XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System贪婪
未来通信研发计划（FCP）
•此外，使用平均召回作为度量，评估了模拟中提出的SEMCOM框架的性能。结果表明，该系统的执行几乎和前20个预测的原始模型一样。在不同的无线通道条件下测试了系统的性能。随着SNR的增加，系统的性能稳定增长，对于9 dB及以上的SNR稳定。评估了所提出的拍卖机制，并发现适应了不同数量的VSP，卖方和赢得VSP的平均公用设施一致。拟议的贪婪算法在平均卖方效用和平均获胜VSPS的效用方面优于随机算法。图像利用率始终超过50％。通过使用语义通信系统进行场景图传输，大大降低了图像传输的数据大小，从而提高了元元通信系统的效率。
大型制药公司的商业模式报告摘要
2024 年 2 月 6 日 大型制药公司的商业模式：企业贪婪 美国支付的处方药价格是世界上最高的。在四分之一的美国人买不起医生开的药的时候，十家大型制药公司在 2022 年赚取了超过 1120 亿美元的利润，同时向首席执行官支付了高昂的薪酬方案，并花费数十亿美元进行股票回购和分红，让富有的股东变得更加富有。美国参议院卫生、教育、劳工和养老金委员会 (HELP 委员会) 多数党工作人员揭露了三家美国制药公司——强生、默克和百时美施贵宝——如何以牺牲美国人民的利益为代价获利。主要发现包括：
量子计算机上的特征选择
摘要 在机器学习中，较少的特征会降低模型的复杂性。因此，仔细评估每个输入特征对模型质量的影响是至关重要的预处理步骤。我们提出了一种基于二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的新型特征选择算法，该算法允许根据特征的重要性和冗余度选择指定数量的特征。与迭代或贪婪方法相比，我们的直接方法可以产生更高质量的解决方案。QUBO 问题特别有趣，因为它们可以在量子硬件上解决。为了评估我们提出的算法，我们使用经典计算机、量子门计算机和量子退火器进行了一系列数值实验。我们的评估将我们的方法与各种基准数据集上的一系列标准方法进行了比较。我们观察到了具有竞争力的表现。
增强学习的数学
1个随机匪徒1 1.1快速潜入两个阶段的随机实验。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2随机匪徒简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.3算法：探索 - 探索折衷。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.3.1基本委员会 - 然后探索算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 1.3.2从贪婪到UCB。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.3.3 Boltzmann探索。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 27 1.4随机匪徒的下限。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.1在相对熵上有点。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。15 1.3.3 Boltzmann探索。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 1.3.4随机匪徒的简单策略梯度。。。。。。。。。。。。。。。。27 1.4随机匪徒的下限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.1在相对熵上有点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 1.4.2 Mini-Max下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。34 1.4.3渐近下限（依赖模型）。。。。。。。。。。。。。。。。。36
计算机科学与工程系
