在量子计算机上使用 e O ( N 3 / 2 T 3 / 2 √ x Λ) 中的多个 T 门或 CNOT 进行模拟，时间为 2 xT，操作数为固定算子误差。这种使用截断 Λ 的缩放效果优于量子比特化或 QDRIFT 等算法的预期效果。此外，我们给出了可扩展的测量方案和算法来估计可观测量，这些可观测量在 NISQ 和容错设置中都是通过假设一个简单的目标可观测量（平均对密度）来计算的。最后，我们将通过模拟估计此可观测量的均方根误差限制为理想和实际 CNOT 通道之间的菱形距离的函数。这项工作提供了对模拟 Schwinger 模型的严格分析，同时还提供了可以测试后续模拟算法的基准。
智能电网 PDA 竞价：理论、分析与策略
定期双向拍卖 (PDA) 在现实世界中通常用于交易，例如在股票市场中用于确定股票开盘价，在能源市场中用于交易能源以平衡智能电网的净需求，此过程中涉及数万亿美元。参与此类 PDA 的竞标者必须为当前拍卖和未来拍卖的出价做好计划，这凸显了良好竞标策略的必要性。在本文中，我们对具有一定清算价格和支付规则的单单位单次双向拍卖 (我们称之为 ACPR) 进行了均衡分析，我们发现随着参与代理数量的增加，该分析变得难以进行。我们进一步得出在具有 ACPR 的单次双向拍卖中具有完整信息的竞标者的最佳响应。利用为单次双向拍卖开发的理论并以 PowerTAC 批发市场 PDA 为试验平台，我们继续将 PowerTAC 的 PDA 建模为 MDP。我们提出了一种新颖的竞标策略，即 MDPLCPBS。我们通过实证研究证明，MDPLCPBS 遵循我们之前分析的双重拍卖均衡策略。此外，我们将我们的策略与 PowerTAC 批发市场 PDA 的基准和最新竞标策略进行对比，结果显示 MDPLCPBS 的表现始终优于其中大多数策略。
具身人工智能的生成社交世界
我们提出了虚拟社区，一个旨在支持具身人工智能研究的社交世界模拟平台，具有源自现实世界的大规模社区场景。虚拟社区引入了两个关键特性，以生成人工智能来丰富虚拟社交世界：可扩展的 3D 场景创建，支持在任何位置和规模生成广阔的室内外环境，解决了具身人工智能研究缺乏大规模、交互式的开放世界场景的问题；具有扎实角色和社会关系网络的具身代理，这是第一个在社区层面模拟具有社交联系的代理，同时也具有基于场景的角色。我们设计了两个新颖的挑战来展示虚拟社区提供了试验平台来评估具身代理在开放世界场景中的社交推理和规划能力：路线规划和竞选活动。路线规划任务考察代理推理社区中的时间、位置和工具的能力，以便规划日常生活中快速、经济的通勤。竞选活动任务评估了代理作为社区新成员探索和与其他代理建立联系的能力。 。 我们对几个基线代理进行了这些挑战的评估，并展示了当前方法在解决开放世界场景中体现的社会挑战方面的性能差距，我们的模拟器旨在解决这些挑战。 我们计划开源这个模拟，并希望虚拟社区能够加速这个方向的发展。 我们鼓励读者在 https://sites.google.com/view/virtual-community-iclr 上查看我们的模拟演示。
临床试验设计创新白皮书最终版
术语 详细定义 自适应设计 自适应设计是指允许在试验启动后对试验和/或统计程序进行修改，而不会损害其有效性和完整性的设计。其目的是使临床试验更灵活、更高效、更快速。 丰富设计 丰富设计旨在提高药物开发效率，并通过根据临床、实验室、基因组和蛋白质组因素为受益患者量身定制治疗方案来支持精准医疗。 主方案 主方案是一种总体方案，旨在回答多个问题。主方案可能涉及多种疾病或单一疾病（由当前疾病分类定义）的一种或多种干预措施，具有多种干预措施，每种干预措施都针对生物标志物定义的人群或疾病亚型。 伞状试验 伞状试验研究在单一疾病人群中以单一药物组合形式施用的多种研究药物。[参考 FDA 关于主方案的指南]。试验可能包括患者亚分组和亚组特定治疗，但这不是伞状试验的基本方面。篮式试验篮式试验研究单一疗法对多种疾病或疾病亚型（如疾病年龄、组织学、基因或其他生物标志物）的作用[参考 FDA 主方案指南]。平台试验平台试验以永久性和开放式的方式研究单一疾病的多种疗法，治疗完成后退出试验，新疗法可用且试验中有空间容纳它们时进入试验。
