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World File Search System贪婪
大非洲 NEMO 2022 演习开始
几内亚湾从塞内加尔延伸至安哥拉，绵延 5,707 公里的西非海岸线，是一个主要的海洋区域。该地区位于主要海上航线的十字路口，拥有丰富的自然资源，特别是石油、渔业和矿产，这有利于贪婪和非法活动的发展。
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
一种基于转换的量子物理合成方法，用于最近的邻居体系结构
摘要：量子回路的物理合成概念，即合成和物理设计过程之间的相互作用，是在我们以前的工作中首次引入的。这个概念激发了我们提出的一些技术，这些技术可以最大程度地减少在最近邻居建筑上运行电路所需的额外插入交换操作的数量。最小化掉期操作的数量可能会降低量子电路的延迟和误差概率。着眼于这个概念，我们提出了一种基于转换规则的物理综合技术，以减少最近邻里建筑中交换操作的数量。将电路的Qubits映射到目标体系结构提供的物理量子位之后，我们的过程被此映射信息提供了。我们的方法使用获得的位置和调度信息将某些转换规则应用于原始Netlist，以减少在体系结构上运行电路所需的额外交换门的数量。我们遵循两项政策，以应用转换规则，贪婪和基于仿真的策略。仿真结果表明，与文献中最好的基于贪婪和基于模拟的基于基于通量的策略，该提出的技术分别将额外掉期操作的平均数量降低了约20.6％和24.1％。
计算机科学（CSCI）
CSCI 340高级算法4.0 SH []算法调查，重点是将算法理论应用于解决实践问题的解决方案。类别包括算法分类法，贪婪算法，动态编程，分裂和纠纷和智能搜索。各种特定的算法示例这些类别来自各种应用领域，例如压缩，加密，图形问题，分类，计算几何和字符串匹配。先决条件：CSCI240。班级限制：仅大三和高级。
![arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日](/simg/0\09167acb54f1a276e1d04e10d2db512eb682cbbc.webp)
arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日
基于声学和语言提示的语言模型（LM）方法，例如Vall-e，在零击音频产生的领域取得了显着的进步。但是，iS iSTing方法仍然存在一些局限性：1）由于音频和音素令牌之间有限的对齐约束，导致输出综合语音的重复，换位和遗漏； 2）使用自动化语言模型对综合语音进行细粒度控制的挑战； 3）由于基于AR的编码的性质，尤其是在贪婪策略下，无限的沉默产生。为了减轻这些问题，我们提出了Ella-V 1，这是一个简单但有效的基于LM的零击文本对语音（TTS）框架，可以在音素级别对合成音频进行细性的控制。ELLA-V的钥匙是声学和音素令牌的序列序列，在该序列中，音素令牌出现在相应的声音令牌之前。表现出的发现表明，我们的模型在准确性方面执行了VALL-E，并使用基于贪婪和采样的解码策略提供了更稳定的结果。Ella-V的代码将是开源的，以清理2。音频样本可在https://ereboas.github.io/ellav/上找到。
学士 /主论文-LFB.RWTH -AACHEN.DE < / div>
为视网膜植入物设计电极阵列的布局是一项具有挑战性的任务，因为必须考虑许多因素，例如，视网膜的解剖结构，分辨率和电极的串扰效应之间的交易，以及患者特定于患者的磷光。Bruce＆Beyeler [1]建议使用贪婪算法自动设计电极布置和模拟模型[2]。在本文中，我们想使用贝叶斯优化[3]，其中可以根据先前工作后的分类结果来定义采集函数[4]。
![人工智能 [R20A1205] 讲稿](/simg/3\390a4212208f638772f48a106f00c4c04c54bbcf.png)
人工智能 [R20A1205] 讲稿
通过搜索解决问题 –II：问题解决代理、寻找解决方案、无信息搜索策略：广度优先搜索、均匀成本搜索、深度优先搜索、迭代深化深度优先搜索、双向搜索、有信息（启发式）搜索策略：贪婪最佳优先搜索、A* 搜索、启发式函数、超越传统搜索：爬山搜索、模拟退火搜索、连续空间中的局部搜索。UNIT-II
通过深入增强学习的城市航空运输系统中的动态频谱分配
摘要 - 城市空气流动性（UAM）和先进空气流动性（AAM）的新兴概念为城市航空运输开辟了新的范式。一个巨大的挑战是，这些新的航空车将迅速饱和已经拥挤的航空频谱，这是确保可靠的安全操作通信的必不可少的资源。在本文中，我们考虑了一个航空运输系统，该系统可在该系统中运行多个航空车，以将乘客或货物从不同的来源运输到其沿其预先确定的路径的目的地。在战役期间，必须达到最低沟通质量（QoS）要求，以确保安全安全。我们的目标是通过共同优化所有航空车的速度选择和频谱分配来最大程度地减少任务完成时间。我们将优化问题提出为多阶段马尔可夫决策过程（MDP），其中优化变量耦合在一起。基于多代理的深钢筋学习（DRL）解决方案是提出了值分解网络（VDN）算法来采取离散操作的。此外，我们提出了一种启发式贪婪算法作为基线解决方案。仿真结果表明，我们基于学习的解决方案优于启发式贪婪算法和另一种正交多访问（OMA）解决方案，以最大程度地降低任务完成时间。索引术语 - 光谱分配，空中通信，增强学习，多代理