本文以WPF应用Rouyan为例，介绍如何实现应用最小化到系统托盘。选择H.NotifyIcon.Wpf组件，因其现代化维护、兼容性强、与WPF完美集成。通过设置托盘图标和事件处理程序，实现最小化、显示和退出功能，成功实现系统托盘功能。

本研究探讨了在无约束和有约束环境中最小化夸萨尔凸（QC）和强夸萨尔凸（SQC）函数的性能。提出了一种新的近端夸萨尔凸性概念，并证明了算法收敛至全局最小值的复杂度界限，显示随机零阶方法在某些情况下优于梯度下降法。

本研究解决了图像分类模型在受损数据上表现不佳的问题，尤其是影响了不同人口子群体的表现，导致算法偏见。提出了一个新颖的评估指标，结合公平性策略和对抗性最小化方法FairSAM，旨在确保受损环境下各人口群体间的表现公平。实验结果表明，FairSAM有效地平衡了鲁棒性与公平性，为受损数据下的公平且强健的图像分类提供了结构化解决方案。

本文探讨了过参数化深度学习网络在监督学习中实现零损失的条件，并提供了构造零损失最小化器的方法，指出网络深度增加可能降低梯度下降效率。

本研究探讨了如何利用Julia和双曲约简算法寻找具有最小系数的等效二次形式。作者提出了一种新颖的移位和缩放方法，并引入机器学习框架以识别最优变换，从而有效最小化二次形式的高度。这为传统减缩方法与数据驱动技术的结合奠定了基础。

本研究解决了在低能耗无线网络中，如何优化信息年龄（AoI）和传输功率的问题，尤其是在由无人机支持的物联网环境中。采用元深度强化学习方法，结合深度Q网络和模型无关的元学习，提供了一种灵活的方案以减少年变的信息年龄和功率消耗。实验结果表明，该算法比传统深度强化学习方法收敛更快，并能更有效地适应新的优化目标。

本研究解决了锐度感知最小化（SAM）在分布外（OOD）泛化中的应用问题，针对现有SAM变体的效果进行深入比较。研究发现，原始SAM在零-shot OOD泛化中实现了比Adam基线高4.76%的提升，并且在逐渐领域适应中同样表现良好，这些发现对于进一步分析SAM的理论和实践具有重要意义。

本研究提出了一种基于最小描述长度的新搜索目标，解决了符号回归中预测误差不规律的问题。通过MDLformer神经网络，SR4MDL方法成功恢复了约50个公式，超越了当前最先进的方法，达到了43.92%的性能提升。

本研究针对潜在常微分方程模型在复杂非线性动态外推和预测中的不足，提出了一种新颖的方法，通过在潜在空间中引入$\ell_2$路径长度惩罚来增强模型的泛化能力。研究结果表明，这种方法在训练速度、模型大小及准确性方面明显优于传统模型，对动力系统的理解与预测产生了积极影响。

该研究提出了一种新的彩色图像去模糊方法，通过引入四元数模糊算子和交叉颜色空间正则化函数，解决了耦合和结构模糊问题。实验证明该方法在修复彩色图像时能够保持颜色和空间信息，并且在质量指标上优于现有方法。

ER图最小化是简化设计以减少复杂性但保留基本信息的过程。关键步骤包括删除冗余关系、合并一对一关系的实体、简化弱实体、移除多值属性、删除派生属性和使用泛化/特化。

FedLoRA是一个基于LoRA调优的模型异构个性化联邦学习框架，实验结果显示其在测试准确性、计算开销和通信成本方面均优于六种最先进的基准方法，准确性提高了1.35%，计算开销减少了11.81倍，通信成本降低了7.41倍。

本文研究了无记忆源模型的速率失真感知权衡。通过离散的源和重构序列的分布之间的离散来衡量感知度量。对于离散无记忆源和连续值源的情况，导出了相应的单字母特性。最后，将结果特化到高斯源的情况。

本研究提出了一种改进的算法，用于提高反事实遗憾最小化算法在大型不完美信息游戏中的计算效率。实验结果表明，该算法的速度比现有的Python实现快352.5倍，并且在游戏规模扩大时速度提升更为显著。

本文提出了一种高效的Sparse SAM训练方案，以减少计算量并实现平滑损失函数的目标。通过Fisher信息和动态稀疏训练，提供了两种不同的稀疏干扰解决方案。实验证明，与SAM相比，该方案在CIFAR和ImageNet-1K上具有更好的效率和表现。