iGrow：实现温室自主控制的智能农业解决方案
农业是人类文明的基础。然而，全球人口的快速增长对粮食需求增加，对这一基石提出了挑战。配备传感器和执行器的现代自主温室通过精确控制实现高效的粮食生产，为这一问题提供了一个有希望的解决方案。然而，自主温室的最优控制具有挑战性，需要基于高维传感数据进行决策，而生产规模受到能够处理这项任务的劳动力稀缺的限制。随着人工智能（AI）、物联网（IoT）和云计算技术的进步，我们希望提供一种解决方案来自动化和智能化温室控制，以应对上述挑战。在本文中，我们提出了一种名为 iGrow 的智能农业解决方案，用于自主温室控制（AGC）：（1）我们首次将 AGC 问题表述为马尔可夫决策过程 (MDP) 优化问题； (2) 设计基于神经网络的模拟器，结合增量机制，模拟自主温室的完整种植过程，为控制策略的优化提供试验平台；(3) 提出一种闭环双层优化算法，可在实际生产过程中利用新观测到的数据动态地重新优化温室控制策略。我们不仅进行模拟实验，还在真实场景中部署了 iGrow，实验结果证明了 iGrow 在自主温室模拟和最优控制方面的有效性和优越性。特别地，来自真实自主温室中番茄试点项目的令人信服的结果表明，与种植专家相比，我们的解决方案显著提高了作物产量（+10.15%）和净利润（+92.70%），具有统计学意义。我们的解决方案为温室生产开辟了一条新途径。代码可在 https://github.com/holmescao/iGrow.git 获得。
一个协调的研究驱动的
为了解决藻类生物质用于生物燃料和副产品的商业化开发方面的主要知识空白和障碍，一个合作联盟——综合筛选、品种优化和验证研究发展 (DISCOVR) 于 2016 年成立。该联盟由美国能源部 (DOE) 生物能源技术办公室 (BETO) 资助，由四个能源部国家实验室——太平洋西北国家实验室 (PNNL)、洛斯阿拉莫斯国家实验室 (LANL)、国家可再生能源实验室 (NREL) 和桑迪亚国家实验室 (SNL)——和亚利桑那州立大学的亚利桑那藻类技术与创新中心 (AzCATI) 组成。为了解决菌株选择障碍，以实现具有适当成分和培养弹性的高季节性生产力，实施了分层的菌株筛选流程。在第一层，在烧瓶培养中确定菌株的温度和盐度耐受性；在 Tier II 中，面积生物量生产力和组成在气候模拟光生物反应器中确定；在 Tier III 中，生产力和培养稳定性在室外水道中确定。表现最佳的菌株将前往 AzCATI 的藻类试验平台进行长期测试，以生成年度生物量生产力数据。在 DISCOVR 管道中进行菌株下调的同时，还会检验有关提高生物量生产力、改变生物量组成以提高内在价值以及提高培养稳定性和抗虫性的假设。进行技术经济分析以确定实验室研究中的有希望的发现或室外池塘养殖条件的拟议修改是否会转化为最低生物质销售价格 (MBSP) 的降低。在 DISCOVR 推出后的三年内，年生物量生产力从 11.7 克 -2 天 -1 增加到 17.6 克 -2 天 -1 ，导致 MBSP 从 824 美元/吨降至 611 美元/吨。
媒体发布
