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combinatorial optimization
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综述将组合优化与可信机器学习联系起来
一篇新的综述论文探讨了组合优化（CO）与可信机器学习（ML）的交叉领域。它强调了如何利用面向优化和认证的推理来理解和改进ML模型的透明度、可解释性、鲁棒性、公平性、隐私性和可认证性等属性。该论文回顾了可解释模型学习、鲁棒性分析和公平性审计等领域的进展，并指出尽管存在可扩展性挑战，但CO公式通过提供全局保证和形式化认证，比启发式方法具有优势。
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深度学习革新晶体结构预测与分析
研究人员开发了新的深度学习方法用于晶体结构预测和分析。其中一种方法 CrystalX 使用深度学习自动化常规的 X 射线衍射分析，其性能优于现有的自动化方法，甚至能识别同行评审出版物中的错误。另一种方法采用图神经网络进行组合优化，通过高效地分配原子来预测晶体结构，在与商业求解器的竞争中表现出竞争力。