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提示：大型语言模型的视觉提示探索，扰动，测试和迭代
摘要 - LARGE语言模型（LLM）由于能够使用简单的自然语言提示执行临时自然语言处理（NLP）任务，因此获得了广泛的普及。呼吁LLM的一部分是他们对公众的可接近性，包括NLP技术专长的人。但是，提示在语言结构，上下文和其他语义方面可能会有很大的不同，并且修改其中一个或多个方面可能会导致任务绩效的显着差异。非专家用户可能会发现确定提高提示所需的更改是一项挑战，尤其是当他们缺乏特定领域的知识和适当的反馈时。为了应对这一挑战，我们提出了p rompt iD，一个视觉分析系统，旨在通过探索，扰动，测试和迭代进行交互，完善和测试提示。p rompt a ID使用协调的可视化效果，使用户可以通过三种策略改进提示：关键字扰动，释义扰动以及获得最佳的context中文字中的最佳示例。p rompt a ID是通过涉及NLP专家的预先研究设计的，并通过强大的混合方法用户研究进行了评估。我们的调查结果表明，P ROMPT I ID可以帮助用户在认知开销较少的情况下迭代提示，并在建议的帮助下产生多样的提示，并分析生成的提示的性能，同时超过现有的最新提示提示性能的互动。
基于UMAP的算法的迭代应用用于完全合成的医疗表格数据生成
摘要：基于利用数据可视化技术的先前开发的部分合成数据生成算法，该研究扩展了新型算法以生成完全合成的表格医疗保健数据。在这种增强的形式中，该算法是基于生成对抗网络（GAN）或变分自动编码器（VAE）的常规方法的替代方法。通过迭代应用原始方法，该适应算法采用UMAP（均匀的歧管近似和投影），一种维度降低技术，通过低维聚类来验证生成的样品。这种方法已成功地应用于三个医疗领域：前列腺癌，乳腺癌和心血管疾病。生成的合成数据已被严格评估，以获得保真度和效用。结果表明，基于UMAP的算法在不同情况下优于基于gan和vae的生成方法。在保真度评估中，它在不同属性的真实数据和合成数据的累积分布函数之间达到了较小的最大距离。在实用程序评估中，基于UMAP的合成数据集增强了机器学习模型性能，尤其是在分类任务中。总而言之，此方法代表了一种可实现安全，高质量合成医疗保健数据的强大解决方案，从而有效地解决了数据稀缺挑战。
iPad：迭代，平行和基于扩散的网络用于场景文本识别
如今，由于其多种应用，场景文本识别引起了越来越多的关注。大多数最先进的方法都采用带有注意机制的编码器框架，从左到右生成文本。尽管表现令人信服，但这种顺序解码策略限制了推理速度。相反，非自动回归模型提供了更快的同时预测，但通常会牺牲准确性。尽管使用明确的语言模型可以提高性能，但它会负担计算负载。此外，将语言知识与视觉信息分开可能会损害最终预测。在本文中，我们提出了一种替代解决方案，该解决方案使用平行且迭代的解码器，该解码器采用了简单的解码策略。此外，我们将文本识别视为基于图像的条件文本生成任务，并利用离散扩散策略，确保对双向上下文信息的详尽探索。广泛的实验表明，所提出的方法在基准数据集（包括中文和英语文本图像）上取得了卓越的结果。
MDP，政策迭代，Q学习和SARSA -Elijah Adams
这项研究研究了在两个不同的马尔可夫决策过程（MDP）环境中应用了四个强化学习（RL）算法的算法（RL）算法的表现：交通交叉点问题和仓库机器人问题。在交通交叉点问题中，发现策略的收敛速度快于价值迭代，而Q学习的速度比SARSA更快。在仓库机器人问题中，Q学习和SARSA都成功地学习了导航策略，而Q学习更具对环境变化的支持。研究表明，RL算法对重要的MDP参数（例如折现因子，过渡概率和奖励功能）高度敏感，这意味着需要仔细调整这些参数。此外，该研究还探讨了计划者与代理商之间的权衡，从而在融合，稳定性和效率方面进行了权衡。使用Python和各种库进行实施，这些发现提供了有关如何在动荡的环境中应用RL技术的见解，并建议将来改善算法设计和实现的方法。
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
一种新型的数据驱动物理迭代建模方法及其在量子仪器中的应用
摘要 - 这项工作是解决量子仪器的数据驱动建模问题并启用模型可以解释的。首先，提出了一种数据驱动的物理迭代（DPI）建模方法来解决具有基于现象学速率方程描述的量子系统的动态行为的复杂物理系统的建模问题。第二，提出的DPI建模方法结合了快速采样技术，该技术被泰勒平均值定理证明是可行的，以解决非自治系统的建模问题。第三，最小二乘标准和大量法则证明了所提出的方法的融合。最后，将DPI建模方法部署在光学泵送磁力计（OPM）和自旋交换宽松量表（SERFCM）中，在完成量子仪器建模的同时，估算了系统的物理参数。数值模拟和实际实验支持理论结果。
