故障自然是随机的，而大多数人造系统，尤其是计算机都可以确定地工作。这需要将概率理论与数学逻辑，自动机和切换电路理论联系起来。本文通过量子信息理论提供了这种连接，这是量子物理学遵守概率定律的直观方法。在本文中，我们提供了一种新的方法，用于计算使用基于门的量子计算机开关电路的诊断。该方法是基于将代表叠加错误的量子位放置的想法，并同时诊断出所有的量子，通常是指数级的。我们从经验上将用于诊断的量子算法与基于SAT和模型计数的方法进行比较。对于组合电路的基准，我们在估计故障的真实概率方面建立了不到百分之一的误差。

我们展示了一个端到端框架，以提高人造系统对不可预见的事件的弹性。该框架基于基于物理的数字双胞胎模型和三个负责实时故障诊断，预后和重新配置的模块。故障诊断模块使用基于模型的诊断算法来检测和分离断层，并在系统中产生干预措施，以消除不确定的诊断解决方案。我们通过使用基于物理学的数字双胞胎的平行化和替代模型来扩展故障诊断算法为所需的实时性能。预后模块跟踪故障进度，并训练在线退化模型，以计算系统组件的剩余使用寿命。此外，我们使用降解模型来评估断层进程对操作要求的影响。重新配置模块使用基于PDDL的计划，并带有语义附件来调整系统控件，从而最大程度地减少了对系统操作的故障影响。我们定义一个弹性度量，并以燃料系统模型的示例来说明该指标如何通过我们的框架改进。

我们介绍了两个块坐标下降算法，以解决使用普通微分方程（ODE）作为动态约束的优化问题。该算法无需实施直接或伴随的灵敏度分析方法来评估损失功能梯度。它们是由对原始问题重新制作的重新制作，作为与平等约束的等效优化问题。该算法自然遵循旨在根据ODE求解器恢复梯度定位算法的步骤，该算法明确解释了ODE溶液的灵敏度。在我们的第一个提出的算法中，我们避免通过将ODE求解器集成为隐式约束序列来明确求解ODE。在我们的第二个算法中，我们使用ODE求解器重置ODE解决方案，但没有直接使用伴随灵敏度分析方法。这两种算法都接受微型批量实施，并从基于GPU的并行化中显示出显着的效率优势。当应用于学习Cucker-Smale模型的参数时，我们演示了该算法的性能。将算法与基于具有敏感性分析能力的ODE求解器的梯度下降算法进行比较，使用Pytorch和JAX实现，具有各种状态数量的敏感性分析能力。实验结果表明，所提出的算法至少比Pytorch实现快4倍，并且比JAX实现快至少16倍。对于大版本的Cucker-Smale模型，JAX实现的速度比基于灵敏度分析的实现快数千倍。此外，我们的算法在培训和测试数据上都会产生更准确的结果。对于实施实时参数估计（例如诊断算法）的算法，计算效率的这种提高至关重要。

未知的非线性动力学通常会限制前馈控制的跟踪性能。本文的目的是开发一个可以使用通用函数近似器来补偿这些未知非线性动力学的前馈控制框架。前馈控制器被参数化为基于物理模型和神经网络的平行组合，在该组合中，两者都共享相同的线性自回旋（AR）动力学。该参数化允许通过Sanathanan-Koerner（SK）迭代进行有效的输出误差优化。在每个Sk-itteration中，神经网络的输出在基于物理模型的子空间中通过基于正交投影的正则化受到惩罚，从而使神经网络仅捕获未建模的动力学，从而产生可解释的模型。

在科学计算的许多领域越来越流行的人工神经网络（ANN）的大量使用迅速增加了现代高性能计算系统的能源消耗。新型的神经形态范式提供了一种吸引人的替代方案，它直接在硬件中实施了ANN。但是，对于科学计算中用例使用ANN在神经形态硬件上运行ANN的实际好处知之甚少。在这里，我们提出了一种方法，用于测量使用常规硬件的ANN来计算推理任务的时间。此外，我们为这些任务设计了一个体系结构，并根据最先进的模拟内存计算（AIMC）平台估算了相同的指标，这是神经形态计算中的关键范例之一。在二维凝结物质系统中的量子多体物理学中的用例比较两种方法，并在粒子物理学中大型强子对撞机上以40 MHz的速率以40 MHz的速率进行异常检测。我们发现，与传统硬件相比，AIMC最多可以达到一个较短的计算时间，最高三个数量级的能源成本。这表明使用神经形态硬件进行更快，更可持续的科学计算的潜力。

