- RetroGFN：基於 GFlowNets 的多樣且可行的反合成
该研究提出了一种新颖的单步逆向合成模型 RetroGFN，通过在训练过程中利用一个可行性代理模型，可以探索有限数据集之外的可能反应，并返回多样的可行反应集合。实验证明 RetroGFN 在标准前 k 名准确率上具有竞争力，并在往返准确率方面 - 数字化的迈进：使用人脸识别技术寻找失踪人员的安全方法
利用人脸识别技术在数字平台上解决了找寻失踪人员的常见问题，具有安全性和可行性特点。
- 量子启发的张量网络技术在工业环境中的应用
本文研究了量子启发式算法和张量网络在工业环境和背景中的适用性和可行性，并通过对可用文献的编译和受其方法影响的使用案例分析，来分析这些技术的局限性以确定其潜在可扩展性。
- GPT-4 作为评估器：在农业中评估大型语言模型的农害管理
通过对农业领域（特别是害虫管理）中人工智能大型语言模型（LLMs）生成的害虫管理建议内容进行评估，证明了人工智能大型语言模型在农业中的可行性，并且通过创新方法使用 GPT-4 作为评估器，在相关领域专家系统的基础上，综合评分，显示出 GPT - 量子启发式的张量网络技术在工业环境中的应用
本文研究了量子启发式算法和张量网络在工业环境和背景中的适用性和可行性，并编译了现有文献并分析了可能受到这些方法影响的使用案例。此外，我们探讨了这些技术的局限性以确定其潜在的可扩展性。
- 关于机器学习后门检测作为一种假设检验问题的 (不) 可行性
我们引入了一个形式化的统计定义，用于分析机器学习系统中后门检测问题的可行性，为我们的定义的实用性和适用性提供了证据。我们的工作的主要贡献是后门检测的一个不可能性结果和一个可实现性结果。我们证明了一项无饭票定理，证明了通用（无敌手意识）的后门 - 迅速的、最优的、可行的电力调度通过广义神经映射
利用 LOOP-LC 2.0 框架解决电力调度问题的学习方法确保解决方案的可行性和最优性，同时提高搜索速度，并与现有方法进行比较，表明其在训练速度、计算时间、最优性和解决方案可行性方面具有显著优势。
- 神经量子支持向量机
我们引入了四种用于训练神经支持向量机的算法，并证明了它们的可行性。在本文章中，我们引入了神经量子支持向量机，即使用量子核的 NSVM，并将我们的结果扩展到该设置中。
- 机器遗忘：综述
通过分类和总结现有的机器遗忘技术的特点，本文综述了机器遗忘技术的关键理念，并讨论了其面临的挑战和未来的研究机会。
- 迁移学习的可行性：一个数学框架
本文探讨了迁移学习的可行性问题，并构建了一个数学框架，将三个步骤的迁移学习过程形式化为一个优化问题，研究发现在适当的损失函数和数据集选择下，存在迁移学习的最佳过程，这些研究为特征增强在模型性能中的影响，域适应的潜在扩展以及在图像分类中进行高 - Adv-Bot：针对网络入侵检测系统的逼真对抗僵尸网络攻击
本研究旨在调查是否有可能针对网络入侵检测系统进行逃逸攻击，并在黑盒环境下提出恶意交通流量攻击和防御机制。
- ATM-R: 一种带参考点的自适应权衡约束多目标进化优化模型
ATM-R 是一种多目标进化算法，在不同进化阶段采用不同的权衡模型，以平衡可行性、多样性和收敛性之间的权衡，借助参考点的优点来实现这些权衡模型，同时具有多阶段配对选择策略，并在广泛基准测试功能上进行了实验，证明 ATM-R 相对于五种最先进 - 多层蛋糕的比例公平分割
研究多层蛋糕切割问题，使用个体和多数代理的切换点思想证明了在连续性和可行性约束条件下，存在比例多分配给任意数量代理和任何数量喜好类型的情况。
- 利用神经可行性检查加速集成任务和运动规划
本研究介绍了利用卷积神经网络来训练神经可行性分类器（NFC），实现自动分类任务计划中提出的动作方案的可行性，从而在多步操作任务中有效降低规划时间。
- ICLRDC3: 具有硬约束的优化学习方法
本文提出了一个名为 DC3 的算法，采用可微分的方法来强制完成部分解，以满足等式约束，并展开基于梯度的校正来满足不等式约束。在合成优化任务和交流电力优化方面，DC3 都取得了近乎最优的目标值，同时保持可行性，因此适用于硬约束的优化问题。
- 机器学习分类器反事实解释中的因果约束保持
通过使用结构性因果模型，生成可行的对抗样本对于解释人工智能模型在医疗和金融等关键领域的决策是至关重要的。本论文提出了一种生成适用于实际应用中的可行对抗样本的方法，并且通过实验证明了其效果。
- MM低层推理与任务规划之间的集成水平
我们对离散高层推理和连续低层推理之间的集成水平进行了系统分析，以解决机器人领域的混合规划问题，并确定了四种不同的集成策略，我们在机器人操作和腿部运动领域进行了实验以验证这些方法的实用性和优缺点。
- 在线近似稀疏涵盖整数规划
本文研究了覆盖整数规划和线性规划的在线算法，其中在保证可行性的前提下，提出了 O (log k) 的 CLP 算法和 O (log k log L) 的 CIP 随机算法，这是多项式时间内在线算法的最优竞争比。
- MMdynPARTIX - 一个用于抽象论证的动态规划推理器
本文介绍了基于分解和动态规划的新型抽象论证系统，并提供了首次实验评估，证明了该方法的可行性。