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fedGCS：通过基于梯度的优化在联合学习中有效选择有效客户选择的生成框架
联邦学习在统计和系统异质性方面面临重大挑战，以及高能量消耗，需要有效的客户选择策略。传统方法，包括启发式和基于学习的方法，无法解决这些复杂性。为了回应，我们提出了FedGC，这是一种新颖的生成客户选择框架，它可以创新将客户选择过程作为一项固定的任务重新铸造。从大语模型中使用的方法中汲取灵感，FedGC能够在连续表示空间内编码丰富的决策知识，从而实现了有效的基于梯度的优化，以搜索将通过生成而产生的最佳客户选择。框架组合四个步骤：（1）使用经典客户端选择方法自动收集“选择得分”对数据； （2）在此数据上训练编码器 - 评估器 - 编码器框架以结构连续的表示空间； （3）在此空间中启用基于梯度的优化，以进行最佳客户选择； （4）通过使用光束搜索训练有素的解码器来生成最佳客户端选择。FedGC通过更全面，可推广和高效，同时选择模型性能，延迟和能力消费来优于传统方法。通过广泛的实验分析证明了FedGC的有效性。
shm2024 团队关于量子特征选择的研究
量子在科学研究中一直备受关注，因为它违背了人们的普遍看法。最近发展起来的量子计算也开始受到广泛关注。量子计算机可以比传统计算机更快地解决非确定性多项式 (NP) 难题中的一些独特挑战。这项工作基于在共享任务 QCLEF2024 中实现任务 1 特征选择，其中 MQ2007 数据集包含 46 个特征。该任务使用模拟退火和量子退火执行。基于 ndcg@10（归一化折现累积增益）和退火时间分析了两种退火方法的性能。使用量子退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.3621 和 27222 毫秒的结果。使用模拟退火时，我们分别获得了 ndcg@10 和退火时间 0.4024 和 284106 毫秒的结果。
CRUISE 关于推荐系统中特征选择的量子计算
协同过滤技术[1,2]根据用户行为模式和物品特征预测潜在的用户-物品交互，广泛应用于推荐算法中，该领域的一些著名技术包括矩阵分解方法[3]、基于邻域的方法[4]、深度学习方法[5,6]、基于图的技术[7,8]、因式分解机[9]、混合方法[10]、贝叶斯方法[11]和大型语言模型（LLM）[12]。然而，协同过滤技术[1]严重依赖于数据的质量。例如，使用用户个人资料、物品特征、评论、图像和其他信息可以显著提高推荐算法的性能，但在某些情况下，也会降低其性能。因此，区分哪些信息对推荐有用至关重要，这有助于构建高效的系统并降低能耗[13、14、15、16]。量子计算机利用量子比特和叠加、纠缠、量子隧穿等量子效应，是从冗余数据中识别有用信息的有效工具[17]。它显著提高了搜索问题和大整数分解的处理速度[18]。因此，在本文中，我们旨在利用量子计算技术寻找对推荐有用的特征。我们的目标是通过识别和利用相关数据来提高推荐系统的效率和准确性，从而降低计算要求和能耗[18、19、20]。在 QuantumCLEF 2024 中，我们专注于任务 1B，其中为每个项目分别提供 150 和 500 个特征[21、22]。我们将分析这些特征以提取与推荐系统最相关的特征。该任务要求参与者使用量子退火和模拟退火从给定数据中选择合适的特征，用于基于项目的 KNN 推荐算法（Item-KNN）。组织者提供了一个使用互信息进行特征选择的示例 [18]。但是，我们的初步实验表明，与使用所有特征而不进行任何选择相比，仅使用互信息进行特征选择对 Item-KNN 性能的改善有限。这是因为互信息仅反映两个变量之间的相互关系，与推荐算法的最终目标无关。因此，
埃塞俄比亚西北部阿耶胡流域小农户应对气候变化影响的适应策略选择的决定因素
