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World File Search System贪婪
- 葡萄糖共转移蛋白-2抑制剂与β-...
摘要：目的：目前的研究检测到糖尿病（dm）对肝炎糖尿病（DM）对肝炎或C对肝细胞 - 细胞癌（HCC）的影响。方法：使用所有基线特征和索引年（包括所有基线特征年度）的多元逻辑回归模型用于计算倾向分数，我们对倾向分数进行了贪婪算法，以创建匹配的SGLT2I和BB用户对。危险比（HRS）和相应的95％置信区间（CI），我们通过在回归模型中包括基线特征来调整了混杂因素。结果：在以下统计分析中包含了1：1、7023 SGLT2I用户和7023 BB用户的比率之后。与一个调整后的HR为0.27（0.21，0.34）的参考组相比，SGLT2I用户中HCC的HCC风险较低（0.21，0.34）相比，HCC的总体HRS的总体HRS的风险明显降低。结论：与BB使用相比，SGLT2I与HCC发生的大量风险降低有关。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
302049：人工智能与机器学习
单元 1 人工智能与机器学习简介 06 小时人工智能的历史、人工智能与数据科学的比较、机械工程中人工智能的需求、机器学习简介。基础知识：推理、问题解决、知识表示、规划、学习、感知、运动和操纵。人工智能方法：控制论和大脑模拟、符号、亚符号、统计。机器学习方法：监督学习、无监督学习、强化学习。单元 2 特征提取与选择 08 小时特征提取：统计特征、主成分分析。特征选择：排名、决策树 - 熵减少和信息增益、穷举、最佳优先、贪婪前向和后向、特征提取和选择算法在机械工程中的应用。单元 3 分类与回归 08 小时分类：决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支持向量机。回归：逻辑回归、支持向量回归。回归树：决策树、随机森林、K-Means、K-最近邻（KNN）。分类和回归算法在机械工程中的应用。
AISYN：基于人工智能驱动的强化学习逻辑合成框架
摘要 — 逻辑综合是数字芯片设计和实现中最重要的步骤之一，对最终结果质量 (QoR) 有很大影响。对于由有向无环图 (DAG) 建模的最通用输入电路，许多逻辑综合问题（例如延迟或面积最小化）都是 NP 完全的，因此没有最佳解决方案。这就是为什么许多经典逻辑优化函数倾向于遵循贪婪方法，这些方法很容易陷入局部最小值，无法最大限度地提高 QoR。我们相信人工智能 (AI) 和更具体地说强化学习 (RL) 算法可以帮助解决这个问题。这是因为 AI 和 RL 可以通过退出局部最小值来帮助进一步最小化 QoR。我们在开源和工业基准电路上进行的实验表明，通过使逻辑综合优化功能由 AI 驱动，可以显著改善面积、延迟和功率等重要指标。例如，与没有 AI 意识的传统重写算法相比，我们基于 RL 的重写算法可以将综合后的总单元面积提高高达 69.3%。
使用上下文信息和多传感器数据进行室内定位的最佳地标放置
摘要 — 移动代理室内定位的最有效解决方案通常依赖于多传感器数据融合。具体而言，可以通过结合航位推算技术（例如基于里程计）和相对于给定参考系内具有已知位置和/或方向的合适地标的距离和姿态测量，实现准确性、可扩展性和可用性方面的良好权衡。此类技术的一个关键问题是地标部署，它不仅应考虑所采用传感器的有限检测范围，还应考虑错过地标的非零概率，即使它实际上位于传感器检测区域 (SDA) 内。本文重点研究最小地标放置，同时考虑可能的环境上下文信息。该解决方案依赖于贪婪放置算法，该算法可以最佳地解决问题，同时将定位不确定性保持在给定限制以下。通过在欧盟项目 ACANTO 背景下的多次模拟验证了所提出方法的正确性，该项目需要在大型、公共且可能拥挤的环境中（例如购物中心或机场）定位一个或多个智能机器人步行者。
使用循环强化学习和模拟退火在集成电路中布局