在新加坡企业发展局 (EnterpriseSG) 的支持下，能源市场管理局 (EMA) 和裕廊岛公司 (JTC) 已在 600 万美元的资助下批准了三个项目，用于在裕廊岛试验新的清洁能源创新。这些项目表明，行业、技术合作伙伴和政府机构共同致力于推动裕廊岛清洁能源的部署。2 对清洁能源技术的投资是新加坡能源转型的一部分，旨在降低能源供应的碳排放，并将支持新加坡提高到本世纪中叶或左右实现净零排放的气候目标。这也将支持裕廊岛根据新加坡 2030 年绿色计划建设更可持续的能源和化工园区的愿景。3 这些项目首次在裕廊岛试行，涵盖了多种技术。它们包括创新的浮动太阳能部署和虚拟账本系统的开发，以支持绿色氢气的生产。其中一个项目还将研究利用现有基础设施部署储能系统，用于储能的电解质可以由回收的工业废料生产，从而提高裕廊岛的循环性。获奖项目的评选基于其创新性、商业化潜力和可扩展性。4 如果证明具有商业可行性，这些试验平台项目可以扩大规模，并部署到裕廊岛的更多公司以及其他寻求更清洁能源解决方案的工业公司。此次资助是在裕廊岛循环经济研究之后发起的，该研究得到了 51 家能源和化学品公司的支持，强调了在岛上探索清洁能源技术的更多合作机会。5 关于投资新能源技术的重要性，EMA 首席执行官 Ngiam Shih Chun 先生表示：“由于新加坡的可再生能源选择有限，新能源技术和创新是我们脱碳的关键
2023 年 CREATE AI 法案
2023 年 CREATE AI 法案摘要 2023 年 7 月，美国参议员 Martin Heinrich、Todd Young、Cory Booker 和 Mike Rounds 提出了 S.2714《CREATE AI 法案》，授权建设国家人工智能研究资源 (NAIRR)，这是一种云计算资源，将使人工智能 (AI) 的开发和使用民主化。NAIRR 将免费或低成本地访问数据集和计算资源，以开发 AI 工作流程。这将释放美国在科学、工程、医学、农业和许多其他领域的创新。NAIRR 还将成为开发和实施可信赖的 AI 实践的试验平台。需求很大 谷歌和 Meta 等公司每年在研发上投资数百亿美元，大型科技公司在 AI 投资方面也远远超过其他公司。由于现代 AI 需要大量数据和计算，对前沿 AI 方向的控制已经变得极为集中。即使是资源丰富的大学，在 AI 研究方面也远远落后于产业。例如，对于仅配备一台笔记本电脑的研究人员来说，要达到苹果 Siri 和亚马逊 Alexa 等工具所依赖的人工智能的最高水平，需要花费数千年的时间。背景参议员 Heinrich 和前美国参议员 Rob Portman 作为两党参议院人工智能核心小组的创始联合主席，在第 116 届国会上发起了《人工智能计划法案》和《NAIRR 特别工作组法案》，后来这两项法案在《2021 财年国防授权法案》中成为《国家人工智能计划法案》。这是根据国家人工智能安全委员会的建议而制定的。国会特许的 NAIRR 特别工作组于 2023 年 1 月完成其工作，并制定了如何实施 NAIRR 的完整蓝图，该立法就是以此为基础的。2023 财年，国家科学基金会 (NSF) 获得了 7 亿美元用于人工智能研究，远低于近年来私营部门对基础和应用人工智能研究的贡献。 NAIRR 将使广泛的研究人员能够参与人工智能，这将真正使人工智能民主化，并让美国创新生态系统的全部力量发挥作用，推动人工智能发展。
RLA/00/009 项目 – GNSS 增强测试 - ICAO