迭代横向CNOT解码器
现代候选候选物的现代平台，例如被困的离子或神经原子，可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路，从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是，横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子，从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器，该解码器分别解码每个逻辑量子量子，以处理这种符合的误差。我们表明，在电路级别的噪声和O（1）代码周期下，阈值仍然可以持续存在，并且逻辑错误率将不会显着分级，与p⌊d
迭代横向CNOT解码器
现代候选候选物的现代平台，例如被困的离子或神经原子，可以通过穿梭量允许遥远的物理速度之间的长距离连通性。这为远处逻辑量子位之间的横向逻辑cnot门开辟了道路，从而在该控制和目标逻辑Qubits上的每个相应的物理量子之间执行物理cnot门。但是，横向cnot可以从一个逻辑量子频率传播到另一个逻辑量子，从而导致logimal Qubits之间的误差相关。我们已经开发了一个多通迭代解码器，该解码器分别解码每个逻辑量子量子，以处理这种符合的误差。我们表明，在电路级别的噪声和O（1）代码周期下，阈值仍然可以持续存在，并且逻辑错误率将不会显着分级，与p⌊d
LCASPMDA：一种计算模型，用于预测基于可学习的图形卷积注意网络和自定进度的迭代采样集合
人体包含数万亿个微生物，包括细菌，古细菌，真菌，原生动物和病毒，它们构成人类微生物群，并与人类宿主紧密相互作用（人类微生物组项目联盟，2012; Sommer和Bäckhed，2013年）。这些微生物可以在皮肤，口腔，鼻腔，胃肠道，泌尿生殖道和人体其他部位发现，并在调节人类健康中起重要作用。例如，他们可以调节胃肠道的病理，并协调内部环境的体内平衡，以促进人体的代谢功能（Gill等，2006; Ventura等，2009）。微生物组和宿主粘膜位点以协同的方式相互作用，以防止病原体（Macpherson和Harris，2004）。微生物促进了糖代谢的合成，并促进了T细胞反应所需的维生素的合成（Kau等，2011）。，但微生物也对人体产生不利影响。例如，研究证明，微生物群落的营养不良可以诱导糖尿病（Wen等，2008），炎症性肠病（Durack和Lynch，2019年），甚至癌症（Schwabe和Jobin，2013）。此外，已证明细菌和病毒等病原体能够引起多达27种传染病，例如Covid-19（Xiang等，2020）。此外，近年来，由于药物的滥用和非理性使用，微生物对某些药物产生了抗药性，这给临床医学和药物开发带来了严重的挑战。Concetta等。此外，最近的研究还表明，药物的功效受到微生物代谢的显着影响（McCoubrey等，2022）。当药物在人体中起作用时，微生物在药物吸收和代谢中起着重要作用，从而调节药物疗效和毒性（Zimmermann等，2019）。报道肠道菌群可以与抗癌药物相互作用，从而影响药物的治疗效率和毒性副作用。他们将益生菌，益生元，合成药，生物制剂和抗生素作为微生物群的新兴策略，可以改善治疗结果或确保患者在抗癌治疗期间的生活质量更好（Panebianco等人，2018年）。因此，发现潜在的微生物 - 药水关联是在精密医学领域要解决的关键问题之一，并且需要开发有效的计算模型以发现潜在的微生物 - 药水关联变得越来越紧迫。
自主总线轨迹跟踪系统的强大无模型自适应迭代学习控制
摘要在这项工作中提出了一种强大的无模型自适应迭代学习控制（R-MFAILC）算法，以解决横向控制自动驾驶总线的问题。首先，根据自主总线的周期重复工作特性，利用了迭代域中使用的一种新型的动态线性化方法，并给出了具有伪梯度（PG）的时变数据模型。然后，R-MFAILC控制器的设计具有建议的自适应衰减因子。所提出的算法的优势在于R-MFAILC控制器，该控制器仅利用了调节实体的输入和输出数据。此外，R-MFAILC控制器具有很强的鲁棒性，并且可以处理系统的非线性测量干扰。在基于卡车SIM模拟平台的模拟中，验证了所提出的算法的有效性。使用严格的数学分析来证明所提出算法的稳定性和收敛性。