1。熟悉一些基本算法及其效率分析。2。提供了具有说明性问题的不同算法设计范式的详细介绍。3。学习并实施动态编程和贪婪算法。4。使用近似算法熟悉学生的图表，计算困难问题并解决。Unit 1: Fundamentals of Algorithmic Problem Solving Introduction to Algorithms and their Importance, Understanding the Role of Algorithms in Computing, Algorithmic Paradigms: Overview and Classification, Basic Analysis of Algorithms: Time and Space Complexity, Asymptotic Notations: Big O, Big Theta, Big Omega Unit 2: Divide and Conquer Algorithms Principles of Divide and Conquer,经典示例：二进制搜索，合并排序，快速排序，分歧和征服算法的分析，在大整数的乘法中应用和矩阵乘法，师范定理用于除法和征服重复
MeiraGTx 的 AI 驱动启动子优化
合成了具有最高预测效力的构建体并在 HEK293T 细胞中进行了测试。第一代的结果表明，大多数增强子+启动子构建体的性能与母体 C6 启动子一样好或更好。特别是，构建体 C120 和 C124 分别表现出约 30% 和约 40% 的提高效力。同样，一些点突变导致性能提高 10% 到 30%。超突变构建体（采用迭代或贪婪方法）破坏了 HEK293T 细胞中的启动子活性。根据第一代的结果，我们合理地设计了一组新的构建体，这些构建体基于体外表达最高的构建体的组合。第二代在 HEK293T 细胞中进行了测试，所有构建体都表现出比亲本 C6 更高的表达。特别是，与原始 C6 构建体相比，构建体 C187 达到了约 2 倍的改善。
达到 2024 大脑问题
通过南达科他州一座由金矿改建而成的实验室进入地下深处，研究人员拼凑出了迄今为止最完整的人类脚下神秘而又不寻常的微生物地图。在 CIFAR 研究员 Magdalena Osburn 的带领下，研究人员对近 600 种微生物基因组进行了描述（其中一些是科学界首次发现的），并将它们分为两类：极简主义者，他们通过每天吃同样的东西来简化生活；极端主义者，他们随时准备贪婪地攫取他们能找到的任何资源。这项研究对能源资源的探索以及地下活动（如采矿和碳储存以及资源分配（在气候变化的情况下尤其重要）如何影响或受微生物影响具有重要意义。这项研究还暗示了火星上可能存在生命，因为微生物以岩石和水中的资源为生，这些资源虽然与地表分离，但可能与地表相互作用。
快速 IC 设计空间探索的可行性预测
摘要：DARPA POSH 计划与研究界产生共鸣，并指出工程生产力已落后于摩尔定律，导致领先技术节点的 IC 设计成本过高。主要原因是完成设计实施需要大量计算资源、昂贵工具，甚至需要很多天的时间。然而，在此过程结束时，一些设计无法满足设计约束并变得无法布线，从而形成恶性电路设计循环。因此，设计人员必须在设计修改后重新运行整个过程。本研究采用机器学习方法自动识别设计约束和设计规则检查 (DRC) 违规问题，并通过迭代贪婪搜索帮助设计人员在漫长的详细布线过程之前识别具有最佳 DRC 的设计约束。所提出的算法实现了高达 99.99% 的设计约束预测准确率，并减少了 98.4% 的 DRC 违规，而面积损失仅为 6.9%。
外国直接投资是否促进政治稳定？来自发展中经济体的证据
本文探讨了外国直接投资 (FDI) 应对社会政治不稳定的潜力，这是发展中国家面临的最紧迫的挑战之一。社会政治 (不) 稳定是从制度角度来探讨的，并与一种特殊类型的 FDI 相关联，即绿地 FDI，因为它具有更直接的社会经济外部性及其对贪婪和不满的影响。因果关系问题主要使用基于重力的 FDI 工具变量来解决，利用双边绿地项目数据。使用 2003-2017 年期间大量发展中国家的数据进行的实证结果表明，FDI 不仅在整体社会政治稳定方面有利于体制发展，而且在符合人权的社会政治稳定方面也有利于体制发展。结果对一系列规范和替代识别策略以及一系列敏感性测试都具有稳健性。总体而言，本研究强调促进政治稳定是 FDI 促进发展的另一个渠道。
使用深度强化学习优化 ZX 图
摘要 ZX 图是一种强大的图形语言，用于描述量子过程，可应用于基础量子力学、量子电路优化、张量网络模拟等。ZX 图的实用性依赖于一组局部转换规则，这些规则可以应用于它们而不改变它们描述的底层量子过程。可以利用这些规则来优化 ZX 图的结构以用于一系列应用。然而，找到最佳的转换规则序列通常是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们将 ZX 图与强化学习结合起来，强化学习是一种旨在发现决策问题中最佳动作序列的机器学习技术，并表明训练有素的强化学习代理可以显著胜过其他优化技术，如贪婪策略、模拟退火和最先进的手工算法。使用图神经网络对代理的策略进行编码，可以将其推广到比训练阶段大得多的图表。