随着集成电路 (IC) 技术的日益复杂，其物理设计和生产变得越来越具有挑战性。布局一直是 IC 物理设计中最关键的步骤之一。经过数十年的研究，基于分区、基于分析和基于退火的布局器不断丰富布局解决方案工具箱。然而，包括运行时间长和缺乏泛化能力在内的开放性挑战继续限制现有布局工具的更广泛应用。我们利用强化学习 (RL) 的进步，设计了一种基于学习的布局工具，该工具基于强化学习 (RL) 和模拟退火 (SA) 的循环应用。结果表明，RL 模块能够为 SA 提供更好的初始化，从而产生更好的最终布局设计。与其他近期基于学习的布局器相比，我们的方法主要不同之处在于它结合了 RL 和 SA。它利用 RL 模型在训练后快速获得良好粗略解决方案的能力和启发式方法实现解决方案贪婪改进的能力。
量子互联网动态调度的线性代数框架
摘要 — 未来的量子互联网旨在通过共享端到端纠缠来实现任意远距离节点对之间的量子通信，端到端纠缠是许多量子应用的通用资源。与传统网络一样，量子网络也必须解决与路由和以足够速率满足服务相关的问题。我们在这里处理当必须通过基于第一代量子中继器或量子交换机的量子网络提供多种商品时的调度问题。为此，我们引入了一种新颖的离散时间代数模型，适用于任意网络拓扑，包括传输和内存丢失，并适应动态调度决策。我们的代数模型允许调度程序使用临时中间链路的存储来优化性能，具体取决于信息可用性，范围从集中式调度程序的完整全局信息到分布式调度程序的部分本地信息。作为一个说明性示例，我们将一个简单的贪婪调度策略与几个最大权重启发的调度策略进行比较，并说明通过网络为两对竞争客户端产生的可实现速率区域。
atlas-shrugged.pdf - 反逻辑主义
第一部分：非矛盾 第一章 主题 第二章 链条 第三章 顶部与底部 第四章 不可移动的推动者 第五章 德安孔尼亚斯的高潮 第六章 非商业 第七章 剥削者和被剥削者 第八章 约翰·高尔特线 第九章 神圣与世俗 第十章 怀亚特的火炬 第二部分：非此即彼 第一章 属于地球的人 第二章 拉动的贵族 第三章 白色勒索 第四章 对受害者的制裁 第五章 账户透支 第六章 神奇金属 第七章 暂停使用脑子第八章 凭借我们的爱 第九章 没有痛苦、恐惧或内疚的面孔 第十章 美元的符号 第三部分：A 是 A 第一章 亚特兰蒂斯 第二章 贪婪的乌托邦 第三章 反贪婪 第四章 反生命 第五章 兄弟的守护者 第六章 解脱协奏曲 第七章 “我是约翰·高尔特” 第八章 利己主义者 第九章 发电机 第十章 以我们之中最优秀的人的名义
计算机科学与工程学院
3。计算机编程和数据结构和算法编程在C，面向对象的编程，阵列，堆栈，排队，链接列表，树，搜索排序技术，哈希和图形。渐近最差的情况和空间复杂性。算法设计技术：贪婪，动态编程和分裂和概述。图形搜索，最小跨越树和最短路径。5。操作系统过程，线程，过程间通信，并发和同步。僵局。CPU计划。内存管理和虚拟内存。文件系统。6。数据库ER -MODEL。关系模型：关系代数，元组演算，SQL。完整性约束，正常形式。文件组织，索引（例如B和B+树）。交易和并发控制。6。数据通信和计算机网络模拟和数字信号，信号特征，多路复用技术，通信通道，开关技术。概念分层。LAN Technologies（以太网）。流量和错误控制技术，切换。IPv4/ipv6，路由器和路由算法（距离向量，链接状态）。TCP/UDP和插座，拥塞控制。应用程序层协议（DNS，SMTP，POP，FTP，HTTP）。
阿尔伯克基晨报，1911 年 5 月 30 日
人们一致认为，在谢尔曼反托拉斯法的推翻中，“合理原则”将在全国法院中占主导地位，至少在最高法院人员强烈支持或修订谢尔曼反托拉斯法之前。实际上，该判决无非是故意举例说明。法院认为，在“无可争议的事实”上适用“事实原则”是合理的。从第一次联合的组织开始，法院就发现，联合的目的是获得烟草贸易的统治权和利润，而不是仅仅通过行使普通的合同和贸易权利，而是通过设计方法来垄断烟草贸易，将竞争对手赶出市场。法院认为，这一目的是残酷的，因为它认为利用这种理论或利用竞争对手的贪婪将取得成功。法院认为，这种行为在“理性”的视角下违反了法律。政府几乎在每一点上都对下级法院的裁决提出上诉。今天它取得了胜利。首先，朱姆斯·杜克和其他 28 名个人被告被判为非法联合的当事人，而不是被免于进一步的指控。责任在案件中按照以下指示。而不是驳回对帝国烟草公司的法案，英国信托和