摘要 卫星全球导航卫星系统 (GNSS) 技术正在开发中，用于民航运营。GNSS 的一个主要特点是可以在全球范围内提供精确导航。例如，美国联邦航空管理局 (FAA) 开发了广域增强系统 (WAAS)，该系统通过提高系统准确性、完整性和可用性来增强全球定位系统 (GPS)，以满足精密进近导航的航路要求。为了为 WAAS 开发提供平台，FAA 建立了国家卫星试验台 (NSTB)。NSTB 是一个原型 WAAS，其地面基础设施遍布美国和国际。为了在中非和中南地区建立用于开发 WAAS 类型 SBAS 系统的试验平台，ICAO 和 FAA 之间签署了一份谅解备忘录 (MOU)。备忘录于 2001 年 6 月 2 日签署。由此，联合国开发计划署/国际民航组织技术合作项目 RLA/00/009 应运而生，以下国家和国际组织加入了该项目：阿根廷、玻利维亚、巴西、智利、哥伦比亚、厄瓜多尔、巴拿马、秘鲁、美国、委内瑞拉和 COCESNA。通过 RLA/00/009 项目实施的 CAR/SAM 卫星平台测试平台被命名为 CAR/SAM 测试平台 (CSTB)。它是在 NSTB 的基础上设计的。CSTB 和 NTSB 都通过专用通信电路连接。该通信电路最初在智利圣地亚哥 (CSTB) 和美国大西洋城 (FAA 技术中心 (NSTB)) 之间实施，包括里约热内卢 (CSTB) 和大西洋城 FAA 技术中心 (NSTB) 之间的链路。为展示该计划的目标，采取了区域性方法，以帮助说明该区域系统如何使整个区域受益，而不仅仅是使积极参与其中的人受益。CSTB 的成立是为了促进基于 GPS 和 WAAS 类型 SBAS 技术的空中导航操作系统的收集、开发、购买和实施。CSTB 的实施是为了支持在中非和中美洲/南美地区的标准化 GPS 实施，建立一支区域技术专家队伍，并包括初始广域增强系统测试平台，稍后将补充针对每个国家的增强区域容量。)。该测试平台旨在通过开发可应用于运营环境（即场地选择和准备、安全地面通信链路、运营程序开发、飞机认证、培训等）的试验基础设施来降低运营实施成本。
RLA/00/009 项目 – GNSS 增强测试 - ICAO
摘要 卫星全球导航卫星系统 (GNSS) 技术正在开发中，用于民航运营。GNSS 的一个主要特点是可以在全球范围内提供精确导航。例如，美国联邦航空管理局 (FAA) 开发了广域增强系统 (WAAS)，该系统通过提高系统准确性、完整性和可用性来增强全球定位系统 (GPS)，以满足精密进近导航的航路要求。为了为 WAAS 开发提供平台，FAA 建立了国家卫星试验台 (NSTB)。NSTB 是一个原型 WAAS，其地面基础设施遍布美国和国际。为了在中非和中南地区建立用于开发 WAAS 类型 SBAS 系统的试验平台，ICAO 和 FAA 之间签署了一份谅解备忘录 (MOU)。备忘录于 2001 年 6 月 2 日签署。由此，联合国开发计划署/国际民航组织技术合作项目 RLA/00/009 应运而生，以下国家和国际组织加入了该项目：阿根廷、玻利维亚、巴西、智利、哥伦比亚、厄瓜多尔、巴拿马、秘鲁、美国、委内瑞拉和 COCESNA。通过 RLA/00/009 项目实施的 CAR/SAM 卫星平台测试平台被命名为 CAR/SAM 测试平台 (CSTB)。它是在 NSTB 的基础上设计的。CSTB 和 NTSB 都通过专用通信电路连接。该通信电路最初在智利圣地亚哥 (CSTB) 和美国大西洋城 (FAA 技术中心 (NSTB)) 之间实施，包括里约热内卢 (CSTB) 和大西洋城 FAA 技术中心 (NSTB) 之间的链路。为展示该计划的目标，采取了区域性方法，以帮助说明该区域系统如何使整个区域受益，而不仅仅是使积极参与其中的人受益。CSTB 的成立是为了促进基于 GPS 和 WAAS 类型 SBAS 技术的空中导航操作系统的收集、开发、购买和实施。CSTB 的实施是为了支持在中非和中美洲/南美地区的标准化 GPS 实施，建立一支区域技术专家队伍，并包括初始广域增强系统测试平台，稍后将补充针对每个国家的增强区域容量。)。该测试平台旨在通过开发可应用于运营环境（即场地选择和准备、安全地面通信链路、运营程序开发、飞机认证、培训等）的试验基础设施来降低运营实施成本。