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黑盒特征选择的多项式量子加速
特征选择需要从给定数据集中创建特征子集，以在原始数据集和选定特征集之间建立高度互信息 (MI) 共享 [ 1 , 2 ]。形式上，给定一组特征 F = { f 1 , f 2 , · · · , fm }，其中 fi ∈ R d ，设 fi K 为 fi 在 K 中的维度所跨越的子空间上的投影，设 FK = { fi K } 为一组独立的 fi 。特征选择问题定义为从 F 中选择 K ⊂{ 1 , · · · , p }，使得 K 保留最多信息。虽然特征选择是经典计算中一个研究得很深入的课题 [ 3 – 6 ]，但在量子算法开发的背景下，特征选择仍然是一个相对较新的领域。这项任务被认为是 NP 难题 [ 7 ]，在没有关于数据集结构的先验信息的情况下，量子算法的加速上限是二次的。此前，针对特征选择问题，人们提出了容错和效用规模量子算法 [8]，但成功率参差不齐 [9-15]。其中，容错量子特征选择算法分别表现出多对数时间复杂度和二次加速比。多对数时间复杂度是由于问题中隐藏着某种代数结构，而二次加速比是当手头的 NP 完全问题的结构未知时量子算法的一般 Grover 加速比 [16]。其他量子方法是实现变分方法的效用规模量子算法。尽管分析此类算法很困难，但可以合理地假设，除非进一步利用问题结构，否则此类算法的量子加速比的上限就是 Grover 加速比。表示特征选择问题的一种常用方法是二次无约束优化问题 (QUBO)，可以使用经典和量子计算框架进行处理。在量子计算机上，我们既可以使用 Grover 型容错算法，也可以使用 VQE [ 17 ] 或 QAOA 型 [ 18 ] 效用规模算法来求解该问题。另一方面，当量子算法能够利用已知结构时，加速比可以更显著，比如当简化为尖峰张量分解时，加速比可以达到四次方 [ 19 ]，而当与计算 Betti 数相关时，加速比甚至可以达到指数级 [ 20 , 21 ]。这促使人们探究是否存在一类具有最小结构的问题，即用户对特征拥有稍多的信息，而量子算法可能会带来一些加速。这项工作旨在解决黑盒特征选择问题 (B2FS) 的这个问题，在某些假设下，将其表述为碰撞问题 [ 22 ]。利用 Brassard-Høyer-Tapp 算法（BHT 算法）[ 23 ]，一种已知的碰撞问题解决方案，我们提供了对已经高效的经典概率算法进行多项式加速的证明。据我们所知，这是已知的第一个针对最小结构化特征选择问题的量子加速。
算法选择的概括分析
摘要 - 在算法选择研究中，围绕算法特征的讨论被对问题特征的重点显着掩盖了。尽管一些实证研究已经提供了有关算法特征有效性的证据，但是将算法特征纳入算法选择模型的潜在好处，并且对不同场景的适用性尚不清楚。在本文中，我们通过提出基于算法功能的算法选择的第一个可证明的保证来解决这一差距，从而采用概括性的观点。我们分析与算法特征相关的收益和成本，并研究概括误差如何受到不同因素的影响。具体而言，我们分别检查了在转导和感应学习范式下的自适应和预定义算法特征，并根据模型的Rademacher复杂性得出了概括误差的上限。我们的理论发现不仅提供了紧密的上限，而且还提供了有关各种因素的影响的分析见解，例如问题实例的训练量表和候选算法，模型参数，特征值以及培训数据和测试数据之间的分布差异。值得注意的是，我们证明了模型如何从涉及许多算法的复杂场景中受益于算法特征，并证明了分布的概括误差与χ2差异之间的正相关。
冠状病毒大流行期间的压力弹性用于预测维护的机器学习算法选择的概念框架
行业4.0范式实现了高级数据驱动的决策过程，导致许多制造商进行数字化转型。在这种情况下，预测维护（PDM） - 即一种维护策略，可以预先预测基于机器学习（ML）的失败 - 即一组用于分析模式识别数据的算法 - 成为最突出的数据驱动的分析方法之一，以最大程度地提高工业系统的可用性和效率。的确，存在相当大的文献，该文献涉及基于ML的PDM，其中已将广泛的ML算法应用于广泛的工业环境。尽管这对该主题有了广泛的了解，但需要选择特定任务的正确算法是一个具有挑战性的问题，因为它被认为是开发和实施ML面向ML的方法的重要阶段。为了应对这种必要性，这项工作提出了一个概念框架，以指导从业人员和ML算法选择PDM问题的非专家用户。目的是为识别哪些ML技术可能在特定任务或数据集中实现有价值的性能，提供一组准则和建议。首先，PDM中最常用的ML算法与其核心特征，优势和缺点一起分析。然后，考虑了几个决策变量，具体取决于数据集和ML特征，学习目标，准确性和解释性。最后，提出了说明性的案例研究，以证明如何在实际的工业应用中采用拟议框架。
发现PF-072220060，有效而有选择的CDK4抑制剂
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iv 32203947早期儿童护理和发展IV 32203948自我发展和福祉IV 32203949培训和能力建设IV 32203950广告和社交营销IV 32203951表面装饰IV 32203952 32203952 CAD IV 32203953的CAD 322039953 32203953 CAD3空间规划IV 32203955通信和媒体设计中的计算机应用IV
定量字符iii：对自然界选择的响应
Candace Galen注意到，在宾夕法尼亚山脉的高高（Tundra）高程在科罗拉多落基山脉的高高（Tundra）高程生长，其花朵比在较低（Timberline）海拔高度生长的花朵大12％。