基于变异方法的量子算法是构建量子溶液的最有前途的方法之一，并在过去几年中发现了无数的应用。尽管具有适应性和简单性，但它们的可扩展性和选择合适的ATZ的选择仍然是主要的挑战。在这项工作中，我们报告了基于嵌套的蒙特卡洛树搜索（MCTS）的算法框架，并与组合多部队的bastit相结合（ CMAB）模型，用于量子电路的自动设计。通过数值实验，我们证明了应用于各种问题的算法，包括量子化学中的地面能量问题，在图上进行量子优化，求解线性方程的系统，并找到编码编码与现有方法相比，用于量子误差检测代码的电路，结果表明我们的电路设计算法可以探索更大的搜索空间并优化较大系统的量子电路，从而显示出多功能性和可扩展性。

Biological cortical networks are potentially fully recurrent networks without any distinct output layer, where recognition may instead rely on the distribution of activity across its neurons. Because such biological networks can have rich dynamics, they are well-designed to cope with dynamical interactions of the types that occur in nature, while traditional machine learning networks may struggle to make sense of such data. Here we connected a simple model neuronal network (based on the 'linear summation neuron model' featuring biologically realistic dynamics (LSM), consisting of 10 of excitatory and 10 inhibitory neurons, randomly connected) to a robot finger with multiple types of force sensors when interacting with materials of different levels of compliance. Scope: to explore the performance of the network on classification accuracy. Therefore, we compared the performance of the network output with principal component analysis of statistical features of the sensory data as well as its mechanical properties. Remarkably, even though the LSM was a very small and untrained network, and merely designed to provide rich internal network dynamics while the neuron model itself was highly simplified, we found that the LSM outperformed these other statistical approaches in terms of accuracy.

机械通气是ICU中最广泛使用的疗法中最广泛的疗法之一。然而，尽管在麻醉与科迪德相关的终身支持中具有广泛的应用，但仍有许多有害挑战。我们将这些视为控制问题：呼吸机必须根据规定的气道压力轨迹进出患者的肺部。基于PID方法的行业标准控制器既不是最佳的也不是强大的。我们的数据驱动方法学习通过在从呼吸机收集的数据上培训的模拟器本身进行培训来控制侵入式呼吸机。该方法优于流行的加固学习算法，甚至比PID更精确且强大地控制物理呼吸机。这些结果强调了有效的数据驱动方法可以用于侵入性通风，并表明更通用的通风形式（例如，无侵入性，适应性）也可能是可享受的。

我们通过基于压缩感测和多输出（MIMO）无线雷达来解决材料缺陷的检测，这些材料缺陷在层状材料结构内部。这里，由于层状结构的表面的反射导致的强杂波通常经常使缺陷挑战的缺陷。因此，需要改进的缺陷检测所需的复杂信号分离方法。在许多情况下，我们感兴趣的缺陷的数量是有限的，并且分层结构的信令响应可以被建模为低秩结构。因此，我们提出了对缺陷检测的关节等级和稀疏最小化。特别是，我们提出了一种基于迭代重量的核和$ \ ell_1- $规范（一种双重重量方法）的非凸法方法，与传统的核规范和$ \ ell_1- $常态最小化相比获得更高的准确性。为此，迭代算法旨在估计低级别和稀疏贡献。此外，我们建议深入学习来学习算法（即，算法展开）的参数，以提高算法的准确性和汇聚速度。我们的数值结果表明，该方法在恢复的低级别和稀疏组分的均方误差和收敛速度方面优于常规方法。