适应气候变化对于埃塞俄比亚等发展中国家的可持续生计至关重要，因为雨养农业是这些国家的经济支柱。本研究旨在评估不同农业生态区的本土和引进的适应措施及其决定因素。我们使用结构化和半结构化问卷从 338 个农户收集数据。加权平均指数 (WAI) 用于确定不同农业生态区农户采用的最重要的适应方法，而问题对抗指数 (PCI) 则评估阻碍这些策略实施的障碍。多项逻辑模型 (MNL) 用于调查影响农民选择适应策略的因素。结果表明，最受欢迎的本土适应策略是种植当地作物品种 (WAI = 2.22)、作物多样化 (WAI = 2.15) 和调整种植日期 (WAI = 2.14)。引入的适应策略包括使用无机肥料（WAI = 2.64）、应用改良作物品种（WAI = 2.41）以及使用杀虫剂和除草剂（WAI = 2.24）。PCI 结果显示，适应气候变化的主要障碍是农场规模有限（PCI = 694）、缺乏气候信息（PCI = 641）、土壤质量差（PCI = 639）、缺乏灌溉设施（PCI = 623）和投入成本高（PCI = 610）。logit 模型确定了影响农民对适应措施偏好的几个重要因素，例如作物歉收、信贷可用性、反复干旱、气候变化感知、农业生态位置和家庭收入。该研究强调了了解影响农民适应策略的当地因素以增强他们对气候变化的适应能力的重要性。
技术组合选择的混合定量-定性方法：以伊朗航天工业为例
摘要：众所周知，航天工业是许多世界经济体的经济驱动力。在伊朗，卫星技术知识的获取是该国近年来科技指标的成就之一，但伊朗忽视了对该行业进行最佳投资的地位和重要性。最佳技术组合是可以弥补这一差距并帮助决策者做出更好决策的工具之一。本文采用定量和定性混合方法，在两个短期和中期确定伊朗航天工业的最佳技术组合，包括其目标、属性和挑战。我们制定了一个具有以下多目标函数的技术组合选择模型：最大化使用不同技术的收益，包括短期和中期组合，最大化所有技术的技术就绪水平 (TRL) 的总和，最大化技术的获取速度，并最小化每个组合中技术的获取风险。在提出的模型中，每种技术的可用性、获取成本和复杂性都得到了细致的考虑。此外，还使用目标规划方法来整合目标函数。本文的另一个新颖之处在于制定了两个不同时期的投资组合，其中它们相应的投入和产出相互影响。这项研究可以极大地帮助指导该国对航天工业的投资、空间生态系统导向、促进太空企业的创建、促进经济增长，并为改善该领域的相关政策提供指导。此外，这项研究可以为其他发展中国家的航天工业提供启发。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
对选择的工具价值的敏感性在开发中增加
从生命的早期开始，孩子们面临着无数的决定，但也许没有像选择何时尝试控制他们经历的事件那样无处不在。例如，孩子们不仅可以选择穿什么衣服，吃什么或与哪个朋友一起玩，还可以选择这些选择，还是要做出这些选择，还是放弃控制并让其他人塑造自己的环境。关于是否做出选择的决定会影响儿童所经历的积极和负面结果，他们的早期学习机会（Ruggeri等人，2019年），以及他们对他们对环境的代理的信念（Heckhausen等，2010; Moscarello＆Hartley，2017年）。尽管代理选择决定对人们如何与环境互动和学习的层次影响，以及广泛的证据表明，儿童和成人都重视了做出选择的权利（Ackerlund Brandt等，2015; Cordova＆Lepper，1996; 1996; Dunlap et al。，1994; Dunlap等，1994; Fisher et al。尚不清楚不同的认知过程如何塑造整个发展的代理决策。
大小选择的大银纳米群（n = 70-100）的局部表面等离子体共振在C60有机基材上软地面
相反，即使在包含少数到几百个原子的可数纳米尺寸区域中，LSPR响应也在气相中观察到，对应于纳米簇（NC）（NC），直径低于几纳米。14–19这些发现促使研究基于量子理论计算构建理论框架，以增强我们对这些NC区域光学响应的理解。20–29关于LSPR光学响应在NC中的阈值大小，当在C 60有机底物上制造尺寸分散的单分散Ag NC时，Ag n NC的LSPR响应在9个原子左右出现。两光子光发射（2PPE）光谱阐明了LSPR响应，展示了依赖极化的增强光发性，包括波长依赖性和高扁平形Ag NC在石墨底物上的较大扁平形AG NC的电子弛豫过程。9,10,30但是，在大约50个原子和具有数百个原子的平坦原子的小型NC之间存在尺寸差距。因此，必须使用在底物上单分散的原子化Ag n NC评估光学性质，以揭示用于推进理论处理的过渡区域。在这项研究中，大型Ag NC（n = 70、85和100）在有机C 60底物上均匀地表面毫无成绩，并使用2PPE光谱法评估了其LSPR响应。我们将讨论与周围环境的相关性