Oltre alle opinioni binarie: Un profondo approccio basato sull'apprendimento per il rinforzo a Massimizzazione dell'influenza competitiva consapevole dell'incertezza
La massimizzazione dell'influenza competitiva (CIM) Il problema coinvolge più entità in competizione per l'influenza nei social network online (OSNS). Mentre l'apprendimento di rinforzo profondo (Dr) ha mostrato promesse, I metodi esistenti assumono spesso utenti’ Le opinioni sono binarie e ignorano il loro comportamento e la conoscenza precedente. Proponiamo...
Apprendimento federato bayesiano per la formazione continua
Apprendimento federato bayesiano (Bfl) consente la quantificazione dell'incertezza e l'adattamento robusto nell'apprendimento distribuito. Contrariamente all'approccio frequentista, Stima la distribuzione posteriore di un modello globale, Offrire approfondimenti sull'affidabilità del modello. Tuttavia, gli attuali metodi BFL trascurano le sfide dell’apprendimento continuo in....
EasyEdit2: Una struttura di guida di facile utilizzo per la modifica di lingue di grandi dimensioni Modelli
In questo documento, presentiamo EasyEdit2, un framework progettato per consentire la regolazione plug-and-play per il controllo del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) comportamenti. EasyEdit2 supporta un'ampia gamma di interventi in fase di test, compresa la sicurezza, sentimento, personalità, modelli di ragionamento, fattualità, e caratteristiche del linguaggio. A differenza del suo predecessore, Modifica facile2...
Rete di distribuzione di chiavi quantistiche a doppio campo completamente connessa
Distribuzione delle chiavi quantistiche (QKD) è un'applicazione chiave nella comunicazione quantistica, consentendo lo scambio sicuro di chiavi tra le parti utilizzando gli stati quantistici. Campo gemello (TF) QKD offre una soluzione promettente che supera i limiti del ripetitore, e la sua natura indipendente dal dispositivo di misurazione lo rende adatto per reti di tipo stella..
Generazione automatica del volo acrobatico in ambienti complessi tramite Modelli di diffusione
L'esecuzione di voli acrobatici straordinari in ambienti complessi richiede la progettazione manuale in anticipo delle manovre chiave, il che è intricato e dispendioso in termini di tempo poiché l'orizzonte della traiettoria eseguita diventa lungo. Questo articolo presenta un nuovo framework che sfrutta i modelli di diffusione per automatizzare e....
Abbattere la compilazione quantistica: Profilazione e identificazione costosa Passa
Con le crescenti capacità dei sistemi quantistici, l'efficiente, l’esecuzione pratica dei programmi quantistici sta diventando sempre più critica. Ogni esecuzione include il tempo di compilazione, che rappresenta un notevole sovraccarico del tempo di esecuzione complessivo del programma. Per affrontare questa sfida, proposte che sfruttano le tecniche di precompilazione...
PIT deterministico di profondità 4 e normalizzazione
In questo documento, we initiate the study of deterministic PIT for $\Sigma^{[k]}\Pi\Sigma\Pi^{[\delta]}$ circuiti su campi di qualsiasi caratteristica, where $k$ and $\delta$ are bounded. Our main result is a deterministic polynomial-time black-box PIT algorithm for $\Sigma^{[3]}\Pi\Sigma\Pi^{[\delta]}$ circuiti, alla condizione aggiuntiva che....
C2RUST-BANCO: Un ridotto al minimo, Set di dati rappresentativo per C-to-Rust Valutazione della trascrizione
Nonostante gli sforzi compiuti nel rilevamento delle vulnerabilità negli ultimi due decenni, le vulnerabilità della sicurezza della memoria continuano a essere un problema critico. Rapporti recenti suggeriscono che la soluzione chiave è migrare verso linguaggi sicuri per la memoria. A tal fine, La transpilazione C-to-Rust diventa popolare per risolvere....
L'algoritmo iterativo di partizionamento di Chainlet per il venditore ambulante Problema con Drone e accelerazione neurale
Questo studio introduce il partizionamento iterativo di Chainlet (ICP) algoritmo e la sua accelerazione neurale per risolvere il problema del commesso viaggiatore con Drone (TSP-D). L'algoritmo ICP proposto decompone una soluzione TSP-D in segmenti più piccoli chiamati catenelle, ciascuno ottimizzato individualmente da una programmazione dinamica...
Metodo di compressibilità artificiale per Navier-Stokes incomprimibili equazioni a densità variabile
Introduciamo una nuova tecnica di compressibilità artificiale per approssimare le equazioni di Navier-Stokes incomprimibili con proprietà fluide variabili come densità e viscosità dinamica. Lo schema proposto utilizzava la pressione e lo slancio della coppia, uguale alla densità moltiplicata per la velocità, come incognite primarie....