在媒体流媒体的普及之后，许多视频流服务是不断购买新的视频内容来挖掘它们的潜在利润。因此，必须处理新添加的内容，以便建议给合适的用户。在本文中，我们通过探索各种深度学习功能提供视频建议的潜力来解决新的项目冷启动问题。调查的深度学习功能包括从视频内容中捕获视觉外观，音频和运动信息的功能。我们还探讨了不同的融合方法来评估这些功能模式如何组合以完全利用它们捕获的互补信息。关于电影建议的真实视频数据集的实验表明，深度学习功能优于手工制作的功能。特别是，使用深度学习音频功能和以自行信型的深度学习功能生成的建议优于MFCC和最先进的IDT功能。此外，与手工制作特征和文本元数据的各种深度学习特征的组合产生了显着的建议改善，而不是仅相结合的前者。

最近关于Covid-19的研究表明，CT成像提供了评估疾病进展和协助诊断的有用信息，以及帮助理解疾病。有越来越多的研究，建议使用深度学习来使用胸部CT扫描提供快速准确地定量Covid-19。兴趣的主要任务是胸部CT扫描的肺和肺病变的自动分割，确认或疑似Covid-19患者。在这项研究中，我们使用多中心数据集比较12个深度学习算法，包括开源和内部开发的算法。结果表明，合并不同的方法可以提高肺部分割，二元病变分割和多种子病变分割的总体测试集性能，从而分别为0.982,0.724和0.469的平均骰子分别。将得到的二元病变分段为91.3ml的平均绝对体积误差。通常，区分不同病变类型的任务更加困难，分别具有152mL的平均绝对体积差，分别为整合和磨碎玻璃不透明度为0.369和0.523的平均骰子分数。所有方法都以平均体积误差进行二元病变分割，该分段优于人类评估者的视觉评估，表明这些方法足以用于临床实践中使用的大规模评估。

深度强化学习（RL）导致了许多最近和开创性的进步。但是，这些进步通常以培训的基础体系结构的规模增加以及用于训练它们的RL算法的复杂性提高，而均以增加规模的成本。这些增长反过来又使研究人员更难迅速原型新想法或复制已发表的RL算法。为了解决这些问题，这项工作描述了ACME，这是一个用于构建新型RL算法的框架，这些框架是专门设计的，用于启用使用简单的模块化组件构建的代理，这些组件可以在各种执行范围内使用。尽管ACME的主要目标是为算法开发提供一个框架，但第二个目标是提供重要或最先进算法的简单参考实现。这些实现既是对我们的设计决策的验证，也是对RL研究中可重复性的重要贡献。在这项工作中，我们描述了ACME内部做出的主要设计决策，并提供了有关如何使用其组件来实施各种算法的进一步详细信息。我们的实验为许多常见和最先进的算法提供了基准，并显示了如何为更大且更复杂的环境扩展这些算法。这突出了ACME的主要优点之一，即它可用于实现大型，分布式的RL算法，这些算法可以以较大的尺度运行，同时仍保持该实现的固有可读性。这项工作提出了第二篇文章的版本，恰好与模块化的增加相吻合，对离线，模仿和从演示算法学习以及作为ACME的一部分实现的各种新代理。

Data-driven models such as neural networks are being applied more and more to safety-critical applications, such as the modeling and control of cyber-physical systems. Despite the flexibility of the approach, there are still concerns about the safety of these models in this context, as well as the need for large amounts of potentially expensive data. In particular, when long-term predictions are needed or frequent measurements are not available, the open-loop stability of the model becomes important. However, it is difficult to make such guarantees for complex black-box models such as neural networks, and prior work has shown that model stability is indeed an issue. In this work, we consider an aluminum extraction process where measurements of the internal state of the reactor are time-consuming and expensive. We model the process using neural networks and investigate the role of including skip connections in the network architecture as well as using l1 regularization to induce sparse connection weights. We demonstrate that these measures can greatly improve both the accuracy and the stability of the models for datasets of varying sizes.

Advances in computer vision and machine learning techniques have led to significant development in 2D and 3D human pose estimation from RGB cameras, LiDAR, and radars. However, human pose estimation from images is adversely affected by occlusion and lighting, which are common in many scenarios of interest. Radar and LiDAR technologies, on the other hand, need specialized hardware that is expensive and power-intensive. Furthermore, placing these sensors in non-public areas raises significant privacy concerns. To address these limitations, recent research has explored the use of WiFi antennas (1D sensors) for body segmentation and key-point body detection. This paper further expands on the use of the WiFi signal in combination with deep learning architectures, commonly used in computer vision, to estimate dense human pose correspondence. We developed a deep neural network that maps the phase and amplitude of WiFi signals to UV coordinates within 24 human regions. The results of the study reveal that our model can estimate the dense pose of multiple subjects, with comparable performance to image-based approaches, by utilizing WiFi signals as the only input. This paves the way for low-cost, broadly accessible, and privacy-preserving algorithms for human sensing.